ChiCTR2600127526
尚未开始
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2026-07-01
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子痫前期
基于多组学肝代谢标志物的子痫前期机器学习预测模型研究
基于多组学肝代谢标志物的子痫前期机器学习预测模型研究
本研究旨在： 1.基于全国多中心出生人口队列，收集孕早期肝功能指标（AST、ALT、GGT）、血小板计数（PLT）、平均动脉压（MAP），采用机器学习方法构建子痫前期（PE）早期预测模型，并进行内部验证； 2.建立独立的前瞻性出生队列，纳入肝脏硬度值（LSM）及血清代谢组学指标，对前述模型进行外部验证； 3.评估联合多组学标志物的预测模型在PE早期识别中的临床价值。
队列研究
其它
无
无
首都卫生发展科研专项
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200;92;2408;80;160;4678
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2026-01-01
2028-12-31
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1.中国国籍； 2.孕6-13+6周； 3.在建档医院进行所有产前检查和分娩； 4.在目前的居住地连续居住1年及以上； 5.无乙肝、梅毒、艾滋等国家规定的法定传染性疾病； 1.中国国籍；2.孕6-13+6周；3.在建档医院进行所有产前检查和分娩；4.在目前的居住地连续居住1年及以上；5.无乙肝、梅毒、艾滋等国家规定的法定传染性疾病；；
请登录查看1.建立肝脏代谢标志物对PE的预测模型中排除标准：1、妊娠早期重要检测结果不完整；2、既往高血压病史；3、严重肾脏疾病、严重慢性肝病、自身免疫性疾病等；4、人口学特征等基本信息不全；5、失访； 2.前瞻性队列外部验证PE预测模型中排除标准：1、严重肾脏疾病、严重慢性肝病、自身 免疫性疾病或相关疾病 ；2、既往高血压病史 ；3、基本信息缺失的； 4、缺失孕早期关键检验指标 ；5、因社会因素或胎儿重大畸形流引产； 6、退出入组或失访；；
请登录查看首都医科大学附属北京妇产医院
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