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Verwendung digitaler Daten zur Vorhersage von KHK

8. Oktober 2025 aktualisiert von: University of Pennsylvania

Verwendung digitaler Daten zur Vorhersage der kardiovaskulären Gesundheit und Inanspruchnahme des Gesundheitswesens

Dieses Projekt zielt darauf ab, Merkmale zu identifizieren und zu charakterisieren, die aus digitalen Daten (z. soziale Medien, Online-Suche, mobile Medien), die mit der koronaren Herzkrankheit (KHK) und damit verbundenen Risikofaktoren in Verbindung gebracht werden, und entwickeln Modelle, die digitale Daten und herkömmliche Vorhersagemodelle verwenden, um das KHK-Risiko und die Inanspruchnahme von Gesundheitsleistungen vorherzusagen.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Herz-Kreislauf-Erkrankungen sind die häufigste Todesursache in den USA. Während Ansätze der Sekundärprävention die Langlebigkeit der Patienten verbessert haben, sind Risikofaktoren und gesundheitsschädliches Verhalten (z. B. körperliche Inaktivität, Rauchen) weit verbreitet, und in den meisten aktuellen Serien erfüllen weniger als 1 % der Erwachsenen alle Faktoren einer idealen CV-Gesundheit. Die logistischen und praktischen Aspekte des Erreichens des Ziels einer idealen Gesundheit des Lebenslaufs wurden nicht klar aufgeklärt. Praxisrichtlinien empfehlen die Verwendung des Framingham-Risiko-Scores (FRS) oder anderer Instrumente zur Risikovorhersage, um das Risiko von Patienten für kardiovaskuläre Erkrankungen zu klassifizieren. Diese Modelle sind jedoch ungenau und es liegt ein zunehmender Fokus auf der Identifizierung von Markern, die bessere Risikomaße liefern. Da digitale Plattformen zunehmend zur Dokumentation des Lebensstils und des Gesundheitsverhaltens verwendet werden, können Daten aus digitalen Quellen einen Einblick in Manifestationen neuer Risikofaktoren und möglicherweise eine bessere Charakterisierung bestehender Risikofaktoren bieten. Es mag zwar wie ein Klischee erscheinen, die tiefgreifenden Auswirkungen digitaler Daten auf das tägliche Leben zu erwähnen, aber die Möglichkeiten, die diese neuen Medien bieten, um verhaltensbezogene, soziale und umweltbedingte Determinanten von Gesundheit zu verstehen, sind in der Tat von großer Bedeutung. Dieses Projekt zielt darauf ab, Merkmale zu identifizieren und zu charakterisieren, die aus digitalen Daten (z. soziale Medien, Online-Suche, mobile Medien), die mit der koronaren Herzkrankheit (KHK) und damit verbundenen Risikofaktoren in Verbindung gebracht werden, und entwickeln Modelle, die digitale Daten und herkömmliche Vorhersagemodelle verwenden, um das KHK-Risiko und die Inanspruchnahme von Gesundheitsleistungen vorherzusagen.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

781

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Vereinigte Staaten
    • Pennsylvania
      • Philadelphia, Pennsylvania, Vereinigte Staaten, 19101
        • University of Pennsylvania Health System

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

30 Jahre bis 74 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Wir werden Patienten im Alter von 30-74 Jahren mit und ohne KHK identifizieren (ICD 9:414.0, ICD 10: I63, I20-I25)

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • 30 - 74 Jahre
  • Bereit, eine Einverständniserklärung zu unterschreiben
  • Hauptsächlich englischsprachig (zur Sprachanalyse)
  • Hat ein Konto auf einer der folgenden digitalen Datenplattformen (Facebook, Instagram, Twitter Reddit, Google (gmail) oder Smartphone oder tragbares Gerät wie Apple Health, Fitbit, Samsung Health, MapMyFitness oder Garmin) und ist bereit, Daten zu teilen
  • Wenn ein Social-Media-Konto, Instagram oder Facebook, bereit ist, historische und zukünftige Daten (60 Tage) zu teilen
  • Wenn Sie ein Smartphone oder ein tragbares Gerät haben, bereit, Schrittdaten zu teilen
  • Bereit, den Zugang zu medizinischen Gesundheitsakten zu teilen
  • Bereit, Krankenversicherungsinformationen weiterzugeben

Ausschlusskriterien:

  • Der Patient erfüllt die oben genannten Alterseinschlusskriterien nicht
  • Verwendet und postet keine digitalen Datenquellen, die wir untersuchen, oder ist nicht bereit, Daten zu spenden
  • Patient ist in schwerer Notlage, z.B. Atemnot, körperlicher oder seelischer Stress
  • Der Patient ist betrunken, bewusstlos oder nicht in der Lage, angemessen auf Fragen zu antworten

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Beobachtungsmodelle: Fallkontrolle
  • Zeitperspektiven: Querschnitt

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Fall
Patienten im Alter von 30–74 Jahren mit und ohne KHK (IICD 10: I63, I20–I25) innerhalb der letzten 5 Jahre.
Sonstiges: Umfrage
Interessierte Teilnehmer können die Einverständniserklärung online ausfüllen. Nach informierter Zustimmung wird der Teilnehmer gebeten, die von ihm verwendeten digitalen Datentypen (Facebook, Instagram, Twitter, Google-Suche, Schrittdaten) zu teilen, und dann füllen die Teilnehmer eine Querschnittsumfrage aus.
Kontrolle
Patienten im Alter von 30 bis 74 Jahren, die keine kardiovaskuläre Vorgeschichte haben
Sonstiges: Umfrage
Interessierte Teilnehmer können die Einverständniserklärung online ausfüllen. Nach informierter Zustimmung wird der Teilnehmer gebeten, die von ihm verwendeten digitalen Datentypen (Facebook, Instagram, Twitter, Google-Suche, Schrittdaten) zu teilen, und dann füllen die Teilnehmer eine Querschnittsumfrage aus.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Latent Dirichlet Allocation (LDA) Themen - Themen / Zwischen Patienten mit und ohne Herzerkrankungen diskutierte Themen
Zeitfenster: Bis Studienabschluss, durchschnittlich 3 Jahre

Das primäre Ergebnis sind Themen und Merkmale (abgeleitet mittels der LDA-Methode zur Clusteranalyse von Sprachdaten).

Für jeden Teilnehmer haben wir alle verfügbaren Facebook-Pinnwandeinträge vom Beginn ihrer Kontohistorie bis zur Datenerfassung einbezogen, unabhängig davon, ob diese vor oder nach einer KHK-Diagnose stattfanden. Wir untersuchten Assoziationen zwischen linguistischen Merkmalen (Unigramme, LIWC-Kategorien, LDA-Themen) und dem kardiovaskulären Fallstatus (Vorhandensein vs. Fehlen von KHK) mittels Pearson-Korrelation und logistischer Regression. Latent LDA, eine systematische Methode zur Identifikation textbasierter Themen, wurde angewendet, um 200 Cluster gleichzeitig auftretender Wörter („Themen“) zu generieren. Für jeden Merkmalstyp (Unigramm, LIWC-Kategorie, LDA-Thema) passten wir separate logistische Regressionsmodelle an und berechneten Pearson-Korrelationskoeffizienten, um den prädiktiven Wert für den Fallstatus zu bewerten. Jedes sprachlich abgeleitete Merkmal wurde als normalisierte Häufigkeitszählung pro Benutzer kodiert, um einen konsistenten Vergleich zwischen den Teilnehmern zu ermöglichen.
Bis Studienabschluss, durchschnittlich 3 Jahre

Andere Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
CHD-Ereignis
Zeitfenster: Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Jahre

Zuverlässigkeit bei der Vorhersage von KHK-bedingten Ereignissen bei Patienten, gemessen anhand des Framingham-Risiko-Scores.

Der Framingham-Risiko-Score (FRS) ist ein validiertes Verfahren zur Vorhersage des kardiovaskulären Erkrankungsrisikos. Eingabevariablen umfassen Alter, Zigarettenkonsum, Gesamtcholesterin, HDL-Cholesterin, systolischen Blutdruck und Behandlung bei Bluthochdruck. Punktwerte werden basierend auf diesen Risikofaktoren berechnet. Ein 10-Jahres-Risikoscore kann als Prozentsatz abgeleitet werden. Die Risikoscores liegen zwischen 0-20%.

Niedriges Risiko: Weniger als 10% Risiko, dass Sie in den nächsten 10 Jahren einen Herzinfarkt entwickeln oder an einer Koronarerkrankung versterben.

Mittleres Risiko: Ein 10 bis 20% Risiko, dass Sie in den nächsten 10 Jahren einen Herzinfarkt entwickeln oder an einer Koronarerkrankung versterben.

Hohes Risiko: Ein größeres als 20% Risiko, dass Sie in den nächsten 10 Jahren einen Herzinfarkt entwickeln oder an einer Koronarerkrankung versterben.
Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Jahre
Gesundheitsversorgungsnutzung
Zeitfenster: Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Jahre
Prädiktion der Kosten für Gesundheitsversorgung zwischen Herz-Kreislauf-Erkrankten und nicht herzkranken Probanden gemessen anhand von Versicherungsanspruchsdaten
Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Jahre

Mitarbeiter und Ermittler

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

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University of Pennsylvania

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)

25. September 2020

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

30. Mai 2025

Studienabschluss (Tatsächlich)

1. Juni 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

28. September 2020

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

28. September 2020

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

5. Oktober 2020

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Geschätzt)

4. November 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

8. Oktober 2025

Zuletzt verifiziert

1. Oktober 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 833699

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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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