预测神经损伤患者的颅内高压发作：使用人工智能开发决策算法 (PREDICT-CE) (PREDICT-CE)
2024年8月13日 更新者：University Hospital, Brest
预测神经损伤患者的颅内高压发作：利用人工智能开发决策算法
研究人员希望建立一个临床数据和生理信号数据库，以期开发一种基于对颅内压波形和重症监护中常用的其他参数的连续分析的预测算法，以预测颅内高压发作的发生。 HTIC）。
该算法将使用基于创新统计分析方法（人工智能）的监督学习统计方法进行设计。
这些方法通常用于利用传感器数据等海量数据。
研究概览
地位
招聘中
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
500
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。
学习联系方式
- 姓名：Olivier HUET
- 电话号码：+33 0298347288
- 邮箱：olivier.huet@chu-brest.fr
学习地点
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Brest、法国、29609
- 招聘中
- CHU de Brest
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接触：
- Olivier Huet
- 电话号码：0298347288
- 邮箱：olivier.huet@chu-brest.fr
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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
取样方法
非概率样本
研究人群
任何接受重症监护的神经损伤患者
描述
纳入标准：
- 超过18年
- 因神经病变进入重症监护室不足 3 天
- 用于颅内压监测的传感器放置
排除标准：
- 受司法保护的患者
- 拒绝参加
- 18岁以下患者
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
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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创建临床数据和生理信号数据库，开发基于颅内压波形连续分析的预测算法，以预测颅内高压发作的发生。
大体时间：30分钟
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颅内高压发作定义为 ICP >20mmHg 持续 30 分钟
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30分钟
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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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使用颅内压力波信号模型和实时收集的其他参数预测长期功能结果
大体时间：28天
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脑灌注血管扫描仪诊断血管痉挛的发生
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28天
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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)
2020年12月17日
初级完成 (估计的)
2025年6月30日
研究完成 (估计的)
2025年6月30日
研究注册日期
首次提交
2024年8月13日
首先提交符合 QC 标准的
2024年8月13日
首次发布 (实际的)
2024年8月15日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年8月15日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年8月13日
最后验证
2024年8月1日
更多信息
与本研究相关的术语
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
是的
IPD 计划说明
所有收集到的数据均作为出版物的结果
IPD 共享时间框架
数据将从发布后三个月开始到五年内提供
IPD 共享访问标准
数据访问请求将由布雷斯特大学内部委员会审查。
请求者将被要求签署并填写数据访问协议。
IPD 共享支持信息类型
- 研究方案
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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