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短縮されたうつ病評価研究

2023年12月1日 更新者:Kang Lee、University of Toronto

ロングからショートへのアプローチを使用して急速なうつ病スケールを開発する

参加者は、人口統計情報とうつ病不安ストレス スケール (DASS-42) の 42 項目すべてについて、オンライン アンケートに記入するよう求められます。 一連の機械学習技術をデータセットに適用して、最も重要な人口統計と元のアンケートの DASS-42 項目を使用して短縮評価を作成し、DASS-42 によって示されるうつ病レベルを予測します。

調査の概要

状態

完了

条件

詳細な説明

臨床的うつ病は、毎年世界人口の 5 ~ 10% に影響を及ぼしており、世界的に深刻なメンタルヘルスの問題です。 成人のうつ病のレベルを評価する多くの伝統的な心理的尺度があり、それらの項目は、それらが運ぶ情報において冗長であることが多く、それらの採点は必ずしも項目の得点に比例するとは限りません. したがって、機械学習技術は、アイテムの冗長性、およびアイテムのスコアと最終的な予測の間の非線形関係を見つけるのに役立ちます。 うつ病不安ストレス スケール 42 (DASS-42) に基づいて、参加者は、人口統計情報 (年齢、性別、居住国、人種など) と DASS の 42 項目すべてについて、オンライン アンケートに記入するよう求められます。 -42 は、この調査のデータセットを提供します。 MRMR や Gini 機能の重要度などの機能選択手法を適用して、データセット内の最も重要な機能を特定しました。 次に、ロジスティック回帰、XGBoost、およびアンサンブル モデルなどの機械学習手法を使用して、モデルを最も重要な機能に適合させ、レベルを正確に予測する短縮されたうつ病スケール (人口統計項目と DASS 項目からなる 7 ~ 9 項目) を作成します。うつ病(AUC、ROC、F1スコアで測定)。

研究の種類

観察的

入学 (実際)

39000

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

    • Ontario
      • Toronto、Ontario、カナダ
        • University of Toronto

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

18年~100年 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

はい

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

世界中のすべての国からの参加者が対象です

説明

包含基準:

  • 18歳以上の成人
  • 英語が読める必要があります
  • 世界中のインターネットにアクセスできる必要があります

除外基準:

  • 17歳以下のお子様
  • 英語が読めない方
  • インターネットにアクセスできない人

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
うつ病不安ストレススケール 42 に基づくうつ病迅速評価ツール
時間枠:参加者全員が同じ評価を完了しました。所要時間は 10 ~ 15 分でした。

参加者は、人口統計情報(年齢、性別、民族)およびうつ病不安ストレススケール(DASS-42)の42項目すべてについてオンラインアンケートに記入しました。 各項目は 0 ~ 3 の 4 段階リッカート スケールで構成されます。0 は「まったく当てはまらなかった」、3 は「非常に当てはまった、またはほとんど当てはまった」を意味します。 うつ病スコアは、うつ病サブスケールの項目のスコアの合計です。 スコアが高いほど、うつ病の症状がより重度であることを示します。

機械学習技術を使用して、人口動態と元のアンケートの DASS-42 の 5 つの項目を使用した短縮評価 (急速うつ病評価ツール) を開発し、DASS-42 によって示されるうつ病の重症度レベルを予測しました。 評価ツールは、各項目の回答 (0 から 3 の範囲) を考慮して、中等度のうつ病症状と重度のうつ病症状の可能性を計算します。 データは公開 Web サイトを通じて収集および集計されました。

参加者全員が同じ評価を完了しました。所要時間は 10 ~ 15 分でした。

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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捜査官

  • スタディチェア:Kang Lee、University of Toronto

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2019年9月1日

一次修了 (実際)

2021年9月1日

研究の完了 (実際)

2021年9月1日

試験登録日

最初に提出

2021年11月5日

QC基準を満たした最初の提出物

2021年11月5日

最初の投稿 (実際)

2021年11月17日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2023年12月8日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年12月1日

最終確認日

2023年12月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • 0032755

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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