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연구데이터 상세

머신러닝을 이용한 주요 신체질환의 섬망 발생 예측 및 예방 모델 개발(수술 후 섬망 발생 예측 및 예방 모델 개발)

메타 데이터

데이터 기본 정보
질환 및 건강상태
신경계 질환
질환 및 건강상태
정신 및 행동 건강
중재
재활
중재
기타
연구설계
전향적 코호트연구(Cohort)
DB명
머신러닝을 이용한 주요 신체질환의 섬망 발생 예측 및 예방 모델 개발(수술 후 섬망 발생 예측 및 예방 모델 개발)
참여기관수
3
연구대상자(P)

중환자실에 입원한 20세 이상의 성인 환자

연구대상자 수

600명

중재(I)

중환자실에 입원한 20세 이상의 성인 환자 중 비약물적 섬망 중재안 적용군

연구대상자 수

171명

비교중재(C)

중환자실에 입원한 20세 이상의 성인 환자 중 비약물적 섬망 중재안 미적용군

연구대상자 수

429명

관심건강결과(O)
1. 섬망 발생 위험 요인 규명2. 섬망 위험도 예측3. 중재군과 비교중재군의 섬망 발생률4. 중재군과 비교중재군의 심리사회학적 요인(­MMSE, ­ PHQ-15, PSS)과 섬망 발생과의 연관성
임상연구 등록 정보
CRIS KCT0007984
연구개발과제 기본 정보
연구과제명(국문)
수술 후 섬망 발생 예측 및 예방 모델 개발
책임연구자
노두현
소속
서울대학교병원
연구수행기간
2020-12-18 ~ 2025-07-31
연구목적
주요 신체질환별 섬망 예측 인자 도출, 섬망 예측 모델을 기반으로 한 섬망 진료권고안(예방 프로토콜) 구축 및 실효성 검증
- 섬망 예방을 위한 진료권고안 적용군과 비적용군 간 차이를 확인하고 섬망 예측 및 예방 모델의 실효성을 검증하고자 함
이를 통해 국내 의료 상황에 맞는 섬망 예측 및 예방 모델을 제안하고 추가적으로 섬망 발생의 기전과 섬망의 결과 등에 대한 분석을 통해 해당 분야의 선도적인 연구 성과를 제시하고자 함
연구 수행방법 요약
주요 신체질환별 섬망 예측 인자 도출 및 머신러닝을 활용한 섬망 예측 모델 개발섬망 예측 모델을 기반으로 한 섬망 진료권고안(예방 프로토콜) 구축 섬망 진료권고안(예방 프로토콜) 적용군과 비적용군 간 차이를 확인하고 섬망 예측 및 예방 모델의 실효성 검증
대상자 등록 및 추적관찰
2021년 5월 첫 대상자 등록을 시작으로 2025년 7월 마지막 대상자 등록까지 총 600명의 데이터가 수집됨
VISIT1Screening & Enroll (수술 2주 전, 수술 1일 전), VISIT2In-hospital Assessment (수술 1일전, 수술 후 1,2,3,4,5일), VISIT3Discharge 퇴원 후 평가, VISIT4 Follow-up Assessment, VISIT5 Follow-up Visit, EOT Follow-up Assessment
주요 수집 항목
기본 인구사회학적 정보 조사, 섬망 경과 및 결과, 입원 중 초기평가, 특수검사항목&수술 평가, 퇴원 후 추가평가 (D30), 퇴원 후 평가 (D90), 퇴원 후 평가 (1Yr), 퇴원 후 평가 (3Yr)
데이터 활용 시 유의사항
데이터 활용 명시
(국문) 본 연구는 보건복지부의 재원으로 수행된 「환자중심 의료기술 최적화 연구사업」 선정과제(과제고유번호: RS-2020-KH095254)의 데이터를 활용하였음
(영문) The data used in this study was originally collected from 「Patient-Centered Clinical Research Coordinating Center」 research(grant number: RS-2020-KH095254) granted by the Ministry of Health & Welfare, Republic of Korea.
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데이터 활용 지침서

파일설명

임상연구데이터 활용 지침서 Ver 1.0

자료유형

기타

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  • 42조회
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공개일자
2026-01-06
Versions
  • Version 1 2025-12-30