ChiCTR2500102933
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2025-05-21
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抑郁症
基于多时点多模态的抗抑郁药物个体化疗效预测研究
基于多时点多模态的抗抑郁药物个体化疗效预测研究
采集抑郁症人群的多时点任务态、静息态脑电图及心率变异等多模态数据，结合机器学习算法建立抗抑郁药物疗效预测的个体化模型，寻找对抗抑郁药物疗效具有预测作用的神经电生理标志物。
连续入组
其它
无
无
科技创新2030脑科学与类脑研究
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325
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2024-12-01
2027-12-31
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1、年龄18~65岁，性别不限； 2、小学及以上文化程度； 3、符合《精神疾病诊断与统计手册（第五版）》 (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th Edition, DSM-5) 中抑郁症诊断标准，经MINI核实诊断； 4、首发或复发均可，基线HAMD-17总分≥17分； 5、本次发作未接受系统治疗，且计划接受抗抑郁药物治疗； 6、受试者本人签署知情同意书。；
请登录查看1、双相情感障碍、精神分裂症、伴精神病特征的抑郁发作和分裂情感性障碍病史；器质性精神障碍； 2、难治性抑郁症（既往≥2种抗抑郁药物治疗失败史）； 3、HAMD-17自杀条目得分≥3分； 4、痴呆及严重影响认知功能的其他神经疾病病史；不稳定的严重躯体疾病； 5、过去6个月内有药物或酒精依赖史； 6、入组之前3个月内接受过电休克治疗（ECT）； 7、合并使用心境稳定剂、抗精神病药物及影响神经电生理指标的躯体疾病治疗药物； 8、研究者认为不适合入组的其他情况。；
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