机器学习模型预测术后急性中重度疼痛的围手术期医学数据平台构建及其典型实践
2022年10月3日 更新者:Hui Zhang、Guangdong Second Provincial General Hospital
数据智能平台广泛应用,助力临床研究进程。
然而,在围手术期医疗管理中尚未报道集成自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)算法的平台。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
6500
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Guangzhou、中国
- 招聘中
- Guangdong Second Provincial General Hospital
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接触:
- Hui Zhang
- 电话号码:13719136792
- 邮箱:zhanghui@gd2h.org.cn
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 至 80年 (成人、年长者)
接受健康志愿者
是的
有资格学习的性别
全部
取样方法
概率样本
研究人群
术后疼痛评估采用数字评定量表(NRS)评分。
描述
纳入标准:
- 18 岁以上接受非局部麻醉手术的患者均被纳入。
排除标准:
- 性别、年龄、身高、体重和体重指数(BMI)等基本信息缺失。
- 日间手术患者,有多次手术史,或术后进入ICU,术后24h运动时NRS评分丢失。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (预期的)
2022年10月1日
初级完成 (预期的)
2023年10月1日
研究完成 (预期的)
2023年12月1日
研究注册日期
首次提交
2022年10月3日
首先提交符合 QC 标准的
2022年10月3日
首次发布 (实际的)
2022年10月6日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2022年10月6日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2022年10月3日
最后验证
2022年10月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索,没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求,请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改,我们的网站上也会自动更新.
无干预的临床试验
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