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首页 临床进展 机器学习由股骨几何结构预测髋部骨折

【ChiCTR2600123191】机器学习由股骨几何结构预测髋部骨折

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基本信息
登记号

ChiCTR2600123191

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

2026-04-22

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

髋部骨折

试验通俗题目

机器学习由股骨几何结构预测髋部骨折

试验专业题目

通过机器学习由股骨几何结构预测股骨骨折--一项基于中国人群并结合多项混合因素的研究

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临床试验信息
试验目的

髋部骨折是老年人致残致死的主要原因，早期识别高危人群对预防至关重要。然而，骨密度（BMD）测量设备在基层可及性低，限制了现有工具的推广应用。本研究旨在基于常规X线片和临床资料，探索股骨近端几何结构联合多维度临床指标在预测老年髋部骨折风险中的价值，并构建适用于中国人群的机器学习预测模型。

试验分类
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试验类型

连续入组

试验分期

回顾性研究

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

课题组经费

试验范围

/

目标入组人数

2000

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-01-15

试验终止时间

2028-01-16

是否属于一致性

/

入选标准

1、 年龄 ≥ 65周岁。 2、 经影像学（X线或CT）确诊为初次、单侧、低能量创伤导致的股骨颈骨折或股骨粗隆间骨折。 3、 在本院接受手术治疗。 4、 拥有完整的术前髋部影像资料（DICOM格式）及可获取的临床病历记录。 1、 年龄 ≥ 65周岁。2、 经影像学（X线或CT）确诊为初次、单侧、低能量创伤导致的股骨颈骨折或股骨粗隆间骨折。3、 在本院接受手术治疗。4、 拥有完整的术前髋部影像资料（DICOM格式）及可获取的临床病历记录。；

排除标准

1、 因高能量损伤（如交通事故、高处坠落）导致的骨折。 2、 患有严重影响骨代谢的疾病（如甲状旁腺功能亢进症、Paget‘s病、骨肿瘤等）。 3、 长期使用（研究前6个月以上）影响骨代谢的药物（如糖皮质激素、双膦酸盐、SERMs、特立帕肽等）。 4、 发生双侧髋部骨折。 5、 影像质量差，关键解剖结构无法辨识或测量。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

徐州矿务集团总医院

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