ChiCTR2600117929
尚未开始
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2026-01-30
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功能性腹痛病
基于机器学习的儿童功能性腹痛病临床预测模型的构建及验证
基于机器学习的儿童功能性腹痛病临床预测模型的构建及验证
本研究的主要目标是筛选出能帮助诊断儿童功能性腹痛病的影响因素，并通过多种机器学习算法分别建模及验证。获得最佳预测模型，并建立列线图模型以评估诊断儿童功能性腹痛病。本研究拟为儿童功能性腹痛病的早期诊断提供预测价值，帮助治疗决策。
横断面
其它
无
无
自选课题（自筹）
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67;429
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2026-02-01
2031-02-01
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1.2023年6月至2030年12月之间于重庆医科大学附属儿童医院疼痛门诊就诊患儿； 2.功能性腹痛病组患者纳入：诊断为功能性腹痛病的患儿； 3.非功能性腹痛病慢性腹痛对照组患者纳入：诊断为以下疾病者（胃溃疡、十二指肠溃疡、慢性胃炎、慢性肠炎、慢性胆囊炎、结核性腹膜炎、克罗恩病、溃疡性结肠炎、腹腔脏器的肿瘤）； 4.年龄4～18岁；；
请登录查看1.患儿存在精神疾病或认知障碍； 2.近6个月内接受过可能影响FAPD评估的治疗，如抗酸、抗痉挛等治疗； 3.回顾性数据缺失大于30%的患儿（本研究计划收集和分析的关键变量出现缺失、无法获取或记录不清的情况超过30%）； 4.急性腹痛或其他部位的急慢性疼痛性疾病（如：急性胃肠炎、外科急腹症或四肢外伤性疼痛等）； 5.合并有其他系统严重疾病的儿童，例如：心血管疾病、呼吸系统系统、血液系统恶性疾病、糖尿病等； 6.患儿家属拒绝。；
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