Avaliação das indicações da unidade de terapia intensiva (UTI): previsões humanas vs. ChatGPT-4o (ICU)
Avaliação da precisão das indicações de admissão em unidade de terapia intensiva (UTI) em pacientes do pronto-socorro: uma comparação entre decisões clínicas e previsão do ChatGPT-4o
Visão geral do estudo
Status
Descrição detalhada
Este estudo tem desenho retrospectivo. Os dados médicos dos pacientes internados no pronto-socorro e consultados na clínica de anestesiologia e reanimação para indicações de UTI serão coletados retrospectivamente. Informações demográficas, sinais vitais, resultados laboratoriais, achados de imagem e decisões clínicas dos pacientes serão registrados. Esses dados serão coletados sistematicamente para cada paciente por meio de um Formulário de Relato de Caso individual.
Critérios de inclusão para o estudo:
Serão incluídos no estudo pacientes com idade igual ou superior a 18 anos que foram consultados no ambulatório de anestesiologia e reanimação para indicação de UTI do pronto-socorro.
Critérios de exclusão do estudo:
Pacientes consultados no ambulatório de anestesiologia e reanimação para indicação de UTI dos serviços de internação.
Pacientes consultados no ambulatório de anestesiologia e reanimação do pronto-socorro por outros motivos que não as indicações da UTI.
Pacientes consultados no ambulatório de anestesiologia e reanimação por indicação de UTI do pronto-socorro, mas com dados registrados insuficientes (pacientes com perda de dados).
Treinamento de modelo e análise de previsão:
ChatGPT-4 será treinado de acordo com as diretrizes de "Yoğun Bakım Hasta Kabul Kriterleri (Rehberleri)" por Çiftçi B, Erdoğan C e Demiraran Y (5). Os dados coletados do paciente serão apresentados ao modelo ChatGPT-4 para obter previsões sobre se os pacientes necessitam de internação na UTI. As previsões feitas pelo ChatGPT serão comparadas com as decisões clínicas, e a taxa de precisão, taxa de falsos positivos e taxa de falsos negativos serão analisadas.
Métodos de análise estatística a serem utilizados no estudo:
Taxa de precisão: Será calculada a taxa na qual o ChatGPT prevê corretamente as indicações da UTI.
Taxa de falso positivo: Será avaliada a taxa na qual o ChatGPT prevê a necessidade de UTI para pacientes que não necessitam de internação na UTI.
Taxa de falso negativo: será analisada a taxa na qual o ChatGPT não prevê necessidade de UTI para pacientes que necessitam de internação na UTI.
Estatísticas Kappa: A concordância entre as previsões do ChatGPT e as decisões clínicas será medida.
Curva ROC e AUC: O desempenho do ChatGPT será avaliado usando a curva ROC e AUC.
O Formulário de Relato de Caso utilizado para cada paciente garante a coleta detalhada e sistemática de informações clínicas, com o objetivo de comparar significativamente o alinhamento das previsões do ChatGPT com as decisões clínicas.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Bursa, Turquia (Türkiye)
- Bursa Yuksek Ihtisas Training and Research Hospital
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critérios de inclusão:
- Serão incluídos no estudo pacientes com 18 anos ou mais que forem consultados na clínica de anestesiologia e reanimação para indicações de UTI do pronto-socorro.
Critérios de exclusão:
- Pacientes consultados no ambulatório de anestesiologia e reanimação para indicação de UTI dos serviços de internação.
- Pacientes consultados no ambulatório de anestesiologia e reanimação do pronto-socorro por outros motivos que não as indicações da UTI.
- Os pacientes consultaram a clínica de anestesiologia e reanimação para indicações na UTI do departamento de emergência, mas com dados insuficientes registrados (pacientes com perda de dados)
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Prazo |
|---|---|
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Taxa de precisão do ChatGPT-4 na previsão de indicações de UTI
Prazo: 3 meses
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3 meses
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Taxa de falso positivo
Prazo: 3 meses
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3 meses
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Taxa de falso negativo
Prazo: 3 meses
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3 meses
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Prazo |
|---|---|
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Estatística Kappa
Prazo: 3 meses
|
3 meses
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: İlkay Ceylan, ceylanilkay@yahoo.com
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- BYIEAH-INKA
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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