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首页 临床进展 基于机器学习的产后盆腔器官脱垂预测模型构建与SHAP可解释性分析

【ChiCTR2600129752】基于机器学习的产后盆腔器官脱垂预测模型构建与SHAP可解释性分析

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基本信息
登记号

ChiCTR2600129752

试验状态

尚未开始

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2026-08-10

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

产后盆腔器官脱垂

试验通俗题目

基于机器学习的产后盆腔器官脱垂预测模型构建与SHAP可解释性分析

试验专业题目

基于机器学习的产后盆腔器官脱垂预测模型构建与SHAP可解释性分析

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临床试验信息
试验目的

将POP-Q ≥ II期定义为阳性结局，将所有预测变量作为特征，采用多种机器学习算法相结合，构建针对产后患者的高准确性、高稳健性的盆腔器官脱垂的风险预测模型，帮助早期精准识别盆底功能障碍高危产妇，有针对性地制定个体化预防干预策略，降低盆底功能障碍性疾病发生率。

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

无

试验项目经费来源

无

试验范围

/

目标入组人数

691;541

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-08-15

试验终止时间

2027-05-31

是否属于一致性

/

入选标准

1.在本中心进行住院分娩的产妇且于产后42~92天之间于本院产科门诊进行产后常规复查； 2.未经过任何盆底治疗； 3.年龄18-45岁。 1.在本中心进行住院分娩的产妇且于产后42~92天之间于本院产科门诊进行产后常规复查；2.未经过任何盆底治疗；3.年龄18-45岁。；

排除标准

1.多胎妊娠； 2.合并严重心肝肾疾病、急性盆腔感染或精神障碍； 3.临床数据缺失>20%； 4.分娩孕周＜37 周的早产妇。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院

研究负责人电话
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研究负责人邮编

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