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首页 临床进展 基于机器学习融合多模态数据识别血透患者内瘘失功风险因素的模型构建与验证:一项多中心、双向队列研究

【ChiCTR2500113600】基于机器学习融合多模态数据识别血透患者内瘘失功风险因素的模型构建与验证:一项多中心、双向队列研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2500113600

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

2025-12-01

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

血液透析患者的内瘘失功

试验通俗题目

基于机器学习融合多模态数据识别血透患者内瘘失功风险因素的模型构建与验证:一项多中心、双向队列研究

试验专业题目

基于机器学习融合多模态数据识别血透患者内瘘失功风险因素的模型构建与验证

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临床试验信息
试验目的

通过采集的多模态临床数据，进行机器学习分析并构建预测模型，通过列线图及网页APP进行展示，帮助临床早期识别透析患者的风险因素，为临床决策提供依据，帮助临床进行早期临床干预，降低内瘘失功的风险，延长内瘘的使用寿命，从而改善患者的长期预后，提高透析患者的的生活质量。

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

/

试验项目经费来源

自选课题（自筹）

试验范围

/

目标入组人数

300

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-12-01

试验终止时间

2026-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1.年龄18岁～80岁，男女不限。 2.在中山市中医院肾内科行规律透析的终末期慢性肾脏病患者，且感染、酸中毒、电解质紊乱、心衰等并发症得到有效控制。 3.手术方式为前臂桡动脉-头静脉内瘘成形术的患者； 4.症状及体征符合《血液透析安全注射临床实践专家共 识》中关于血液透析的相关标准； 5.患者及其家属知情，同意配合诊治和随访，并签署知情同意书。 6.术肢Allen实验提示手掌侧支循环良好。 7.术前彩色多普勒检查束臂静脉直径≥1.5mm，且动脉直径≥1.5mm。；

排除标准

1.合并严重疾病，如严重呼吸衰竭、心脏衰竭、肝功能衰竭、弥散性血管内凝血、急性脑血管疾病、恶性肿瘤、急性冠脉综合征、精神疾病等。 2.中途转其他透析方式如腹膜透析、或转至外院治疗，或进行肾移植或死亡的患者。 3.临床资料不完整的患者。 4.处于妊娠期或哺乳期。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

广州中医药大学第十临床医学院；中山市中医院

研究负责人电话
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研究负责人邮箱
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研究负责人邮编

/

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