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首页 临床进展 基于机器学习的维持性血液透析患者自体动静脉内瘘血管狭窄风险因素的构建

【ChiCTR2400091288】基于机器学习的维持性血液透析患者自体动静脉内瘘血管狭窄风险因素的构建

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基本信息
登记号

ChiCTR2400091288

试验状态

尚未开始

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2024-10-24

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

血液透析患者自体动静脉内瘘

试验通俗题目

基于机器学习的维持性血液透析患者自体动静脉内瘘血管狭窄风险因素的构建

试验专业题目

维持性血液透析患者自体动静脉内瘘血管狭窄风险预测模型的构建

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临床试验信息
试验目的

本研究旨在旨在分析MHD患者AVF血管狭窄的危险因素，筛选核心变量，构建MHD患者AVF血管狭窄风险预测模型，为医务人员筛查MHD患者AVF血管狭窄高危人群提供有效评估工具，便于其快速、准确地做出判断，并为制定个性化干预方案提供科学依据。

试验分类
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试验类型

病例对照研究

试验分期

Ⅰ期

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

2023年度贵州护理职业技术学院科研项目基金（gzhlyj2023-02）

试验范围

/

目标入组人数

1680

实际入组人数

/

第一例入组时间

2024-10-28

试验终止时间

2025-06-30

是否属于一致性

/

入选标准

①患者年龄≥18岁；②所有以AVF作为血管通路的MHD患者；③在AVF成熟后开始使用时，可提供≥200mL/min血流量；④透析频率为2～3次/周；⑤患者知情同意。；

排除标准

①合并严重并发症，如严重感染、急性心力衰竭等；②参与药物或其他干预研究的患者。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

贵州护理职业技术学院；贵州省人民医院

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研究负责人邮编

/

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