Клиническая модель ИИ на основе данных для прогнозирования смертности после перелома шейки бедра
Разработка модели искусственного интеллекта на основе клинических данных для прогнозирования 30-дневной и 1-летней смертности после операции по поводу перелома бедра: ретроспективное когортное исследование
Переломы шейки бедра являются основной причиной заболеваемости и смертности, особенно у пожилых пациентов. Точное прогнозирование послеоперационной смертности критически важно для стратификации риска и принятия клинических решений. Традиционные системы оценки, такие как балльная система перелома шейки бедра Ноттингема, имеют ограничения в отражении сложных, нелинейных взаимосвязей между клиническими переменными.
Это ретроспективное когортное исследование направлено на разработку и валидацию модели на основе искусственного интеллекта для прогнозирования 30-дневной смертности у пациентов, перенесших операцию по поводу перелома шейки бедра. Клинические и лабораторные данные примерно 1000 пациентов, оперированных в период с 1 января 2022 года по 1 декабря 2025 года, будут извлечены из электронных медицинских карт. Переменные включают демографические характеристики, сопутствующие заболевания, лабораторные параметры, интраоперационные данные и послеоперационные осложнения.
Эффективность модели искусственного интеллекта будет оценена и сравнена с традиционными системами оценки риска. Исследование направлено на определение того, могут ли подходы на основе ИИ обеспечить повышенную точность прогнозирования послеоперационной смертности у пациентов с переломом шейки бедра.
Обзор исследования
Статус
Тип исследования
Регистрация (Действительный)
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
-
Ankara, Турция (Туркие), 06200
- Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Метод выборки
Исследуемая популяция
Данная популяция исследования включает взрослых пациентов, перенесших хирургическое лечение переломов бедра в третичном онкологическом учебно-исследовательском стационаре в период с 1 января 2022 года по 1 декабря 2025 года. Когорта сформирована ретроспективно на основе электронных медицинских карт и включает приблизительно 1000 пациентов.
В популяцию входят лица с различными демографическими характеристиками, сопутствующими заболеваниями и периоперационными профилями риска. Клинические данные включают демографическую информацию, исходный функциональный и когнитивный статус, сопутствующие патологии, лабораторные показатели, интраоперационные переменные и послеоперационные осложнения.
Пациенты со злокачественными новообразованиями и лица, подвергшиеся ревизионной операции, исключены. Исследуемая популяция представляет собой реальную клиническую когорту, используемую для разработки и валидации модели на основе искусственного интеллекта для прогнозирования 30-дневной послеоперационной летальности после операции по поводу перелома бедра.
Описание
Критерии включения:
Пациенты, прошедшие хирургическое лечение перелома бедра в период с 1 января 2022 года по 1 декабря 2025 года Возраст ≥18 лет Наличие полных демографических, клинических и лабораторных данных в системе электронных медицинских карт Задокументированный 30-дневный контрольный визит или статус смертности
Критерии исключения:
Пациенты со злокачественными новообразованиями Пациенты, проходящие ревизионную операцию на бедре Пациенты с отсутствующими или неполными ключевыми клиническими или лабораторными данными, необходимыми для анализа Пациенты с недоступным или недокументированным статусом 30-дневной смертности
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
30-дневная послеоперационная смертность
Временное ограничение: через 30 дней после операции и через 1 год
|
Смертность от всех причин, происходящая в течение 30 дней после операции по поводу перелома бедра, определяемая на основе больничных записей и электронных медицинских данных.
|
через 30 дней после операции и через 1 год
|
Соавторы и исследователи
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- 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.
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
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 2025-12/209
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
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. .