Modelos de aprendizado de máquina para prever admissões ou altas hospitalares imprevistas após anestesia
16 de outubro de 2024 atualizado por: Rémi Florquin, HUmani
Internações hospitalares inesperadas após cirurgia ambulatorial não só trazem desconforto aos pacientes, mas também provocam diminuição da eficiência do sistema de saúde.
Além disso, orientações imprevistas do paciente acarretam o risco de ordens pós-operatórias inadequadas.
Nossa hipótese é que os modelos de inteligência artificial superarão os modelos tradicionais na previsão de quais pacientes necessitarão de internação hospitalar após cirurgia ambulatorial ou alta hospitalar imprevista após a cirurgia.
Visão geral do estudo
Status
Concluído
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Real)
68683
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
-
-
-
Mons, Bélgica, 7000
- Université de Mons
-
-
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
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
Todos os pacientes internados ou ambulatoriais que tenham sido submetidos a anestesia para procedimento diagnóstico ou terapêutico, em situação programada ou emergencial, nos hospitais da instituição.
Descrição
Critérios de inclusão:
- Paciente submetido a anestesia para procedimento terapêutico ou diagnóstico
Critérios de exclusão:
- Dados informáticos incompletos
- Erro no sistema de codificação
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
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Pacientes Ambulatoriais
Paciente submetido a anestesia em ambiente ambulatorial.
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O objetivo deste projeto é desenvolver modelos para prever no pré-operatório quais pacientes necessitarão de internação hospitalar após cirurgia ambulatorial ou alta hospitalar imprevista após cirurgia.
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Pacientes Hospitalizados
Paciente submetido a anestesia em ambiente de internação.
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O objetivo deste projeto é desenvolver modelos para prever no pré-operatório quais pacientes necessitarão de internação hospitalar após cirurgia ambulatorial ou alta hospitalar imprevista após cirurgia.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Taxa de reorientação do paciente
Prazo: No dia da operação
|
Taxa de internação hospitalar imprevista após uma cirurgia ambulatorial e taxa de alta após uma cirurgia hospitalizada
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No dia da operação
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Rémi Florquin, MD, Université de Mons, Belgium
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 2020
Conclusão Primária (Real)
30 de junho de 2024
Conclusão do estudo (Real)
30 de julho de 2024
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
30 de agosto de 2024
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
30 de agosto de 2024
Primeira postagem (Real)
3 de setembro de 2024
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
18 de outubro de 2024
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
16 de outubro de 2024
Última verificação
1 de outubro de 2024
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- HUmani_ODanesth
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
NÃO
Descrição do plano IPD
Não estamos autorizados a publicar dados sensíveis por decisão do comitê de ética
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
produto fabricado e exportado 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 .