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首页 临床进展 基于机器学习的预测模型预测椎管内分娩镇痛与阴道助产新生儿发病率的关系

【ChiCTR2200059438】基于机器学习的预测模型预测椎管内分娩镇痛与阴道助产新生儿发病率的关系

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基本信息
登记号

ChiCTR2200059438

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

2022-04-29

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

阴道助产下新生儿发病率

试验通俗题目

基于机器学习的预测模型预测椎管内分娩镇痛与阴道助产新生儿发病率的关系

试验专业题目

基于机器学习的预测模型预测椎管内分娩镇痛与阴道助产新生儿发病率的关系

申办单位信息
申请人联系人
申请人名称
联系人邮箱
联系人邮编

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临床试验信息
试验目的

重点关注阴道助产中椎管内分娩镇痛与新生儿发病率的关系，通过机器学习和数学的方法，分析阴道助产下新生儿发病率的高危因素，建立预测模型。

试验分类
试验类型

非随机对照试验

试验分期

Ⅰ期

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

自主课题

试验范围

/

目标入组人数

5000

实际入组人数

/

第一例入组时间

2022-04-30

试验终止时间

2023-05-01

是否属于一致性

/

入选标准

1. ASA I或II级； 2. 孕周处于36—41周之间； 3. 单胎头位需要胎头吸引或产钳的阴道助产产妇。；

排除标准

1. 拒绝分娩镇痛及椎管内麻醉，或有禁忌症。；

研究者信息
研究负责人姓名
试验机构

南方医科大学附属深圳妇幼保健院

研究负责人电话
研究负责人邮箱
研究负责人邮编

/

联系人通讯地址
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