ChiCTR1800019698
尚未开始
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2018-11-23
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注意缺陷多动障碍
基于机器学习的注意缺陷多动障碍药物疗效预测研究
基于机器学习的注意缺陷多动障碍药物疗效预测研究
使用机器学习技术构建更为可靠的ADHD疗效预测模型
随机平行对照
其它
随机分组采用区组随机方法，设计哌甲酯控释片组和托莫西汀组，分别以“A”和“B”标示。使用计算机软件产生随机数字，并用随机信封法封存分组方案。当受试者确认后（签署知情同意书，并入组），随机抽取信封，由研究者根据随机编码表决定受试者分组。
未说明
国家自然科学基金青年基金项目
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100
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2018-01-01
2020-12-31
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（1）经主治医师以上的儿童精神科医师按照美国精神障碍诊断与统计手册（第四版）（DSM-IV）中ADHD诊断标准，使用半定式的儿童临床诊断性会谈量表（CDIS）与家长和就诊儿童晤谈，确诊为ADHD； （2）年龄6~16岁； （3）中国儿童韦氏智力量表（C-WISC）总分≥70分； （4）未接受过针对ADHD的药物治疗或停药至少1个月； （5）无哌甲酯控释片或托莫西汀治疗禁忌症； （6）无严重的、导致昏迷的脑外伤史； （7）无神经系统疾病或其他严重躯体疾病史。；
登录查看（1）既往使用哌甲酯或托莫西汀治疗无效者； （2）正在使用或入组前1个月内曾使用其他精神药物或中枢神经系统活性保健品（如褪黑素）； （3）入组前1个月内曾使用或在研究过程的任何阶段，可能开始针对ADHD的非药物治疗（如心理治疗）者。；
登录查看北京大学第六医院/精神卫生研究所
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