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ChiCTR2600125763
尚未开始
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2026-05-31
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哮喘
3岁前潮式呼吸多周期特征预测学龄期哮喘及肺功能演变的机器学习模型建立及外部验证
3岁前潮式呼吸多周期特征预测学龄期哮喘及肺功能演变的机器学习模型建立及外部验证
构建基于极端梯度提升树(XGBoost)的可解释机器学习模型,整合 3 岁前潮式呼吸分析(TBA)多周期变异特征与临床风险因素,实现对 6 岁儿童活动性哮喘的精准预测,并分析不同纵向肺功能演变模式下的哮喘发生风险,明确超早期预测的核心生物标志物,为3岁以下儿童气道疾病的超早期筛查与精准预防提供实用工具。
队列研究
回顾性研究
无
无
自筹
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98;148
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2026-06-01
2027-06-01
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1.2018年1月-2022年12月期间在两个研究中心3岁前(≤36 个月)因反复喘息完成潮式呼吸分析(TBA)检测的儿童; 2.临床随访至6岁,且完成6岁肺功能检测及哮喘状态评估,核心临床数据、检测数据完整; 3.潮式呼吸检测时无急性呼吸道感染(发病4周内),检测数据合格(呼吸曲线平滑、无哭闹或呼吸中断,呼气时间变异系数<10%)。 1.2018年1月-2022年12月期间在两个研究中心3岁前(≤36 个月)因反复喘息完成潮式呼吸分析(TBA)检测的儿童;2.临床随访至6岁,且完成6岁肺功能检测及哮喘状态评估,核心临床数据、检测数据完整;3.潮式呼吸检测时无急性呼吸道感染(发病4周内),检测数据合格(呼吸曲线平滑、无哭闹或呼吸中断,呼气时间变异系数<10%)。;
请登录查看1.合并先天性呼吸系统畸形、神经肌肉疾病、先天性心脏病等影响呼吸功能的器质性疾病; 2.3岁前或随访期间接受过影响气道功能的外科手术; 3.潮式呼吸检测数据不合格、关键临床指标(如哮喘诊断、肺功能指标)缺失,无法完成模型纳入及结局判定; 4.随访数据缺失。;
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