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Bipolar Disorder and Oxidative Stress Injury Mechanism - Clinical Big Data Analysis Based on Machine Learning

13 de mayo de 2019 actualizado por: Yiru FANG M.D., Ph.D., Shanghai Mental Health Center
This study is a single-center, retrospective, cross-sectional study. We plan to work with our network information center to analysis the related indicators of oxidative stress injury in patients with bipolar disorder based on oxidative stress data. During the study, machine learning was used as a data analysis method to screen out the biomarker risk factors with sensitivity and specificity for early recognition of bipolar disorder from major depression disorder with oxidative stress injury as the core. And then build up effective clinical predictive models for early identification of bipolar disorder, which can predict the early quantitative probabilistic of the onset of bipolar disorder.

Descripción general del estudio

Estado

Terminado

Condiciones

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Actual)

3702

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Ubicaciones de estudio

    • Shanghai
      • Shanghai, Shanghai, Porcelana, 200030
        • Shanghai Mental Health Center

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

  • Niño
  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

N/A

Géneros elegibles para el estudio

Todos

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Subjects are hospitalized patients in SMHC from 2009 to 2018; meet ICD-10 diagnosis of F31 bipolar disorder, F32 depressive disorder criteria and its subtype (mental examination was conducted by three levels of doctors including at least one attending physician and one chief physician in psychiatric); available relevant HIS system biochemical data; hospitalized patients need to the first admission; age and gender is not limited

Descripción

Inclusion Criteria:

  • age is not limited
  • gender is not limited
  • meets the diagnostic criteria for bipolar disorder of ICD-10 F31,F32 and its sub-categories
  • has relevant HIS system data that can be utilized.

Exclusion Criteria:

  • patients who did not meet the appeal diagnosis after three-level rounds of ward
  • patients who met the above three diagnoses but had severe data loss (missing value ≥ estimated data value of 30%)

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte
bipolar disorder(BD)
hospitalized patients BD patients in SMHC from 2009 to 2018; meet ICD-10 diagnosis of F31 bipolar disorder criteria and its subtype (mental examination was conducted by three levels of doctors including at least one attending physician and one chief physician in psychiatric); available relevant HIS system biochemical data; hospitalized patients need to the first admission; age and gender is not limited
major depressive disorder(MDD)
hospitalized patients MDD patients in SMHC from 2009 to 2018; meet ICD-10 diagnosis of F32 depressive disorder criteria and its subtype (mental examination was conducted by three levels of doctors including at least one attending physician and one chief physician in psychiatric); available relevant HIS system biochemical data; hospitalized patients need to the first admission; age and gender is not limited

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Early prediction model of bipolar disorder with oxidative stress index as the core
Periodo de tiempo: at August 2019
Based on the oxidative stress data, the study will analysis related indicators of oxidative stress injury in patients with bipolar disorder. Then use the method of machine learning to build up the early prediction model of bipolar disorder.
at August 2019

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Investigadores

  • Investigador principal: Yiru Fang, Shanghai Mental Health Center

Publicaciones y enlaces útiles

La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Actual)

20 de noviembre de 2018

Finalización primaria (Actual)

20 de noviembre de 2018

Finalización del estudio (Actual)

20 de noviembre de 2018

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

13 de mayo de 2019

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

13 de mayo de 2019

Publicado por primera vez (Actual)

14 de mayo de 2019

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

14 de mayo de 2019

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

13 de mayo de 2019

Última verificación

1 de mayo de 2019

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • CRC2018DSJ01-1

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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