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【ChiCTR2600126739】基于机器学习的骨质疏松脆性骨折预测模型的研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2600126739

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

2026-06-15

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

骨质疏松脆性骨折

试验通俗题目

基于机器学习的骨质疏松脆性骨折预测模型的研究

试验专业题目

基于机器学习的骨质疏松脆性骨折预测模型的研究

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临床试验信息
试验目的

主要目的：构建与优化骨质疏松性脆性骨折预测的机器学习模型：基于本中心收集的、具有明确低能量损伤史的住院患者的临床真实世界数据，分别构建支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、XGBoost、LightGBM及CatBoost等多种机器学习预测模型。通过对模型参数进行优化与训练，旨在建立一个能够有效预测此类患者发生骨质疏松性骨折（结局变量：根据临床影像学诊断定义的二分类变量，骨折=1，非骨折=0）风险的最优模型。次要目的：筛选关键预测特征：应用特征选择算法（如SelectKBest），从收集的基线特征（如年龄、性别、身高、体重）、生化指标（如红细胞分布宽度（RDW-SD）、单核细胞百分比等）及骨密度测量值（腰椎T值、髋部T值）中，识别并量化对低能量损伤后骨折结局最具预测价值的关键临床变量。

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

自选课题（自筹）

试验范围

/

目标入组人数

1147

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-06-15

试验终止时间

2026-06-30

是否属于一致性

/

入选标准

1.住院期间完成腰椎及髋部骨密度检测，明确诊断为骨质疏松症者； 2.有明确低能量损伤暴露史； 3.临床资料（身高、体重、性别、年龄）、相关生化检查（红细胞分布宽度 (SD)、单核细胞百分比等）及骨密度数据完整度≥70%（符合数据清洗要求）； 1.住院期间完成腰椎及髋部骨密度检测，明确诊断为骨质疏松症者；2.有明确低能量损伤暴露史；3.临床资料（身高、体重、性别、年龄）、相关生化检查（红细胞分布宽度 (SD)、单核细胞百分比等）及骨密度数据完整度≥70%（符合数据清洗要求）；；

排除标准

1. 骨折类型排除（非脆性骨折） 高能量创伤骨折：车祸、高处坠落、重物砸伤等导致的骨折 病理性骨折：骨肿瘤、骨转移癌、多发性骨髓瘤、畸形性骨炎（Paget 病）、骨结核等引发 继发性骨质疏松骨折：长期激素治疗（≥3 个月）、甲状旁腺功能亢进、库欣综合征、慢性肾病 / 肝病、类风湿关节炎等明确继发因素； 2. 基础疾病与状态排除 严重心、肺、肝、肾功能衰竭，恶性肿瘤晚期，预期生存期＜12 个月 精神疾病、认知障碍、长期卧床 / 瘫痪； 3. 数据与研究可行性排除 临床资料严重缺失（核心变量：年龄、性别、骨密度、骨折史、关键用药缺失） 随访失联、数据造假 / 异常值无法校正 同时参与其他干扰本研究的临床干预试验；；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

粤北人民医院

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研究负责人邮编

/

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