ChiCTR2000035342
正在进行
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2020-08-09
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新型冠状病毒肺炎
机器学习分析呼气NO实现超快筛选新型冠状病毒肺炎(COVID-19)
应用人工智能开发应对重大突发疫情的新理论方法
430077
本研究旨在检验以下假设：FeNO与其他人体特征结合可以用于初步筛选COVID-19患者，并开发出一种快速，经济且无创的COVID-19初筛方法。
连续入组
探索性研究/预试验
N/A
N/A
山东大学
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2020-03-01
2021-06-30
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华中科技大学同济医学院附属梨园医院医学伦理委员会批准本研究 1、所有患者和健康受试者或家庭成员均签署知情同意书，并同意接受FeNO检测和个人信息，包括年龄，性别，身高，体重和自述疾病史的搜集； 2、 20岁或以上； 3、体重指数在18.5至29.9之间（根据国家标准）。；
请登录查看如果患者符合以下任何标准，将被排除在外。 1、采集FeNO数据非常困难者； 2、在FeNO测试前三个小时进食的受试者； 3、在FeNO测试前一小时抽烟或喝酒的受试者； 4、在FeNO测试前一小时剧烈运动的受试者； 5、在FeNO测试前一小时接受其他肺功能测试的受试者。；
请登录查看华中科技大学同济医学院附属梨园医院
266238
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