急性主动脉夹层患者术后再插管的预测模型 (ADreintubate)
2024年5月9日 更新者：Wuhan Union Hospital, China
急性主动脉夹层患者术后重新插管的多种自动机器学习预测模型
重新插管是 A 型主动脉夹层 (AAD) 患者的一种不良术后并发症，与不良预后相关。
本研究旨在分析与再插管相关的风险因素，并创建一个全自动评分模型来预测再插管的发生率。
选取2018年1月至2023年10月期间在武汉协和医院诊断为AAD并在单一机构接受手术治疗的861例患者。
利用术前和术后信息寻找危险因素并建立术后再插管的预测模型。
最后，确定了 5 个危险因素，并建立了列线图来预测 AAD 患者术后再插管。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
861
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
-
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Hubei
-
Wuhan、Hubei、中国、430022
- Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of science and technology
-
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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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不适用
取样方法
概率样本
研究人群
采用便捷抽样方法纳入2018年1月至2023年10月期间在武汉协和医院接受开腹手术的892例AAD患者。
描述
纳入标准：
(1) 诊断为 AAD 入院接受开放手术的患者； (2)年满18岁或以上。
排除标准：
(1) 患者在手术期间或术后24小时内死亡； (2)术前插管的患者。
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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训练组
为了确定潜在的预测因素，训练组进行了LASSO回归分析，有效消除了几个不相关或多重共线性的自变量，以减少高维数据。训练组初步构建了七个模型：多变量逻辑回归（MLR）、决策-树建模、随机森林、XGBoost、支持向量机、k 最近邻和 LightGBM。
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A型主动脉夹层患者接受了手术。
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测试组
测试组用于检查七个预测模型的性能，包括辨别和校准性能。
最后，使用具有最佳区分和校准性能的模型来构建用于预测再插管的列线图。
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A型主动脉夹层患者接受了手术。
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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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术后重新插管
大体时间：3个月
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A 型主动脉夹层手术患者的再插管发生率
|
3个月
|
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)
2018年1月1日
初级完成 (实际的)
2023年10月31日
研究完成 (实际的)
2023年12月31日
研究注册日期
首次提交
2024年5月9日
首先提交符合 QC 标准的
2024年5月9日
首次发布 (实际的)
2024年5月16日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年5月16日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年5月9日
最后验证
2024年5月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.
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