ChiCTR2500109715尚未招募不适用
基于因果机器学习的 IBD 生物制剂疗效智评与决策工具转化研究
自选课题（自筹）1 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 300 人开始时间: 2025年9月30日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 入组人数
- 300
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 治疗效果
研究概览
简要总结
- 主要研究目的：建立基于因果森林算法的 IBD 患者个体化疗效预测模型，计算每位患者的条件平均处理效应（CATE），并实现个性化治疗方案推荐；
- 次要研究目的：利用 SHAP 等解释性方法揭示影响治疗响应的关键特征，为精准医疗临床决策提供工具和理论依据。评估模型在不同亚组中的区分能力和实际临床价值。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 连续入组
- 盲法
- 无
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •符合国际公认的 IBD 临床、内镜、病理诊断标准；
- •生物制剂治疗前未使用同类药物；
排除标准
- •1.合并严重感染、严重心肝肾功能不全或恶性肿瘤；
- •2.遗传数据或关键临床资料缺失；
- •3.妊娠或哺乳期女性。
研究组 & 干预措施
观察组
结局指标
主要结局
治疗效果
时间窗: 使用后 8、24、48 周
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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