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연구데이터 상세

머신러닝을 이용한 주요 신체질환의 섬망 발생 예측 및 예방 모델 개발(중환자실 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(중환자실 섬망 발생 예측 및 예방 모델 개발)
참여기관수
4
연구대상자(P)

중환자실에 입원한 20세 이상의 성인 환자

연구대상자 수

723명

중재(I)

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

연구대상자 수

252명

비교중재(C)

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

연구대상자 수

471명

관심건강결과(O)
1. 섬망 발생 위험 요인 규명2. 섬망 위험도 예측3. 중재군과 비교중재군의 섬망 발생률4. 중재군과 비교중재군의 섬망 지속기간, 기계환기 기간, 재입원, 사망 등 임상 예후 지표
임상연구 등록 정보
CRIS KCT0008011
연구개발과제 기본 정보
연구과제명(국문)
중환자실 섬망 발생 예측 및 예방 모델 개발
책임연구자
심재겸
소속
고려대학교구로병원
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 개발
- 섬망 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 6월 첫 대상자 등록을 시작으로 2025년 4월 마지막 대상자 등록까지 총 723명의 데이터가 수집됨.
VISIT1 Screening & Enroll (D1), VISIT2 In-Intensive care unit Assessment (D1, D2, D3, D4, D5, D6, D7, D14, D21, D28), VISIT3 Out-intensive care unit
(중환자실 퇴실 후 평가), VISIT4 Follow-up Assessment (D30), VISIT5Follow-up Visit (D90), EOT Follow-up Assessment (D180)
주요 수집 항목
연구참여 동의, 기본 인구사회학적 정보 및 임상 정보, 섬망 경과 및 결과, 입원 중 이상반응 및 부작용, 입원 중 초기평가 (D1), 퇴원 후 추가평가 (D30), 퇴원 후 추가평가 (D90), 퇴원 후 추가평가 (D180)
데이터 활용 시 유의사항
데이터 활용 명시
(국문) 본 연구는 보건복지부의 재원으로 수행된 「환자중심 의료기술 최적화 연구사업」 선정과제(과제고유번호: RS-2020-KH095271)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-KH095271) granted by the Ministry of Health & Welfare, Republic of Korea.
양도/대여 금지
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데이터 활용 지침서

파일설명

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자료유형

기타

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  • 37조회
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공개일자
2026-01-06
Versions
  • Version 1 2025-12-30