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首页 临床进展 基于机器学习构建儿童急性药物中毒临床诊疗推荐系统

【ChiCTR2600128791】基于机器学习构建儿童急性药物中毒临床诊疗推荐系统

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基本信息
登记号

ChiCTR2600128791

试验状态

结束

药物名称

机器

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2026-07-26

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

药物中毒

试验通俗题目

基于机器学习构建儿童急性药物中毒临床诊疗推荐系统

试验专业题目

基于机器学习构建儿童急性药物中毒临床诊疗推荐系统

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临床试验信息
试验目的

儿童急性药物中毒是儿童急诊科常见疾病之一，需要快速、精准的医疗干预以减少潜在的健康风险。尽管现有的诊疗指南提供了基本的处理框架，但实际临床应用中的复杂性和不确定性仍然是一个挑战。此外，现有的诊断工具和治疗方法在个性化治疗方面的局限性突出了对更精确系统的需求。本研究旨在开发一个基于机器学习的儿童急性药物中毒诊疗推荐系统，以提高诊断和治疗的准确性与效率。

试验分类
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试验类型

队列研究

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

首都儿科研究所及附属儿童医院青年基金

试验范围

/

目标入组人数

700;120

实际入组人数

/

第一例入组时间

2024-07-01

试验终止时间

2026-06-30

是否属于一致性

/

入选标准

1.年龄在0至18岁之间的儿童； 2.具有完整的临床数据记录； 3.经诊断确认为急性药物中毒； 1.年龄在0至18岁之间的儿童；2.具有完整的临床数据记录；3.经诊断确认为急性药物中毒；；

排除标准

1.同时患有其他严重慢性疾病或急性感染症状，可能影响研究结果的儿童； 2.无法获取充分的医疗记录的患儿；；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

首都儿科研究所附属儿童医院

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