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首页 临床进展 基于机器学习的全麻患者苏醒期躁动风险预测模型的构建与验证

【ChiCTR2400094680】基于机器学习的全麻患者苏醒期躁动风险预测模型的构建与验证

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基本信息
登记号

ChiCTR2400094680

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

2024-12-26

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

全麻苏醒期躁动

试验通俗题目

基于机器学习的全麻患者苏醒期躁动风险预测模型的构建与验证

试验专业题目

基于机器学习的全麻患者苏醒期躁动风险预测模型的构建与验证

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临床试验信息
试验目的

本研究旨在识别可能影响全麻患者苏醒期躁动的因素，建立全麻患者苏醒期躁动风险预测模型，为苏醒期易患躁动的高风险患者提供筛查工具。

试验分类
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试验类型

横断面

试验分期

其它

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

2024年汕头市医疗卫生科技计划（自筹经费类）

试验范围

/

目标入组人数

312;133

实际入组人数

/

第一例入组时间

2024-05-14

试验终止时间

2027-06-30

是否属于一致性

/

入选标准

1.年龄≥18岁。2.手术患者麻醉方式均为气管插管全身麻醉。3.美国麻醉师协会（ASA）分级I-III级。4.择期手术患者术后拔管入恢复室。5.无精神疾患，无视听功能障碍患者。6.患者或家属签署手术知情同意书。；

排除标准

1.有精神异常、药物滥用、吸毒史的患者。2.肝、肾、心、肺功能严重障碍的患者。3.术中出现心脏骤停、多器官功能障碍综合症等需要抢救情况的患者。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

汕头市中心医院

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