ChiCTR2500110005尚未招募不适用
基于机器学习算法的早产儿化脓性脑膜炎风险预测模型的开发与验证
济宁医学院附属医院临床研究基金4 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2025年5月1日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 4
- 主要终点
- 确诊化脓性脑膜炎
研究概览
简要总结
- 构建基于人工智能算法的预测模型，用于识别不同风险化脓性脑膜炎的早产儿。
- 通过多中心前瞻性队列数据验证模型的准确性和适用性，确保其在不同临床环境中的可靠性。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 诊断试验诊断准确性
- 盲法
- 无
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •1.符合《新生儿败血症诊断及治疗专家共识（2024）》中新生儿败血症诊断标准，包括临床诊断和确定诊断。 （1）临床诊断：有临床异常表现，同时满足下列条件中任何 1 项： ① 血液非特异性检查 ≥2 项阳性； ② 脑脊液检查为化脓性脑膜炎改变； ③ 血或脑脊液中检出致病菌 DNA。 （2）确定诊断：有临床异常表现，血培养或脑脊液（或其他无菌腔液）培养阳性。
排除标准
- •（1）出生时存在严重的先天畸形； （2）有腰穿禁忌症的病例（血小板计数低于 20,000/μL，已知出血倾向的临床出血，腰穿部位的感染或解剖缺陷，以及心血管不稳定）； （3）腰椎穿刺失败或血性脑脊液。
结局指标
主要结局
确诊化脓性脑膜炎
时间窗: 腰椎穿刺术后
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (4)
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