ChiCTR2500099432尚未招募不适用
基于机器学习的 ICU 患儿创伤后应激症状预测模型的构建与验证
自筹1 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 405 人开始时间: 2025年3月22日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 入组人数
- 405
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 儿童创伤后应激症状
研究概览
简要总结
(1)调查 ICU 患儿 PTSS 现状及相关因素。 (2)通过机器学习算法,确定 ICU 患儿 PTSS 最优预测模型,识别潜在高风险人群。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 队列研究
入排标准
- 年龄范围
- 3 至 16(—)
- 性别
- All
入选标准
- •3—16 岁,在 PICU 住院≥48h,无严重发育、视听、认知障碍、精神疾病的患儿;患儿及父母自愿参与本研究。
排除标准
- •无法配合的患儿及家属;入住 PICU 前一个月内曾遭受重大生活事件,如家属死亡,暴力,性侵,严重意外伤害等的儿童。
研究组 & 干预措施
观察组
结局指标
主要结局
儿童创伤后应激症状
次要结局
- 一般资料、 疾病相关资料、 心理相关资料
研究者
研究点 (1)
Loading locations...
相似试验
Unknown
不适用
重症监护日记预防 ICU 患者创伤后应激障碍的有效性和安全性的随机对照研究ChiCTR-IOR-16009109国家自然科学基金(81201500)124
Unknown
不适用
基于机器学习算法对危重患者医院获得性压力性损伤风险预测模型的构建与应用研究压力性损伤ChiCTR2200064281浙江省医药卫生科技计划项目350
Unknown
不适用
北京地区创伤后应激障碍综合防治平台的建立ChiCTR1900023441北京市科研课题114
Unknown
不适用
基于机器学习建立 ICU-AW 炎症因子的预测模型ChiCTR2300077968国家重点研发计划
东部中心城市-社区-家庭数字健康家庭服务模式研究及示范基地建设
课题编号 2020YFC2006604
Unknown
不适用
高能量创伤患者创伤后应激障碍的预测因素研究创伤后应激障碍ChiCTR2000030978国家自然科学基金(81871061)600
