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Maschinelles Lernen zur Identifizierung zukünftiger Krankheitsentwicklung: Eine landesweite Kohortenstudie (MILESTONE)

9. Januar 2018 aktualisiert von: Hyuk-Jae Chang, Yonsei University

Maschinelles Lernen zur Identifizierung der zukünftigen Entwicklung kardiovaskulärer und metabolischer Erkrankungen: eine landesweite Zeitreihen-Kohortenstudie (MILESTONE)

Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Identifizierung der zukünftigen Entwicklung von Herz-Kreislauf- und Stoffwechselerkrankungen

Studienübersicht

Status

Unbekannt

Bedingungen

Detaillierte Beschreibung

Bei der MILESTONE-Studie handelt es sich um eine retrospektive Datenüberprüfungsstudie mit Gesundheitscheckdaten der National Health Insurance Services (NHIS) in Korea. Die Daten umfassen allgemeine Gesundheitsuntersuchungen für Einzelpersonen, Art der Krankenversicherung, Details zu Arztrechnungen, Krankengeschichten, Behandlungen und Rezepte von etwa 514.795 Personen, die über 40 Jahre alt waren.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

510000

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • Korea, Republik von
      • Seoul, Korea, Republik von, 102-752
        • Rekrutierung
        • Yonsei University Severance Hospital
        • Kontakt:

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

18 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Die Daten zur Gesundheitsuntersuchung erfassen zwischen 2002 und 2013 etwa 510.000 Probanden des National Health Insurance Service (NHIS) in Südkorea.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Der Proband, der sich zwischen 2002 und 2013 einer Gesundheitsuntersuchung unterzogen hat und dessen Ergebnis der Gesundheitsuntersuchung dem National Health Insurance Service (NHIS) in Südkorea übermittelt wurde.

Ausschlusskriterien:

  • Personen, deren Krankheitsverlauf aufgrund von Auswanderung oder Verschwinden nicht aus den Aufzeichnungen hervorgeht

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Genauigkeit bei der Vorhersage der Entwicklung von Herz-Kreislauf- und Stoffwechselerkrankungen mithilfe eines Algorithmus für maschinelles Lernen
Zeitfenster: 6 Monate
6 Monate

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Genauigkeit bei der Vorhersage der Entwicklung von Herz-Kreislauf- und Stoffwechselerkrankungen mithilfe einer logistischen Regressionsanalyse
Zeitfenster: 6 Monate
6 Monate
Genauigkeit bei der Vorhersage der Entwicklung von Herz-Kreislauf- und Stoffwechselerkrankungen mithilfe des Framingham-Risikoscores
Zeitfenster: 6 Monate
6 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Yonsei University

Ermittler

  • Hauptermittler: Hyuk-Jae Chang, PhD, Yonsei Univerity

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. Juli 2016

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

30. Oktober 2018

Studienabschluss (Voraussichtlich)

31. Dezember 2018

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

21. Juli 2016

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

12. Oktober 2016

Zuerst gepostet (Schätzen)

13. Oktober 2016

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

10. Januar 2018

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

9. Januar 2018

Zuletzt verifiziert

1. Januar 2018

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 4-2016-0383

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UNENTSCHIEDEN

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