Desarrollo de un algoritmo de identificación de patrones de enfermedad inflamatoria intestinal utilizando datos de series de casos
Medicina herbaria para enfermedades inflamatorias del intestino: desarrollo de un algoritmo de identificación de patrones mediante análisis retrospectivo de datos de series de casos
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Las recetas a base de hierbas son una de las estrategias de tratamiento de medicina alternativa y complementaria más buscadas para los pacientes con enfermedad inflamatoria intestinal. Sin embargo, se ha criticado la variabilidad en la identificación de patrones de Medicina Tradicional China (MTC)/Medicina Tradicional de Asia Oriental (TEAM). Usando datos de pacientes que lograron y mantuvieron la remisión clínica después de la prescripción de medicina herbal TCM/TEAM, los investigadores intentaron desarrollar algoritmos de tratamiento refinados por patrón identificado y síntomas clave que los profesionales puedan discriminar fácilmente.
Según las prescripciones a base de hierbas que indujeron la remisión clínica, los pacientes con EII se dividieron en 5 patrones, es decir, tipo de intestino grueso, tipo de humedad del agua, tipo respiratorio, tipo del tracto gastrointestinal (GI) superior y tipo de frialdad. Mediante el método de frecuencia de término-frecuencia de documento inversa (TF-IDF), se analizó la asociación entre 22 síntomas que se describieron como indicaciones de las prescripciones de medicamentos a base de hierbas y 5 patrones. Se utilizó un modelo de árbol de decisión para la predicción de patrones relevantes a partir de los síntomas.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Seoul, Corea, república de, 02447
- Acupuncture & Meridian Science Research Centre
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Criterios de participación
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:
- Diagnóstico de EII por gastroenterólogo
- Los pacientes lograron y mantuvieron la remisión clínica de los síntomas de la EII después de tomar recetas a base de hierbas.
- Los pacientes han dado su consentimiento informado por escrito.
Criterio de exclusión:
- Se omitieron detalles sobre cualquiera de los 25 síntomas.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Entrenamiento/prueba del algoritmo del árbol de decisión
Los investigadores dividieron los datos de 67 pacientes en 5 grupos para realizar una validación cruzada de 5 veces.
Se usaron cuatro grupos para entrenar el algoritmo del árbol de decisión y un grupo se usó para probarlo.
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Se empleó un análisis de árbol de decisiones para explorar el proceso de toma de decisiones sobre tipos de patrones basados en la existencia o inexistencia de un síntoma. Al final del árbol presentado está la proporción de pacientes que se clasifican en cada patrón. En este estudio, la clasificación se realizó aplicando el algoritmo del árbol de clasificación y regresión (CART) utilizando el paquete Scikit-learn de Python, que realiza una división utilizando el coeficiente de Gini o el decremento de dispersión. El coeficiente de Gini es una de las herramientas para medir la entropía o diversidad en cada nodo y mide el decremento comparando la información de entropía antes y después de la separación. Para evitar el sobreajuste, el número máximo de nudos foliares se limitó a cuatro y se aplicó el método de poda que cumplió con el principio de longitud mínima de descripción. |
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Precisión del algoritmo de identificación de patrones
Periodo de tiempo: Octubre de 2015
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Se sugirió un algoritmo de identificación de patrones utilizando un método de árbol de decisión.
Se empleó el método del árbol de decisiones para explorar el proceso de toma de decisiones sobre tipos de patrones basados en las características clínicas de los pacientes.
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Octubre de 2015
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
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Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
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- KyungheeU
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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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