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Utilisation de données numériques pour prédire la coronaropathie

4 janvier 2024 mis à jour par: University of Pennsylvania

Utilisation des données numériques pour prédire la santé cardiovasculaire et l'utilisation des soins de santé

Ce projet vise à identifier et caractériser des caractéristiques dérivées de données numériques (ex. médias sociaux, recherche en ligne, médias mobiles) qui sont associés à la maladie coronarienne (CHD) et aux facteurs de risque connexes, et développer des modèles qui utilisent des données numériques et des modèles prédictifs conventionnels pour prédire le risque de maladie coronarienne et l'utilisation des soins de santé.

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

Les maladies cardiovasculaires sont la principale cause de décès aux États-Unis. Bien que les approches de prévention secondaire aient amélioré la longévité des patients, les facteurs de risque et les comportements néfastes pour la santé (par exemple, l'inactivité physique, le tabagisme) sont très répandus et, dans la plupart des séries contemporaines, moins de 1 % des adultes répondent à tous les facteurs d'une santé CV idéale. La logistique et les aspects pratiques de l'atteinte de l'objectif d'une santé CV idéale n'ont pas été clairement élucidés. Les directives de pratique recommandent d'utiliser le score de risque de Framingham (FRS) ou d'autres outils de prédiction du risque pour classer le risque de maladie CV des patients. Ces modèles sont toutefois imprécis et l'on se concentre de plus en plus sur l'identification de marqueurs qui fournissent de meilleures mesures du risque. Alors que les plateformes numériques sont de plus en plus utilisées pour documenter les comportements liés au mode de vie et à la santé, les données provenant de sources numériques peuvent ouvrir une fenêtre sur les manifestations de nouveaux facteurs de risque et potentiellement une meilleure caractérisation des facteurs de risque existants. Bien qu'il semble un cliché de mentionner l'impact profond des données numériques sur la vie quotidienne, il y a en effet une grande substance dans les opportunités que ces nouveaux médias offrent pour comprendre les déterminants comportementaux, sociaux et environnementaux de la santé. Ce projet vise à identifier et caractériser des caractéristiques dérivées de données numériques (ex. médias sociaux, recherche en ligne, médias mobiles) qui sont associés à la maladie coronarienne (CHD) et aux facteurs de risque connexes, et développer des modèles qui utilisent des données numériques et des modèles prédictifs conventionnels pour prédire le risque de maladie coronarienne et l'utilisation des soins de santé.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

1000

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

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

30 ans à 74 ans (Adulte, Adulte plus âgé)

Accepte les volontaires sains

Oui

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Nous identifierons les patients âgés de 30 à 74 ans avec et sans coronaropathie (CIM 9 : 414.0, CIM 10 : I63, I20-I25)

La description

Critère d'intégration:

  • 30 - 74 ans
  • Disposé à signer un consentement éclairé
  • Principalement anglophone (pour l'analyse linguistique)
  • Possède un compte sur l'une des plateformes de données numériques suivantes (Facebook, Instagram, Twitter Reddit, Google (gmail), ou smartphone ou appareil portable tel qu'Apple Health, Fitbit, Samsung Health, MapMyFitness ou Garmin) et disposé à partager des données
  • Si a un compte de médias sociaux, Instagram ou Facebook, prêt à partager des données historiques et prospectives (60 jours) Si a un compte Google (gmail), prêt à télécharger et partager le fichier zip google takeout
  • Si vous avez un smartphone ou un appareil portable, prêt à partager les données de pas
  • Disposé à partager l'accès aux dossiers médicaux
  • Disposé à partager des informations sur l'assurance maladie

Critère d'exclusion:

  • Le patient ne répond pas aux critères d'inclusion d'âge ci-dessus
  • N'utilise pas et ne publie pas sur les sources de données numériques que nous étudions ou ne voulons pas donner de données
  • Le patient est en détresse grave, par ex. détresse respiratoire, physique ou émotionnelle
  • Le patient est en état d'ébriété, inconscient ou incapable de répondre de manière appropriée aux questions

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

  • Modèles d'observation: Cas-témoins
  • Perspectives temporelles: Transversale

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
Cas
Patients âgés de 30 à 74 ans avec et sans coronaropathie (IICD 10 : 163, I20-I25) au cours des 5 dernières années.
Autre: Enquête
Les participants intéressés peuvent remplir le formulaire de consentement éclairé en ligne. Après consentement éclairé, le participant sera invité à partager les types de données numériques qu'il utilise (Facebook, Instagram, Twitter, recherche Google, données de pas), puis les participants répondront à une enquête transversale.
Contrôle
Patients âgés de 30 à 74 ans ayant des antécédents non cardiovasculaires
Autre: Enquête
Les participants intéressés peuvent remplir le formulaire de consentement éclairé en ligne. Après consentement éclairé, le participant sera invité à partager les types de données numériques qu'il utilise (Facebook, Instagram, Twitter, recherche Google, données de pas), puis les participants répondront à une enquête transversale.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Sujets d'attribution de Dirichlet latents - sujets / thèmes discutés entre patients avec et sans maladie cardiaque
Délai: Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 3 ans
Le résultat principal est les sujets et les caractéristiques (dérivés à l'aide de la méthode Latent Dirichlet Allocation [LDA] pour regrouper les données linguistiques).
Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 3 ans

Autres mesures de résultats

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Evénement CHD
Délai: Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 3 ans

Fiabilité dans la prédiction de l'événement lié à la coronaropathie chez le patient, telle que mesurée par le score de risque de Framingham.

Le score de risque de Framingham (FRS) est un moyen validé de prédire le risque de maladie cardiovasculaire (MCV). Les variables d'entrée comprennent l'âge, le tabagisme, le cholestérol total, le cholestérol HDL, la mesure de la tension artérielle systolique et le traitement de l'hypertension. Les valeurs en points sont calculées en fonction de chacun de ces risques. Un score de risque sur 10 ans peut être dérivé sous forme de pourcentage. Les scores de risque vont de 0 à 20 %.

Risque faible : moins de 10 % de risque que vous développiez une crise cardiaque ou décédiez d'une maladie coronarienne au cours des 10 prochaines années.

Risque intermédiaire : Un risque de 10 à 20 % de développer une crise cardiaque ou de mourir d'une maladie coronarienne au cours des 10 prochaines années.

Risque élevé : un risque supérieur à 20 % que vous développiez une crise cardiaque ou décédiez d'une maladie coronarienne au cours des 10 prochaines années.
Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 3 ans
Utilisation des soins de santé
Délai: Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 3 ans
Prévision du coût de l'utilisation des soins de santé entre les sujets cardiaques et non cardiaques, mesurée par les données sur les réclamations d'assurance
Jusqu'à la fin des études, une moyenne de 3 ans

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

University of Pennsylvania

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 (Réel)

25 septembre 2020

Achèvement primaire (Estimé)

30 mai 2024

Achèvement de l'étude (Estimé)

1 juin 2024

Dates d'inscription aux études

Première soumission

28 septembre 2020

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

28 septembre 2020

Première publication (Réel)

5 octobre 2020

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

5 janvier 2024

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

4 janvier 2024

Dernière vérification

1 janvier 2024

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • 833699

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

INDÉCIS

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

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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