Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Vzorce životního stylu a vývojový trend chronických onemocnění u zdravých a podzdravých skupin byly analyzovány pomocí technik dolování dat.

9. května 2022 aktualizováno: Far Eastern Memorial Hospital
Použitý víceletý profil člena zdravotního vyšetření pomocí technologie více algoritmů k nalezení komplexních klíčových rizikových faktorů nebo důležitých složek vysoce rizikových skupin pro metabolický syndrom a chronické onemocnění ledvin nebo běžnější chronická onemocnění.

Přehled studie

Detailní popis

Podíl populace nad 65 let na Tchaj-wanu dosáhl v roce 1993 7,10 %. Poté, co se Tchaj-wan stal „stárnoucí zemí“, se původně pomalý růst starší populace (9,9 % v roce 2006) začal zvyšovat a v roce 2018 dosáhl 14,05 %, což bylo téměř 2krát více než v roce 1993. Tchaj-wan se navíc formálně stal „starou zemí“, jak je definováno globálně. Podle statistických údajů Ministerstva vnitra a údajů Národní rozvojové rady se odhaduje, že populace ve věku nad 65 let rychle roste. Očekává se, že o 6 let později (do roku 2026) překročí starší populace na Tchaj-wanu 20 %. Tchaj-wan se formálně stane „superstarou zemí“, jak je definováno globálně, se strukturou populace podobnou té v Japonsku, Jižní Koreji, Singapuru a některých evropských zemích (Department of Statistics, 2018; National Development Council, 2019). Za účelem účinné prevence a léčby chronických onemocnění podzdravotní populace a rozvoje predikčních systémů řízení zdraví, které mají neomezené tržní příležitosti a potenciál, hodlá autor rozšířit úspěchy jednotlivých projektů sponzorovaných Ministerstvem vědy a techniky v posledních letech. Podle profilu člena s víceletým kompletním zdravotním vyšetřením tento projekt využíval více algoritmů, jako je logistická regrese (LR); Klasifikační a regresní stromy (CART); Hierarchické lineární modelování (HLM); Náhodné lesy (RF); podpůrné vektorové stroje (SVM); eXtreme Gradient Boosting (xGBoost); Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) a různé analytické nástroje pro prozkoumání společných potenciálních proměnných zdravotních rizik u podzdravotní populace za účelem vytvoření komplexního systému hodnocení zdravotního managementu, který dokáže včas odhalit chronická onemocnění, výsledky výzkumu budou poskytnuty pro referenci v souvisejících pole.

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Očekávaný)

81108

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní místa

    • Pan-Chiao Dist.
      • New Taipei City, Pan-Chiao Dist., Tchaj-wan, 22061
        • Oriental Institute of Technology / Far Eastern Memorial Hospital

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • DOSPĚLÝ
  • OLDER_ADULT
  • DÍTĚ

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Pohlaví způsobilá ke studiu

Všechno

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

V letech 2006-2017 člena nadace MJ Health Research Foundation v odpojené a neidentifikované roční databázi zdravotních kontrol asi 71 108 lidí; V letech 2015–2020 poskytuje Health2Sync [Inteligentní antiglukózový systém], biometrická a behaviorální data odpojená a deidentifikovaná, přibližně 10 000 lidem.

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • Nepřetržitý zdravotní screening dvakrát nebo vícekrát ve zdravotních zprávách MJ.
  • Chronické onemocnění ledvin
  • Metabolický syndrom
  • Nebo více, běžná chronická onemocnění

Kritéria vyloučení:

  • Účastníci, kteří podstoupili klinickou léčbu
  • Předměty dalších souvisejících výzkumných chorob

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Počet účastníků s metabolickým syndromem u nežádoucích příhod souvisejících s onemocněním ledvin podle odhadované rychlosti glomerulární filtrace
Časové okno: 2 roky
Fyziologické informace účastníků s nežádoucími účinky souvisejícími s chronickým onemocněním ledvin, jak byly hodnoceny u metabolického syndromu, na základě přirozené podélné změny odhadované rychlosti glomerulární filtrace od výchozí hodnoty v posledních 2 letech při zdravotním screeningu účastníků.
2 roky

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (AKTUÁLNÍ)

3. března 2021

Primární dokončení (OČEKÁVANÝ)

3. července 2024

Dokončení studie (OČEKÁVANÝ)

31. července 2024

Termíny zápisu do studia

První předloženo

21. října 2021

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

26. ledna 2022

První zveřejněno (AKTUÁLNÍ)

4. února 2022

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (AKTUÁLNÍ)

10. května 2022

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

9. května 2022

Naposledy ověřeno

1. března 2022

Více informací

Termíny související s touto studií

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .

Předplatit