机器学习流产管理临床决策支持工具研究 (MLMM)
2024年4月22日 更新者：Imperial College London
机器学习用于开发一种算法来确定单个患者的期待或医疗管理的成功机会。 考虑到以下客观措施：
- 人口统计：母亲年龄、胎次
- 病史：既往 CS、既往 SMM/MVA、既往子宫肌瘤切除术
- 末次月经妊娠
- 出现症状：出血评分、疼痛评分
- USS 测量：CRL、GS、RPOC 3 维、血管分布
- CRL 和 LMP 妊娠之间的差异
审核以整理 1000 个案例，并确定有助于预测流产管理结果的算法的特征，以实现个性化案例管理。
研究概览
详细说明
- 人工智能发现科学：基于对约 1000 例流产病例的回顾性审计的算法开发
- 使用测试数据集确定工具的可靠性
- 通过将数据收集范围扩大到多个站点并使用前瞻性数据测试算法来提高决策辅助的敏感性和特异性
该研究将在帝国理工学院医疗保健 NHS 信托基金的夏洛特女王和切尔西医院（该研究的主要中心）进行。
这是一项多中心回顾性队列观察研究。
该研究将持续至少三年，以便有足够的时间来审查回顾性数据并整理测试数据集。
将分析帝国理工学院医疗保健 NHS 信托管理的错过流产和不完全流产的回顾性匿名病例：
对于每个病例，将整理以下临床特征和结果：
- 人口统计：母亲年龄、胎次
- 病史：既往 CS、既往 SMM/MVA、既往子宫肌瘤切除术
- 末次月经妊娠
- 出现症状：出血评分、疼痛评分
- USS 测量：CRL、GS、RPOC 3 维、血管分布
- CRL 和 LMP 妊娠之间的差异
所有数据都将进行回顾性收集并进行匿名处理。
数据收集后，将应用机器学习模型和特征缩减方法来确定最佳性能模型，以分别预测流产的期待或医疗管理的成功或失败。
下一阶段将包括前瞻性审计，以收集数据并测试 MLM 临床决策支持工具的预测能力。
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
1000
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
-
-
London、英国、W12 0HS
- 招聘中
- Imperial College Heatlhcare NHS Trust
-
接触：
- Sughashini Murugesu
- 电话号码：07988390772
- 邮箱：sughashini.murugesu@nhs.net
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
接受健康志愿者
是的
取样方法
非概率样本
研究人群
妊娠早期稽留流产和不全流产病例。
描述
纳入标准：
- 妊娠14周以下的稽留流产和不完全流产
- 2周后记录随访
排除标准：
- 最终结果数据不可用
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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流产的期待治疗
选择对流产进行期待治疗的队列，在管理选择的第 14 天时最终结果成功或失败
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期待治疗：如果流产则进行保守治疗，并在两周内预约随访以确定是否发生完全流产。
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流产的医疗管理
在管理选择的第 14 天选择对流产、最终结果成功或失败进行医疗管理的队列
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医疗处理：服用米索前列醇来处理妊娠早期的流产，并在两周内进行随访以确定是否发生完全流产。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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流产管理结果的机器学习预测模型开发。
大体时间：2023年1月-2024年6月
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基于对大约 1000 例流产病例的回顾性审计开发机器学习预测模型。
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2023年1月-2024年6月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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用于测试和验证预测模型的前瞻性审计
大体时间：2024年7月-2025年6月
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通过将数据收集范围扩大到多个站点并使用前瞻性数据测试机器学习模型，提高决策辅助的敏感性和特异性。
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2024年7月-2025年6月
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2023年1月1日
初级完成 (估计的)
2024年6月1日
研究完成 (估计的)
2026年6月1日
研究注册日期
首次提交
2024年4月22日
首先提交符合 QC 标准的
2024年4月22日
首次发布 (实际的)
2024年4月25日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年4月25日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年4月22日
最后验证
2024年4月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他相关的 MeSH 术语
其他研究编号
- 23QC8155
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
不
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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