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首页 临床进展 基于机器学习算法的非体外循环冠状动脉旁路移植术患者术中低体温风险预测模型的构建与验证

【ChiCTR2600123705】基于机器学习算法的非体外循环冠状动脉旁路移植术患者术中低体温风险预测模型的构建与验证

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基本信息
登记号

ChiCTR2600123705

试验状态

结束

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2026-04-29

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

术中低体温

试验通俗题目

基于机器学习算法的非体外循环冠状动脉旁路移植术患者术中低体温风险预测模型的构建与验证

试验专业题目

基于机器学习算法的非体外循环冠状动脉旁路移植术患者术中低体温风险预测模型的构建与验证

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临床试验信息
试验目的

基于机器学习算法构建的非体外循环冠状动脉旁路移植患者术中低体温风险预测模型，为能早期、高效预测患者术中低体温发生的风险，为术中低体温的早期评估及有效预防提供科学依据。

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

自筹

试验范围

/

目标入组人数

320;746

实际入组人数

/

第一例入组时间

2021-01-01

试验终止时间

2027-07-18

是否属于一致性

/

入选标准

1. 年龄＞18岁 2. 择期手术 1. 年龄＞18岁2. 择期手术；

排除标准

1. 体温调节功能受损 2. 同时行冠状动脉旁路移植术与颈动脉内膜剥脱术 3. 术前3d核心体温＞38 ℃ 4. 术中改为体外循环手术 5. 术中发生影响患者体温事件，如过敏反应等；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

郑州大学第一附属医院

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研究负责人邮编

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