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首页 临床进展 基于机器学习的 ICU 患者多重耐药菌风险预测模型的构建及信息化平台开发：一项多中心、回顾性研究

【ChiCTR2500113482】基于机器学习的 ICU 患者多重耐药菌风险预测模型的构建及信息化平台开发：一项多中心、回顾性研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2500113482

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

2025-11-28

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

本研究研究的具体疾病为ICU多重耐药菌患者

试验通俗题目

基于机器学习的 ICU 患者多重耐药菌风险预测模型的构建及信息化平台开发：一项多中心、回顾性研究

试验专业题目

基于机器学习的 ICU 患者多重耐药菌风险预测模型的构建及信息化平台开发：一项多中心、回顾性研究

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临床试验信息
试验目的

1. 明确ICU患者发生MDRO感染的危险因素； 2. 通过构建不同MDRO风险预测模型，确定预测效能最优的机器学习模型； 3. 应用最优预测模型构建信息化平台，实现临床实际应用。

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

无

盲法

无

试验项目经费来源

广东省岭南南丁格尔护理研究院、广东省护理学会

试验范围

/

目标入组人数

1275;1276

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-01-01

试验终止时间

2026-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1. 年龄 >=18 岁； 2. ICU 住院时间 >=48 小时； 3. 存在感染症状或临床疑似感染； 4. 数据完整性要求； 5. 至少有一次微生物培养结果（包括呼吸道、血液、尿液等标本）； 6. 关键预测因子数据完整（如抗生素使用记录、炎症指标）。；

排除标准

1. 关键变量缺失 >20%； 2. 重复入组患者仅保留首次ICU入住记录； 3. 接受临终关怀或放弃治疗的患者； 4. 既往已确诊MDRO定植的患者。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

北京大学深圳医院

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研究负责人邮编

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