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首页 临床进展 基于机器学习的早产儿喂养障碍预后预测模型的研究

【ChiCTR2600128624】基于机器学习的早产儿喂养障碍预后预测模型的研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2600128624

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

2026-07-23

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

新生儿科住院的早产儿

试验通俗题目

基于机器学习的早产儿喂养障碍预后预测模型的研究

试验专业题目

基于机器学习的早产儿喂养障碍预后预测模型的研究

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临床试验信息
试验目的

本研究前期已初步筛选了25个变量单独建立数据库，并在前期研究工作上，拟利用人工智能机器学习的方法，构建早产儿喂养障碍的预测模型，并进行验证，了解早产儿喂养障碍的预后情况，旨在尽早提供相关干预训练和指导，对改善早产儿生长发育、生活质量，减轻喂养障碍并发症带来的不良后果、家庭和社会负担有重要意义。

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

广东省医学科研基金立项项项目

试验范围

/

目标入组人数

918;100

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-08-01

试验终止时间

2027-06-30

是否属于一致性

/

入选标准

1. 出生胎龄＜37周的新生儿；2.未进行手术的患儿。 1. 出生胎龄＜37周的新生儿；2.未进行手术的患儿。；

排除标准

1.合并需要进行手术而禁食的疾病；2.小肠结肠坏死；3.消化道畸形；4.呼吸道严重感染。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

佛山市第一人民医院

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研究负责人邮编

/

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