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首页 临床进展 基于机器学习的术中低体温风险动态预测模型构建与智能预警系统研究

【ChiCTR2600125161】基于机器学习的术中低体温风险动态预测模型构建与智能预警系统研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2600125161

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

2026-05-21

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

术中低体温

试验通俗题目

基于机器学习的术中低体温风险动态预测模型构建与智能预警系统研究

试验专业题目

基于机器学习的术中低体温风险动态预测模型构建与智能预警系统研究

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临床试验信息
试验目的

主要目的 构建基于机器学习的围术期低体温风险动态预测模型。 次要目的 1.分析术中低体温发生的关键危险因素； 2.构建可解释AI模型，明确各危险因素对预测结果的贡献度； 3.构建围术期体温智能预警与监管体系，为临床提供决策支持。

试验分类
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试验类型

连续入组

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

广东省护理学会、 广东省岭南南丁格尔护理研究院2026年度科研课题

试验范围

/

目标入组人数

800

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-05-21

试验终止时间

2028-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1.ASA分级Ⅰ-Ⅲ级； 2.麻醉持续时间＞1小时； 3.2025年1-12月在中山大学附属第五医院行全身麻醉患者； 4.术后进入麻醉恢复室（PACU）进行复苏。 1.ASA分级Ⅰ-Ⅲ级；2.麻醉持续时间＞1小时；3.2025年1-12月在中山大学附属第五医院行全身麻醉患者；4.术后进入麻醉恢复室（PACU）进行复苏。；

排除标准

1.麻醉诱导前核心体温＞37.5℃或＜36.0℃； 2.孕哺乳期患者； 3.术中进行特殊体温管理（如需体外循环的心脏手术患者）； 4.临床资料不全者；；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

中山大学附属第五医院

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