Modelo de predicción de riesgo de exacerbación del fenotipo en pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica
27 de diciembre de 2023 actualizado por: Li An
Un modelo de predicción de riesgos para el fenotipo de exacerbación aguda frecuente en pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica grave
Está previsto realizar este estudio en base a la cohorte de pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica grave en nuestro hospital.
Con base en la microbiota intestinal, se utilizó un bosque aleatorio para buscar posibles biomarcadores de diagnóstico en pacientes con exacerbaciones agudas frecuentes y controles con exacerbaciones agudas no frecuentes; Construya un modelo de predicción del riesgo de exacerbaciones agudas frecuentes utilizando modelos de bosques aleatorios, máquinas de vectores de soporte y redes neuronales de BP.
El desarrollo de este estudio proporcionará referencias valiosas para la clasificación clínica y la evaluación del pronóstico de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) y mejorará el nivel de salud de los pacientes con EPOC mediante la búsqueda de objetivos tratables.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
365
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.
Estudio Contacto
- Nombre: Li An
- Número de teléfono: CHN+13681133265
- Correo electrónico: bjzy818@sina.com
Ubicaciones de estudio
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Beijing
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Beijing, Beijing, Porcelana, 100000
- Reclutamiento
- Beijing Chaoyang Hospital Affiliated to Capital Medical University
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Contacto:
- Li An, doctorate
- Número de teléfono: CHN+13681133265
- Correo electrónico: bjzy818@sina.com
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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
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
N/A
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Un paciente con enfermedad pulmonar obstructiva crónica grave que visitó el Departamento de Medicina Respiratoria y de Cuidados Críticos del Hospital Chaoyang de Beijing de la Universidad Médica Capital desde enero de 2023.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Pacientes que cumplen con los criterios de diagnóstico de EPOC de la iniciativa global para enfermedades pulmonares obstructivas crónicas (GOLD 2022) y clasificación GOLD Ⅲ - Ⅳ (FEV1/FVC <70 %, FEV1 % valor previsto ≤ 50 % después de bronquiectasias)
- Edad>40 años
- EPOC estable durante más de 4 semanas
- La bronquiectasia de acción corta no se usó dentro de las 24 horas anteriores a este experimento, la bronquiectasia de acción prolongada no se usó dentro de las 48 horas y no se usaron glucocorticoides en todo el cuerpo durante el último mes.
- Formulario de consentimiento informado y firmado por el paciente.
Criterio de exclusión:
- Asma, tuberculosis pulmonar activa, neumonía intersticial y bronquiectasias graves.
- Complicado con enfermedades graves (infección aguda, diabetes, accidente cerebrovascular, enfermedad cardíaca, disfunción hepática y renal, cáncer o enfermedad autoinmune)
- Historia de diarrea crónica o estreñimiento.
- Historia de la cirugía gastrointestinal
- Usar probióticos o antibióticos en las últimas 4 semanas
- Sin antecedentes de uso de hormonas orales o medicina tradicional china en los últimos tres meses.
- Embarazo o lactancia
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 |
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Exacerbaciones frecuentes de la EPOC
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Exacerbaciones no frecuentes de la EPOC
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Evaluar el rendimiento predictivo del modelo de predicción del riesgo de convulsiones frecuentes de EPOC según el área bajo la curva ROC.
Periodo de tiempo: Un año
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Según el Área bajo la curva (AUC) de la República de China, el más grande tiene el mejor rendimiento predictivo.
Cuando AUC>0,5, cuanto más cerca esté de 1, mejor será el rendimiento predictivo del modelo.
Cuando AUC = 0,5, indica un ajuste deficiente del modelo y ningún valor predictivo potencial.
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Un año
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
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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)
1 de mayo de 2023
Finalización primaria (Estimado)
1 de diciembre de 2027
Finalización del estudio (Estimado)
1 de diciembre de 2027
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
27 de diciembre de 2023
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
27 de diciembre de 2023
Publicado por primera vez (Actual)
10 de enero de 2024
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
10 de enero de 2024
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
27 de diciembre de 2023
Última verificación
1 de diciembre de 2023
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- al123456
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. .