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KNN 연구 요약서

Title Machine Learning Based Predictive Model of Comorbidities in VLBWIs with LISA: Using the Nationwide Prospective Cohort
Author 김성완, 서융아, 최서희, 박문성, 이장훈
작성자 이장훈
Background 최근 국내외의 여러 연구에서, LISA가 다른 surfactant 투여 방법에 비해 BPD나 Ventilator duration등의 outcome을 향상시킨다고 보고되었다. 그러나 LISA를 시행한 환자에서도 BPD등의 morbidity가 동반될 수 있으며, 이러한 risk factor에 대해선 아직 연구가 많지 않다. 본 연구에선 LISA를 시행한 후 BPD/IVH,PVL/SIP/ROP에 대한 예측모델을 제시하고, 추후 해당 모델에 포함된 perinatal risk factor에서 어떤 surfactant의 투여방법이 유리한지 후속 연구를 진행하려고 한다.
Aim / Hypothesis LISA를 통해 surfactant를 투여한 VLBWIs의 BPD/IVH,PVL/SIP/ROP 여부를 예측하는 Model을 제시하고, 해당 model에 영향을 미치는 perinatal risk factor를 확인한다.
Inclusion Criteria GA 32주 미만/Birth weight 1500g미만의 VLBWIs 중 surfactant 투여 받은 환자
Exclusion Criteria 선천 기형, 병원 외 출생
Study Design Statistical methods 2018-2024년에 출생한 KNN 환아 중 LISA를 통해 surfactant를 투여 받은 환자를 대상으로 한다. 대상자를 Random으로 두 그룹으로 구분하여, 전자에서 로지스틱 회귀분석 등을 통해 BPD/moderate 이상의 BPD/Grade II이상의 IVH/Cystic PVL/SIP/치료 필요한 ROP 등을 예측하는 model을 산전/분만 당시의 risk factor를 이용해machine learning으로 제시한다. 이후 후자에서 해당 model의performance를 확인한다. 마지막으로 model에서 유의미한 perinatal risk factor를 확인한다.
Primary Outcomes BPD 여부, Moderate 이상의 BPD 여부,
Secondary Outcomes and Definitions Grade II 이상의 IVH, Cystic PVL, SIP, 치료 필요했던 ROP
Protocols Study design 참고
Funding Study design 참고

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