Previsão da duração da ventilação mecânica em falha aguda de respiratotia hipóxímica (PREMIER)
Previsão da duração da venilação mecânica em pacientes com insuficiência respiratória hipoxêmica aguda abordagens de aprendizado de máquina usinf
Visão geral do estudo
Status
Descrição detalhada
A insuficiência respiratória hipoxêmica aguda (AHRF) é a causa mais comum de admissão em unidades de terapia intensiva (UTIs) em todo o mundo. Os investigadores avaliarão o valor das técnicas de aprendizado de máquina (ML) para previsão de duração prolongada (> ou equal a 7 dias) de ventilação mecânica (MV) em 1.241 pacientes incluídos no estudo de Pandora na Espanha. Poucos estudos investigaram a previsão de DM prolongada em pacientes com AHRF.
Para treinamento e teste modelo, os pesquisadores extrairão dados de pateints aleatórios dos primeiros 2 dias após o diagnóstico de AHRF. Os investigadores tinham um banco de dados com 2.000.000 dados demográficos anonimizados e dissociados e dados clinicamente relevantes de 1.241 pacientes com AHRF de 22 hospitais na Espanha. Os investigadores seguirão as diretrizes do tripé para modelos de previsão. Os investigadores examinarão variáveis coletadas relevantes usando uma seleção de variável de algoritmo genético para obter parcimônia. Usaremos validação de CORSS de 5 vezes no conjunto de dados de pacientes com dados em T0, T24 e T48. Usaremos 25% dos pacientes selecionados aleatoriamente para avaliação do modelo.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
-
-
-
Madrid, Espanha
- Hospital Universitario La Paz
-
-
Las Palmas
-
Las Palmas de Gran Canaria, Las Palmas, Espanha, 35019
- Hospital Dr. Negrín
-
-
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:
- A intubação enotraqueal puls a ventilação mecânica
- Proporção PAO2/FIO2 <OR = 300 mmHg sob MV com Peep> OR = 5 e FIO2> OR = 0.3
Critérios de exclusão:
- Pacientes com morte cerebral
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
|
Coorte de derivação/teste
Os pesquisadores usarão um ré de 75% dos pacientes, selecionados aleatoriamente, com dados em T0, T24 e T48 após o diagnóstico de insuficiência respiratória hipóxêmica aguda (AHRF).
Aplicaremos abordagens de aprendizado de máquina.
|
Aprendizado de máquina e regressão logística para a coorte de validação
|
|
Validação Hohort
Usaremos 25% dos pacientes invisíveis, selecionados aleatoriamente, com dados em T0, T24 e T48 após o diagnóstico de AHRF.
|
Aprendizado de máquina e regressão logística para a coorte de validação
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Duração do MV
Prazo: até 100 semanas
|
duração da ventilação mecânica
|
até 100 semanas
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Diretor de estudo: Jesus Villar, Fundación Canaria Instituto de Investigación Sanitaria de Canarias
Publicações e links úteis
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
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
- Doenças Respiratórias
- Distúrbios Respiratórios
- Insuficiência Respiratória
- Qualidade, acesso e avaliação da assistência médica
- Técnicas de investigação
- Métodos epidemiológicos
- Mecanismos de avaliação de saúde
- Qualidade de assistência médica
- Saúde pública
- Meio ambiente e saúde pública
- Inteligência artificial
- Algoritmos
- Conceitos matemáticos
- Estatística como tópico
- Modelos, teóricos
- Risco
- Probabilidade
- Models, Statistical
- Regression Analysis
- Machine Learning
- Logistic Models
Outros números de identificação do estudo
- PIFIISC24
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano 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
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 .