ChiCTR2600135661
尚未开始
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2026-11-01
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脑卒中
基于生物力学知识引导特征构建的脑卒中后跌倒风险预测
基于生物力学知识引导特征构建的脑卒中后跌倒风险预测
本研究旨在融合多功能任务的生物力学指标，构建个体化“稳定性指纹”，开发并内部验证脑卒中患者出院后12个月跌倒风险的可解释预测模型。创新在于整合任务特异性稳定性特征与可解释机器学习，识别关键预测指标，为个体化康复训练靶点的确定提供依据。
连续入组
其它
无
无
经费来源为国家自然科学基金项目(11372223,11102135)天津市自然科学基金项目 (17JCZDJC36000,18JCZDJC35900)，国家体育总局科研项目 (22KJCX077,2022pqky-01,24ZDKJCX11)，天津市体育局科研项目 (22BZ02,24BZ02)和天津市重点医学学科建设项目 (TJYXZDXK-3-002A-3)。
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85
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2026-11-04
2028-05-20
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1. 年龄40–70岁； 2. 明确诊断为首次单侧脑卒中； 3. Brunnstrom分期为Ⅳ期； 4. 距脑卒中发病至少6个月； 5. 经主诊医师评估，能够安全完成直线步行、坐–站转移及侧向移动任务； 6. 能够理解并配合指令；受试者自愿签署书面知情同意书，或按规定程序取得受试者知情同意后，由其法定代理人签署。；
请登录查看1. 无法配合实验流程； 2. 合并影响任务安全或完成质量的眩晕或重度视觉障碍； 3. 存在严重认知障碍； 4. 合并帕金森病、严重骨关节疾病或其他明显干扰下肢运动的疾病； 5. 经医师评估，存在不适合当次功能测试的安全风险。；
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