Modelo de IA Baseado em Dados Clínicos para Previsão de Mortalidade após Fratura da Anca
Desenvolvimento de um Modelo de IA Baseado em Dados Clínicos para Prever as Taxas de Mortalidade aos 30 Dias e 1 Ano Após Cirurgia de Fratura da Anca: Um Estudo de Coorte Retrospetivo
As fraturas da anca são uma das principais causas de morbilidade e mortalidade, especialmente em doentes idosos. A previsão precisa da mortalidade pós-operatória é fundamental para a estratificação do risco e para a tomada de decisões clínicas. Os sistemas de pontuação tradicionais, como o Nottingham Hip Fracture Score, têm limitações na captação de relações complexas e não lineares entre variáveis clínicas.
Este estudo de coorte retrospetivo tem como objetivo desenvolver e validar um modelo baseado em inteligência artificial para prever a mortalidade aos 30 dias em doentes submetidos a cirurgia de fratura da anca. Os dados clínicos e laboratoriais de aproximadamente 1000 doentes operados entre 1 de janeiro de 2022 e 1 de dezembro de 2025 serão extraídos dos registos eletrónicos de saúde. As variáveis incluem características demográficas, comorbilidades, parâmetros laboratoriais, dados perioperatórios e complicações pós-operatórias.
O desempenho do modelo de inteligência artificial será avaliado e comparado com os sistemas convencionais de pontuação de risco. O estudo procura determinar se as abordagens baseadas em IA podem fornecer uma precisão preditiva melhorada para a mortalidade pós-operatória em doentes com fratura da anca.
Visão geral do estudo
Status
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Ankara, Turquia (Türkiye), 06200
- Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology 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
A população deste estudo consiste em doentes adultos submetidos a tratamento cirúrgico para fraturas da anca num hospital terciário de oncologia, de formação e investigação, entre 1 de janeiro de 2022 e 1 de dezembro de 2025. A coorte é derivada retrospetivamente de registos eletrónicos de saúde e inclui aproximadamente 1000 doentes.
A população inclui indivíduos com diversas características demográficas, comorbilidades e perfis de risco perioperatório. Os dados clínicos abrangem informações demográficas, estado funcional e cognitivo basal, condições comórbidas, parâmetros laboratoriais, variáveis intraoperatórias e complicações pós-operatórias.
Doentes com malignidade e aqueles submetidos a cirurgia de revisão são excluídos. A população do estudo representa uma coorte clínica do mundo real, utilizada para desenvolver e validar um modelo baseado em inteligência artificial para prever a mortalidade pós-operatória aos 30 dias após cirurgia de fratura da anca.
Descrição
Critérios de Inclusão:
Pacientes submetidos a tratamento cirúrgico para fratura da anca entre 1 de janeiro de 2022 e 1 de dezembro de 2025 Idade ≥18 anos Disponibilidade de dados demográficos, clínicos e laboratoriais completos no sistema de registo de saúde eletrónico Seguimento documentado de 30 dias ou estado de mortalidade
Critérios de Exclusão:
Pacientes com malignidade Pacientes submetidos a cirurgia de revisão da anca Pacientes com dados clínicos ou laboratoriais essenciais em falta ou incompletos necessários para análise Pacientes com estado de mortalidade aos 30 dias indisponível ou não documentado
Plano de estudo
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 |
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Mortalidade Pós-Operatória aos 30 Dias
Prazo: 30 dias após a cirurgia e 1 ano depois
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Mortalidade por todas as causas ocorrida nos 30 dias após a cirurgia de fratura da anca, determinada a partir de registos hospitalares e dados eletrónicos de saúde.
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30 dias após a cirurgia e 1 ano depois
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Colaboradores e Investigadores
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Ju M, Lee S, Marvich HM, Lin S. Accessing Alkoxy Radicals via Frustrated Radical Pairs: Diverse Oxidative Functionalizations of Tertiary Alcohols. J Am Chem Soc. 2024 Jul 24;146(29):19696-19703. doi: 10.1021/jacs.4c07125. Epub 2024 Jul 16.
- Wanchaijiraboon P, Sainamthip P, Teeyapun N, Luangdilok S, Poovorawan Y, Wanlapakorn N, Tanasanvimon S, Sriuranpong V, Susiriwatananont T, Zungsontiporn N, Pakvisal N. Safety Following COVID-19 Booster Vaccine with BNT162b2 Compared to mRNA-1273 in Solid Cancer Patients Previously Vaccinated with ChAdOx1 or CoronaVac. Vaccines (Basel). 2023 Feb 3;11(2):356. doi: 10.3390/vaccines11020356.
- Gonzalez Martinez J, Chen JJ, Aung T, Constantine T, Gonzalez-Martinez JA. Comparative Feasibility and Complication Analyses of Extraoperative (Bedside) Removal of Stereo-Electroencephalography Electrodes. Stereotact Funct Neurosurg. 2025;103(5):302-311. doi: 10.1159/000545984. Epub 2025 Apr 23.
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
- 2025-12/209
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
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