Digital Early Warning System for Acute Lung Injury in Liver Surgery

MI-összefoglaló

A vizsgálat saját részvételi feltételeiből. Gép olvasta ki az oldalon álló regiszterszövegből, ezért tévedhet. Hogy ki vehet részt, azt a lenti regiszterszöveg és a vizsgálat csapata dönti el.

A vizsgálat nagy májműtéten átesett felnőtteket keres. Egy számítógépes eszközt fejlesztenek, amely korán jelezheti a műtét utáni heveny tüdőkárosodást.

Életkor

18 éves vagy idősebb

Nem

Férfiak és nők is részt vehetnek.

A betegség stádiuma

Nagy májműtéten átesők, például két vagy több májszegmens eltávolítása vagy májátültetés.

A regiszter feltételei, szó szerint

Mit akar kideríteni a vizsgálat

This study aims to develop an explainable machine learning model that takes into account the characteristics of cardiopulmonary interactions. This model will enable early prediction of acute lung injury (ALI) in patients undergoing major liver surgery. The research will create a digital early-warning system for ALI, thereby supporting clinical diagnosis and treatment decisions. This, in turn, should help reduce the incidence and mortality rates associated with ALI.

A vizsgálat 2 csoportja

• Multicentre External Validation Cohort

  Consecutive eligible adults who underwent major hepatobiliary or pancreatic surgery or liver transplantation at three independent external centres: Peking University International Hospital (WYA), Southwest Hospital of Army Medical University (WYB), and Huangdao District People's Hospital of Qingdao (WYC). The frozen full perioperative M3 model developed at BTCH was applied using the same predictor definitions, imputation rules, model parameters, and classification threshold, without centre-specific model fitting or recalibration. Centre-specific and pooled validation analyses were performed. This was a retrospective observational cohort; no intervention was assigned and routine clinical care was not altered.

• BTCH Development and Validation Cohort

  Consecutive eligible adults who underwent major hepatobiliary or pancreatic surgery or liver transplantation at Beijing Tsinghua Changgung Hospital (BTCH) between October 16, 2015, and December 24, 2025. The earliest 70% formed the development cohort and the most recent 30% formed the temporal-validation cohort. Model development was confined to the development cohort, and the frozen models were evaluated in the temporal-validation cohort. This was a retrospective observational study; no intervention was assigned and routine clinical care was not altered.