ChiCTR2600129757
尚未开始
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2026-08-10
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困难气道
基于多导睡眠监测、上气道CT影像与传统评估方法建立困难气道的机器学习预测模型——以OSA患者为研究对象
基于多导睡眠监测、上气道CT影像与传统评估方法建立困难气道的机器学习预测模型——以OSA患者为研究对象
本研究拟以阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSA）患者为研究对象，构建融合多导睡眠监测（PSG）参数、上气道CT影像结构特征与传统评估方法的多模态困难气道预测模型，以提高术前对困难面罩通气（DMV）与困难气管插管（DI）的识别能力，实现更为精准的个体化麻醉管理。
队列研究
其它
无
无
自筹
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200
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2026-06-30
2026-12-01
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1.年龄18–75岁； 2.ASA分级 I–III级； 3.应用PSG检查或鼾症测量CT确诊的OSA患者； 4.行择期全麻手术并接受气管内插管； 5.可配合完成麻醉前无创气道评估； 1.年龄18–75岁；2.ASA分级 I–III级；3.应用PSG检查或鼾症测量CT确诊的OSA患者；4.行择期全麻手术并接受气管内插管；5.可配合完成麻醉前无创气道评估；；
请登录查看1.急诊手术、无法配合麻醉评估的； 2.其他原因导致的困难气道如面颌部创伤、畸形、喉部肿瘤等； 3.不愿签署知情同意书；；
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