ChiCTR2200062180尚未招募回顾性研究
基于深度学习的方法进行胸科手术术后肺部并发症预测模型的建立和验证
自筹1 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 10,000 人开始时间: 2022年7月20日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 回顾性研究
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 入组人数
- 10,000
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 术后肺部并发症
研究概览
简要总结
本研究拟进行一项单中心大样本的回顾性研究，探究结合患者临床特征和术前肺部 CT，应用机器学习方法，建立预测模型，用以预测接受胸科手术的患者 PPCs 以及其它临床结局（ICU 入住率和住院时长等）。建立胸科 PPCs 的预测模型并进行验证，以期精准实现胸科手术患者的术前风险分层并为将来深度学习用于临床麻醉的相关研究提供一定的参考。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 诊断试验诊断准确性
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 80（—）
- 性别
- All
入选标准
- •2.主要诊断为肺癌、肺占位、肺结节或肺部阴影
排除标准
- •1.术中改变手术方式的患者；
- •2.术后胸部 X 线等检查缺失；
- •3.基于现有病历资料无法判断患者是否发生术后肺部并发症；
研究组 & 干预措施
连续入组
结局指标
主要结局
术后肺部并发症
次要结局
- 住院时间
- 住院期间总花费
- ICU 入住率
研究者
研究点 (1)
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