ChiCTR2200062335Not yet recruitingEarly Phase 1
基于代谢组学数据和影像 AI 识别的肺栓塞预测模型的研究
自发1 site in 1 country230 target enrollmentStarted: August 1, 2022Last updated:
Conditions
Trial Snapshot
- Phase
- Early Phase 1
- Status
- Not yet recruiting
- Sponsor
- Enrollment
- 230
- Locations
- 1
- Primary Endpoint
- 质谱检测
Study Overview
Brief Summary
- 肺栓塞临床资料的聚类分析,包括临床症状和体征、实验室检查和辅助检查、用药及复发情况等。
- 肺栓塞小分子代谢物探索,寻找生物标志物;利用人工智能深度学习的方法进行肺栓塞影像分析建模;建立肺栓塞的预测模型指导危险分层、评价预后转归。
Study Design
- Study Type
- 观察性研究
- Primary Purpose
- 队列研究
Eligibility Criteria
- Ages
- 18 to 80 (—)
- Sex
- All
Inclusion Criteria
- •①年龄 18-80 岁,性别不限;
- •②影像学确诊肺栓塞(满足以下之一):(A)CT 肺血管造影(CTPA)显示肺动脉充盈缺损;(B)V/Q 扫描提示高度可能性;
- •①年龄 18-80 岁,性别不限。
- •②疑似肺栓塞,但最终排除肺栓塞者,疑似肺栓塞包括(满足以下之一):(A)有肺栓塞相关临床症状表现,如胸痛、胸闷、晕厥等,且凝血常规显示 D-二聚体升高;(B)为诊断肺栓塞而进行的下肢血管超声检查提示阳性,诊断为下肢静脉血栓(DVT)并经主治医生确认。
Exclusion Criteria
- •②无法签署知情同意书的患者;
Arms & Interventions
肺栓塞组
对照组
Outcomes
Primary Outcomes
质谱检测
血常规
凝血常规
计算机断层肺血管造影
下肢超声
V/Q 显像
心肌酶谱
肌钙蛋白
简化肺栓塞严重程度指数
经胸超声心动图
氨基末端脑钠肽前体
Secondary Outcomes
No secondary outcomes reported
Investigators
Study Sites (1)
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