Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Alusta lääketieteellisen tiedon poimimiseen epätäydellisistä tiedoista

perjantai 25. lokakuuta 2013 päivittänyt: National Taiwan University Hospital
Jotta tutkimus sujuisi sujuvasti, tarvitaan tiedon talteenottoprosessia kliinisen tekstin tietojen kääntämiseksi käytettävissä olevaan muotoon analysointia ja tilastointia varten. Lääketieteellisessä tutkimuksessa puuttuvien tietojen ongelma ilmenee usein. On tärkeää kehittää menetelmää paremmalla imputointisuorituskyvyllä stabiilisuudessa ja tarkkuudessa. Tämän projektin tarkoituksena on tarjota tiedon integrointi- ja poimintamenetelmät strukturoitujen ja strukturoimattomien tietolähteiden käsittelyyn tehokkaammin, tarjota validointijärjestelmä tiedonpoimintamoduulien tuottamien poimittujen tulosten tietojen tarkastelun helpottamiseksi, laadun parantamiseksi. kliinisen tiedon vertaamalla eri tietolähteistä saatuja tietoja ja korjaamalla tietovirheitä ja epäjohdonmukaisuuksia, käsitellä kliinisiä tietoja aikasarjojen ja epätäydellisyyden ominaisuuksilla, lisätä tietoanalyysin tarkkuutta ja parantaa terveydenhuollon laatua parantamalla täydellisyyttä ja oikeellisuutta kliinisten tietojen joustavuuden tarjoamiseksi alustassa. Hankkeessa sairausaihe keskittyy maksasyövän potilaiden kliiniseen aineistoon ja toivomme, että hankkeiden menetelmiä voidaan jatkossa laajentaa myös muihin sairauksiin korvaamalla näitä tietomalleja.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Tuntematon

Yksityiskohtainen kuvaus

Elektronisten sairauskertomusjärjestelmien (EMR) yleistymisen vuoksi EMR:n tietojen käyttö on entistä helpompaa. Kaiken kliinisen tiedon analysoinnissa on kuitenkin edelleen vaikeuksia, koska kerrontamuotoa käyttävien tietueiden määrä on suuri. Jotta tutkimus sujuisi sujuvasti, tarvitaan tiedon talteenottoprosessia kliinisen tekstin tietojen kääntämiseksi käytettävissä olevaan muotoon analysointia ja tilastointia varten. Lääketieteellisessä tutkimuksessa puuttuvien tietojen ongelma ilmenee usein. On tärkeää kehittää menetelmää paremmalla imputointisuorituskyvyllä stabiilisuudessa ja tarkkuudessa. Tämän projektin tarkoituksena on tarjota tiedon integrointi- ja poimintamenetelmät strukturoitujen ja strukturoimattomien tietolähteiden käsittelyyn tehokkaammin, tarjota validointijärjestelmä tiedonpoimintamoduulien tuottamien poimittujen tulosten tietojen tarkastelun helpottamiseksi, laadun parantamiseksi. kliinisen tiedon vertaamalla eri tietolähteistä saatuja tietoja ja korjaamalla tietovirheitä ja epäjohdonmukaisuuksia, käsitellä kliinisiä tietoja aikasarjojen ja epätäydellisyyden ominaisuuksilla, lisätä tietoanalyysin tarkkuutta ja parantaa terveydenhuollon laatua parantamalla täydellisyyttä ja oikeellisuutta kliinisten tietojen joustavuuden tarjoamiseksi alustassa. Hankkeessa sairausaihe keskittyy maksasyövän potilaiden kliiniseen aineistoon ja toivomme, että hankkeiden menetelmiä voidaan jatkossa laajentaa myös muihin sairauksiin korvaamalla näitä tietomalleja.

Opintotyyppi

Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Odotettu)

10000

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskelupaikat

      • Taipei, Taiwan
        • Rekrytointi
        • National Taiwan University Hospital
        • Ottaa yhteyttä:

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

  • Lapsi
  • Aikuinen
  • Vanhempi Aikuinen

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Ei

Sukupuolet, jotka voivat opiskella

Kaikki

Näytteenottomenetelmä

Ei-todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

Potilaat, joilla on maksasyöpä

Kuvaus

Potilaat, joilla on maksasyöpä

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

  • Aikanäkymät: Takautuva

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Potilaiden lukumäärä, jotka tunnistetaan oikein toistumisen ennustusmallilla
Aikaikkuna: 3 vuotta
Toistumisen ennustemalli on kehitetty käyttämällä epätäydellistä tietosarjaa. Tätä mallia käytetään maksasyövän spesifistä hoitoa saaneen potilaan uusiutumisen ennustamiseen. Ensisijaisena tulosmittana pidetään niiden potilaiden lukumäärää, jotka on tunnistettu oikein uusiutumisen ennustusmallilla.
3 vuotta

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Yhteistyökumppanit

Tutkijat

  • Päätutkija: Feipei Lai, National Taiwan University

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus

Perjantai 1. maaliskuuta 2013

Ensisijainen valmistuminen (Odotettu)

Tiistai 1. maaliskuuta 2016

Opintojen valmistuminen (Odotettu)

Tiistai 1. maaliskuuta 2016

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Tiistai 5. maaliskuuta 2013

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Torstai 14. maaliskuuta 2013

Ensimmäinen Lähetetty (Arvio)

Tiistai 19. maaliskuuta 2013

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Arvio)

Maanantai 28. lokakuuta 2013

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Perjantai 25. lokakuuta 2013

Viimeksi vahvistettu

Tiistai 1. lokakuuta 2013

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .

Tilaa