Модель предупреждения риска послеоперационного делирия и длительной когнитивной дисфункции у пожилых пациентов
30 марта 2025 г. обновлено: Xuanwu Hospital, Beijing
Модель предупреждения риска послеоперационного делирия и длительной когнитивной дисфункции у пожилых пациентов на основе алгоритма автономной эволюционной нейронной сети
У пациентов пожилого возраста высока частота послеоперационного делирия, что может привести к отдаленным послеоперационным нейрокогнитивным расстройствам.
Факторы высокого риска пока не ясны.
В настоящее время отсутствует технология ранней диагностики и сигнализации периоперационных нейрокогнитивных нарушений, что не позволяет обеспечить раннее вмешательство и эффективное лечение.
С помощью искусственного интеллекта и алгоритма автономной эволюционной нейронной сети, опираясь на большие клинические данные из нескольких источников, мы исследовали использование байесовской сети для оптимизации системы принятия решений по анестезии в ускоренном восстановлении после операции, а также создали модель прогнозирования рисков для периоперационных критических событий.
Ожидается, что этот метод также поможет создать модель прогнозирования риска послеоперационного делирия и отдаленных послеоперационных нейрокогнитивных расстройств.
В этом проекте планируется собрать периоперационные чувствительные параметры наркозного аппарата, многопараметрического монитора, монитора ЭЭГ, фМРТ и системы HIS, чтобы изучить процесс эволюции характеристик данных путем объединения функций. Мы также планируем быстро проверить ключевые характеристики периоперационного риска послеоперационного периода. делирий на основе массивных клинических данных посредством отбора признаков, чтобы изучить факторы высокого риска долгосрочных послеоперационных нейрокогнитивных расстройств, развивающихся из послеоперационного делирия.
Наконец, с помощью многоцентрового интеллектуального анализа будет построена модель прогнозирования риска послеоперационного делирия и отдаленных послеоперационных нейрокогнитивных расстройств.
Обзор исследования
Статус
Рекрутинг
Вмешательство/лечение
Подробное описание
Этот проект намерен собрать и идентифицировать данные клинического мониторинга наркозного аппарата, многопараметрического монитора и монитора функций мозга на основе предыдущей серии исследований группы по защите когнитивных функций пожилых пациентов в периоперационном периоде и исследований по отслеживанию и предупреждению события критических заболеваний и услуги поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта.
Клинические данные HIS, а также классифицированные и отслеживаемые данные фМРТ были объединены для формирования большого набора данных, связанных с периоперационной когнитивной функцией пожилых пациентов.
На основе клинической диагностической информации pNCD и диагностической информации фМРТ была создана система прогнозирования нежелательных явлений в мозге, способная интеллектуально извлекать ключевую клиническую информацию и осуществлять раннее предупреждение в режиме реального времени с использованием таких ключевых технологий, как контроль качества данных, сбор и идентификация в реальном времени. данных клинического мониторинга из нескольких источников и прогнозирования неблагоприятных событий с помощью искусственного интеллекта.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Оцененный)
10000
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Контакты исследования
- Имя: lei zhao
- Номер телефона: +8613811035886
- Электронная почта: zhaoalei@sina.com
Учебное резервное копирование контактов
- Имя: xia li li
- Номер телефона: +86818810616341
- Электронная почта: 935496838@qq.com
Места учебы
-
-
-
Beijing, Китай, 100053
- Рекрутинг
- Xuanwu Hospital, Capital Medical University
-
Контакт:
- Lei Zhao, Doctor's
- Номер телефона: +8613811035886
- Электронная почта: zhaoalei@sina.com
-
Контакт:
- Lixia Li, Master's
- Номер телефона: +86818810616341
- Электронная почта: 935496838@qq.com
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Метод выборки
Вероятностная выборка
Исследуемая популяция
Пациенты ≥65 лет, перенесшие хирургическую анестезию.
Описание
Критерии включения:
- Пациенты ≥65 лет, перенесшие хирургическую анестезию; Подписать информированное согласие
Критерий исключения:
- Неспособность завершить оценку когнитивных функций; Неграмотность, нарушение слуха или зрения; В анамнезе у него эпилепсия, депрессия, шизофрения, болезнь Альцгеймера и другие психиатрические и неврологические заболевания.
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
послеоперационный делирий (POD) и послеоперационное нейрокогнитивное расстройство (pNCD)
Делирий (шкала CAM) оценивали через 7 дней после операции и делили на группы СПМ и без СПМ; один из вышеперечисленных сценариев указывал на послеоперационный делирий; у пациентов в группе POD оценивалась когнитивная функция через 1 месяц и 12 месяцев после операции, чтобы определить, возникло ли пНЦД.
Пациенты в группе POD были далее разделены на подгруппу pNCD и подгруппу без PNCD, были проведены сбор данных ЭЭГ и сканирование фМРТ.
|
это наблюдательное исследование, никакого вмешательства
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Скрининг факторов риска периоперационной когнитивной дисфункции
Временное ограничение: 2024.4.1-2027.12.31
|
Методика выбора признаков в искусственном интеллекте использовалась для проверки и анализа данных из большого набора данных о клинической помощи после слияния. Факторы риска с наибольшей вероятностью возникновения ПНД можно отфильтровать по большому количеству характеристик. Путем скрининга факторов риска, которые имеют наибольшая корреляция с вероятностью возникновения ППН в сочетании со сравнением данных фМРТ-визуализации различных групп пациентов с ППМ большого размера с долгосрочным переходом в группу пНЦД и группу без ПНЦД, сетевой механизм мозга и периоперационные факторы высокого риска конверсии ПОД в долгосрочную когнитивную дисфункцию были дополнительно изучены.
|
2024.4.1-2027.12.31
|
|
Создать систему прогнозирования неблагоприятных событий в работе мозга.
Временное ограничение: 2025.1.1-2027.12.31
|
Данные мониторинга хирургических пациентов содержат большой объем медицинской информации, а анализ и моделирование данных могут обеспечить эффективное раннее предупреждение и вмешательство.
Проект намерен внедрить извлечение и анализ частотно-временных характеристик ЭЭГ, анализ микросостояний ЭЭГ и анализ сетей мозга, а также внедрить технологию объединения функций для объединения различных функций в унифицированные характеристики пациентов.
На этой основе была построена модель прогнозирования неблагоприятных событий в функции мозга на основе алгоритма адаптации домена для реализации отслеживания в реальном времени, ранней диагностики и раннего предупреждения послеоперационного делирия и долгосрочной когнитивной дисфункции у пожилых пациентов.
|
2025.1.1-2027.12.31
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Следователи
- Учебный стул: lei zhao, xuanwu hospital of capital medical university,Beijing
- Главный следователь: yong yang, Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences
- Главный следователь: yi an, xuanwu hospital of capital medical university,Beijing
- Главный следователь: xia li li, xuanwu hospital of capital medical university,Beijing
- Главный следователь: yang liu, xuanwu hospital of capital medical university,Beijing
- Главный следователь: yi shu yang, xuanwu hospital of capital medical university,Beijing
Публикации и полезные ссылки
Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.
Общие публикации
- Patel A, Zhang M, Liao G, Karkache W, Montroy J, Fergusson DA, Khadaroo RG, Tran DTT, McIsaac DI, Lalu MM. A Systematic Review and Meta-analysis Examining the Impact of Age on Perioperative Inflammatory Biomarkers. Anesth Analg. 2022 Apr 1;134(4):751-764. doi: 10.1213/ANE.0000000000005832.
- An Y, Zhao L, Wang T, Huang J, Xiao W, Wang P, Li L, Li Z, Chen X. Preemptive oxycodone is superior to equal dose of sufentanil to reduce visceral pain and inflammatory markers after surgery: a randomized controlled trail. BMC Anesthesiol. 2019 Jun 11;19(1):96. doi: 10.1186/s12871-019-0775-x.
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
30 июля 2024 г.
Первичное завершение (Оцененный)
31 декабря 2027 г.
Завершение исследования (Оцененный)
31 декабря 2027 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
15 мая 2024 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
15 мая 2024 г.
Первый опубликованный (Действительный)
21 мая 2024 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
3 апреля 2025 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
30 марта 2025 г.
Последняя проверка
1 марта 2025 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 62376168
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
НЕТ
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
продукт, произведенный в США и экспортированный из США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .