ChiCTR2500107022Not yet recruitingNot Applicable
基于机器学习的输尿管镜碎石术后尿源性脓毒症风险预测模型构建与验证
自选课题（自筹）2 sites in 1 countryStarted: August 1, 2025Last updated:
Trial Snapshot
- Phase
- Not Applicable
- Status
- Not yet recruiting
- Sponsor
- Locations
- 2
- Primary Endpoint
- 发生尿源性脓毒症
Study Overview
Brief Summary
本研究旨在基于机器学习算法构建并验证输尿管镜碎石术后尿源性脓毒症的风险预测模型。比较逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、极端梯度上升（XG Boost）及轻量梯度提升（Light GBM）5 种机器学习模型的预测效能，通过评估准确度、精确度、F1 值、AUC 值等指标，筛选出最适合输尿管镜碎石术后患者发生尿源性脓毒症的建模算法，创建网页计算器，为临床医护人员早期识别输尿管镜碎石术后发生尿源性脓毒症高风险患者提供参考。
Study Design
- Study Type
- 观察性研究
- Primary Purpose
- 连续入组
- Masking
- 无
Eligibility Criteria
- Ages
- 18 to — (—)
- Sex
- All
Inclusion Criteria
- •1.符合《中国泌尿外科和男科疾病诊断治疗指南（2019 版）》中输尿管结石的诊断标准；
- •2.确认有手术指征，且无禁忌症接受输尿管碎石术；
- •3.患者年龄>=18 岁；
- •4.手术医师均接受标准化培训及考核；
Exclusion Criteria
- •1.合并有肿瘤或相关疾病导致免疫力缺陷的患者；
- •2.行输尿管碎石术前因其他部位感染应用抗生素的患者；
- •3.行输尿管碎石术前已确诊脓毒血症的患者；
- •4.行输尿管碎石术同时行其他手术的患者；
- •5.行输尿管碎石术后因其他系统感染导致发热或感染性休克的患者；
Arms & Interventions
观察组
Outcomes
Primary Outcomes
发生尿源性脓毒症
Secondary Outcomes
No secondary outcomes reported
Investigators
Study Sites (2)
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