ChiCTR2000036323尚未招募早期 1 期
基于静息态功能磁共振的人工智能模式识别在昏迷患者预后预判应用的临床研究
上海市申康医院发展中心1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2020年10月1日最近更新:
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
- 格拉斯哥结局评分
研究概览
简要总结
（1）验证基于静息态功能磁共振的大脑默认网络模式识别模型在预判昏迷患者是否清醒的准确度。 （2）结合模型预判结果及临床数据探索影响神经损伤昏迷患者预后的影响因素。 （3）建立神经损伤昏迷患者预后预测模型，以指导临床治疗。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 连续入组
- 盲法
- 未说明
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 100（—）
- 性别
- All
入选标准
- •1）入院时 GCS≤8 分的神经外科患者
- •2）具有 CT 或 MRI 明确的颅内器质性病变
- •5）金属植入物或分流管的患者
排除标准
- •1）严重精神性疾病或非器质性颅脑损伤（如癫痫）患者
- •2）心血管疾病致昏迷的患者
- •4）合并有严重的系统性疾病患者
结局指标
主要结局
格拉斯哥结局评分
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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