ChiCTR2600117948
尚未开始
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2026-01-30
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脓毒症新发房颤
机器学习联合蛋白组学构建脓毒症新发房颤早期预警系统的研究
机器学习联合蛋白组学构建脓毒症新发房颤早期预警系统的研究
本项目旨在机器学习联合蛋白组学构建脓毒症NOAF预警模型,能够为临床提供早期干预依据,有效降低患者病死率、并发症、复发率发生率。该模型的建立将使临床医师能够在脓毒症患者中及时识别出高风险个体,进而采取相应的干预措施,避免病情的恶化。具体而言,早期识别与干预不仅有助于改善患者的生存率,还可能减少因房颤引起的心血管并发症,从而提升整体治疗效果。
队列研究
其它
无
无
机器学习联合蛋白组学构建脓毒症新发房颤预警系统的研究
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525;225
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2026-02-01
2029-12-31
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1.符合国际公认的脓毒症诊断标准[ Sepsis-3 标准,即感染合并序贯器官衰竭评估(SOFA)评分 ≥2 分]; 2.房颤首次发生在ICU入院后,根据护理记录/心电图中的心率变化进行确认; 3.年龄≥18岁且≤80岁患者; 4.入住ICU后48小时无死亡或自动出院的患者。;
请登录查看1.ICU入院前既往已有阵发性/持续性房颤病史; 2.既往有心外科手术(换瓣术、冠状动脉旁路移植手术)、心肌炎、扩张型心肌病、肥厚型心肌病、风湿性心脏病,先天性心脏病患者等; 3.恶性肿瘤、移植或者自身免疫性疾病患者; 4.甲亢、嗜铬细胞瘤、近期接受; 5.近半年内免疫抑制剂治疗或激素治疗、免疫检查点抑制剂患者; 6.妊娠患者 ; 7.人类免疫缺陷病毒; 8.慢性肾衰需要血透/腹膜透析; 9.多次ICU入院的患者,仅保留其首次ICU记录。;
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