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首页 临床进展 基于机器学习的动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者围手术期输血预测模型的开发

【ChiCTR2600120632】基于机器学习的动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者围手术期输血预测模型的开发

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基本信息
登记号

ChiCTR2600120632

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

2026-03-17

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

动脉瘤性蛛网膜下腔出血（aSAH）

试验通俗题目

基于机器学习的动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者围手术期输血预测模型的开发

试验专业题目

基于机器学习的动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者围手术期输血预测模型的开发

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临床试验信息
试验目的

本研究旨在通过机器学习方法构建动脉瘤性蛛网膜下腔出血（aSAH）患者围手术期红细胞输注需求的预测模型。首先，采用 LASSO 回归等特征筛选方法，从多维度临床变量中识别与围手术期输血最相关的特征；随后基于筛选出的关键特征，利用多种机器学习算法分别构建预测模型，以实现两项主要预测任务： 1.主要研究目的：构建并验证基于机器学习算法的预测模型，用于预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者围手术期是否需要接受异体红细胞输注。 2.次要研究目的：构建分层预测模型，进一步预测围手术期输血量水平（低输注量（< 4 U）与高输注量（≥ 4 U））。分析影响围手术期输血发生的关键临床因素。统计术中输血人数、术后72小时内输血人数，以及术中与术后均输血的人数。

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

开放标签

试验项目经费来源

自选课题（自筹）

试验范围

/

目标入组人数

1000

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-01-01

试验终止时间

2027-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1.通过计算机断层扫描血管造影（CTA）或数字减影血管造影（DSA）确诊为aSAH；；

排除标准

1.拒绝输血或者仅包括非红细胞输注血液； 2.脑血管畸形、烟雾病、外伤等其他疾病引起的SAH； 3.颅内肿瘤、中风等其他神经系统疾病史； 4.初始症状出现48小时后入院； 5.从其他医疗中心转来的； 6.纳入变量记录不完整； 7.入院后三天内死亡的患者；；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

西南医科大学附属医院

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