Меню
Идёт набор NCT07070362

Digital Early Warning System for Acute Lung Injury in Liver Surgery

— Наблюдательное Acute Lung Injury(ALI) Liver Cirrhosis ARDS, Human MASLD

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: None-placebo.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Acute Lung Injury(ALI), Liver Cirrhosis, ARDS, Human, MASLD. 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 →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Официальное название

The Construction of a Digital Intelligence Early Warning System for the Whole Process of Acute Lung Injury in Liver Surgery Based on Cardiopulmonary Interaction Characteristics

Обзор

This study focuses on developing an explainable machine learning model based on cardiopulmonary interaction characteristics to achieve early prediction of acute lung injury (ALI) in patients undergoing major liver surgery. The research will establish a digital early-warning system for ALI to provide support for clinical diagnosis and treatment decisions, thereby reducing the incidence and fatality rate of ALI.

Подробное описание

This study will leverage cardiopulmonary interaction parameters to predict ALI in patients undergoing major liver surgery. Specifically, the research will collect data from preoperative, intraoperative, and postoperative phases. Machine learning algorithms-including logistic regression, random forest, support vector machines (SVM), and neural networks-will be used to develop and validate the prediction model. Model performance will be evaluated using metrics such as accuracy, sensitivity, specificity, and the receiver operating characteristic (ROC) curve. The ultimate objective is to develop a highly accurate and interpretable model that can be integrated into a digital early-warning system for clinical application.

Вмешательства

  • Другое None-placebo
    This observational cohort study is non-interventional. Perioperative treatment plans are made based on model - suggested results and anesthesiologists' thought processes, without adding new medicines for patients.

Первичные конечные точки

  • Occurrence of ALI within 7 Days after Surgery [Срок оценки: Perioperative period (Perioperative): Refers to the entire process from the determination of surgical treatment to postoperative rehabilitation (e.g., from 1 day before surgery to 7 days after surgery).]

Критерии участия

Критерии включения

  • Age ≥ 18 years
  • Undergoing major liver surgery (including two-segment or more hepatectomy, liver transplantation, etc.)
  • Voluntary participation with signed informed consent

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

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • Beijing Tsinghua Changgung Hospital, School of Clinical Medicine, Tsinghua Medicine，Tsingh — Пекин

Идентификаторы

NCT: NCT07070362 · BRWEP2024W032240113 · 25254-0-01

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗