ChiCTR2400088033
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2024-08-09
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腺样体扁桃体炎
基于机器学习算法的儿童扁桃体及腺样体切除术术后出血的预测模型构建及循证干预策略的实证研究
基于机器学习算法的儿童扁桃体及腺样体切除术术后出血的预测模型构建及循证干预策略的实证研究
1.主要目的 （1）构建基于机器学习算法的预测模型，用于预测儿童扁桃体及腺样体切除术后出血的发生。 （2）研究并验证循证干预策略，以降低儿童扁桃体及腺样体切除术后出血的发生率。 2.次要目的 （1）评估预测模型的准确性和可靠性，验证其在临床实践中的适用性。 （2）分析不同患者特征和手术因素对术后出血的影响，为预防和管理术后出血提供参考依据。 （3）探讨术后出血的发生机制和影响因素，为临床治疗提供理论依据。 （4）比较不同干预策略的效果，寻找最佳的临床管理方案，以提高手术治疗的安全性和有效性。
随机平行对照
回顾性研究
由专业研究人员采用Python生成随机序列。
首先，通过治疗标签掩盖确保患者和医疗人员无法识别干预类型；其次，采用随机分组方法将参与研究的患者随机分配到循证方案组和对照组；然后，对评价效果的测量指标进行盲化，使评估者无法得知患者的分组信息；接着，建立监督和质量控制机制，确保双盲的执行和有效性；最后，在研究结束后采取适当的解盲程序，揭示分组信息，以进行结果分析和解释。
该课题来自四川护理职业学院自然科学课题，项目编号2024ZRY19；经费来源：单位配套
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82
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2024-06-01
2026-02-28
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（1）自愿签署知情同意书; （2）ASA评级I-II级； （3）行扁桃体腺样体切除术患儿。；
请登录查看（1）存在凝血障碍或相应的家族病史； （2）术后诊断为恶性肿瘤； （3）失访者； （4）严重心脑血管疾病； （5）临床资料不完善。；
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