ChiCTR2000036973尚未招募不适用
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 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 194 人开始时间: 2021年1月1日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 入组人数
- 194
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 透析中低血压发生率
研究概览
简要总结
（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
研究设计
- 研究类型
- 干预性研究
- 主要目的
- 随机平行对照
- 盲法
- 实验采取双盲法，患者及医师均不知晓分组情况
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 100（—）
- 性别
- Male
入选标准
- •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。
排除标准
- •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。
研究组 & 干预措施
对照组
现行治疗模式
AI 组
人工智能预测下提前常规干预
结局指标
主要结局
透析中低血压发生率
全因死亡率
次要结局
- 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
研究者
研究点 (1)
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