ChiCTR2100054079进行中（未招募）早期 1 期
基于多模态磁共振成像和脑电图的机器学习算法建立术后谵妄预测模型的研究
上海市科学技术委员会1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2022年1月1日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 早期 1 期
- 状态
- 进行中（未招募）
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 功能连接
研究概览
简要总结
1.发现发生术后谵妄的患者术前脑灰质体积、白质纤维束完整性、认知相关静息态脑功能网络连接、术中脑电图的改变特征； 2.结合术后谵妄的临床危险因素，采用机器学习技术建立术后谵妄的预测模型。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 析因分组（即根据危险因素或暴露因素分组）
- 盲法
- None
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •1.择期非心脏大手术（预计手术时间大于 2 小时）患者；
- •3.ASA 分级为Ⅰ-Ⅲ级。
排除标准
- •2.存在严重视力、听力或语言交流障碍而无法完成测试；
- •3.体内有金属植入物或心脏起搏器，无法行 MRI 检查；
- •4.骨折等行动不便患者，不能配合 MRI 检查；
结局指标
主要结局
功能连接
基于体素的形态测量学
次要结局
- 部分各向异性
- SEN, SPE, ACC, AUC of ROC, PPV, NPV
研究者
研究点 (1)
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