ChiCTR2100041717招募中Unknown
利用机器学习算法建立造影剂相关性肾病预测模型
院校课题 四川大学华西医院学科卓越发展 1.3.5 工程（ZYGD18025）1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2020年12月30日最近更新:
试验速览
- 阶段
- Unknown
- 状态
- 招募中
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 血肌酐
研究概览
简要总结
探索机器学习在糖尿病患者使用造影剂后急性肾损伤预测中的应用，评价各种不同机器学习算法的预测效能，并与传统的 logistic 回归模型进行比较，并构建出预测模型，以帮助指导临床避免或减少造影剂相关性肾病的发生。
研究设计
- 研究类型
- Observational
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •2010 年到 2020 年在华西医院住院使用了造影剂的糖尿病患者。
排除标准
- 未提供
结局指标
主要结局
血肌酐
SEN, SPE, ACC, AUC of ROC, PV+, PV-
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
Loading locations...
相似试验
Unknown
不适用
基于眼底照相图片用人工智能技术构建 2 型糖尿病肾病的诊断模型糖尿病肾病ChiCTR22000601322019 年吴阶平医学基金会临床科研项目。项目编号：320.6750.19089-58。项目经费：人民币 3 万。
Unknown
不适用
糖化血红蛋白与造影剂肾病相关性的前瞻性研究造影剂肾病ChiCTR-OOC-17011466自筹200
Unknown
不适用
建立模型预测原发性肾病综合症病理类型ChiCTR-ORC-16008098湘雅医院500
Unknown
不适用
基于人工智能肾脏肿瘤病理特征与预后精准预测模型的构建肾脏肿瘤ChiCTR1900025090福建省中青年教师教育科研项目
Unknown
不适用
可溶性晚期糖基化终产物受体与造影剂肾病相关性的前瞻性研究造影剂肾病ChiCTR1900023931自筹200