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首页 临床进展 基于多中心CT 影像组学及临床特征的机器学习模型预测强直性脊柱炎研究

【ChiCTR2500096632】基于多中心CT 影像组学及临床特征的机器学习模型预测强直性脊柱炎研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2500096632

试验状态

尚未开始

药物名称

CT

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2025-01-27

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

强直性脊柱炎

试验通俗题目

基于多中心CT 影像组学及临床特征的机器学习模型预测强直性脊柱炎研究

试验专业题目

基于多中心CT 影像组学及临床特征的机器学习模型预测强直性脊柱炎研究

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临床试验信息
试验目的

本课题基于大样本量AS患者的临床资料、实验室指标、影像学资料及发病危险因素等进行多因素Logistic回归分析，同时运用ML算法构建AS预测诊断模型，早期筛查AS合并OP，为早期识别AS提供有效的预测诊断工具，帮助临床医师早期诊断和治疗OP，降低骨折风险，减少致畸、致残并发症的发生，提高AS患者的生存质量。

试验分类
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试验类型

横断面

试验分期

Ⅰ期

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

陕西省科技厅科研项目

试验范围

/

目标入组人数

/

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-05-03

试验终止时间

2027-02-01

是否属于一致性

/

入选标准

（1）临床确诊AS的患者； （2）18岁<=年龄<=70岁； （3）具有完整的临床资料及骶髂关节CT检查； （4）自愿签署知情同意书。；

排除标准

（1）急性创伤、腰骶椎肿瘤及腰骶椎术后患者； （2）合并其他风湿免疫性疾病，如系统性红斑狼疮、类风湿关节炎、自身免疫性肝炎等； （3）未成年人、妊娠或哺乳期女性； （4）长期应用影响骨代谢药物者，如糖皮质激素、免疫抑制剂、肝素、抗癫痫药物等； （5）不稳定的心肺、肝肾、神经、内分泌、胃肠道、代谢性或血液系统疾病； （6）有烟酒不良嗜好或药物成瘾史。；

研究者信息
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试验机构

西安市第五医院

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