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【ChiCTR2600124489】基于机器学习的产后盆腔器官脱垂预测模型构建

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基本信息
登记号

ChiCTR2600124489

试验状态

结束

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2026-05-13

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

盆腔器官脱垂

试验通俗题目

基于机器学习的产后盆腔器官脱垂预测模型构建

试验专业题目

基于机器学习的产后盆腔器官脱垂预测模型构建

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临床试验信息
试验目的

将POP-Q >= II期定义为阳性结局，将所有预测变量作为特征，采用多种机器学习算法相结合，构建针对产后患者的高准确性、高稳健性的盆腔器官脱垂的风险预测模型，帮助早期精准识别盆底功能障碍高危产妇，有针对性地制定个体化预防干预策略，降低盆底功能障碍性疾病发生率。

试验分类
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试验类型

横断面

试验分期

探索性研究/预试验

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

自筹

试验范围

/

目标入组人数

211

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-11-30

试验终止时间

2025-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1.产后>=42天且<=92天； 2.年龄18-45岁； 3.未经过任何盆底治疗； 1.产后>=42天且<=92天；2.年龄18-45岁；3.未经过任何盆底治疗；；

排除标准

1.分娩孕周＜37周的早产妇或双胎及以上妊娠； 2.合并严重心肝肾疾病、急性盆腔感染、骨科手术史或精神障碍；；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院

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