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【ChiCTR2600130588】基于机器学习的 G-CSF 所致肌肉骨骼痛风险预测模型及干预策略的构建研究

基本信息
登记号

ChiCTR2600130588

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

2026-08-21

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

全癌种

试验通俗题目

基于机器学习的 G-CSF 所致肌肉骨骼痛风险预测模型及干预策略的构建研究

试验专业题目

基于机器学习的 G-CSF 所致肌肉骨骼痛风险预测模型及干预策略的构建研究

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临床试验信息
试验目的

本研究旨在开发并验证基于机器学习的肿瘤患者使用G-CSF所致MP风险预测模型,早期识别高风险患者群体,并构建临床干预策略。具体的分目标如下:确定肿瘤患者使用G-CSF所致肌肉骨骼痛风险预测模型的预测因子;开发肿瘤患者使用G-CSF所致肌肉骨骼痛风险预测模型;构建《肿瘤患者使用G-CSF所致MP干预策略方案》。

试验分类
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试验类型

队列研究

试验分期

其它

随机化

盲法

试验项目经费来源

上海市抗癌协会肿瘤护理专委会护理科研基金“护航”计划

试验范围

/

目标入组人数

30;200;939

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-11-10

试验终止时间

2027-06-01

是否属于一致性

/

入选标准

1. G-CSF所致MP风险预测模型预测因子的确立: 专家小组会议(指导研究,与研究目的无关,不属于观察对象): (1)在肿瘤内科、药学等相关领域工作的专家; (2)本科及以上学历; (3)中级及以上职称; (4)相关领域工作年限>=5年; (5)自愿参与本研究; (6)熟悉G-CSF临床用药规范或疼痛管理流程。 2. 基于机器学习算法的G-CSF所致MP风险预测模型的构建与验证: (1)预调查: 1)经病理学确诊为恶性肿瘤且既往接受过G-CSF治疗; 2)年龄>=18岁,临床资料完整。 (2)模型的构建: 1)经病理学检验确诊为肿瘤患者; 2)年龄>=18岁; 3)接受注射粒细胞集落刺激因子的患者。 3. G-CSF所致MP干预策略的构建及专家论证: 质性访谈: (1)临床一线医护纳入标准: 1)熟知G-CSF药物相关科室的护士、医生、药剂师; 2)中级及以上职称; 3)相关领域工作年限>=5年; 4)自愿参与本研究。 (2)患者纳入标准: 1)使用G-CSF制剂的肿瘤患者; 2)年龄>=18岁,无沟通障碍及精神障碍; 3)自愿参加本课题的研究。 1. G-CSF所致MP风险预测模型预测因子的确立: 专家小组会议(指导研究,与研究目的无关,不属于观察对象): (1)在肿瘤内科、药学等相关领域工作的专家; (2)本科及以上学历; (3)中级及以上职称; (4)相关领域工作年限>=5年; (5)自愿参与本研究; (6)熟悉G-CSF临床用药规范或疼痛管理流程。 2. 基于机器学习算法的G-CSF所致MP风险预测模型的构建与验证: (1)预调查: 1)经病理学确诊为恶性肿瘤且既往接受过G-CSF治疗; 2)年龄>=18岁,临床资料完整。 (2)模型的构建: 1)经病理学检验确诊为肿瘤患者; 2)年龄>=18岁; 3)接受注射粒细胞集落刺激因子的患者。 3. G-CSF所致MP干预策略的构建及专家论证: 质性访谈: (1)临床一线医护纳入标准: 1)熟知G-CSF药物相关科室的护士、医生、药剂师; 2)中级及以上职称; 3)相关领域工作年限>=5年; 4)自愿参与本研究。 (2)患者纳入标准: 1)使用G-CSF制剂的肿瘤患者; 2)年龄>=18岁,无沟通障碍及精神障碍; 3)自愿参加本课题的研究。;

排除标准

1. G-CSF所致MP风险预测模型预测因子的确立: 专家小组会议:无。 2. 基于机器学习算法的G-CSF所致MP风险预测模型的构建与验证: (1)预调查排除标准: 1)合并骨转移或正在使用镇痛剂; 2)基线疼痛评分NRS>0分; 3)存在认知障碍或语言沟通障碍。 (2)模型的构建排除标准: 1)已发生骨转移的患者; 2)基线存在疼痛(NRS>0分)或正在使用阿片类镇痛剂; 3)存在认知障碍、精神疾病或语言沟通障碍,无法完成量表评估; 4)临床资料不全或拒绝随访。 3. G-CSF所致MP干预策略的构建及专家论证: 质性访谈排除标准: (1)临床一线医护排除标准: 1)临床实习的医护专业学生; 2)进修或规范化培训阶段的工作者。 (2)患者排除标准: 1)治疗前经检查有远处转移或合并有其他恶性肿瘤者; 2)处于疾病终末期,病情危重者; 3)无法用普通话交流。;

研究者信息
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试验机构

复旦大学附属肿瘤医院

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研究负责人邮编

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