ChiCTR2100050736进行中（未招募）回顾性研究
基于人工智能的脓毒症早期精准诊断的多中心临床研究
学术团体1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2021年9月1日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 回顾性研究
- 状态
- 进行中（未招募）
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 贝叶斯神经网络模型与临床医生预测脓毒症发生的准确性
研究概览
简要总结
基于贝叶斯神经网络研发感染性疾病患者发生脓毒症的预测模型，比较贝叶斯神经网络模型与临床医生预测脓毒症发生的准确性。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 连续入组
- 盲法
- N/a
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 100（—）
- 性别
- All
入选标准
- •2.入院时疑似感染的患者，满足以下条件之一：
- •(1)发热，体温≥37.3℃；
- •(2)病原学检查阳性（细菌 / 真菌涂片、细菌 / 真菌培养阳性、病原特异性免疫学检查阳性、病原特异性分子生物学检查阳性、与临床相符的宏基因组测序阳性结果）；
- •(3)抗感染治疗有效；
- •3.在新收入院时，医生对患者发生脓毒症的风险进行了评估。
排除标准
- •1.各种原因导致现病史、既往史资料不全者；
- •2.所需各项临床检测指标缺失超过 3 项；
- •3.无感染依据者，如明确诊断为血液病、风湿结缔组织疾病、肿瘤等其他原因引起的发热。
结局指标
主要结局
贝叶斯神经网络模型与临床医生预测脓毒症发生的准确性
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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