ChiCTR2200056107尚未招募Unknown
人工智能用于预测血液透析患者内瘘成熟的前瞻性、观察性队列研究
国家自然科学基金5 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 500 人开始时间: 2022年3月1日最近更新:
试验速览
- 阶段
- Unknown
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 入组人数
- 500
- 试验地点
- 5
- 主要终点
- 血常规
研究概览
简要总结
建立初次建立人工动静脉内瘘的慢性肾脏病随访队列，通过对患者的人口统计学信息、临床资料、血管信息、手术信息等进行收集，通过人工智能的方法筛选出内瘘建立后 1 个月、3 个月成熟障碍的影响因素，建议较易操作的临床预测模型。从而提高内瘘建立的成功率以及降低因未及时建立通路引起的不必要的并发症和治疗费用。
研究设计
- 研究类型
- Observational
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 —（—）
- 性别
- All
入选标准
- •1.受试者签署知情同意书。
- •2.男性或女性，年龄>18 岁。
- •3.拟初次行人工动静脉内瘘的慢性肾脏病患者。
排除标准
- •1、患者不能配合检查或治疗。
- •2、参与者当前正在参加其他介入性临床试验。
- •3、患者选择血液透析外其他的替代治疗。
- •4、预期生存期<1 年。
研究组 & 干预措施
实验组
结局指标
主要结局
血常规
肾功能
心脏超声
血管直径
C 反应蛋白
血生化检查
铁代谢指标
肝功能
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (5)
Loading locations...
相似试验
Unknown
不适用
基于多模态人工智能识别维持性血液透析病人肌少症危险因素及健康管理系统的开发ChiCTR25001070202024 年厦门市医疗卫生指导性项目
Unknown
不适用
肾脏病诊疗预测模型的建立与验证——基于真实世界数据的人工智能应用探索肾脏病ChiCTR2000030070院内基金
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
人工智能辅助血液透析患者生存预测及干预：一项多中心随机对照研究ChiCTR2100052662自筹164
Unknown
不适用
基于视网膜、人脸信息和穿戴设备数据 AI 算法的慢性肾脏病预测预警临床研究慢性肾脏病ChiCTR2100052618成都市科技局资助（2020-YF09-00117-GX）；四川省科技厅资助（2021YF0035）600