Koneoppiminen liikalihavuuden uudelleenluokitteluun
tiistai 23. kesäkuuta 2020 päivittänyt: Shen Qu, Shanghai 10th People's Hospital
Tietoihin perustuva klusterointi liikalihavuuden metaboliseen luokitukseen koneoppimisen avulla
Tämän tutkimuksen tavoitteena on käyttää tai kehittää laskennallisia mallinnustekniikoita liikalihavuuden tarkkaan uudelleenluokitteluun alaryhmiin.
Alaryhmien sisällä tutkitaan ja verrataan myös bariatrisen leikkauksen kliinisiä piirteitä, tartuntatautien riskejä sekä painonpudotusvaikutuksia.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Valmis
Ehdot
Interventio / Hoito
Opintotyyppi
Havainnollistava
Ilmoittautuminen (Todellinen)
2495
Yhteystiedot ja paikat
Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.
Opiskelupaikat
-
-
Shanghai
-
Shanghai, Shanghai, Kiina, 200072
- Shanghai Tenth People's Hospital
-
-
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
10 vuotta - 70 vuotta (Lapsi, Aikuinen, Vanhempi Aikuinen)
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Joo
Sukupuolet, jotka voivat opiskella
Kaikki
Näytteenottomenetelmä
Todennäköisyysnäyte
Tutkimusväestö
Ylipainoiset/lihavat potilaat.
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- Ylipainoiset/lihavat potilaat
- Normaalipainoiset potilaat kontrollina
Poissulkemiskriteerit:
- oli koskaan tehty bariatrisella leikkauksella ennen tutkimuksen ensimmäistä käyntiä;
- oli käyttänyt eksogeenistä insuliinia, glukoosiaineenvaihduntaan vaikuttavaa lääkettä tai tällä hetkellä virtsahappolääkkeitä;
- sinulla on diagnosoitu tyypin 1 diabetes, sekundaarinen diabetes, perinnöllinen sairaus tai vakava sairaus (esim. pahanlaatuinen kasvain, sydämen vajaatoiminta, maksan vajaatoiminta jne.);
- imetyksen aikana;
- ei ollut täydellisiä tietoja mallista;
- normaalipainoisten kontrollien osalta diabetesta tai hyperurikemiaa sairastavat potilaat suljettiin pois.
Opintosuunnitelma
Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
NW
normaali painonhallinta
|
|
|
MHO
metabolinen terve liikalihavuus
|
Laskennallisilla mallinnustekniikoilla liikalihavuus luokitellaan tarkasti neljään alaryhmään, useita muuttujia kliinisen kokemuksen ja mallinnuksen tulosten mukaan valitaan klusterianalyysiin.
|
|
LMO
hypometabolinen liikalihavuus
|
Laskennallisilla mallinnustekniikoilla liikalihavuus luokitellaan tarkasti neljään alaryhmään, useita muuttujia kliinisen kokemuksen ja mallinnuksen tulosten mukaan valitaan klusterianalyysiin.
|
|
HMO-U
hypermetabolinen liikalihavuus ja hyperurikemia
|
Laskennallisilla mallinnustekniikoilla liikalihavuus luokitellaan tarkasti neljään alaryhmään, useita muuttujia kliinisen kokemuksen ja mallinnuksen tulosten mukaan valitaan klusterianalyysiin.
|
|
HMO-I
hypermetabolinen liikalihavuus ja hyperinsulinemia
|
Laskennallisilla mallinnustekniikoilla liikalihavuus luokitellaan tarkasti neljään alaryhmään, useita muuttujia kliinisen kokemuksen ja mallinnuksen tulosten mukaan valitaan klusterianalyysiin.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Aikaikkuna |
|---|---|
|
Liikalihavien potilaiden metabolinen luokittelu koneoppimisen avulla
Aikaikkuna: perusviiva
|
perusviiva
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Aikaikkuna |
|---|---|
|
Metaboliset ominaisuudet eri alaryhmien potilailla
Aikaikkuna: perusviiva
|
perusviiva
|
|
Ei-tarttuvien sairauksien riskit eri alaryhmien potilailla
Aikaikkuna: perusviiva
|
perusviiva
|
|
Bariatrisen kirurgian vaikutus eri alaryhmiin kuuluvilla potilailla
Aikaikkuna: 1 vuosi bariatrisen leikkauksen jälkeen
|
1 vuosi bariatrisen leikkauksen jälkeen
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Tutkimusta koskevien tietojen syöttämisestä vastaava henkilö toimittaa nämä julkaisut vapaaehtoisesti. Nämä voivat koskea mitä tahansa tutkimukseen liittyvää.
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 (Todellinen)
Sunnuntai 1. maaliskuuta 2020
Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)
Torstai 30. huhtikuuta 2020
Opintojen valmistuminen (Todellinen)
Lauantai 20. kesäkuuta 2020
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Perjantai 21. helmikuuta 2020
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Perjantai 21. helmikuuta 2020
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tiistai 25. helmikuuta 2020
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Torstai 25. kesäkuuta 2020
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Tiistai 23. kesäkuuta 2020
Viimeksi vahvistettu
Maanantai 1. kesäkuuta 2020
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- Obesity Reclassification
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
EI
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Ei
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Ei
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 .