Оценка соответствия между прогнозами ChatGPT-5 и анестезиологов и фактическими исходами в прогнозировании необходимости послеоперационного пребывания в отделении интенсивной терапии на основе предоперационных данных
Оценка соответствия между прогнозами ChatGPT-5 и анестезиологов и фактическими исходами в предсказании необходимости послеоперационного пребывания в отделении интенсивной терапии на основе предоперационных данных
Точное прогнозирование необходимости послеоперационного пребывания в отделении интенсивной терапии (ОИТ) имеет важное значение для безопасности пациентов и эффективного использования ограниченных ресурсов ОИТ. В повседневной клинической практике решения о госпитализации в ОИТ после операции в основном основываются на предоперационной клинической оценке анестезиологов, которая может различаться у разных клиницистов.
Это проспективное обсервационное исследование направлено на оценку соответствия между прогнозами, сделанными ChatGPT-5 и анестезиологами, относительно необходимости послеоперационного пребывания в ОИТ с использованием рутинно собираемых предоперационных данных пациентов, а также на сравнение этих прогнозов с фактическими исходами госпитализации в ОИТ после операции.
Исследование не предполагает какого-либо вмешательства, изменения лечения или дополнительных процедур, выходящих за рамки стандартной клинической помощи. Все данные пациентов анонимизированы, и клиническое ведение не подвержено влиянию прогнозов модели.
Обзор исследования
Статус
Условия
Вмешательство/лечение
Подробное описание
Поступление в отделение интенсивной терапии (ОИТ) в послеоперационном периоде является критически важным компонентом периоперационного ведения пациента, особенно у пациентов с повышенным хирургическим или анестезиологическим риском. Точное предоперационное выявление пациентов, которым потребуется послеоперационный уход в ОИТ, может повысить безопасность пациентов и оптимизировать распределение ресурсов.
Данное исследование разработано как проспективное, неинтервенционное обсервационное когортное исследование, проводимое среди взрослых пациентов, подвергающихся плановым хирургическим вмешательствам. Рутинно собираемые предоперационные клинические данные, включая демографические характеристики, сопутствующие заболевания, результаты лабораторных исследований и оценки анестезиологов, регистрируются для каждого участника.
Для каждого пациента документируются прогнозы необходимости послеоперационного ОИТ, сгенерированные ChatGPT-5 с использованием структурированных предоперационных данных. Эти прогнозы сравниваются с предоперационными оценками анестезиологов о необходимости поступления в ОИТ и с фактическими исходами поступления в ОИТ в послеоперационном периоде.
В рамках исследования не проводятся дополнительные диагностические или терапевтические вмешательства. Уход за пациентами всегда соответствует стандартной практике учреждения. Все собранные данные анонимизируются перед анализом. Статистический анализ фокусируется на показателях согласия и прогностической эффективности, включая чувствительность, специфичность и согласованность между методами прогнозирования и фактическими исходами.
Тип исследования
Регистрация (Действительный)
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
-
Antalya, Турция (Туркие)
- Antalya City Hospital
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Метод выборки
Исследуемая популяция
Описание
Критерии включения:
- Взрослые пациенты в возрасте 18 лет и старше.
- Пациенты, проходящие плановые хирургические процедуры, требующие предоперационной оценки анестезиологом.
- Наличие полных предоперационных клинических данных, необходимых для прогнозирования потребности в послеоперационном отделении интенсивной терапии (ОИТ).
- Пациенты, прошедшие предоперационную оценку специалистом-анестезиологом.
Критерии исключения:
- Пациенты младше 18 лет.
- Экстренные хирургические процедуры.
- Пациенты с неполными или отсутствующими предоперационными клиническими данными.
- Пациенты, отказывающиеся от использования своих клинических данных в исследовательских целях.
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Согласованность между прогнозируемой и фактической потребностью в послеоперационной интенсивной терапии
Временное ограничение: В течение первых 24 часов после операции
|
Согласованность между предоперационными прогнозами потребности в послеоперационном отделении интенсивной терапии (ОИТ), сделанными ChatGPT-5 и анестезиологами, в сравнении с фактическими исходами послеоперационной госпитализации в ОИТ.
|
В течение первых 24 часов после операции
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Следователи
- Главный следователь: Beste Mutlu Dağlıoğlu, Antalya City Hospital
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Действительный)
Завершение исследования (Действительный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- AntalyaCity
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
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. .