Aprendizaje automático para la reclasificación de la obesidad
Agrupación basada en datos para la clasificación metabólica de la obesidad mediante el aprendizaje automático
Descripción general del estudio
Estado
Estado
Condiciones
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Inscripción
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Shanghai
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Shanghai, Shanghai, Porcelana, 200072
- Shanghai Tenth People's Hospital
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Pacientes con sobrepeso/obesidad
- Pacientes con normopeso como controles
Criterio de exclusión:
- se había realizado alguna vez una cirugía bariátrica antes de la programación de la primera visita del estudio;
- había tomado insulina exógena, medicamentos que afectan el metabolismo de la glucosa o medicamentos para el ácido úrico actualmente;
- ser diagnosticado con diabetes tipo 1, diabetes secundaria, enfermedad hereditaria o enfermedad grave (p. tumor maligno, insuficiencia cardiaca, insuficiencia hepática, etc.);
- en gestación de lactancia;
- no tenía los datos completos para el modelo;
- para los controles de normopeso se excluyeron los pacientes con diabetes o hiperuricemia.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Número de grupos/cohortes
Cohortes e Intervenciones
Grupo / CohorteGrupo / Cohorte |
Intervención / TratamientoIntervención / Tratamiento |
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Noroeste
control de peso normal
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MHO
obesidad metabólica saludable
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Se utilizarán técnicas de modelado computacional para la reclasificación precisa de la obesidad en cuatro subgrupos, se seleccionarán varias variables según la experiencia clínica y los resultados del modelado para el análisis de conglomerados.
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OVM
obesidad hipometabólica
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Se utilizarán técnicas de modelado computacional para la reclasificación precisa de la obesidad en cuatro subgrupos, se seleccionarán varias variables según la experiencia clínica y los resultados del modelado para el análisis de conglomerados.
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HMO-U
obesidad hipermetabólica con hiperuricemia
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Se utilizarán técnicas de modelado computacional para la reclasificación precisa de la obesidad en cuatro subgrupos, se seleccionarán varias variables según la experiencia clínica y los resultados del modelado para el análisis de conglomerados.
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HMO-I
obesidad hipermetabólica con hiperinsulinemia
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Se utilizarán técnicas de modelado computacional para la reclasificación precisa de la obesidad en cuatro subgrupos, se seleccionarán varias variables según la experiencia clínica y los resultados del modelado para el análisis de conglomerados.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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Clasificación metabólica de pacientes con obesidad mediante aprendizaje automático
Periodo de tiempo: base
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base
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Medidas de resultado secundarias
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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Características metabólicas en pacientes de diferentes subgrupos.
Periodo de tiempo: base
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base
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Riesgos de enfermedades no transmisibles en pacientes de diferentes subgrupos
Periodo de tiempo: base
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base
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Efecto de la cirugía bariátrica en pacientes de diferentes subgrupos
Periodo de tiempo: 1 año después de la cirugía bariátrica
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1 año después de la cirugía bariátrica
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Colaboradores
Colaboradores
Publicaciones y enlaces útiles
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Inicio del estudio
Finalización primaria (Actual)
Finalización primaria
Finalización del estudio (Actual)
Finalización del estudio
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Publicado por primera vez
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización publicada
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
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Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
Otros números de identificación del estudio
- Obesity Reclassification
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
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Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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