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首页 临床进展 基于机器学习算法构建全麻患儿术中低体温风险预测模型

【ChiCTR2500104133】基于机器学习算法构建全麻患儿术中低体温风险预测模型

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基本信息
登记号

ChiCTR2500104133

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

2025-06-11

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

术中低体温

试验通俗题目

基于机器学习算法构建全麻患儿术中低体温风险预测模型

试验专业题目

基于机器学习算法构建全麻患儿术中低体温风险预测模型

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临床试验信息
试验目的

1. 通过Meta分析明确患儿术中低体温的总体发生率及影响因素。 2. 通过前瞻性的资料收集，利用机器学习中的逻辑回归、决策树、随机森林及支持向量机四种算法构建性能优良的术中低体温风险预测模型，并对模型进行内部验证。 3. 前瞻性收集多中心样本数据完成时段和空间的外部验证，所构建的模型在新数据集中仍然有较好的预测能力，最后对部分模型进行可视化呈现，形成直观易懂的图表或界面。

试验分类
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试验类型

连续入组

试验分期

探索性研究/预试验

随机化

非随机

盲法

/

试验项目经费来源

哈尔滨医科大学研究生科研和实践创新项目

试验范围

/

目标入组人数

446;116

实际入组人数

/

第一例入组时间

2024-07-01

试验终止时间

2026-06-01

是否属于一致性

/

入选标准

1.年龄＜16岁； 2.麻醉方式包含全身麻醉； 3.麻醉持续时间＞30min。；

排除标准

1.心脏手术或其它需要降低患儿体温的术式； 2.拒绝参与本研究； 3.ASA＞Ⅳ级； 4.基础体温异常，术前核心体温＜36.0℃或＞38.0℃； 5.有甲状腺功能亢进或甲状腺功能减退等影响体温的疾病； 6.因手术原因或耳道疾病无法测量核心体温者。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

哈尔滨医科大学附属第六医院

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研究负责人邮编

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