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Utilizzo di dati digitali per prevedere CHD

4 gennaio 2024 aggiornato da: University of Pennsylvania

Utilizzo di dati digitali per prevedere la salute cardiovascolare e l'utilizzo dell'assistenza sanitaria

Questo progetto cerca di identificare e caratterizzare caratteristiche derivate da dati digitali (ad es. social media, ricerca online, mobile media) che sono associati alla malattia coronarica (CHD) e ai relativi fattori di rischio, e sviluppano modelli che utilizzano dati digitali e modelli predittivi convenzionali per prevedere il rischio di CHD e l'utilizzo dell'assistenza sanitaria.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Le malattie cardiovascolari sono la principale causa di morte negli Stati Uniti. Mentre gli approcci di prevenzione secondaria hanno migliorato la longevità dei pazienti, i fattori di rischio e i comportamenti avversi per la salute (ad esempio, inattività fisica, fumo) sono molto prevalenti e nella maggior parte delle serie contemporanee, meno dell'1% degli adulti soddisfa tutti i fattori di salute CV ideale. La logistica e gli aspetti pratici per raggiungere l'obiettivo della salute CV ideale non sono stati chiaramente chiariti. Le linee guida pratiche raccomandano di utilizzare il punteggio di rischio di Framingham (FRS) o altri strumenti di previsione del rischio per classificare il rischio di malattia cardiovascolare dei pazienti. Questi modelli, tuttavia, sono imprecisi e vi è una crescente attenzione sull'identificazione di marcatori che forniscano migliori misure di rischio. Poiché le piattaforme digitali sono sempre più utilizzate per documentare lo stile di vita e i comportamenti relativi alla salute, i dati provenienti da fonti digitali possono fornire una finestra sulle manifestazioni di nuovi fattori di rischio e potenzialmente una migliore caratterizzazione dei fattori di rischio esistenti. Mentre sembra un cliché menzionare il profondo impatto dei dati digitali sulla vita di tutti i giorni, c'è davvero una grande sostanza nelle opportunità che questi nuovi media offrono per comprendere i determinanti comportamentali, sociali e ambientali della salute. Questo progetto cerca di identificare e caratterizzare caratteristiche derivate da dati digitali (ad es. social media, ricerca online, mobile media) che sono associati alla malattia coronarica (CHD) e ai relativi fattori di rischio, e sviluppano modelli che utilizzano dati digitali e modelli predittivi convenzionali per prevedere il rischio di CHD e l'utilizzo dell'assistenza sanitaria.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

1000

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

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

Da 30 anni a 74 anni (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

Sì

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Identificheremo i pazienti di età compresa tra 30 e 74 anni con e senza CHD (ICD 9:414.0, ICD 10: I63, I20-I25)

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • 30 - 74 anni
  • Disponibilità a firmare il consenso informato
  • Parla principalmente inglese (per l'analisi della lingua)
  • Ha un account su una delle seguenti piattaforme di dati digitali (Facebook, Instagram, Twitter Reddit, Google (gmail) o smartphone o dispositivo indossabile come Apple Health, Fitbit, Samsung Health, MapMyFitness o Garmin) e disposto a condividere i dati
  • Se ha un account di social media, Instagram o Facebook, disposto a condividere dati storici e prospettici (60 giorni) Se ha un account Google (gmail), disposto a scaricare e condividere il file zip di google takeout
  • Se ha uno smartphone o un dispositivo indossabile, disposto a condividere i dati dei passi
  • Disposto a condividere l'accesso alle cartelle cliniche mediche
  • Disposto a condividere informazioni sull'assicurazione sanitaria

Criteri di esclusione:

  • Il paziente non soddisfa i criteri di inclusione per età di cui sopra
  • Non utilizza e pubblica su fonti di dati digitali che stiamo studiando o non è disposto a donare dati
  • Il paziente è in grave disagio, ad es. difficoltà respiratorie, fisiche o emotive
  • Il paziente è ubriaco, privo di sensi o incapace di rispondere in modo appropriato alle domande

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

  • Modelli osservazionali: Caso di controllo
  • Prospettive temporali: Trasversale

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Caso
Pazienti di età compresa tra 30 e 74 anni con e senza CHD (IICD 10: I63, I20-I25) negli ultimi 5 anni.
Altro: Sondaggio
I partecipanti interessati possono completare il consenso informato online. Dopo il consenso informato, al partecipante verrà chiesto di condividere i tipi di dati digitali che utilizza (Facebook, Instagram, Twitter, ricerca Google, dati sui passi) e quindi i partecipanti completeranno un sondaggio trasversale.
Controllo
Pazienti di età compresa tra 30 e 74 anni con anamnesi non cardiovascolare
Altro: Sondaggio
I partecipanti interessati possono completare il consenso informato online. Dopo il consenso informato, al partecipante verrà chiesto di condividere i tipi di dati digitali che utilizza (Facebook, Instagram, Twitter, ricerca Google, dati sui passi) e quindi i partecipanti completeranno un sondaggio trasversale.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Argomenti di allocazione di Dirichlet latente - argomenti / temi discussi tra pazienti con e senza malattie cardiache
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 3 anni
Il risultato principale sono argomenti e funzionalità (derivati ​​utilizzando il metodo Latent Dirichlet Allocation [LDA] per il clustering dei dati linguistici).
Attraverso il completamento degli studi, una media di 3 anni

Altre misure di risultato

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Evento CHD
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 3 anni

Affidabilità nella previsione di eventi correlati a CHD nel paziente misurata dal punteggio di rischio di Framingham.

Il Framingham Risk Score (FRS) è un mezzo validato per predire il rischio di malattie cardiovascolari (CVD). Le variabili di input includono l'età, il fumo di sigaretta, il colesterolo totale, il colesterolo HDL, la misurazione della pressione arteriosa sistolica e il trattamento dell'ipertensione. I valori in punti sono calcolati in base a ciascuno di questi rischi. Un punteggio di rischio a 10 anni può essere derivato come percentuale. I punteggi di rischio vanno dallo 0 al 20%.

Rischio basso: rischio inferiore al 10% di sviluppare un infarto o di morire per malattia coronarica nei prossimi 10 anni.

Rischio intermedio: un rischio dal 10 al 20% di sviluppare un infarto o morire di malattia coronarica nei prossimi 10 anni.

Alto rischio: un rischio superiore al 20% di sviluppare un infarto o morire di malattia coronarica nei prossimi 10 anni.
Attraverso il completamento degli studi, una media di 3 anni
Utilizzo sanitario
Lasso di tempo: Attraverso il completamento degli studi, una media di 3 anni
Previsione del costo per l'utilizzo dell'assistenza sanitaria tra soggetti cardiopatici e non cardiopatici misurati dai dati sui sinistri assicurativi
Attraverso il completamento degli studi, una media di 3 anni

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

University of Pennsylvania

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)

25 settembre 2020

Completamento primario (Stimato)

30 maggio 2024

Completamento dello studio (Stimato)

1 giugno 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

28 settembre 2020

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

28 settembre 2020

Primo Inserito (Effettivo)

5 ottobre 2020

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

5 gennaio 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

4 gennaio 2024

Ultimo verificato

1 gennaio 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 833699

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

INDECISO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

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 .

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