Data Mining della Salute della Popolazione: Sotto-salute-malattia Basato sulla Teoria dei Sistemi Dinamici
Estrazione Dati sulla Salute della Popolazione: Stato Sub-salute-Malattia Basata sulla Teoria dei Sistemi Dinamici
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
Beijing Municipality
-
Beijing, Beijing Municipality, Cina, 100050
- Beijing Friendship hospital, Capital Medical University
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criteri di inclusione:
- I partecipanti devono aver completato almeno due esami fisici consecutivi presso il Centro di Esami Fisici dell'Ospedale dell'Amicizia di Pechino, Università Medica della Capitale, tra giugno 2007 e agosto 2025, con un intervallo minimo di 6 mesi tra i record adiacenti.
- I record dei dati devono essere relativamente completi, con tassi di mancata risposta per le variabili di ricerca chiave (ad esempio, indicatori biochimici fondamentali, informazioni demografiche ed elementi essenziali del questionario) ≤30%.
- I partecipanti non devono avere una storia pregressa di gravi malattie organiche prima della loro prima inclusione nello studio (come documentato nelle cartelle cliniche, principalmente includendo: tumori maligni (non curabili/in fase terminale), grave insufficienza cardiaca (NYHA Classe III-IV), malattia renale allo stadio terminale (CKD Stadio 5), cirrosi scompensata o significativa compromissione funzionale causata da sequele di gravi malattie cerebrovascolari).
Criteri di esclusione:
- Individui con una grave mancanza di dati di base (come identificazione univoca, informazioni demografiche chiave e indicatori fondamentali di rilevazione) o che non possono essere efficacemente anonimizzati.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
|
Health Data Science Database of Beijing Friendship Hospital
|
Questo è uno studio osservazionale.
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Accuratezza Discriminativa per la Prossima Diagnosi
Lasso di tempo: Valutare su un dataset di validazione interno. Questo dataset contiene dati storici individuali fino al 1° gennaio 2018, sulla base dei quali il modello prevede il prossimo evento diagnostico che si verificherà immediatamente. Calcolare l'AUC per le malattie con oltre 1000 codici ICD-10
|
Curva dell'Area sotto la Caratteristica Operativa del Ricevitore stratificata per Età e Sesso, AUC
|
Valutare su un dataset di validazione interno. Questo dataset contiene dati storici individuali fino al 1° gennaio 2018, sulla base dei quali il modello prevede il prossimo evento diagnostico che si verificherà immediatamente. Calcolare l'AUC per le malattie con oltre 1000 codici ICD-10
|
|
Accuratezza Predittiva a Lungo Termine
Lasso di tempo: Valutare i valori AUC dell'incidenza della malattia nel 1°, 2°, 3°, 5° e 10° anno dopo la previsione sul dataset di validazione interna.
|
AUC stratificata per età e genere, valutando il rischio di insorgenza della malattia in specifici intervalli di tempo (1 anno, 2 anni,..., 10 anni) dopo la predizione.
Questo indicatore misura il decadimento della capacità predittiva di un modello nel tempo. |
Valutare i valori AUC dell'incidenza della malattia nel 1°, 2°, 3°, 5° e 10° anno dopo la previsione sul dataset di validazione interna.
|
|
Precisione Predittiva a Livello di Traiettoria
Lasso di tempo: Nel sottoinsieme di convalida, valutare l'accuratezza delle previsioni degli eventi di malattia per ogni anno dal punto di partenza della simulazione (60 anni) fino ai successivi 1-20 anni.
|
La proporzione di eventi di malattia previsti correttamente.
In ogni anno futuro simulato, abbinare gli eventi di malattia generati con gli eventi di malattia effettivi che si verificano negli individui, e calcolare il tasso di successo (%) dell'abbinamento.
|
Nel sottoinsieme di convalida, valutare l'accuratezza delle previsioni degli eventi di malattia per ogni anno dal punto di partenza della simulazione (60 anni) fino ai successivi 1-20 anni.
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
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
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 202511
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 .