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Minería de Datos de Salud Poblacional Subsalud-Enfermedad Basada en la Teoría de Sistemas Dinámicos

24 de enero de 2026 actualizado por: Lv, Han, Beijing Friendship Hospital
Este estudio tiene como objetivo explorar los patrones de evolución dinámica de los estados de salud, sub-salud y enfermedad de la población mediante la teoría de sistemas dinámicos y métodos de minería de datos masivos, proporcionando evidencia científica para la prevención personalizada y la gestión de la salud.

Descripción general del estudio

Estado

Activo, no reclutando

Condiciones

Intervención / Tratamiento

Descripción detallada

Los objetivos específicos incluyen: (1) Identificar estados individuales de salud, sub-salud y enfermedad mediante técnicas de modelado de sistemas no supervisado, mientras se investigan sus vías de transformación mutua. (2) Identificar indicadores clave que determinan las transiciones de estado, aclarando sus mecanismos e interacciones. (3) Desarrollar modelos de sistemas dinámicos para simular trayectorias de transición de estado bajo influencias multivariadas, prediciendo probabilidades individuales de progresión de salud a sub-salud o enfermedad. (4) Crear herramientas de predicción de salud interpretables basadas en resultados de modelado para apoyar intervenciones de precisión. El objetivo final es establecer un sistema de modelado de estados de salud científicamente validado pero implementable, ofreciendo herramientas cuantificables para la intervención temprana y la gestión personalizada de la salud para reducir la incidencia de enfermedades crónicas y las cargas sanitarias.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

380000

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

  • Porcelana
    • Beijing Municipality
      • Beijing, Beijing Municipality, Porcelana, 100050
        • Beijing Friendship Hospital, Capital Medical University

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

Sí

Método de muestreo

Muestra de probabilidad

Población de estudio

Base de Datos de Ciencia de Datos de Salud del Hospital de la Amistad de Pekín

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Los participantes deben haber completado al menos dos exámenes físicos consecutivos en el Centro de Exámenes Físicos del Hospital de la Amistad de Beijing, Universidad Médica de la Capital, entre junio de 2007 y agosto de 2025, con un intervalo mínimo de 6 meses entre registros adyacentes.
  • Los registros de datos deben ser relativamente completos, con tasas de ausencia para variables clave de investigación (por ejemplo, indicadores bioquímicos principales, información demográfica y elementos esenciales del cuestionario) ≤30%.
  • Los participantes no deben tener antecedentes previos de enfermedades orgánicas graves antes de su primera inclusión en el estudio (según consta en los registros médicos, principalmente incluyendo: tumores malignos (no curables/en etapa terminal), insuficiencia cardíaca grave (NYHA Clase III-IV), enfermedad renal terminal (ERC Etapa 5), cirrosis descompensada o deterioro funcional significativo causado por secuelas de enfermedad cerebrovascular grave).

Criterios de exclusión:

- Individuos con una grave falta de datos básicos (como identificación única, información demográfica clave e indicadores principales de detección) o que no puedan ser anonimizados de manera efectiva.

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
Base de Datos de Ciencia de Datos de Salud del Hospital de la Amistad de Pekín
  1. Los participantes deben haber completado al menos dos exámenes físicos consecutivos en el Centro de Exámenes Físicos del Hospital de la Amistad de Beijing, Universidad Médica Capital, entre junio de 2007 y agosto de 2025, con un intervalo mínimo de 6 meses entre registros adyacentes.
  2. Los registros de datos deben estar relativamente completos, con tasas de ausencia para variables clave de investigación (por ejemplo, indicadores bioquímicos centrales, información demográfica y elementos esenciales del cuestionario) ≤30%.
  3. Los participantes no deben tener antecedentes previos de enfermedades orgánicas graves antes de su primera inclusión en el estudio (según consta en los registros médicos, principalmente incluyendo: tumores malignos (incurables/en etapa terminal), insuficiencia cardíaca grave (NYHA Clase III-IV), enfermedad renal terminal (ERC Etapa 5), cirrosis descompensada o deterioro funcional significativo causado por secuelas de enfermedad cerebrovascular grave).
Otro: No se aplicará ninguna intervención.
Este es un estudio observacional.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Precisión Discriminativa para el Siguiente Diagnóstico
Periodo de tiempo: Evalúe en un conjunto de datos de validación interno. Este conjunto de datos contiene datos históricos individuales hasta el 1 de enero de 2018, en base a los cuales el modelo predice el próximo evento diagnóstico que ocurrirá inmediatamente. Calcule el AUC para enfermedades con más de 1000 códigos CIE-10
Área Bajo la Curva de Característica Operativa del Receptor Estratificada por Edad y Sexo, AUC
Evalúe en un conjunto de datos de validación interno. Este conjunto de datos contiene datos históricos individuales hasta el 1 de enero de 2018, en base a los cuales el modelo predice el próximo evento diagnóstico que ocurrirá inmediatamente. Calcule el AUC para enfermedades con más de 1000 códigos CIE-10
Precisión Predictiva a Largo Plazo
Periodo de tiempo: Evalúe los valores del AUC de la ocurrencia de la enfermedad en el 1.er, 2.º, 3.er, 5.º y 10.º año después de la predicción en el conjunto de datos de validación interna.
AUC estratificado por edad y género, evaluando el riesgo de aparición de la enfermedad dentro de intervalos de tiempo específicos (1 año, 2 años,..., 10 años) después de la predicción. Este indicador mide la disminución de la capacidad predictiva de un modelo a lo largo del tiempo.
Evalúe los valores del AUC de la ocurrencia de la enfermedad en el 1.er, 2.º, 3.er, 5.º y 10.º año después de la predicción en el conjunto de datos de validación interna.
Precisión Predictiva a Nivel de Trayectoria
Periodo de tiempo: En el subconjunto de validación, evalúe la precisión de las predicciones de eventos de enfermedad para cada año desde el punto de inicio de la simulación (60 años de edad) hasta los siguientes 1 a 20 años.
La proporción de eventos de enfermedad predichos correctamente. En cada año futuro simulado, compare los eventos de enfermedad generados con los eventos de enfermedad reales que ocurren en los individuos, y calcule la tasa de éxito (%) de la coincidencia.
En el subconjunto de validación, evalúe la precisión de las predicciones de eventos de enfermedad para cada año desde el punto de inicio de la simulación (60 años de edad) hasta los siguientes 1 a 20 años.

Colaboradores e Investigadores

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

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Beijing Friendship Hospital

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 septiembre de 2025

Finalización primaria (Estimado)

31 de agosto de 2028

Finalización del estudio (Estimado)

31 de agosto de 2030

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

9 de diciembre de 2025

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

24 de enero de 2026

Publicado por primera vez (Actual)

29 de enero de 2026

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

29 de enero de 2026

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

24 de enero de 2026

Última verificación

1 de enero de 2026

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • 202511

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

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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