ChiCTR1900024746尚未招募回顾性研究
重症患者能量和蛋白质摄入量的精准优化：基于机器学习的研究
重大疾病代谢组学标准数据库和公共分析平台项目1 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 200 人开始时间: 2019年7月31日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 回顾性研究
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 入组人数
- 200
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 病死率
研究概览
简要总结
以 ICU 重症患者为模型，建立观察性队列，基于超高频核磁共振一体化代谢组学平台，并结合机器学习技术，将高通量代谢组学数据与营养治疗指标相连接，以临床结局为导向，最终发现适合于外科危重症患者的精准化营养支持策略。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 单臂
- 盲法
- N/a
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •需要肠内肠外营养支持>3 天的患者;按照入院诊断（入科诊断）：多发伤或脓毒血症;感染性休克+多器官功能障碍综合征;检索科室：EICU.
排除标准
- •难以控制的代谢性慢性疾病：如糖尿病，甲状腺疾病（甲亢或甲低）、库欣综合征；年龄<18 岁;孕妇或乳母；存在肺结核、HIV 感染等急性传染病；存在严重肝、肾、心脏等重要器官功能衰竭；
研究组 & 干预措施
Case series
Nil
结局指标
主要结局
病死率
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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