ChiCTR2600135270
尚未开始
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2026-10-28
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术后谵妄
利用机器学习算法预测构建模型预测骨科重症监护患者术后谵妄
基于机器学习算法构建重症监护室骨科手术患者术后谵妄风险的预测模型
在重症骨科手术患者中，基于 ICU 入住后 24 小时内的高维、多模态临床数据，通过集成机器学习框架构建的预测模型，其预测术后谵妄（POD）的性能显著优于传统风险评分工具；该模型通过 SHAP 可解释性分析，能够识别出具有非线性效应和干预价值的核心危险因素，最终可转化为床旁实时评估工具，实现精准风险分层与早期预警。
队列研究
其它
无
无
自选课题（自筹）
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600
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2026-11-01
2027-07-30
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（1）年龄≥18 岁，性别不限； （2）因择期或限期骨科手术（包括但不限于髋/膝关节置换术、脊柱手术、创伤骨折内固定 术等）术后入住 ICU； （3）ICU 停留时间≥24 小时； （4）在 ICU 住院期间至少完成一次可评估的 CAM-ICU（ICU 意识模糊评估法）谵妄评估。；
请登录查看（1）术前已明确诊断为痴呆、精神分裂症或其他严重精神疾病（依据出院诊断或精神科会 诊记录确认）； （2）入 ICU 前已发生谵妄（依据急诊记录、术前护理记录或转入 ICU 时首次评估记录确认）； （3）关键预测变量缺失率≥30%或主要结局指标（CAM-ICU 评分）完全缺失。；
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