- ICH GCP
- USA klinikai vizsgálatok nyilvántartása
- Klinikai vizsgálat NCT00046657
Longitudinal Study of Neighborhood Predictors of CVD
A tanulmány áttekintése
Állapot
Körülmények
Részletes leírás
BACKGROUND:
There are few comprehensive databases that allow for a longitudinal examination of how neighborhood-level factors may interact with individual characteristics to predict incident cases of cardiovascular disease (CVD) and all-cause mortality. This cross-institutional project joins investigators from Karolinska Institutet in Sweden and Stanford University, known for their expertise in immigrant health and social inequalities in CVD.
DESIGN NARRATIVE:
The study examines how neighborhood social characteristics (e.g., neighborhood socioeconomic status (SES), social disintegration, socioeconomic and ethnic segregation, social capital), physical environments (e.g., geocoded assets including goods and services contributing to health such as educational and recreational resources; barriers to health including pollution, industries, waste dumps, criminal activity, alcohol and fast food outlets) and individual factors (e.g., SES, cardiovascular disease {CVD} risk factors, country of birth and social networks) may interrelate to predict CVD [morbidity and mortality] and all-cause mortality. Data will be used from a newly created, comprehensive set of Swedish databases, MigMed and MigSALLS. MigMed (1990-2002) includes data for the entire Swedish population of 6 million women and men aged 25 and older, of whom 600,000 are first generation immigrants. Their addresses have been geocoded, yielding 9,677 neighborhoods, which will be reduced to a smaller number of defined units by cluster analyses. MigMed includes an annual assessment of individual-level sociodemographic and health indicators. Data will also be analyzed from MigSALLS (1988-2002), which includes more in-depth data from face-to-face interviews with a representative sample of approximately 18,000 women and men aged 25-74, of whom 2,000 are first generation immigrants. MigSALLS contains similar individual- and neighborhood-level factors as MigMed, as well as extensive information on factors that may mediate relationships between neighborhoods and CVD outcomes (e.g., CVD risk factors such as smoking, weight, physical activity, and blood pressure). Information from these two datasets will be matched to hospital and death records (300,000 deaths and 140,000 incidence cases of CVD expected between 1988-2002), thus creating one of the largest databases in the world involving men and women from diverse SES levels and countries of origin.
Tanulmány típusa
Részvételi kritériumok
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
Egészséges önkénteseket fogad
Tanulmányozható nemek
Leírás
Tanulási terv
Hogyan készül a tanulmány?
Együttműködők és nyomozók
Nyomozók
- Jan Sundquist, Karolinska Institutet
Tanulmányi rekorddátumok
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete
Elsődleges befejezés (Tényleges)
A tanulmány befejezése (Tényleges)
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Első közzététel (Becslés)
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Becslés)
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Utolsó ellenőrzés
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- 1190
- R01HL071084 (Az Egyesült Államok NIH támogatása/szerződése)
Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .