Développement d'un nomogramme prédictif pour l'insuffisance ovarienne primaire
9 avril 2018 mis à jour par: Guangzhou University of Traditional Chinese Medicine
Le but de cette recherche est de développer un nomogramme prédictif de l'insuffisance ovarienne primaire.
Aperçu de l'étude
Statut
Inconnue
Les conditions
Description détaillée
De nombreuses recherches montrent que l'étiologie de l'insuffisance ovarienne primaire (POI) est liée au gène, à l'immunisation, à l'iatrogène, aux facteurs d'infection et aux facteurs sociaux, etc. En fait, environ 70 à 90 % des POI n'ont pas de cause précise, de sorte que de nombreux patients ne savent pas ce qui se passera lorsqu'ils seront en phase occulte de POI. Dans cette recherche, les chercheurs étudieront tous les facteurs possibles chez les patients POI et les femmes normales et sélectionneront le facteur de risque précieux en l'intégrant par une méthode statistique pour établir le modèle prédictif raisonnable.
Cette étude se compose de deux étapes. La première étape est l'établissement du modèle, la deuxième étape est le certificat et l'évaluation du modèle.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Anticipé)
260
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Lieux d'étude
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Guangdong
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GuangZhou, Guangdong, Chine, 510000
- Guangdong provicial hospital of Chinese Medicine
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Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
18 ans à 42 ans (ADULTE)
Accepte les volontaires sains
Oui
Sexes éligibles pour l'étude
Femelle
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
La population de l'étude sera recrutée à partir de la clinique du département de gynécologie de l'hôpital provincial de médecine chinoise du GuangDong et de la publicité sur le Web d'avril 2016 à décembre 2018.
La description
Critère d'intégration:
- Age18--42
- Dernière menstruation spontanée définie
- Consentement éclairé pour participer à cette recherche et pouvoir répondre fidèlement aux questionnaires.
Critère d'exclusion:
- La dysgénésie gonadique congénitale et les maladies non organiques entraînent des troubles menstruels.
- Maladies endocriniennes telles que le syndrome des ovaires polykystiques, l'hyperprolactinémie, les saignements utérins anormaux, les troubles menstruels à faible taux de gonadotrophines et l'hyperthyroïdie
- Toxicité reproductive des médicaments utilisés
- Libération de médicaments chimiothérapeutiques
- Accepter les médicaments aux hormones sexuelles au cours des 3 derniers mois
- Femmes enceintes et allaitantes
- Avec de graves maladies cardiaques, hépatiques, rénales et autres
- Avec des troubles psychiatriques graves
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
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Groupe d'insuffisance ovarienne primaire
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Le groupe normal
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Dessinez le normogramme de l'insuffisance ovarienne primaire
Délai: 1 ans
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Une enquête rétrospective sur les populations de critères d'inclusion par le biais d'une analyse de régression multivariée des risques proportionnels de Cox des facteurs de risque indépendants peut entrer dans le modèle prédictif à l'aide du logiciel R basé sur les variables liées au coefficient de régression pour dessiner le nomogramme correspondant (nomogramme) .
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1 ans
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Vérifier et évaluer l'évaluation du normogramme de l'insuffisance ovarienne primaire
Délai: 2 années
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en utilisant le nomogramme de la méthode bootstrap pour la vérification interne afin de réduire le biais de surajustement, l'évaluation du modèle pour prédire le risque de conformité à la ménopause prématurée.
Dans les données de la population d'étude, sélectionnez les cas postménopausiques, l'utilisation de la prédiction du modèle d'évaluation initiale du modèle d'analyse de survie ; sélectionnez Pas de ménopause un facteur de risque indépendant pour la population a été suivi L'hormone ovarienne anti-mullérienne (AMH) a diminué l'étendue de la ménopause L'âge en tant que prédiction de courbe standard, l'évaluation de la précision prédictive du modèle de nomogramme et la valeur clinique de la ménopause prématurée, et enfin fournir le premier chinois les gens ont les caractéristiques physiques du modèle de prédiction de la ménopause prématurée
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2 années
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude
1 octobre 2016
Achèvement primaire (ANTICIPÉ)
1 mai 2018
Achèvement de l'étude (ANTICIPÉ)
1 juillet 2018
Dates d'inscription aux études
Première soumission
19 mars 2016
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
8 juin 2016
Première publication (ESTIMATION)
9 juin 2016
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (RÉEL)
10 avril 2018
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
9 avril 2018
Dernière vérification
1 juin 2016
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 2014KT1165
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
INDÉCIS
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .
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