Меню
Набор скоро начнётся NCT06661499

An Observational Clinical Study on the Construction of an Artificial Neural Network Model for ICU Pneumonia

Наблюдательное Pneumonia

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: establish an artificial neural network model.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Pneumonia. Базовые параметры: от 18 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Китай
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Официальное название

An Observational Clinical Study on the Construction of an Artificial Neural Network Model for Rapid Intelligent Diagnosis of Microorganisms in ICU Pneumonia Based on Species-specific Rapid Detection of Pathogenic Bacteria

Обзор

To achieve rapid, intelligent and accurate microbiological diagnosis and treatment for ICU pneumonia, an artificial neural network model for microbiological diagnosis is established, which depends on many clinical cases and machine deep learning from clinical experts' judgements according to species-specific rapid detection of pathogenic bacteria and other clinical parameter variables of patients.

Подробное описание

This study is a prospective single-centre observational study, 600 ICU pneumonia patients are expected to be selected as the observation object, and the lower respiratory secretions of patients on d1, d3 and d7 after enrollment are collected for species-specific rapid detection and microbial culture, while the general information of the patients and the clinical information of the corresponding time points on d1, d3 and d7 are collected. Two experienced senior physicians were organized to determine whether the microbial results were colonized or infected, and an artificial neural network model for rapid and intelligent diagnosis of pathogenic microorganisms in ICU pneumonia will be established and validated through multi-dimensional machine learning.

Вмешательства

  • Другое establish an artificial neural network model
    to establish an artificial neural network model for pathogen diagnosis in ICU pneumonia

Первичные конечные точки

  • clinical evaluation of each microbial detected whether in colonization or infection [Срок оценки: day1,day3 and day7 after enrollment]

Критерии участия

Критерии включения

  • aged ≥18 years;
  • agreed to obtain lower respiratory specimens for rapid testing of pathogenic bacteria;
  • all were enrolled by an experienced physician who dynamically determined that the microorganisms were in a colonised or infected state;
  • signed an informed consent form.

Критерии исключения

  • pregnant women;
  • lactating women;
  • patients who could not obtain lower respiratory specimens;

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Другое

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • Nanjing Drum Tower Hospital — Нанкин

Идентификаторы

NCT: NCT06661499 · 2024-607-01

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗