A populáció egészség-alegészség-betegség adatbányászata dinamikus rendszerelmélet alapján
2026. január 24. frissítette: Lv, Han, Beijing Friendship Hospital
A populációs egészség–szubegészség–betegség adatbányászata a dinamikus rendszerelmélet alapján
Ez a tanulmány a dinamikus rendszerelmélet és a nagy adatbányászati módszerek segítségével kívánja feltárni a lakosság egészségi, szubegészségi és betegségi állapotainak dinamikus fejlődési mintáit, tudományos bizonyítékot szolgáltatva az egyéni megelőzés és egészségmenedzsment számára.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Aktív, nem toborzó
Körülmények
Beavatkozás / kezelés
Részletes leírás
A specifikus célkitűzések a következők: (1) Az egyéni egészségi, szub-egészségi és betegségi állapotok azonosítása felügyelet nélküli rendszermodellezési technikák alkalmazásával, miközben kölcsönös átalakulási útvonalaikat vizsgálják.
(2) Az állapotátmeneteket meghatározó kulcsfontosságú mutatók azonosítása, mechanizmusaik és kölcsönhatásaik tisztázása.
(3) Dinamikus rendszermodellek kifejlesztése az állapotátmeneti pályák szimulálására többváltozós hatások mellett, előre jelezve az egyén egészségtől a szub-egészségig vagy betegségig való előrehaladásának valószínűségeit.
(4) Értelmezhető egészség-előrejelzési eszközök létrehozása a modellezési eredmények alapján a precíziós beavatkozások támogatására.
A végső cél egy tudományosan validált, mégis megvalósítható egészségi állapot modellező rendszer létrehozása, amely kvantifikálható eszközöket kínál a korai beavatkozáshoz és személyre szabott egészségmenedzsmenthez a krónikus betegségek előfordulásának és az egészségügyi terhek csökkentése érdekében.
Tanulmány típusa
Megfigyelő
Beiratkozás (Becsült)
380000
Kapcsolatok és helyek
Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.
Tanulmányi helyek
-
-
Beijing Municipality
-
Beijing, Beijing Municipality, Kína, 100050
- Beijing Friendship hospital, Capital Medical University
-
-
Részvételi kritériumok
A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
- Gyermek
- Felnőtt
- Idősebb felnőtt
Egészséges önkénteseket fogad
Igen
Mintavételi módszer
Valószínűségi minta
Tanulmányi populáció
A Pekingi Barátság Kórház Egészségügyi Adattudományi Adatbázisa
Leírás
Bevonási kritériumok:
- A résztvevőknek legalább két egymást követő fizikai vizsgálaton kell részt venniük a Pekingi Barátság Kórház Fizikai Vizsgálati Központjában, a Fővárosi Orvostudományi Egyetemen, 2007 júniusa és 2025 augusztusa között, legalább 6 hónapos minimális időközzel a szomszédos feljegyzések között.
- Az adatfeljegyzések viszonylag teljesek legyenek, a kulcsfontosságú kutatási változók (pl. alapvető biokémiai mutatók, demográfiai információk és lényeges kérdőívpontok) hiányzási aránya ≤30%.
- A résztvevőknek nem lehet súlyos szervi betegségekre vonatkozó előzményük az első tanulmányba való bevonásuk előtt (ahogy az orvosi feljegyzésekben dokumentálva van, főként ide tartoznak: rosszindulatú daganatok (nem gyógyítható/végső stádiumú), súlyos szívelégtelenség (NYHA III-IV osztály), végső stádiumú vesebetegség (CKD 5. stádium), dekompenzált májcirrózis vagy jelentős funkcionális károsodás, amelyet súlyos cerebrovaszkuláris betegség szövődményei okoznak).
Kizárási kritériumok:
- Olyan egyének, akiknél súlyos hiány van az alapvető adatokban (mint például egyedi azonosítás, kulcsfontosságú demográfiai információk és a felmérés alapvető mutatói), vagy akik nem anonimizálhatók hatékonyan.
Tanulási terv
Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
Kohorszok és beavatkozások
Csoport / Kohorsz |
Beavatkozás / kezelés |
|---|---|
|
A Pekingi Barátság Kórház Egészségügyi Adattudományi Adatbázisa
|
Ez egy megfigyeléses tanulmány.
|
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
A következő diagnózis diszkriminatív pontossága
Időkeret: Értékelés egy belső validációs adathalmazon. Ez az adathalmaz 2018. január 1-jéig terjedő egyéni történeti adatokat tartalmaz, amelyek alapján a modell megjósolja a következő, azonnal bekövetkező diagnosztikai eseményt. Számítsa ki az AUC-t azokra a betegségekre, amelyeknek több mint 1000 ICD-10 kódjuk van.
|
Életkor és nem szerinti rétegezett Terület a Fogadó Működési Karakterisztika Görbe alatt, AUC
|
Értékelés egy belső validációs adathalmazon. Ez az adathalmaz 2018. január 1-jéig terjedő egyéni történeti adatokat tartalmaz, amelyek alapján a modell megjósolja a következő, azonnal bekövetkező diagnosztikai eseményt. Számítsa ki az AUC-t azokra a betegségekre, amelyeknek több mint 1000 ICD-10 kódjuk van.
|
|
Hosszú távú előrejelzési pontosság
Időkeret: Értékelje a betegség előfordulás AUC értékeit a predikció utáni 1., 2., 3., 5. és 10. évben a belső validációs adathalmazon.
|
Az AUC életkor és nem szerint rétegzett, amely a betegség előfordulásának kockázatát értékeli az előrejelzés utáni meghatározott időintervallumokban (1 év, 2 év,..., 10 év). Ez a mutató egy modell előrejelző képességének időbeli csökkenését méri.
|
Értékelje a betegség előfordulás AUC értékeit a predikció utáni 1., 2., 3., 5. és 10. évben a belső validációs adathalmazon.
|
|
Pályaszintű prediktív pontosság
Időkeret: Az érvényesítési részhalmazon értékelje a betegségesemény-előrejelzések pontosságát minden évre a szimuláció kezdőpontjától (60 éves kor) a következő 1–20 évig.
|
A helyesen előrejelzett betegségesemények aránya.
Minden szimulált jövőbeli évben párosítsa a generált betegségeseményeket az egyéneknél előforduló tényleges betegségeseményekkel, és számítsa ki a párosítás sikerességét (% -ban).
|
Az érvényesítési részhalmazon értékelje a betegségesemény-előrejelzések pontosságát minden évre a szimuláció kezdőpontjától (60 éves kor) a következő 1–20 évig.
|
Együttműködők és nyomozók
Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.
Szponzor
Tanulmányi rekorddátumok
Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Tényleges)
2025. szeptember 1.
Elsődleges befejezés (Becsült)
2028. augusztus 31.
A tanulmány befejezése (Becsült)
2030. augusztus 31.
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
2025. december 9.
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2026. január 24.
Első közzététel (Tényleges)
2026. január 29.
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
2026. január 29.
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2026. január 24.
Utolsó ellenőrzés
2026. január 1.
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- 202511
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
ELDÖNTETLEN
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Nem
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
Nem
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. .