Apprendimento automatico per la riclassificazione dell'obesità
Clustering basato sui dati per la classificazione metabolica dell'obesità utilizzando l'apprendimento automatico
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
Shanghai
-
Shanghai, Shanghai, Cina, 200072
- Shanghai Tenth People's Hospital
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Pazienti con sovrappeso/obesità
- Pazienti con peso normale come controlli
Criteri di esclusione:
- era mai stato sottoposto a chirurgia bariatrica prima che fosse programmata la prima visita dello studio;
- aveva assunto attualmente insulina esogena, farmaci che influenzano il metabolismo del glucosio o farmaci a base di acido urico;
- con diagnosi di diabete di tipo 1, diabete secondario, malattia ereditaria o malattia grave (ad es. tumore maligno, insufficienza cardiaca, insufficienza epatica, ecc.);
- nella gestazione dell'allattamento;
- non disponeva dei dati completi per il modello;
- per i controlli normopeso sono stati esclusi i pazienti con diabete o iperuricemia.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
|
NO
normale controllo del peso
|
|
|
MHO
obesità metabolica sana
|
Verranno utilizzate tecniche di modellazione computazionale per la riclassificazione precisa dell'obesità in quattro sottogruppi, diverse variabili in base all'esperienza clinica ei risultati della modellazione saranno selezionati per l'analisi dei cluster.
|
|
LMO
obesità ipometabolica
|
Verranno utilizzate tecniche di modellazione computazionale per la riclassificazione precisa dell'obesità in quattro sottogruppi, diverse variabili in base all'esperienza clinica ei risultati della modellazione saranno selezionati per l'analisi dei cluster.
|
|
HMO-U
obesità ipermetabolica con iperuricemia
|
Verranno utilizzate tecniche di modellazione computazionale per la riclassificazione precisa dell'obesità in quattro sottogruppi, diverse variabili in base all'esperienza clinica ei risultati della modellazione saranno selezionati per l'analisi dei cluster.
|
|
HMO-I
obesità ipermetabolica con iperinsulinemia
|
Verranno utilizzate tecniche di modellazione computazionale per la riclassificazione precisa dell'obesità in quattro sottogruppi, diverse variabili in base all'esperienza clinica ei risultati della modellazione saranno selezionati per l'analisi dei cluster.
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Lasso di tempo |
|---|---|
|
Classificazione metabolica dei pazienti con obesità utilizzando l'apprendimento automatico
Lasso di tempo: linea di base
|
linea di base
|
Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Lasso di tempo |
|---|---|
|
Caratteristiche metaboliche in pazienti di diversi sottogruppi
Lasso di tempo: linea di base
|
linea di base
|
|
Rischi per malattia non trasmissibile in pazienti di diversi sottogruppi
Lasso di tempo: linea di base
|
linea di base
|
|
Effetto della chirurgia bariatrica in pazienti di diversi sottogruppi
Lasso di tempo: 1 anno dopo chirurgia bariatrica
|
1 anno dopo chirurgia bariatrica
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Pubblicazioni e link utili
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
Completamento dello studio (Effettivo)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- Obesity Reclassification
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .