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首页 临床进展 基于机器学习算法的血液肿瘤住院患者跌倒风险预测模型构建及应用

【ChiCTR2500115138】基于机器学习算法的血液肿瘤住院患者跌倒风险预测模型构建及应用

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基本信息
登记号

ChiCTR2500115138

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

2025-12-23

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

血液肿瘤住院患者跌倒高风险预测模型构建

试验通俗题目

基于机器学习算法的血液肿瘤住院患者跌倒风险预测模型构建及应用

试验专业题目

基于机器学习算法的血液肿瘤住院患者跌倒风险预测模型构建及应用

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临床试验信息
试验目的

本研究将基于机器学习多种算法构建血液肿瘤住院患者跌倒风险预测模型，开发一套能动态监测、精准识别血液肿瘤住院患者个性化的跌倒风险因素的系统并应用。具体研究目的如下： （1）明确血液肿瘤住院患者跌倒的影响因素，构建用于模型推导的数据集； （2）利用多种机器学习算法，构建血液肿瘤住院患者跌倒风险评估预测模型并应用。将预处理后的风险因素数据，输入最优机器学习模型，并计算患者跌倒风险概率。根据研究得出的最佳跌倒概率截断值，将患者划分为中低风险和高风险等级，为临床护士制定个性化的防跌倒措施提供科学的依据。 通过上述目标的实现，有望显著减少血液肿瘤住院患者的跌倒发生率，保障患者安全，不断提高医疗护理的水平。

试验分类
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试验类型

队列研究

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

一般项目

试验范围

/

目标入组人数

323

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-01-01

试验终止时间

2028-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1.年龄大于18岁的住院患者； 2.诊断为急性/慢性白血病、淋巴瘤、多发性骨髓瘤或骨髓增生异常综合征，且具备自主行走能力的患者；；

排除标准

拒绝合作者；存在意识或认知障碍、无法有效沟通者；处于终末期状态、不能下床患者；特殊跌倒情况：因意外外部因素致跌倒患者，其跌倒原因与研究关注的恶性血液病及相关治疗因素无关，排除后可使研究结果更能反映疾病和治疗与跌倒风险的关系；；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

浙江大学医学院附属第一医院

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