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Data Mining della Salute della Popolazione: Sotto-salute-malattia Basato sulla Teoria dei Sistemi Dinamici

24 gennaio 2026 aggiornato da: Lv, Han, Beijing Friendship Hospital

Estrazione Dati sulla Salute della Popolazione: Stato Sub-salute-Malattia Basata sulla Teoria dei Sistemi Dinamici

Questo studio mira a esplorare i modelli di evoluzione dinamica degli stati di salute, sottosale e malattia della popolazione attraverso la teoria dei sistemi dinamici e i metodi di data mining su larga scala, fornendo evidenze scientifiche per la prevenzione personalizzata e la gestione della salute.

Panoramica dello studio

Stato

Attivo, non reclutante

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Gli obiettivi specifici includono: (1) Identificare gli stati individuali di salute, sub-salute e malattia utilizzando tecniche di modellazione di sistemi non supervisionati, indagando al contempo le loro reciproche vie di trasformazione. (2) Identificare gli indicatori chiave che determinano le transizioni di stato, chiarendone i meccanismi e le interazioni. (3) Sviluppare modelli di sistema dinamici per simulare le traiettorie di transizione di stato sotto influenze multivariate, prevedendo le probabilità individuali di progressione dalla salute alla sub-salute o alla malattia. (4) Creare strumenti di previsione della salute interpretabili basati sui risultati della modellazione per supportare interventi di precisione. L'obiettivo finale è stabilire un sistema di modellazione dello stato di salute scientificamente validato ma attuabile, offrendo strumenti quantificabili per l'intervento precoce e la gestione personalizzata della salute per ridurre l'incidenza delle malattie croniche e i carichi sanitari.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

380000

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

  • Cina
    • Beijing Municipality
      • Beijing, Beijing Municipality, Cina, 100050
        • Beijing Friendship Hospital, Capital Medical University

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

  • Bambino
  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

Sì

Metodo di campionamento

Campione di probabilità

Popolazione di studio

Health Data Science Database dell'Ospedale dell'Amicizia di Pechino

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

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
Intervento / Trattamento
Health Data Science Database of Beijing Friendship Hospital
  1. I partecipanti devono aver completato almeno due esami fisici consecutivi presso il Centro di Esami Fisici dell'Ospedale dell'Amicizia di Pechino, Università Medica di Pechino, tra giugno 2007 e agosto 2025, con un intervallo minimo di 6 mesi tra i record adiacenti.
  2. I record dei dati devono essere relativamente completi, con tassi di mancato riscontro per le variabili di ricerca chiave (ad esempio, indicatori biochimici principali, informazioni demografiche e voci essenziali del questionario) ≤30%.
  3. I partecipanti non devono avere precedenti di gravi malattie organiche prima della loro prima inclusione nello studio (come documentato nelle cartelle cliniche, principalmente includendo: tumori maligni (non curabili/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).
Altro: Nessun intervento sarà applicato.
Questo è uno studio osservazionale.

Cosa sta misurando lo studio?

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

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

Sponsor

Beijing Friendship 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 settembre 2025

Completamento primario (Stimato)

31 agosto 2028

Completamento dello studio (Stimato)

31 agosto 2030

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

9 dicembre 2025

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

24 gennaio 2026

Primo Inserito (Effettivo)

29 gennaio 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

29 gennaio 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

24 gennaio 2026

Ultimo verificato

1 gennaio 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo 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)?

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 .

Prove cliniche su Sub-sano

Prove cliniche su Nessun intervento sarà applicato.

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