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首页 临床进展 基于机器学习算法的妇科恶性肿瘤手术患者静脉血栓栓塞症风险预警系统开发与应用

【ChiCTR2600123302】基于机器学习算法的妇科恶性肿瘤手术患者静脉血栓栓塞症风险预警系统开发与应用

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基本信息
登记号

ChiCTR2600123302

试验状态

正在进行

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2026-04-23

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

静脉血栓栓塞症

试验通俗题目

基于机器学习算法的妇科恶性肿瘤手术患者静脉血栓栓塞症风险预警系统开发与应用

试验专业题目

基于机器学习算法的妇科恶性肿瘤手术患者静脉血栓栓塞症风险预警系统开发与应用

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临床试验信息
试验目的

本研究拟分析妇科恶性肿瘤手术患者VTE发生的危险因素，明确妇科恶性肿瘤手术患者VTE发生风险的预测因子，通过机器学习算法中的四种算法构建最佳妇科恶肿瘤手术患者VTE预测模型，开发妇科恶性肿瘤手术患者VTE风险预警系统，将其应用于临床中进行验证，为临床医护人员精准评估妇科恶性肿瘤手术患者VTE发生风险提供科学依据。

试验分类
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试验类型

横断面

试验分期

探索性研究/预试验

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

洛阳市指导性科研计划

试验范围

/

目标入组人数

778

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-08-01

试验终止时间

2027-07-31

是否属于一致性

/

入选标准

1.年龄>=18岁； 2.首次发生且原发病灶为女性生殖系统器官，经病理学检查确诊为妇科恶性肿瘤（子宫颈癌、卵巢癌、子宫内膜癌）[39]接受手术； 3.患者具备完整的实验室检验（D-二聚体、血小板计数、血红蛋白、凝血酶原时间、纤维蛋白原、血清同型半胱氨酸等检验指标等）和辅助检查（双下肢静脉彩超） 4.同意参加该研究，并签署知情同意书； 1.年龄>=18岁； 2.首次发生且原发病灶为女性生殖系统器官，经病理学检查确诊为妇科恶性肿瘤（子宫颈癌、卵巢癌、子宫内膜癌）[39]接受手术； 3.患者具备完整的实验室检验（D-二聚体、血小板计数、血红蛋白、凝血酶原时间、纤维蛋白原、血清同型半胱氨酸等检验指标等）和辅助检查（双下肢静脉彩超） 4.同意参加该研究，并签署知情同意书；；

排除标准

1.患者术前已被诊断为 DVT或PE，或其他部位已存在动脉或静脉栓塞； 2.有严重的心理及精神疾病、认知行为能力异常及依从性差者； 3.伴有神经功能缺失者，神经麻痹者。；

研究者信息
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试验机构

河南科技大学第一附属医院

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