- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT02931500
Apprendimento automatico per l'identificazione dello sviluppo futuro della malattia: uno studio di coorte nazionale (MILESTONE)
9 gennaio 2018 aggiornato da: Hyuk-Jae Chang, Yonsei University
Machine learning per l'identificazione dello sviluppo futuro di malattie cardiovaScolari e metaboliche: uno studio di coorte su serie temporali a livello nazionale (MILESTONE)
Sviluppare algoritmi di apprendimento automatico per l'identificazione dello sviluppo futuro di malattie cardiovascolari e metaboliche
Panoramica dello studio
Stato
Sconosciuto
Condizioni
Descrizione dettagliata
Lo studio MILESTONE è uno studio retrospettivo e di revisione dei dati con i dati dei controlli sanitari del National Health Insurance Services (NHIS) in Corea.
I dati includeranno l'esame sanitario generale per le persone, il tipo di assicurazione sanitaria, i dettagli della fattura medica, le anamnesi mediche, il trattamento e le prescrizioni di circa 514.795 persone che avevano più di 40 anni.
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Anticipato)
510000
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Contatto studio
- Nome: Hyuk-Jae Chang, PhD
- Email: hjchang@yuhs.ac
Backup dei contatti dello studio
- Nome: In-Jeong Cho
- Email: injeongcho@yuhs.ac
Luoghi di studio
-
-
-
Seoul, Corea, Repubblica di, 102-752
- Reclutamento
- Yonsei University Severance Hospital
-
Contatto:
- Hyuk-Jae Chang, MD
- Numero di telefono: 82-2-2228-8454
- Email: hjchang@yuhs.ac
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-
Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
18 anni e precedenti (Adulto, Adulto più anziano)
Accetta volontari sani
No
Sessi ammissibili allo studio
Tutto
Metodo di campionamento
Campione di probabilità
Popolazione di studio
I dati che costituiscono il controllo sanitario registrano circa 510.000 Soggetti tra il 2002 e il 2013 del National Health Insurance Service (NHIS) in Corea del Sud.
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Il Soggetto che è stato sottoposto a controllo sanitario tra il 2002 e il 2013 ed è stato registrato il risultato del controllo sanitario al Servizio Nazionale di Assicurazione Sanitaria (NHIS) in Corea del Sud.
Criteri di esclusione:
- Persone il cui sviluppo della malattia non è identificato dai registri a causa dell'emigrazione o della scomparsa
Piano di studio
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Lasso di tempo |
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Precisione nella previsione dello sviluppo di malattie cardiovascolari e metaboliche utilizzando l'algoritmo di apprendimento automatico
Lasso di tempo: 6 mesi
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6 mesi
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Lasso di tempo |
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Precisione nella previsione dello sviluppo di malattie cardiovascolari e metaboliche utilizzando l'analisi di regressione logistica
Lasso di tempo: 6 mesi
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6 mesi
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Precisione nella previsione dello sviluppo di malattie cardiovascolari e metaboliche utilizzando il punteggio di rischio di Framingham
Lasso di tempo: 6 mesi
|
6 mesi
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Hyuk-Jae Chang, PhD, Yonsei Univerity
Pubblicazioni e link utili
La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.
Pubblicazioni generali
- Cho IJ, Sung JM, Kim HC, Lee SE, Chae MH, Kavousi M, Rueda-Ochoa OL, Ikram MA, Franco OH, Min JK, Chang HJ. Development and External Validation of a Deep Learning Algorithm for Prognostication of Cardiovascular Outcomes. Korean Circ J. 2020 Jan;50(1):72-84. doi: 10.4070/kcj.2019.0105. Epub 2019 Aug 19.
- Cho IJ, Sung JM, Chang HJ, Chung N, Kim HC. Incremental Value of Repeated Risk Factor Measurements for Cardiovascular Disease Prediction in Middle-Aged Korean Adults: Results From the NHIS-HEALS (National Health Insurance System-National Health Screening Cohort). Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2017 Nov;10(11):e004197. doi: 10.1161/CIRCOUTCOMES.117.004197.
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
1 luglio 2016
Completamento primario (Anticipato)
30 ottobre 2018
Completamento dello studio (Anticipato)
31 dicembre 2018
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
21 luglio 2016
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
12 ottobre 2016
Primo Inserito (Stima)
13 ottobre 2016
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
10 gennaio 2018
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
9 gennaio 2018
Ultimo verificato
1 gennaio 2018
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 4-2016-0383
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
INDECISO
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 .