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Die Lebensstilmuster und der Entwicklungstrend chronischer Erkrankungen in gesunden und subgesunden Gruppen wurden mit Hilfe von Data-Mining-Techniken analysiert

9. Mai 2022 aktualisiert von: Far Eastern Memorial Hospital
Verwendung des mehrjährigen Mitgliedsprofils der Gesundheitsuntersuchung durch Multi-Algorithmus-Technologie, um umfassende Hauptgefahrenfaktoren oder wichtige Hochrisikogruppenkomponenten für das metabolische Syndrom und chronische Nierenerkrankungen oder häufigere chronische Erkrankungen zu finden.

Studienübersicht

Detaillierte Beschreibung

Der Anteil der Bevölkerung über 65 Jahre in Taiwan erreichte 1993 7,10 %. Nachdem Taiwan zu einem 「alternden Land」 wurde, begann das ursprünglich langsame Wachstum der älteren Bevölkerung (9,9 % im Jahr 2006) zuzunehmen und erreichte 2018 14,05 %, was fast dem Doppelten von 1993 entsprach. Darüber hinaus wurde Taiwan formell zu einem 「gealterten Land」 im Sinne der globalen Definition. Nach den statistischen Daten des Innenministeriums und den Daten des Nationalen Entwicklungsrates wird geschätzt, dass die Bevölkerung über 65 Jahre schnell wächst. Es wird erwartet, dass 6 Jahre später (bis 2026) die ältere Bevölkerung in Taiwan 20 % überschreiten wird. Taiwan wird offiziell das 「Super-Alter-Land」, wie es global definiert ist, mit einer Bevölkerungsstruktur ähnlich der in Japan, Südkorea, Singapur und einigen europäischen Ländern (Department of Statistics, 2018; National Development Council, 2019). Um chronischen Krankheiten von Bevölkerungsgruppen mit eingeschränkter Gesundheit wirksam vorzubeugen und zu behandeln und Gesundheitsmanagement-Vorhersagesysteme zu entwickeln, die unbegrenzte Marktchancen und -potenziale haben, beabsichtigt der Autor, die Errungenschaften einzelner Projekte, die in den letzten Jahren vom Ministerium für Wissenschaft und Technologie gefördert wurden, auszubauen. Durch das mehrjährige vollständige Gesundheitsuntersuchungsmitgliedsprofil verwendete dieses Projekt mehrere Algorithmen, wie z. B. die logistische Regression (LR); Klassifizierungs- und Regressionsbäume (CART); Hierarchische lineare Modellierung (HLM); Zufällige Wälder (RF); Support-Vektor-Maschinen (SVM); eXtreme Gradient Boosting (xGBoost); Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) und mehrere Analysetools zur Untersuchung der gemeinsamen potenziellen Gesundheitsrisikovariablen der Bevölkerung mit eingeschränkter Gesundheit, um ein umfassendes Bewertungs-Gesundheitsmanagementsystem einzurichten, mit dem chronische Krankheiten frühzeitig erkannt werden können. Die Forschungsergebnisse werden in Bezug auf Referenz bereitgestellt Felder.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

81108

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

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

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

  • ERWACHSENE
  • OLDER_ADULT
  • KIND

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

In den Jahren 2006-2017 des Mitglieds der MJ Health Research Foundation, der entkoppelten und anonymisierten jährlichen Gesundheitscheck-Datenbank, etwa 71.108 Personen; 2015-2020 liefert Health2Sync [Intelligent Anti-Glucose System], die biometrischen und verhaltensbezogenen Daten entkoppelt und anonymisiert, etwa 10.000 Menschen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Kontinuierliches Gesundheitsscreening zweimal oder öfter in MJ-Gesundheitsberichten.
  • Chronisches Nierenleiden
  • Metabolisches Syndrom
  • Oder mehr, häufige chronische Krankheiten

Ausschlusskriterien:

  • Teilnehmer, die eine klinische Behandlung erhalten haben
  • Themen anderer verwandter Forschungskrankheiten

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
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Anzahl der Teilnehmer mit metabolischem Syndrom bei nierenerkrankungsbedingten unerwünschten Ereignissen, ermittelt anhand der geschätzten glomerulären Filtrationsrate
Zeitfenster: 2 Jahre
Physiologische Informationen von Teilnehmern mit unerwünschten Ereignissen im Zusammenhang mit einer chronischen Nierenerkrankung, bewertet beim metabolischen Syndrom, durch natürliche Längsveränderung gegenüber dem Ausgangswert der geschätzten glomerulären Filtrationsrate vor 2 Jahren bei Gesundheitsscreenings bei Teilnehmern.
2 Jahre

Mitarbeiter und Ermittler

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

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)

3. März 2021

Primärer Abschluss (ERWARTET)

3. Juli 2024

Studienabschluss (ERWARTET)

31. Juli 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

21. Oktober 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

26. Januar 2022

Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)

4. Februar 2022

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)

10. Mai 2022

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

9. Mai 2022

Zuletzt verifiziert

1. März 2022

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

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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