ChiCTR2000036973Not yet recruitingNot Applicable
基于逻辑回归算法架设多重数据加权融合机器学习模型预测血液透析中低血压及辅助诊疗体系的构建
拟申请基金1 site in 1 country194 target enrollmentStarted: January 1, 2021Last updated:
Trial Snapshot
- Phase
- Not Applicable
- Status
- Not yet recruiting
- Sponsor
- Enrollment
- 194
- Locations
- 1
- Primary Endpoint
- 透析中低血压发生率
Study Overview
Brief Summary
（1）构建包括结构化临床数据的血液透析中低血压机器学习数据库 （2）架构血液透析中低血压的多重数据加权融合机器学习与预测模型 （3）根据相关诊断标准建立具有理想预测准确性、敏感性和特异性的血液透析中低血压的预测模型 （4）建立实时预测—反馈—提前干预的血液透析中低血压人工智能辅助诊疗体系 （5）观察人工智能辅助提前干预对透析中低血压发生率、全因死亡率及各复合终点事件的影响 （6）探索基于云平台的人工智能信息系统针对透析中低血压的诊疗体系
Study Design
- Study Type
- 干预性研究
- Primary Purpose
- 随机平行对照
- Masking
- 实验采取双盲法，患者及医师均不知晓分组情况
Eligibility Criteria
- Ages
- 18 to 100 (—)
- Sex
- Male
Inclusion Criteria
- •复旦大学附属华山医院北院血液净化中心常规门诊血液透析的尿毒症患者；透析龄大于三个月；能够正常沟通；认知程度正常；愿意加入试验及签署知情同意书；18 岁以上具有独立民事行为能力。
Exclusion Criteria
- •无法配合；精神疾患；确诊恶性肿瘤，研究者判断不适合参加实验者；整体情况差，不适合参加临床试验。
Arms & Interventions
对照组
现行治疗模式
AI 组
人工智能预测下提前常规干预
Outcomes
Primary Outcomes
透析中低血压发生率
全因死亡率
Secondary Outcomes
- 主要心血管事件发生率
- 全因住院事件发生率
- 全因血管通路发生率
Investigators
Study Sites (1)
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