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Predição de infecção pulmonar pós-operatória em pacientes idosos submetidos a cirurgias de grande porte: um estudo baseado em regressão logística e modelos de aprendizado de máquina

8 de julho de 2024 atualizado por: Wuhan Union Hospital, China
Embora vários modelos clínicos preditivos tenham sido desenvolvidos para prever infecção pulmonar pós-operatória, poucos modelos preditivos têm sido utilizados em pacientes idosos. Neste estudo, os pesquisadores pretendem comparar diferentes algoritmos para prever infecção pulmonar pós-operatória em pacientes idosos e avaliar o risco de infecção pulmonar pós-operatória em pacientes idosos.

Visão geral do estudo

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Real)

9481

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Locais de estudo

    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, China, 430022
        • Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Os pacientes idosos foram operados no Hospital terciário de janeiro de 2014 a dezembro de 2019.

Descrição

Critério de inclusão:

  1. idade ≥ 65 anos
  2. pacientes que foram ventilados mecanicamente sob cirurgia de grande porte

Critério de exclusão:

  1. intubação traqueal pré-operatória
  2. pneumonia pré-operatória
  3. Transplante de órgão
  4. dados faltantes

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
a incidência de infecção pulmonar pós-operatória durante a hospitalização
Prazo: até a conclusão do estudo, uma média de 30 dias
a incidência de infecção pulmonar pós-operatória durante a hospitalização
até a conclusão do estudo, uma média de 30 dias

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

1 de janeiro de 2024

Conclusão Primária (Real)

1 de junho de 2024

Conclusão do estudo (Real)

1 de junho de 2024

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

27 de junho de 2024

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

8 de julho de 2024

Primeira postagem (Real)

9 de julho de 2024

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

9 de julho de 2024

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

8 de julho de 2024

Última verificação

1 de junho de 2024

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • UHCT21772

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

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