Zukünftige Innovationen in der neuartigen Erkennung von Herzinsuffizienz FIND-HF (FIND-HF)
Vorhersage von Herzinsuffizienz aus bevölkerungsbasierten landesweiten elektronischen Patientenakten: Protokoll für eine Modellentwicklungs- und Validierungsstudie
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
West Yorkshire
-
Leeds, West Yorkshire, Vereinigtes Königreich, LS2 9JT
- University of Leeds
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Ab 16 Jahren
- Keine Herzinsuffizienz in der Vorgeschichte
- Mindestens ein Jahr Follow-up
Ausschlusskriterien:
-
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
|
Alle in Frage kommenden Patienten
Beobachtungskohorte unter Verwendung anonymisierter Primärversorgungsdaten auf Patientenebene, verknüpft mit sekundären Verwaltungsdaten; CPRD-GOLD und CPRD-AURUM.
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Beobachtung - keine Intervention gegeben
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Entwicklung und Validierung eines Verfahrens zur Vorhersage des Risikos einer neu auftretenden Herzinsuffizienz
Zeitfenster: Zwischen dem 2. Januar 1998 und dem 28. Februar 2022
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Prädiktive Faktoren werden anhand von Lesecodes (Diagnosen) identifiziert. Alle Variablen werden als potenzielle Prädiktoren betrachtet und können Folgendes umfassen:
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Zwischen dem 2. Januar 1998 und dem 28. Februar 2022
|
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Identifizierung und Quantifizierung der Größenordnung von Prädiktoren für neu auftretende Herzinsuffizienz
Zeitfenster: Zwischen dem 2. Januar 1998 und dem 28. Februar 2022
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Das vorgeschlagene Modell kann informative Risikofaktoren aus EHR-Daten extrahieren.
Insbesondere werden wir multivariable Cox-Proportional-Hazard-Modelle mit einem Rückwärts-Eliminierungsansatz anpassen, um Prädiktoren für eintretende Herzinsuffizienz in jedem Vorhersagefenster beizubehalten.
|
Zwischen dem 2. Januar 1998 und dem 28. Februar 2022
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Chris P Gale, University of Leeds
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- FINDHF01
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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