【ChiCTR2000030068】潘天岳医师:该研究尚未获得伦理委员会批准。请于批准后再开始纳入参试者,并与我们联系上传批件。 基于机器学习的下肢动脉病变腔内治疗预后评估研究:基于病历记录的回顾性分析
ChiCTR2000030068
尚未开始
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2020-02-22
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下肢缺血性疾病
潘天岳医师:该研究尚未获得伦理委员会批准。请于批准后再开始纳入参试者,并与我们联系上传批件。 基于机器学习的下肢动脉病变腔内治疗预后评估研究:基于病历记录的回顾性分析
基于机器学习的下肢动脉病变腔内治疗预后评估研究
(1)获得影响血管腔内技术治疗下肢动脉病变预后的独立危险因素; (2)基于人工神经网络算法构建血管腔内技术治疗下肢动脉病变的预后评估模型,为临床医师对患者术前精确评估、术中精准干预和术后细致管理提供一种可自主学习的人工智能数字化工具。
连续入组
回顾性研究
不适用
N/A
复旦大学血管外科研究所经费支持
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1200
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2020-03-01
2020-04-30
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1) 诊断为慢性下肢缺血性病变(卢瑟福分级3-6),影像学检查(CTA或DSA)明确为下肢血管狭窄或闭塞性病变; 2) 首次成功使用血管腔内技术治疗病变,术中使用支架植入处理目标病变; 3) 具有完整的基线信息和手术后2年的随访信息。;
请登录查看1) 炎性或自身免疫性血管病变; 2) 曾使用腔内介入或开放手术治疗目标肢体; 3) 有恶性肿瘤或与血管病变无关的严重健康不良事件,预期寿命小于2年。;
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