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首页 临床进展 基于时间序列数据及静态数据实时预测ICU患者院内呼吸心跳骤停风险——一个临床预警模型

【ChiCTR2600124783】基于时间序列数据及静态数据实时预测ICU患者院内呼吸心跳骤停风险——一个临床预警模型

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基本信息
登记号

ChiCTR2600124783

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

2026-05-18

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

呼吸心跳骤停

试验通俗题目

基于时间序列数据及静态数据实时预测ICU患者院内呼吸心跳骤停风险——一个临床预警模型

试验专业题目

基于时间序列数据及静态数据实时预测ICU患者院内呼吸心跳骤停风险——一个临床预警模型

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临床试验信息
试验目的

本研究旨在利用真实世界的临床数据资源，构建并验证一个能够实时、动态预测ICU患者发生院内呼吸心跳骤停风险的机器学习模型。研究通过整合患者入ICU后的多维度时间序列数据——包括动态生命体征、时序血液检验指标、氧疗方式演变及血管活性药物使用情况——并结合人口学特征、基础慢性病信息，运用多种机器学习算法进行建模与比较。通过决策曲线分析、PR-AUC、ROC-AUC及F1分数等指标综合评价模型性能，筛选最优模型并进行内部验证，最终形成一套高精度、可实时更新的风险预警工具，为临床早期识别IHCA高危患者、实施早期预防干预提供决策支持。

试验分类
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试验类型

连续入组

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

自选课题（自筹）

试验范围

/

目标入组人数

86;870

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-05-20

试验终止时间

2026-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1.入住中山大学附属第五医院EICU的患者，入住时间在2023年1月1日—2025年10月31日； 2.年龄≥14岁； 1.入住中山大学附属第五医院EICU的患者，入住时间在2023年1月1日—2025年10月31日；2.年龄≥14岁；；

排除标准

1.EICU停留时间<=24小时； 2.入科后行器官获取术； 2.入科后24小时内发生呼吸心跳骤停或死亡； 3.家属签字放弃除呼吸支持和/或营养支持外一切治疗后24小时内死亡患者； 4.数据缺失过多：如缺失≥20%等；；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

中山大学附属第五医院

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