ChiCTR2000030068尚未招募回顾性研究
基于机器学习的下肢动脉病变腔内治疗预后评估研究
复旦大学血管外科研究所经费支持1 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 1,200 人开始时间: 2020年3月1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
- 1,200
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 主要不良肢体事件
研究概览
简要总结
（1）获得影响血管腔内技术治疗下肢动脉病变预后的独立危险因素； （2）基于人工神经网络算法构建血管腔内技术治疗下肢动脉病变的预后评估模型，为临床医师对患者术前精确评估、术中精准干预和术后细致管理提供一种可自主学习的人工智能数字化工具。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 连续入组
- 盲法
- N/a
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •诊断为慢性下肢缺血性病变（卢瑟福分级 3-6），影像学检查（CTA 或 DSA）明确为下肢血管狭窄或闭塞性病变；
- •首次成功使用血管腔内技术治疗病变，术中使用支架植入处理目标病变；
- •具有完整的基线信息和手术后 2 年的随访信息。
排除标准
- •炎性或自身免疫性血管病变；
- •曾使用腔内介入或开放手术治疗目标肢体；
- •有恶性肿瘤或与血管病变无关的严重健康不良事件，预期寿命小于 2 年。
研究组 & 干预措施
case series
结局指标
主要结局
主要不良肢体事件
次要结局
- 死亡率
研究者
研究点 (1)
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