Epigenética y prevención de NCD en Kazajstán: enfoques personalizados y predicción de edad biológica
8 de julio de 2025 actualizado por: Ildar Fakhradiyev, Asfendiyarov Kazakh National Medical University
Epigenética y prevención de enfermedades no transmisibles en Kazajstán: un enfoque personalizado y predicción de edad biológica (2024-2026)
Este estudio tiene como objetivo mejorar la atención personalizada y preventiva para enfermedades no transmisibles (ENT) en Kazajstán examinando los factores epigenéticos, la predicción de la edad biológica y la función reproductiva utilizando el aprendizaje automático y el desarrollo de recomendaciones de mejora de la salud.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
6720
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: Ildar Fakhradiyev, Ph.D
- Número de teléfono: +7 (727) 338 7090
- Correo electrónico: fakhradiyev.i@kaznmu.kz
Ubicaciones de estudio
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Almaty, Kazajstán, 050000
- Reclutamiento
- Asfendiyarov Kazakh National Medical University
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Contacto:
- Ildar Fakhradiyev, PhD
- Número de teléfono: +7 (727) 338 7090
- Correo electrónico: fakhradiyev.i@kaznmu.kz
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Investigador principal:
- Ildar Fakhradiyev, PhD
-
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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
Sí
Método de muestreo
Muestra de probabilidad
Población de estudio
La población de estudio consta de 6.720 voluntarios adultos de 18 a 69 años, residiendo en 17 regiones de Kazajstán. Los participantes se estratifican por edad y género para garantizar una representación equilibrada dentro de los siguientes grupos de edad:
- 18-29 años
- 30-44 años
- 45-59 años
- 60-69 años Cada grupo de edad incluye una proporción igual de hombres y mujeres, asegurando el equilibrio de género. La selección sigue un diseño de muestreo de clúster de varias etapas, que incorpora varios orígenes socioeconómicos y estados de salud para mejorar la generalización de los hallazgos.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Adultos de 18 a 69 años.
- Residentes de 17 regiones de Kazajstán.
- Disposición para participar y proporcionar consentimiento informado.
Criterios de exclusión:
- Edad de menos de 18 años o más de 69 años.
- No proporcionar consentimiento informado o participación incompleta en los procedimientos de recopilación de datos.
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 |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
El estudio incluye 1 cohorte dividida en 4 subgrupos de edad.
El estudio sigue un diseño de muestreo de clúster de varias etapas con estratificación de edad y género. Se han identificado un total de 1 cohortes, divididas en 4 subgrupos de edad:
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Investigación de la longitud de los telómeros (TL) y el análisis del nivel de metilación de ADN
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Precisión del modelo de aprendizaje automático para predecir la edad biológica
Periodo de tiempo: Dentro de los 10 meses desde el inicio de la recopilación de datos
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Evaluación del rendimiento del modelo (basado en la longitud de los telómeros y la metilación del ADN) utilizando el error absoluto medio (MAE), el error medio cuadrado (MSE) y R².
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Dentro de los 10 meses desde el inicio de la recopilación de datos
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Precisión del modelo de predicción de la función reproductiva
Periodo de tiempo: Dentro de los 10 meses desde el inicio de la recopilación de datos
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Desarrollo y validación del modelo de aprendizaje automático para predecir la función reproductiva utilizando biomarcadores.
Rendimiento del modelo evaluado a través de MAE, MSE y R².
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Dentro de los 10 meses desde el inicio de la recopilación de datos
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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)
3 de marzo de 2025
Finalización primaria (Estimado)
1 de enero de 2026
Finalización del estudio (Estimado)
31 de diciembre de 2026
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
31 de marzo de 2025
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
23 de abril de 2025
Publicado por primera vez (Actual)
1 de mayo de 2025
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
11 de julio de 2025
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
8 de julio de 2025
Última verificación
1 de abril de 2025
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
- Enfermedades urogenitales
- Procesos Patológicos
- Trastornos Nutricionales
- Enfermedades urogenitales masculinas
- Enfermedades urológicas
- Enfermedades urogenitales femeninas
- Enfermedades urogenitales femeninas y complicaciones del embarazo
- Enfermedad crónica
- Atributos de la enfermedad
- Sobrenutrición
- Peso corporal
- Insuficiencia renal
- Exceso de peso
- Obesidad
- Enfermedades cardiovasculares
- Enfermedades de las vías respiratorias
- Enfermedades Renales
- Insuficiencia Renal Crónica
- Trastornos de la respiración
Otros números de identificación del estudio
- BR27304987
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
INDECISO
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
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
No
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