Previsione del rischio e sua valutazione intelligente per il deterioramento cognitivo tra gli anziani che vivono in comunità
2 aprile 2024 aggiornato da: Xiaozhen LV, Peking University Sixth Hospital
Il deterioramento cognitivo è uno dei principali segni precoci di demenza ed è anche una fase chiave per la prevenzione della demenza basata sulla comunità.
Una previsione accurata e conveniente del deterioramento cognitivo può aiutare la comunità a identificare e gestire la popolazione ad alto rischio di demenza.
Studi precedenti avevano sviluppato diversi modelli di previsione della demenza, ma tali modelli potrebbero non essere adatti per la previsione del deterioramento cognitivo.
Sulla base dei dati di follow-up rappresentativi nazionali del Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS), questo progetto mira a sviluppare e convalidare un breve algoritmo di previsione del deterioramento cognitivo tra gli anziani residenti in comunità, utilizzando metodi di apprendimento automatico (come regressione logistica, Naïve modello di Bayes, Extreme Gradient Boosting Tree e così via).
Infine, sulla base del modello costruito, sarà sviluppato uno strumento di valutazione intelligente online di facile utilizzo per prevedere il rischio di deterioramento cognitivo.
I medici generici, gli assistenti sociali e gli anziani sarebbero invitati a utilizzare lo strumento e lo rivedremo in base ai loro suggerimenti e commenti.
Questo progetto dovrebbe fornire basi scientifiche e supporto tecnico per la prevenzione della demenza su base comunitaria e sarà utile anche agli anziani per comprendere facilmente la loro salute cognitiva.
Panoramica dello studio
Stato
Completato
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Effettivo)
13228
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
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Beijing, Cina, 100191
- Peking University Six Hospital
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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
65 anni e precedenti (Adulto più anziano)
Accetta volontari sani
Sì
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
La popolazione di studio di questo progetto era costituita da quegli anziani residenti in comunità con una normale funzione cognitiva al basale e che hanno completato la valutazione della funzione cognitiva tre anni dopo.
Descrizione
Criterio di inclusione:
- 65 anni o più al basale;
- Con normale funzione cognitiva al basale (punteggio ≥ 18 sulla versione cinese del Mini-Mental State Examination, MMSE);
- Valutazione MMSE completata tre anni dopo;
- Consenso informato fornito volontariamente.
Criteri di esclusione:
- Età <65 anni;
- aveva una storia di demenza o punteggio MMSE < 18 al basale;
- perso al follow-up o senza valutazione della funzione cognitiva tre anni dopo;
- Rifiutato di partecipare al sondaggio.
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
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
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Coorte di formazione
La coorte di addestramento sarà utilizzata per lo sviluppo del modello.
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Coorte di test
La coorte di test, una nuova coorte rispetto alla coorte di addestramento, verrà utilizzata per la validazione esterna del modello.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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AUC
Lasso di tempo: una media di 3 anni dopo la valutazione di base
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l'AUC del modello predittivo basato sui dati del test
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una media di 3 anni dopo la valutazione di base
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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sensibilità
Lasso di tempo: una media di 3 anni dopo la valutazione di base
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la sensibilità del modello predittivo basato sui dati del test
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una media di 3 anni dopo la valutazione di base
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specificità
Lasso di tempo: una media di 3 anni dopo la valutazione di base
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la specificità del modello predittivo basato sui dati del test
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una media di 3 anni dopo la valutazione di base
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valore predittivo positivo
Lasso di tempo: una media di 3 anni dopo la valutazione di base
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il valore predittivo positivo del modello predittivo basato sui dati del test
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una media di 3 anni dopo la valutazione di base
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valore predittivo negativo
Lasso di tempo: una media di 3 anni dopo la valutazione di base
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il valore predittivo negativo del modello predittivo basato sui dati del test
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una media di 3 anni dopo la valutazione di base
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Investigatori
- Direttore dello studio: Feifei Gao, Ph.D, Peking University Six Hospital
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 aprile 2022
Completamento primario (Effettivo)
30 dicembre 2023
Completamento dello studio (Effettivo)
30 dicembre 2023
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
11 maggio 2022
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
17 maggio 2022
Primo Inserito (Effettivo)
23 maggio 2022
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
4 aprile 2024
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
2 aprile 2024
Ultimo verificato
1 aprile 2024
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- SHOUFA2020-3-4114
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
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