ChiCTR2300067540尚未招募不适用
基于定量感觉测试技术和无监督机器学习建立颞下颌关节紊乱病的分类诊断模型
四川大学华西口腔医院1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2023年1月1日最近更新:
适应症
干预措施
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- QST 指标（PPT）
研究概览
简要总结
- 定量探究健康人群中口颌面 QST 指标（PPT/2PD/OS）的正常范围；
- 定量研究 TMD 患者与正常人群之间、不同亚型的 TMD 患者之间 QST 指标（PPT/2PD/OS）的差异；
- 定量研究 TMD 患者 QST 指标（PPT/2PD/OS）与其口颌面功能、心理状态的相关性；
- 采用无监督机器学习算法分析 TMD 患者的 QST 指标及其他临床参数，探究建立 TMD 分类诊断模型。 该项目的顺利实施将为临床医生评估患者疼痛强度提供客观、量化的标准，提高诊断的准确性，促进个性化治疗方案的制定和预后的判断。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 队列研究
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 65（—）
- 性别
- All
入选标准
- •实验组纳入标准：年龄为 18～65 岁的成年患者，符合 TMD 的诊断。
- •健康组纳入标准：18-55 周岁，无 TMD 症状，总体健康状况良好，三年内无心血管、肝脏、肾脏、呼吸、血液和淋巴、内分泌、免疫、精神、神经肌肉、胃肠道系统等慢性疾病史或严重疾病史。
排除标准
- •目前正在接受药物、物理等形式的颞下颌关节紊乱病治疗。
研究组 & 干预措施
TMD 患者组
干预措施: TMD 患者组
健康对照组
干预措施: 健康对照组
结局指标
主要结局
QST 指标（PPT）
QST 指标 (2PD)
QST 指标 (OS)
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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