ChiCTR1900027044尚未招募早期 1 期
基于机器学习构建心力衰竭的病因诊断和预后评估的决策模型
上海申康医院发展中心1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2019年11月1日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 早期 1 期
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 心血管死亡或者心衰再入院率
研究概览
简要总结
筛选并整合与心肌受损导致心力衰竭相关的心脏超声和心脏磁共振影像资料及其他独立预测因子，通过机器学习，构建病因诊断和预后分析预测模型；以该模型作为病人治疗决策的依据，并验证其临床应用价值。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 析因分组（即根据危险因素或暴露因素分组）
- 盲法
- 未说明
入排标准
- 性别
- Male
入选标准
- •男性或女性，年龄≥18 岁，经临床、心超和心衰标志物首次确诊为心力衰竭（诊断标准依据《中国心力衰竭诊断和治疗指南 2018》）的患者
排除标准
- •年龄小于 18 岁；3 个月前植入 CRT 或近期计划植入 CRT；有严重瓣膜疾病；复杂的先天性心脏病；没有心脏起搏器的症状性心动过缓或二，三度心脏传导阻滞；有 MR 禁忌症（如：起搏器植入术后、机械瓣膜置换术后、左心耳封堵术后、人工关节等）；无法合作并提供知情同意；预计生存期不超过 12 个月的非心源性终末期疾病或存在其他疾病（如恶性肿瘤、肝硬化等）；妊娠或计划妊娠；12 个月内进行原位心脏移植或安装心室辅助装置；无法按研究计划进行或已入组或计划入组其他研究项目或不同意参与本研究。
结局指标
主要结局
心血管死亡或者心衰再入院率
SEN, SPE, ACC, AUC of ROC
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
Loading locations...
相似试验
尚未招募
Unknown
机器学习模型对心力衰竭 6 个月再入院预测的可解释性价值：回顾性、比较性、机器学习研究方案心力衰竭ChiCTR2500104915
Unknown
不适用
心脏磁共振联合人工智能技术在心肌炎及心肌病患者中的应用心肌病ChiCTR2500105226苏北人民医院医疗扶持技术项目100
Unknown
不适用
田晶医师：请尽快在 ResMan IPD 平台上传原始数据以完成补注册。 慢性心力衰竭前瞻性队列和预测预后研究慢性心力衰竭ChiCTR2100043337心脑血管疾病患者报告结局（PRO）恶化预警与潜在状态评估模型构建，国自然基金面上项目，81872714，负责人：张岩波，起止年月：2019/01-2022/12。重大疾病风险评估山西省重点实验室，山西省重点实验室项目，201805D111006，负责人：张岩波，起止年月：2018/12-2020/12。血脂异常患者 microRNA-206 表达分析及其降脂机制研究，山西重点研发计划，201903D3792
Unknown
不适用
请与我们联系完善干预措施处观察组样本量及样本总量，并进一步完善测量指标中英文全称。 心力衰竭及其合并症的风险模型预测及建立ChiCTR2200060633自筹
Unknown
不适用
基于自然语言处理与机器学习的心衰患者 30 天内全因再入院风险预测模型构建ChiCTR2200064728北京大学深圳医院 2021 年院内课题面上项目