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首页 临床进展 基于深度学习骨科大手术患者深静脉血栓风险预测模型的构建及验证

【ChiCTR2600127514】基于深度学习骨科大手术患者深静脉血栓风险预测模型的构建及验证

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基本信息
登记号

ChiCTR2600127514

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

2026-07-01

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

关节疼痛、脊柱退行性病变

试验通俗题目

基于深度学习骨科大手术患者深静脉血栓风险预测模型的构建及验证

试验专业题目

基于深度学习骨科大手术患者深静脉血栓风险预测模型的构建及验证

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临床试验信息
试验目的

本研究旨在整合骨科大手术患者的围手术期多维度数据，基于深度学习算法构建并验证一个全新的术后DVT风险预测模型，比较各模型性能，并采用Shapley加性解释（Shapley additive explanation，SHAP）算法对最优模型的总体决策方向进行解释，以期实现更早期、更精准的风险预测，为临床制定个性化血栓预防方案提供数据驱动的决策支持。

试验分类
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试验类型

横断面

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

自选课题（自筹）

试验范围

/

目标入组人数

1500

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-07-01

试验终止时间

2027-07-01

是否属于一致性

/

入选标准

1年龄18岁及以上； 2患者意识清楚，无认知功能障碍，自愿参与配合本研究，并签署知情同意书。 1年龄18岁及以上；2患者意识清楚，无认知功能障碍，自愿参与配合本研究，并签署知情同意书。；

排除标准

1入组前持续使用抗凝药物； 2存在凝血功能障碍； 3住院斯间多次行手术治疗的患者; 4术前下肢静脉超声结果提示存在下肢DVT的患者; 5术后转往加强监护病房继续治疗的患者;；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

中国医学科学院北京协和医院

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研究负责人邮编

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