ChiCTR2400089520 版本V1.0 版本创建时间2024/09/10 11:47:06 中国临床试验注册中心

审核状态：

Project audit state：

通过审核

Successful

注册号：

Registration number：

ChiCTR2400089520 

最近更新日期：

Date of Last Refreshed on：

2024-09-10 11:46:53 

注册时间：

Date of Registration：

2024-09-10 00:00:00 

注册号状态：

预注册

Registration Status：

Prospective registration

注册题目：

基于SSA-BP神经网络构建骨质疏松性椎体压缩骨折的预测模型

Public title：

The prediction model of osteoporotic vertebral compression fracture was constructed based on SSA-BP neural network

注册题目简写：

English Acronym：

研究课题的正式科学名称：

基于SSA-BP神经网络构建骨质疏松性椎体压缩骨折的预测模型

Scientific title：

The prediction model of osteoporotic vertebral compression fracture was constructed based on SSA-BP neural network

研究课题代号(代码)：

Study subject ID：

在二级注册机构或其它机构的注册号：

The registration number of the Partner Registry or other register：

申请注册联系人：

熊思成 

研究负责人：

熊思成 

Applicant：

Sicheng Xiong 

Study leader：

Sicheng Xiong 

申请注册联系人电话：

Applicant telephone：

+86 15717102932

研究负责人电话：

Study leader's telephone：

+86 15717102932

申请注册联系人传真 ：

Applicant Fax：

研究负责人传真：

Study leader's fax：

申请注册联系人电子邮件：

Applicant E-mail：

2844102079@qq.com

研究负责人电子邮件：

Study leader's E-mail：

2844102079@qq.com

申请单位网址(自愿提供)：

Applicant website(voluntary supply)：

研究负责人网址(自愿提供)：

Study leader's website(voluntary supply)：

申请注册联系人通讯地址：

广东省广州市荔湾区龙溪大道261号、263号广州中医药大学第三附属医院

研究负责人通讯地址：

广东省广州市荔湾区龙溪大道261-263号

Applicant address：

No.261, No.263, Longxi Avenue, Liwan District, Guangzhou City, Guangdong Province, No.3 Affiliated H

Study leader's address：

No.261-263, Longxi Avenue, Liwan District, Guangzhou City, Guangdong Province

申请注册联系人邮政编码：

Applicant postcode：

研究负责人邮政编码：

Study leader's postcode：

申请人所在单位：

广州中医药大学第三临床医学院

Applicant's institution：

The Third Clinical Medical College of Guangzhou University of Chinese Medicine

研究负责人所在单位：

广州中医药大学第三附属医院

Affiliation of the Leader：

The Third Affiliated Hospital of Guangzhou University of Chinese Medicine

是否获伦理委员会批准：

是/Yes

Approved by ethic committee：

Yes

伦理委员会批件文号：

Approved No. of ethic committee：

PJ-XS-20240531-001

伦理委员会批件附件：

Approved file of Ethical Committee：

 查看附件View

批准本研究的伦理委员会名称：

广州中医药大学第三附属医院医学伦理委员会

Name of the ethic committee：

Medical Ethics Committee

伦理委员会批准日期：

Date of approved by ethic committee：

2024-05-31 00:00:00

伦理委员会联系人：

简焕玲

Contact Name of the ethic committee：

Jian HuanLing

伦理委员会联系地址：

广东省广州市荔湾区龙溪大道261-263号

Contact Address of the ethic committee：

No.261-263, Longxi Avenue, Liwan District, Guangzhou City, Guangdong Province

伦理委员会联系人电话：

Contact phone of the ethic committee：

+86 20 22292751

伦理委员会联系人邮箱：

Contact email of the ethic committee：

543610903@qq.com

研究实施负责（组长）单位：

广州中医药大学第三附属医院

Primary sponsor：

The Third Affiliated Hospital of Guangzhou University of Chinese Medicine

研究实施负责（组长）单位地址：

广东省广州市荔湾区龙溪大道261-263号

Primary sponsor's address：

No.261-263, Longxi Avenue, Liwan District, Guangzhou City, Guangdong Province

试验主办单位(项目批准或申办者)：

Secondary sponsor：

国家：

中国

省(直辖市)：

广东

市(区县)：

Country：

China

Province：

Guangdong

City：

单位(医院)：

广州中医药大学第三附属医院

具体地址：

广东省广州市荔湾区龙溪大道261-263号

Institution
hospital：

The Third Affiliated Hospital of Guangzhou University of Chinese Medicine

Address：

No.261-263, Longxi Avenue, Liwan District, Guangzhou City, Guangdong Province

经费或物资来源：

自选课题（自筹）

Source(s) of funding：

optional research topic

Target disease：

Osteoporosis ; osteoporotic vertebral compression fractures

Target disease code：

研究类型：

观察性研究

Study type：

Observational study

研究所处阶段：

 其它 

Study phase：

N/A

研究设计：

诊断试验诊断准确性 

Study design：

Diagnostic test for accuracy 

研究目的：

（1）探讨骨质疏松患者可能发生骨质疏松性椎体压缩骨折的相关危险因素。（2）利用Logistic回归分析获取独立危险因素，通过麻雀搜索算法优化后的BP神经网络构建骨质疏松性椎体压缩骨折的风险预测模型，并对预测模型进行评价和验证。（3）将麻雀搜索算法优化后的BP神经网络与传统Logistic回归、BP神经网络预测模型，以提升模型预测的准确率，为骨质疏松性椎体压缩骨折的早期筛查和防治提供理论依据及临床参考。  

Objectives of Study：

( 1 ) To explore the risk factors of osteoporotic vertebral compression fractures in patients with osteoporosis. ( 2 ) Logistic regression analysis was used to obtain independent risk factors. The risk prediction model of osteoporotic vertebral compression fracture was constructed by BP neural network optimized by sparrow search algorithm, and the prediction model was evaluated and verified. ( 3 ) The BP neural network optimized by sparrow search algorithm is compared with the traditional Logistic regression and BP neural network prediction model to improve the accuracy of model prediction and provide theoretical basis and clinical reference for early screening and prevention of osteoporotic vertebral compression fractures.

药物成份或治疗方案详述：

 

Description for medicine or protocol of treatment in detail：

 

纳入标准：

1.我院骨质疏松科第一诊断为骨质疏松症的住院患者；
2.病历资料齐全；
3.表示知情并同意配合此次研究随访；

Inclusion criteria

1.Inpatients with the first diagnosis of osteoporosis in the Department of Osteoporosis of our hospital;
2.Complete medical records;
3.Informed and agreed to cooperate with the follow-up of this study;

排除标准：

1.病理性腰椎骨折（腰椎肿瘤、结核、化脓性炎症等）；
2.非骨质疏松性骨折（高能量损伤导致的爆裂性骨折）；
3.伴有严重脏器功能障碍的患者；
4.伴有凝血功能障碍的患者；
5.意识不清楚，不能配合随访；
6.明确诊断为精神病患者；

Exclusion criteria：

1.Pathological lumbar fractures ( lumbar tumor, tuberculosis, suppurative inflammation, etc. );
2.Non-osteoporotic fracture ( burst fracture caused by high energy injury );
3.Patients with severe organ dysfunction;
4.Patients with coagulation dysfunction;
5.Unclear consciousness, can not cooperate with follow-up;
6.Clearly diagnosed as mentally ill;

研究实施时间：

Study execute time：

从 From 2024-09-10 00:00:00至 To 2025-04-30 00:00:00  

征募观察对象时间：

Recruiting time：

从From 2024-09-10 00:00:00 至 To 2024-12-31 00:00:00  

干预措施：

Interventions：

组别：

病例组

样本量：

500

Group：

cases

Sample size：

干预措施：

无

干预措施代码：

Intervention：

None

Intervention code：

研究实施地点：

Countries of recruitment and research settings：

国家：

 中国

省(直辖市)：

 广东 

市(区县)：

  

Country：

China 

Province：

Guangdong 

City：

 

单位(医院)：

广州中医药大学第三附属医院 

单位级别：

三级甲等 

Institution
hospital：

The Third Affiliated Hospital of Guangzhou University of Chinese Medicine

Level of the institution：

Tertiary A

测量指标：

Outcomes：

指标中文名：

准确率

指标类型：

主要指标

Outcome：

accuracy

Type：

Primary indicator

测量时间点：

统计分析

测量方法：

麻雀搜索算法优化后的BP神经网络

Measure time point of outcome：

statistical analysis

Measure method：

SSA-BP neural network

指标中文名：

平均平方误差

指标类型：

次要指标

Outcome：

mean square error

Type：

Secondary indicator

测量时间点：

统计分析

测量方法：

麻雀搜索算法优化后的BP神经网络

Measure time point of outcome：

statistical analysis

Measure method：

SSA-BP neural network

指标中文名：

平均绝对误差

指标类型：

次要指标

Outcome：

mean absolute error

Type：

Secondary indicator

测量时间点：

统计分析

测量方法：

麻雀搜索算法优化后的BP神经网络

Measure time point of outcome：

statistical analysis

Measure method：

SSA-BP neural network

指标中文名：

平均平方根误差

指标类型：

次要指标

Outcome：

root mean square error

Type：

Secondary indicator

测量时间点：

统计分析

测量方法：

麻雀搜索算法优化后的BP神经网络

Measure time point of outcome：

statistical analysis

Measure method：

SSA-BP neural network

指标中文名：

线性回归拟合度

指标类型：

次要指标

Outcome：

R-Squared

Type：

Secondary indicator

测量时间点：

统计分析

测量方法：

麻雀搜索算法优化后的BP神经网络

Measure time point of outcome：

statistical analysis

Measure method：

SSA-BP neural network

采集人体标本：

Collecting sample(s)
from participants：

标本中文名：

无

组织：

Sample Name：

NA

Tissue：

人体标本去向

 其它  

说明

Fate of sample：

0thers  

Note：

征募研究对象情况：

Recruiting status：

尚未开始

Not yet recruiting

年龄范围：

Participant age：
最小 Min age 岁 years
最大 Max age 岁 years

性别：

男女均可

Gender：

Both

随机方法（请说明由何人用什么方法产生随机序列）：

无

Randomization Procedure (please state who generates the random number sequence and by what method)：

None

是否公开试验完成后的统计结果:

Calculated Results after the Study Completed public access:

不公开/Private

盲法：

无

Blinding：

None

是否共享原始数据：

IPD sharing

No

共享原始数据的方式（说明：请填入公开原始数据日期和方式，如采用网络平台，需填该网络平台名称和网址）：

否

The way of sharing IPD”(include metadata and protocol, If use web-based public database, please provide the url)：

NO

数据采集和管理（说明：数据采集和管理由两部分组成，一为病例记录表(Case Record Form, CRF)，二为电子采集和管理系统(Electronic Data Capture, EDC)，如ResMan即为一种基于互联网的EDC：

数据均采集自东软系统电子医疗档案，构建电子表格管理数据。

Data collection and Management (A standard data collection and management system include a CRF and an electronic data capture：

The data were collected from the electronic medical files of Neusoft system, and the spreadsheet management data were constructed.

数据与安全监察委员会：

Data and Safety Monitoring Committee：

无/No

注册人：

Name of Registration：

  2024-09-10 11:46:53