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- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT03274908
Real-world Clinical Study and Medical Machine Intelligence Study for Traditional Chinese Internal Medicine
5. Januar 2021 aktualisiert von: Zihui Tang, Shanghai Tongji Hospital, Tongji University School of Medicine
Real-world Clinical Study and Medical Machine Intelligence Study for Traditional Chinese Internal Medicine by Using Medical Big Data and Artificial Intelligence Methods
This real-world study aimed at 1. exploring the relationships of traditional Chinese medicine (TCM) syndrome and internal diseases, 2. investigating the relationships of TCM treatment and internal diseases, and 3. creating medical machine intelligence to help internal physician in clinical practice.
Big data methods and artificial intelligence algorithms are used to assess the associations based on electronic case files of patients.
Studienübersicht
Status
Rekrutierung
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Voraussichtlich)
2000000
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
-
-
Shanghai
-
Shanghai, Shanghai, China, 200040
- Rekrutierung
- Huasha Hospital
-
Kontakt:
- Zihui Tang, M.D and Ph.D
- Telefonnummer: +8615821993541
- E-Mail: dr_zhtang@yeah.net
-
-
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
20 Jahre bis 100 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Probenahmeverfahren
Wahrscheinlichkeitsstichprobe
Studienpopulation
all patients of internal medicine in hospital to include hospital of Chinese medicine and morden hospital in China
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- all patient records of internal medicine in hospital
Exclusion Criteria:
- subjects with major missing data
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Nur Fall
- Zeitperspektiven: Sonstiges
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
---|---|
Group
|
regular medical treatment
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
---|---|---|
internal diseases
Zeitfenster: 10 years
|
all of internal diseases
|
10 years
|
Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Mitarbeiter
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
- Liu J, Xu F, Mohammadtursun N, Lv Y, Tang Z, Dong J. The Analysis of Constitutions of Traditional Chinese Medicine in Relation to Cerebral Infarction in a Chinese Sample. J Altern Complement Med. 2018 May;24(5):458-462. doi: 10.1089/acm.2017.0027. Epub 2017 Aug 18.
- Li X, Lei T, Tang Z, Dong J. Analyzing the association between fish consumption and osteoporosis in a sample of Chinese men. J Health Popul Nutr. 2017 Apr 19;36(1):13. doi: 10.1186/s41043-017-0088-y.
- Geng W, Qin X, Yang T, Cong Z, Wang Z, Kong Q, Tang Z, Jiang L. Model-Based Reasoning of Clinical Diagnosis in Integrative Medicine: Real-World Methodological Study of Electronic Medical Records and Natural Language Processing Methods. JMIR Med Inform. 2020 Dec 21;8(12):e23082. doi: 10.2196/23082.
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. April 2017
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
30. Dezember 2020
Studienabschluss (Voraussichtlich)
30. Dezember 2022
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
5. September 2017
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
5. September 2017
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
7. September 2017
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
6. Januar 2021
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
5. Januar 2021
Zuletzt verifiziert
1. Januar 2021
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
- 20170906
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Nein
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .
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