Exploração de Estratégias de Diagnóstico e Tratamento e Modelos de Previsão de Prognóstico para a Síndrome de Dificuldade Respiratória Aguda Baseados em Avaliações Radiográficas Avaliadas por Inteligência Artificial
27 de dezembro de 2025 atualizado por: Shanghai Zhongshan Hospital
Exploração de Estratégias de Diagnóstico e Tratamento e Modelos Preditivos de Prognóstico para a Síndrome de Dificuldade Respiratória Aguda com Base em Avaliações Radiográficas Avaliadas por Inteligência Artificial
Utilizando dados de TC torácica multicêntricos, foi construído um modelo de avaliação inteligente para a gravidade da SDRA.
Com base em características quantitativas da TC e características clínicas, foi estabelecido um modelo de previsão para eventos críticos de curto prazo (como decisões de ventilação mecânica, estratégias de posição prona, morte, uso de ECMO, etc.).
A doença foi estadificada e quantificada, e foi desenvolvido um modelo de diagnóstico e estratificação de risco para a SDRA para auxiliar na orientação das estratégias de diagnóstico e tratamento da SDRA.
Visão geral do estudo
Status
Concluído
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Real)
400
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
-
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Fengling Rd
-
Shanghai, Fengling Rd, China, 200032, P. R.
- Department of critical care medicine, Zhongshan Hospital, Fudan University
-
-
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
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Método de amostragem
Amostra de Probabilidade
População do estudo
A população do estudo consiste em doentes adultos diagnosticados com síndrome de angústia respiratória aguda (SARA) que foram admitidos nas unidades de cuidados intensivos (UCI) de três hospitais terciários abrangentes na China.
Os participantes elegíveis são identificados retrospetivamente a partir de registos médicos eletrónicos entre janeiro de 2020 e dezembro de 2024.
Todos os doentes incluídos cumprem os critérios de inclusão e exclusão pré-definidos com base na Definição Global de SARA de 2023 e possuem imagens de TC torácica e dados clínicos correspondentes disponíveis.
Esta coorte representa uma população real de UCI com diversas etiologias de SARA e diferentes graus de gravidade da doença.
Os participantes elegíveis são identificados retrospetivamente a partir de registos médicos eletrónicos entre janeiro de 2020 e dezembro de 2024.
Todos os doentes incluídos cumprem os critérios de inclusão e exclusão pré-definidos com base na Definição Global de SARA de 2023 e possuem imagens de TC torácica e dados clínicos correspondentes disponíveis.
Esta coorte representa uma população real de UCI com diversas etiologias de SARA e diferentes graus de gravidade da doença.
Descrição
Critérios de Inclusão:
- Preenche os critérios de diagnóstico para ARDS
- Ser admitido na unidade de cuidados intensivos
- Existem imagens de TC torácica
Critérios de Exclusão:
- Idade inferior a 18 anos
- Registos médicos em falta
- Sem imagens de TC torácica
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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Grupo de treino, grupo de teste, grupo de validação
O estudo adota uma estratégia de amostragem aleatória estratificada com uma divisão 8:2 para construir conjuntos de dados de treino e validação interna, juntamente com uma coorte de teste externa independente de um centro separado.
Nenhuma randomização de intervenções ou tratamentos clínicos está envolvida.
O modelo será desenvolvido e avaliado utilizando dados observacionais derivados de percursos clínicos e resultados do mundo real, com os objetivos de avaliar o desempenho na estratificação da gravidade da doença, recomendação de tratamento e previsão de mortalidade.
O desempenho do modelo será comparado com escores de gravidade da UCI estabelecidos e abordagens baseadas em IA existentes, de acordo com um plano de análise estatística predefinido.
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Tomografia computadorizada
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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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Precisão da classificação da gravidade da SARA
Prazo: Baseline, definida como dentro de 24 horas após a aquisição da TAC torácica de referência durante a admissão na UCI.
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Precisão do modelo baseado em inteligência artificial na classificação da gravidade da SDRA (leve, moderada ou grave), utilizando a classificação clínica de referência definida pelos critérios globais da SDRA de 2023 como verdade de referência.
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Baseline, definida como dentro de 24 horas após a aquisição da TAC torácica de referência durante a admissão na UCI.
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Taxa de correspondência do plano de tratamento entre a gestão clínica recomendada pelo modelo e a real.
Prazo: Linha de base, definida como nas 24 horas após a aquisição da TAC torácica de referência durante a admissão na UCI.
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Taxa de concordância entre as estratégias de tratamento recomendadas pelo modelo e as decisões reais de gestão clínica em cinco modalidades de intervenção predefinidas: ventilação mecânica, oxigenoterapia nasal de alto fluxo, ventilação não invasiva, posição prona e bloqueio neuromuscular.
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Linha de base, definida como nas 24 horas após a aquisição da TAC torácica de referência durante a admissão na UCI.
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Precisão da previsão de mortalidade hospitalar aos 28 dias.
Prazo: Até 28 dias após a admissão na UCI, ou até à alta hospitalar, o que ocorrer primeiro.
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Precisão do modelo na previsão da mortalidade hospitalar por todas as causas em 28 dias, com base em características integradas de imagens de TAC torácico e variáveis clínicas.
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Até 28 dias após a admissão na UCI, ou até à alta hospitalar, o que ocorrer primeiro.
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Melhoria de desempenho comparativa em relação aos modelos de IA de base.
Prazo: Linha de base para classificação da gravidade e correspondência do plano de tratamento; até 28 dias após a admissão na UCI para previsão de mortalidade
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Melhoria absoluta do desempenho do modelo proposto em comparação com três modelos de referência de inteligência artificial comumente utilizados na classificação da gravidade da SDRA, correspondência do plano de tratamento e previsão da mortalidade aos 28 dias.
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Linha de base para classificação da gravidade e correspondência do plano de tratamento; até 28 dias após a admissão na UCI para previsão de mortalidade
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Desempenho de calibração da previsão de mortalidade de 28 dias.
Prazo: Até 28 dias após a admissão na UCI, ou até à alta hospitalar, o que ocorrer primeiro.
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Calibração do modelo de predição de mortalidade avaliada através de curvas de calibração e estatísticas de calibração para avaliar a concordância entre a mortalidade hospitalar prevista e observada aos 28 dias.
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Até 28 dias após a admissão na UCI, ou até à alta hospitalar, o que ocorrer primeiro.
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Interpretabilidade do modelo com base em contribuições de imagens e características clínicas.
Prazo: Linha de base para extração de características; até 28 dias após admissão na UCI para análise de associação de resultados.
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Quantificação das contribuições relativas das características derivadas de imagens e das variáveis clínicas para a previsão de mortalidade utilizando as Explicações Aditivas de Shapley (SHAP).
A importância das características será analisada globalmente e estratificada de acordo com a gravidade da SDRA.
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Linha de base para extração de características; até 28 dias após admissão na UCI para análise de associação de resultados.
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Associação entre concordância do tratamento e mortalidade hospitalar aos 28 dias.
Prazo: Até 28 dias após a admissão na UCI, ou até à alta hospitalar, o que ocorrer primeiro.
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Associação entre a concordância das intervenções recomendadas pelo modelo e os tratamentos clínicos reais e a mortalidade intra-hospitalar aos 28 dias, avaliada através de regressão logística multivariável ajustada para métricas estruturais-chave derivadas de imagens.
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Até 28 dias após a admissão na UCI, ou até à alta hospitalar, o que ocorrer primeiro.
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
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Publicações e links úteis
A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.
Publicações Gerais
- Xirouchaki N, Magkanas E, Vaporidi K, Kondili E, Plataki M, Patrianakos A, Akoumianaki E, Georgopoulos D. Lung ultrasound in critically ill patients: comparison with bedside chest radiography. Intensive Care Med. 2011 Sep;37(9):1488-93. doi: 10.1007/s00134-011-2317-y. Epub 2011 Aug 2.
- Matthay MA, Arabi Y, Arroliga AC, Bernard G, Bersten AD, Brochard LJ, Calfee CS, Combes A, Daniel BM, Ferguson ND, Gong MN, Gotts JE, Herridge MS, Laffey JG, Liu KD, Machado FR, Martin TR, McAuley DF, Mercat A, Moss M, Mularski RA, Pesenti A, Qiu H, Ramakrishnan N, Ranieri VM, Riviello ED, Rubin E, Slutsky AS, Thompson BT, Twagirumugabe T, Ware LB, Wick KD. A New Global Definition of Acute Respiratory Distress Syndrome. Am J Respir Crit Care Med. 2024 Jan 1;209(1):37-47. doi: 10.1164/rccm.202303-0558WS.
- Ding XF, Li JB, Liang HY, Wang ZY, Jiao TT, Liu Z, Yi L, Bian WS, Wang SP, Zhu X, Sun TW. Predictive model for acute respiratory distress syndrome events in ICU patients in China using machine learning algorithms: a secondary analysis of a cohort study. J Transl Med. 2019 Oct 1;17(1):326. doi: 10.1186/s12967-019-2075-0.
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- Chiumello D, Coppola S, Catozzi G, Danzo F, Santus P, Radovanovic D. Lung Imaging and Artificial Intelligence in ARDS. J Clin Med. 2024 Jan 5;13(2):305. doi: 10.3390/jcm13020305.
- Albahri OS, Zaidan AA, Albahri AS, Zaidan BB, Abdulkareem KH, Al-Qaysi ZT, Alamoodi AH, Aleesa AM, Chyad MA, Alesa RM, Kem LC, Lakulu MM, Ibrahim AB, Rashid NA. Systematic review of artificial intelligence techniques in the detection and classification of COVID-19 medical images in terms of evaluation and benchmarking: Taxonomy analysis, challenges, future solutions and methodological aspects. J Infect Public Health. 2020 Oct;13(10):1381-1396. doi: 10.1016/j.jiph.2020.06.028. Epub 2020 Jul 1.
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- Shenoy S, Rajan AK, Rashid M, Chandran VP, Poojari PG, Kunhikatta V, Acharya D, Nair S, Varma M, Thunga G. Artificial intelligence in differentiating tropical infections: A step ahead. PLoS Negl Trop Dis. 2022 Jun 30;16(6):e0010455. doi: 10.1371/journal.pntd.0010455. eCollection 2022 Jun.
- Chiumello D, Marino A, Brioni M, Menga F, Cigada I, Lazzerini M, Andrisani MC, Biondetti P, Cesana B, Gattinoni L. Visual anatomical lung CT scan assessment of lung recruitability. Intensive Care Med. 2013 Jan;39(1):66-73. doi: 10.1007/s00134-012-2707-9. Epub 2012 Sep 19.
- Raghavendran K, Davidson BA, Woytash JA, Helinski JD, Marschke CJ, Manderscheid PA, Notter RH, Knight PR. The evolution of isolated bilateral lung contusion from blunt chest trauma in rats: cellular and cytokine responses. Shock. 2005 Aug;24(2):132-8. doi: 10.1097/01.shk.0000169725.80068.4a.
- Gattinoni L, Caironi P, Pelosi P, Goodman LR. What has computed tomography taught us about the acute respiratory distress syndrome? Am J Respir Crit Care Med. 2001 Nov 1;164(9):1701-11. doi: 10.1164/ajrccm.164.9.2103121. No abstract available.
- Gattinoni L, Pesenti A. The concept of "baby lung". Intensive Care Med. 2005 Jun;31(6):776-84. doi: 10.1007/s00134-005-2627-z. Epub 2005 Apr 6.
- Yadav H, Thompson BT, Gajic O. Fifty Years of Research in ARDS. Is Acute Respiratory Distress Syndrome a Preventable Disease? Am J Respir Crit Care Med. 2017 Mar 15;195(6):725-736. doi: 10.1164/rccm.201609-1767CI.
- Yildirim F, Karaman I, Kaya A. Current situation in ARDS in the light of recent studies: Classification, epidemiology and pharmacotherapeutics. Tuberk Toraks. 2021 Dec;69(4):535-546. doi: 10.5578/tt.20219611.
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- Tzotzos SJ, Fischer B, Fischer H, Zeitlinger M. Incidence of ARDS and outcomes in hospitalized patients with COVID-19: a global literature survey. Crit Care. 2020 Aug 21;24(1):516. doi: 10.1186/s13054-020-03240-7. No abstract available.
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- Villar J, Martin-Rodriguez C, Dominguez-Berrot AM, Fernandez L, Ferrando C, Soler JA, Diaz-Lamas AM, Gonzalez-Higueras E, Nogales L, Ambros A, Carriedo D, Hernandez M, Martinez D, Blanco J, Belda J, Parrilla D, Suarez-Sipmann F, Tarancon C, Mora-Ordonez JM, Blanch L, Perez-Mendez L, Fernandez RL, Kacmarek RM; Spanish Initiative for Epidemiology, Stratification and Therapies for ARDS (SIESTA) Investigators Network. A Quantile Analysis of Plateau and Driving Pressures: Effects on Mortality in Patients With Acute Respiratory Distress Syndrome Receiving Lung-Protective Ventilation. Crit Care Med. 2017 May;45(5):843-850. doi: 10.1097/CCM.0000000000002330.
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- Bellani G, Laffey JG, Pham T, Fan E, Brochard L, Esteban A, Gattinoni L, van Haren F, Larsson A, McAuley DF, Ranieri M, Rubenfeld G, Thompson BT, Wrigge H, Slutsky AS, Pesenti A; LUNG SAFE Investigators; ESICM Trials Group. Epidemiology, Patterns of Care, and Mortality for Patients With Acute Respiratory Distress Syndrome in Intensive Care Units in 50 Countries. JAMA. 2016 Feb 23;315(8):788-800. doi: 10.1001/jama.2016.0291.
- Gorman EA, O'Kane CM, McAuley DF. Acute respiratory distress syndrome in adults: diagnosis, outcomes, long-term sequelae, and management. Lancet. 2022 Oct 1;400(10358):1157-1170. doi: 10.1016/S0140-6736(22)01439-8. Epub 2022 Sep 4.
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- Banavasi H, Nguyen P, Osman H, Soubani AO. Management of ARDS - What Works and What Does Not. Am J Med Sci. 2021 Jul;362(1):13-23. doi: 10.1016/j.amjms.2020.12.019. Epub 2020 Dec 26.
- Katzenstein AL, Bloor CM, Leibow AA. Diffuse alveolar damage--the role of oxygen, shock, and related factors. A review. Am J Pathol. 1976 Oct;85(1):209-28. No abstract available.
- Villar J, Szakmany T, Grasselli G, Camporota L. Redefining ARDS: a paradigm shift. Crit Care. 2023 Oct 31;27(1):416. doi: 10.1186/s13054-023-04699-w.
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)
31 de maio de 2024
Conclusão Primária (Real)
30 de novembro de 2025
Conclusão do estudo (Real)
30 de novembro de 2025
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
13 de dezembro de 2025
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
27 de dezembro de 2025
Primeira postagem (Real)
9 de janeiro de 2026
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
9 de janeiro de 2026
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
27 de dezembro de 2025
Última verificação
1 de dezembro de 2025
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
- Doenças Respiratórias
- Doenças pulmonares
- Lesão pulmonar
- Lesão Pulmonar Aguda
- Técnicas e procedimentos de diagnóstico
- Diagnóstico
- Tomografia
- Diagnóstico imagens
- Radiografia
- Interpretação de imagem, assistida por computador
- Aprimoramento da imagem radiográfica
- Aprimoramento da imagem
- Fotografia
- Tomografia, raio-x
- Tomografia, raio-x calculado
Outros números de identificação do estudo
- B2024-180
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
SIM
Descrição do plano IPD
Os dados individuais dos participantes que fundamentam os resultados do estudo, incluindo informações demográficas desidentificadas, variáveis clínicas, achados laboratoriais, parâmetros de ventilador ou HFNC, e características quantitativas de TC derivadas de IA, serão partilhados.
Todos os dados serão totalmente desidentificados de acordo com os regulamentos aplicáveis antes da partilha.
Os dados de imagem (TC) também serão fornecidos em formato desidentificado quando permitido pelos locais participantes.
Prazo de Compartilhamento de IPD
Os dados individuais dos participantes estarão disponíveis a partir de 12 meses após a publicação dos resultados primários e permanecerão acessíveis durante pelo menos 5 anos.
Critérios de acesso de compartilhamento IPD
Os dados individuais dos participantes serão partilhados com investigadores qualificados para propostas cientificamente sólidas.
Os pedidos devem incluir um plano de análise metodologicamente adequado e a aprovação de uma comissão de revisão institucional (IRB) ou comité de ética, quando necessário.
Os dados serão partilhados apenas de forma anonimizada.
Todos os pedidos serão revistos pelo investigador principal e pelo comité de direção do estudo, que avaliarão a fundamentação científica, a viabilidade e a conformidade com os regulamentos de proteção de dados.
Após aprovação, os dados serão acedidos através de uma plataforma segura de partilha de dados, protegida por palavra-passe.
Tipo de informação de suporte de compartilhamento de IPD
- PROTOCOLO DE ESTUDO
- SEIVA
- CIF
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
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