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PACEN 연구과제 연구과제 목록
#간염(감염성 질환), #B형간염(감염성 질환), #간염(소화기계 질환), #B형간염(소화기계 질환)
머신러닝을 이용한 주요 신체질환의 섬망 발생 예측 및 예방 모델 개발
연구과제 > 연구주제 상세페이지 기본 정보 테이블. 구분, 상태, 과제번호, 연구책임자, 연구기간, 연구비, 연구기관, 참여기관에 대해 설명하고 있다.
구분 근거생성 / 전향연구 상태 진행중
과제번호 HC23C0165 연구책임자 등록된 연구책임자가 없습니다.
연구기간 2020.12.18 ~ 2025.07.31 이내 연구비 2323000 천원 이내
연구기관 삼성서울병원 참여기관 1개 기관
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구분 근거생성 / 전향연구
상태 진행중
과제번호 HC23C0165
연구책임자 등록된 연구책임자가 없습니다.
연구기간 2020.12.18 ~ 2025.07.31 이내
연구비 2323000 천원 이내
연구기관 삼성서울병원
참여기관 1개 기관
연구 요약 알기 쉬운 연구 요약 연구성과
주요정보 연구배경 및 필요성 연구목표 연구설계 연구방법 연구결과, 결론 및 제언 임상시험번호 기타 연구동영상 최종보고서
연구배경 및 필요성
  • 많은 선행연구에 따르면 섬망 유병률은 입원 환자에서 9-32% 정도로 비교적 흔하게 나타나며, 대부분이 중환자실에 입원하거나 암환자에 속하는 것으로 알려져 있음. 최근 진행된 다수의 연구에서 섬망의 다양한 예측 요인이 제시되었으나, 입원 환경이나 질환에 따라 매우 개별적이고 다양한 결과가 나타나, 섬망 예측 모델의 일반화 및 타 질환에 모델을 적용하는 데에는 어려움이 있음. 특히 국내 임상현장에 좀 더 광범위한 적용이 가능한 섬망 예측 모델 및 각 중증 질환 또는 상황에 특이적인 섬망 예측 인자에 대한 근거수준을 높인 탐색적 연구 및 검증 연구가 필요한 실정임
연구목표
  • 본 연구는 중증 신체질환 환자에서 나타나는 섬망을 예방하기 위하여, 주요 신체 질환에서의 섬망 발생을 예측하는 전향적 코호트를 구축하고 추적 관찰해, 섬망을 예측하는 인자를 추출하고 섬망 예측 모델을 구축하는 것을 일차적 목표로 하는 연구임. 머신러닝을 통해 각 질환에 특이적인 섬망 예측 모델을 구축하고 이를 바탕으로 섬망 예방을 위한 진료권고안을 마련해 실제 섬망 예측 및 예방 모델의 실효성을 검증하고자 함.
연구설계
  • 전향적 코호트, 후향적 코호트
연구방법
  1. 신종감염병에서의 섬망 발생 예측 및 예방 모델 개발
    • 신종감염병(예. Covid-19, MERS) 진단을 받고 음압격리병실에 입원한 환자의 다기관 전향적 코호트를 구축하여 섬망 발생률과 섬망 발생을 예측하는 인자를 추출하고 머신러닝 기법을 이용하여 신종감염병 환자군에서의 섬망 발생 예측 모델을 구축할 예정임. 또한 신종감염병 환자의 섬망 결과(재원기간 및 의료비, 후유증, 사망률 등) 자료를 통해 섬망이 임상적 결과에 미치는 연관성을 분석하고, 신종감염병 환자의 섬망 예방을 위한 진료권고안을 구축하고 관찰연구를 통해 권고안의 유효성을 검증하고자 함.
    • 연구 일차결과변수 및 이차결과변수
      • 1차 목표 : 섬망 예측 모델을 통해 신종감염병에서의 섬망 발생 예측 및 섬망 발생율 감소
      • 2차 목표: 섬망 결과 변수의 변화(섬망 지속기간, 입원일수, 입원비용, 1년 사망률, 인지 기능 및 정신과적 후유증상 등)

    2.  

  2. 중환자실 섬망 발생 예측 및 예방 모델 개발
    • 내 대부분의 중환자실의 경우 대부분의 환자들이 초기에 진정, 수면을 하고 있어 섬망이 발견 및 치료가 늦어지고 이로 인한 인지 장애 및 중환자실 내 사망률이 증가할 수 있음. 본 연구에서는 중환자실에 입원하는 환자를 대상으로 다기관 전향적 코호트를 구축하고, 중환자실 섬망의 위험 인자를 조사하여 섬망 발생 예측 모델을 구축할 것임. 이를 기반으로 중환자실 섬망에 관한 진료권고안을 제안할 것이며, 권고안의 효과 검증을 위해서 무작위 대조군 연구를 진행할 것임.
    • 연구 일차결과변수 및 이차결과변수
      • 1차 목표 : 중환자실에서의 섬망 발생 예측 모델 개발 및 검증
      • 2차 목표 : 중환자실에서 예측 모델을 이용한 섬망 관리 후 Outcome 변화 관찰 (Outcome: 기계 환기 기간, 중환자실 입실 기간, 병원 재원 기간, 사망률 등), 중환자실 섬망을 예측할 수 있는 biomarker 도출

    3.  

  3. 수술 후 섬망 발생 예측 및 예방 모델 개발
    • 공관절 수술 환자를 대상으로 하는 전향적 코호트를 구축하는 연구로, 수술 후 나타나는 섬망은 보통 일시적이고 회복 가능한 이벤트로 생각되나, 수술 후 임상 성적에 나쁜 영향을 끼치며 사망률 및 병원 재원일수 증가와도 밀접하게 관련되는 것으로 밝혀짐. 본 연구에서는 인공관절 수술 후 섬망 발생 위험인자에 대한 자료 수집 및 분석을 실시하고, 빅데이터를 이용하여 섬망 위험인자 분석 및 웹 기반 머신러닝 모델을 개발할 예정임. 또한 이 자료를 기반으로 한 섬망 예방을 위한 진료권고안을 제안하고, 위험인자 교정에 대한 효과 검증을 하고자 함.
    • 연구 일차결과변수 및 이차결과변수
      • 1차 목표 : delirium incidence
      • 2차 목표 : delirium period, side effect

    4.  

  4. 진행성 암환자 섬망 발생 예측 및 예방 모델 개발
    • 흔히 4기로 말하는 진행암 환자의 경우 섬망 발생 취약한 환자로 고려되며, 섬망 발생에 영향을 주는 위험인자들을 다수 가지고 있으나, 진행성 암환자의 섬망을 모니터링하고 예방의 관점에서 섬망을 관찰, 평가한 전향적 연구는 제한적인 편임. 본 연구에서는 진행성 암환자의 다기관 전향적 코호트를 구축하여 섬망 발생을 예측하는 인자를 추출하고, 머신러닝을 이용한 섬망 발생 예측 모델을 구축하는 것을 목표로 함. 이를 통해 진행성 암환자의 섬망 예방을 위한 진료권고안을 제안하고 관찰연구를 통해 권고안의 유효성을 검증할 것임. 또한 진행성 암환자의 섬망 결과(재원기간, 의료비, 향후 적극적인 암치료 계획 변경여부, 호스피스 이용률 등) 자료를 확인하여 섬망이 각 임상 결과에 미치는 연관성을 분석하고자 함.
    • 연구 일차결과변수 및 이차결과변수
      • 1차 목표 : 진행암 섬망 발생율 감소
      • 2차 목표 : 섬망 발생 예측 모델 구축을 통해 high risk 환자 조기 screening, 섬망 결과변수의 변화(재원기간, 향후 암치료 유지여부, 보호자 부담 경감 등), 섬망 예방 지침 구축
연구결과, 결론 및 제언 ※ 종료 전 과제는 예상결과 및 기대효과를 기술함.
  • 예상결과
    • 각 질환별 섬망 발생 예측 및 예방 모델 개발하고, 이를 기반으로 한 섬망 예방을 위한 진료권고안 제안
  • 기대효과
    • 각 질환별 섬망 발생 예측 및 예방 모델 개발하고, 이를 기반으로 한 섬망 예방을 위한 진료권고안 제안
      • 1차 목표 : 섬망 예측 모델을 통해 신종감염병에서의 섬망 발생 예측 및 섬망 발생율 감소
      • 2차 목표: 섬망 결과 변수의 변화(섬망 지속기간, 입원일수, 입원비용, 1년 사망률, 인지 기능 및 정신과적 후유증상 등)
임상시험번호
  • C210040
기타
  • 임시데이터
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