- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT05225454
Se analizaron los patrones de estilo de vida y la tendencia de desarrollo de enfermedades crónicas en grupos sanos y subsanos utilizando técnicas de minería de datos
9 de mayo de 2022 actualizado por: Far Eastern Memorial Hospital
Se utilizó el perfil de miembro del examen de salud de varios años mediante tecnología de algoritmos múltiples para encontrar factores de peligro clave integrales o componentes importantes de grupos de alto riesgo para el síndrome metabólico y la enfermedad renal crónica o enfermedades crónicas más comunes.
Descripción general del estudio
Estado
Activo, no reclutando
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
La proporción de la población mayor de 65 años en Taiwán alcanzó el 7,10% en 1993.
Después de que Taiwán se convirtió en un 「país que envejece」, el crecimiento originalmente lento de la población anciana (9,9 % en 2006) comenzó a aumentar y alcanzó el 14,05 % en 2018, que fue casi el doble que en 1993.
Además, Taiwán se convirtió formalmente en un 「país envejecido」 como se define a nivel mundial.
Según los datos estadísticos del Ministerio del Interior y los datos del Consejo Nacional de Desarrollo, se estima que la población mayor de 65 años está creciendo rápidamente.
Se espera que 6 años después (para 2026), la población de ancianos en Taiwán supere el 20 %.
Taiwán se convertirá formalmente en el 「país superenvejecido」 como se define a nivel mundial, con una estructura de población similar a la de Japón, Corea del Sur, Singapur y algunos países europeos (Departamento de Estadística, 2018; Consejo Nacional de Desarrollo, 2019).
Con el fin de prevenir y tratar de manera efectiva las enfermedades crónicas de las poblaciones subsaludables y desarrollar sistemas de predicción de la gestión de la salud que tengan oportunidades y potenciales de mercado ilimitados, el autor tiene la intención de extender los logros de los proyectos individuales patrocinados por el Ministerio de Ciencia y Tecnología en los últimos años.
Por perfil de miembro de examen de salud completo de varios años, este proyecto utilizó múltiples algoritmos, como la regresión logística (LR); árboles de clasificación y regresión (CART); Modelado Lineal Jerárquico (HLM); Bosques aleatorios (RF); Máquinas de vectores de soporte (SVM); Aumento de gradiente extremo (xGBoost); Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) y múltiples herramientas de análisis para explorar las posibles variables comunes de peligro para la salud de la subpoblación de salud para establecer un sistema de gestión de salud de evaluación integral que pueda detectar enfermedades crónicas temprano, los resultados de la investigación se proporcionarán como referencia en relacionados campos.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Anticipado)
81108
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
-
-
Pan-Chiao Dist.
-
New Taipei City, Pan-Chiao Dist., Taiwán, 22061
- Oriental Institute of Technology / Far Eastern Memorial Hospital
-
-
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
- ADULTO
- MAYOR_ADULTO
- NIÑO
Acepta Voluntarios Saludables
No
Géneros elegibles para el estudio
Todos
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
En 2006-2017 del miembro de MJ Health Research Foundation, de la base de datos de control de salud anual desvinculada y anonimizada, alrededor de 71,108 personas; 2015-2020, Health2Sync proporciona [Sistema antiglucosa inteligente], el elemento biométrico y de comportamiento desvinculado y desidentificado de datos, alrededor de 10,000 personas.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Exámenes de salud continuos dos veces o más en los informes de salud de MJ.
- enfermedad renal cronica
- Síndrome metabólico
- O más, enfermedades crónicas comunes
Criterio de exclusión:
- Participantes que han recibido tratamiento clínico.
- Sujetos de otras enfermedades de investigación relacionadas
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
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Número de participantes con síndrome metabólico en eventos adversos relacionados con la enfermedad renal según la evaluación de la tasa de filtración glomerular estimada
Periodo de tiempo: 2 años
|
Información fisiológica de los participantes con eventos adversos relacionados con la enfermedad renal crónica evaluados en el síndrome metabólico, mediante el cambio longitudinal natural desde el inicio en la tasa de filtración glomerular estimada a los 2 años recientes en el examen de salud de los participantes.
|
2 años
|
Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
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)
3 de marzo de 2021
Finalización primaria (ANTICIPADO)
3 de julio de 2024
Finalización del estudio (ANTICIPADO)
31 de julio de 2024
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
21 de octubre de 2021
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
26 de enero de 2022
Publicado por primera vez (ACTUAL)
4 de febrero de 2022
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (ACTUAL)
10 de mayo de 2022
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
9 de mayo de 2022
Última verificación
1 de marzo de 2022
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 110027-E
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
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. .