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大気汚染と妊娠 (PTB)

2025年11月21日 更新者：Queen Mary University of London

大気汚染が妊娠および出産の結果に及ぼす影響

私たちは、産科、女性と子供の健康、疫学、気候科学、炎症、計算モデリング、機械学習、人工知能の専門知識を持つ英国の科学者からなる学際的なチームです。 私たちは共に、複数の分野を横断する早産研究の基礎となる既存の強みと、早産研究をリードする出版物や賞の優れた実績を持った長い歴史を持っています。

私たちは、18,000 人の患者コホートを対象としたユニバーシティ カレッジ ロンドン ホスピタル トラスト (UCLH) の EPIC 電子医療記録のデータを使用して、早産のリスクやその他の有害な妊娠転帰を予測するディープラーニング モデルを開発および検証することを目指しています。 当社は、郵便番号 (地域) と配達日 (月) の非識別子を使用して、周囲汚染への曝露に関する対応するデータを取得します。 このモデルは、患者の病歴と現在の妊娠における出来事の時系列を検討し、重要な相互作用を特定し、早産のリスクを予測します。 また、汚染への曝露が最大の影響を与える閾値と妊娠期間も決定されます。

調査の概要

状態

状態

現在の募集状況やアクセス拡大状況を示します。
募集

条件

条件

研究されている疾患、障害、症候群、病気、またはけが。 ClinicalTrials.gov では、条件には、寿命、生活の質、健康上のリスクなど、他の健康関連の問題も含まれる場合があります。

介入・治療

介入・治療

臨床研究の焦点となるプロセスまたはアクション。介入には、医薬品、医療機器、処置、ワクチン、および治験中またはすでに利用可能なその他の製品が含まれます。介入には、教育や食事や運動の変更などの非侵襲的アプローチも含まれます。

詳細な説明

早産は、世界中で新生児の罹患率と死亡率の主な原因です。 早産で生まれた子供は、脳性麻痺、感覚障害、学習障害、呼吸器疾患の罹患率が高くなります。 英国では、毎年約 60,000 人の赤ちゃんが早産で生まれています。 これはイギリスでは妊娠 9 人に 1 人に相当し、ロンドンではその数が妊娠 7 人に 1 人に増加します。 約40％のケースでは早産の原因は不明です。 早産を予測する現在のアルゴリズムは、早産のリスクが最も高い女性を特定する能力に限界があり、予測の際に遺伝的、ライフスタイル、環境的状況が考慮されていません。 機械学習と深層学習の急速な発展により、患者固有のリスク予測を定式化するために、予測アルゴリズム内でより多くの変数を考慮できるモデルを開発できるようになりました。 妊娠中に母親が大気汚染にさらされると、早産のリスクが高まるという証拠が増えている。 大気汚染への曝露は、胎盤機能の低下、子癇前症、胎児の発育不良と関連している可能性がありますが、これらの有害な妊娠結果に関するデータは限られており、これらはすべて早産につながる可能性があります。 現在、この分野における最近の疫学研究の多くには、電子記録に欠落のない詳細で一致する臨床データセットが不足しています。

この研究の目的は次のとおりです。

  1. 大気汚染曝露に関するデータを、ユニバーシティ カレッジ ロンドン病院 NHS トラスト (UCLH) の患者の電子医療記録から抽出された非常に詳細な臨床データ セットとリンクします。
  2. 患者が数週間または数日後に出産する妊娠を正確に予測できる計算モデルを開発する
  3. モデルを使用して、大気汚染が妊娠の結果に最も大きな影響を与える妊娠中の時点を特定します。

研究の種類

研究の種類

臨床研究の性質について説明します。研究の種類には、介入研究 (臨床試験とも呼ばれます)、観察研究 (患者登録を含む)、および拡張アクセスが含まれます。
観察的

入学 (推定)

入学

臨床試験の参加者数。 「予想される」登録は、研究者が研究に必要とする参加者の目標数です。
200000

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

  • イギリス
      • London、イギリス、E14NS
      • London、イギリス、NW1 2PG
        • 募集
        • Anna David
        • コンタクト：
        • コンタクト：

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

適格基準

臨床研究への参加を希望する人々が満たさなければならない重要な要件、または彼らが持つべき特徴。適格基準は、包含基準 (人が研究に参加するために必要な基準) と除外基準 (人が研究に参加するのを妨げる基準) の両方で構成されます。適格基準のタイプには、研究が健康なボランティアを受け入れるかどうか、年齢または年齢グループの要件があるかどうか、または性別によって制限されるかどうかが含まれます。

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

なし

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

EPIC が開始された 2019 年から 2023 年末まで、UCLH で出産した妊婦のデータを含めることを目指しています。 この研究には特定の上限年齢はありません。 包括性を高めるために、私たちは、少数民族グループや社会的剥奪、または追加の妊娠合併症を抱えた患者がデータセットに含まれるようにするために、UCLH で予約および出産するすべての女性から情報を収集することを目指します。

説明

包含基準:

  • EPIC 電子カルテの開始後の 2019 年以降にユニバーシティ カレッジ ロンドン病院で出産した妊婦のデータを含めることを目指しています。 包括性を高めるため、この研究では年齢層は指定されていません。 また、データセット内で少数民族グループや社会的剥奪を抱える患者を代表することも目指しています。

除外基準:

  • 別の信託での分娩のための産前ケアの転送により追跡期間が不完全な患者のデータは除外されます。 過去の産科病歴データが不完全で、在胎週数が不正確に推定されている患者（例: 妊娠の予約が遅れたため）、「通常の住所の郵便番号」の欠落データも除外されます。 18歳未満の患者様は対象外となります。

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

主要な結果の測定

臨床研究のプロトコルにおいて、介入/治療の効果を評価するために最も重要な、計画された結果の尺度。ほとんどの臨床研究には 1 つの主要な結果の測定値がありますが、複数の測定値を持つものもあります。
結果測定
メジャーの説明
時間枠
早産のリスクと有害な出産転帰を予測するための機械学習モデル
時間枠：36ヶ月
私たちは、電子医療記録のデータとロンドン内の環境汚染レベルの時空間モデルを使用して、早産のリスクやその他の有害な妊娠結果を予測するディープラーニング アルゴリズムを開発することを目指しています。 このモデルでは、個人、ライフスタイル、環境要因を従来のリスク要因と併せて考慮し、出産が最も起こりやすい妊娠期間を予測します。 これは、「正期産」、「後期早産」、「中等度早産」、「超早産」、「超早産」に分類できます。
36ヶ月

二次結果の測定

二次結果の測定

臨床研究のプロトコルにおいて、介入の効果を評価するための主要な結果測定ほど重要ではないが、依然として重要な計画された結果測定。ほとんどの臨床研究には、複数の副次的アウトカム指標があります。
結果測定
メジャーの説明
時間枠
大気質が早産や望ましくない出産のリスクをどのように増加させるかを予測する機械学習モデル
時間枠：42ヶ月
このモデルはまた、患者の病歴と現在の妊娠内のイベントの時系列をレビューし、重要な相互作用を特定します。 出生体重、出生体重百分位数、子癇前症、在胎週数の割に小さい、胎児の発育制限など、その他の有害な妊娠転帰も研究されます。
42ヶ月

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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研究を開始し、研究に対する権限と管理権を持つ組織または個人。
Queen Mary University of London

協力者

協力者

臨床研究を支援する治験依頼者以外の機関。このサポートには、資金調達、設計、実装、データ分析、またはレポートに関連する活動が含まれる場合があります。
University College London Hospitals

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)

研究開始

最初の参加者が臨床試験に登録された実際の日付。 「予想される」研究開始日は、研究者が研究開始日になると考える日付です。
2024年11月1日

一次修了 (推定)

一次修了

臨床研究の最後の参加者が検査された、または主要な結果測定のための最終データを収集するための介入を受けた日付。治験がプロトコルに従って終了したか終了したかは、この日付には影響しません。完了日が異なる複数の主要評価項目を含む臨床研究の場合、この用語は、すべての主要評価項目のデータ収集が完了した日付を指します。 「予想される」一次完了日は、研究者がその研究の一次完了日になると考える日付です。
2029年10月31日

研究の完了 (推定)

研究の完了

臨床研究の最後の参加者が検査された、または介入/治療を受けて、主要な結果の尺度、副次的な結果の尺度、および有害事象の最終データを収集した日付 (つまり、最後の参加者の最後の訪問)。 「予想される」研究完了日は、研究者が研究完了日になると考える日付です。
2029年11月30日

試験登録日

最初に提出

最初に提出

治験依頼者または治験責任医師が初めて治験記録を ClinicalTrials.gov に提出した日付。通常、最初の提出日と ClinicalTrials.gov での記録の利用可能日 (最初の投稿日) の間には数日の遅延があります。
2024年3月26日

QC基準を満たした最初の提出物

QC基準を満たした最初の提出物

研究スポンサーまたは治験責任医師が、国立医学図書館 (NLM) の品質管理 (QC) 審査基準と一致する研究記録を最初に提出した日付。治験依頼者または研究者は、NLM の QC 審査基準が満たされるまでに、研究記録を 1 回または複数回修正して提出する必要がある場合があります。研究記録がNLM QC審査基準と一致していることを確認するのは、治験依頼者または治験責任医師の責任です。
2024年3月26日

最初の投稿 (実際)

最初の投稿

国立医学図書館 (NLM) の品質管理 (QC) レビューが終了した後、ClinicalTrials.gov で研究記録が最初に利用可能になった日付。通常、治験依頼者または治験責任医師が治験記録を提出した日と最初に投稿された日との間には数日の遅延があります。
2024年4月2日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

投稿された最後の更新

ClinicalTrials.gov で、研究記録が変更された最新の日付。研究のスポンサーまたは治験責任医師によって変更が ClinicalTrials.gov に提出されたとき (最終更新が提出された日) と最終更新が投稿された日との間に遅延が生じる場合があります。
2025年11月24日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

治験依頼者または治験責任医師が、国立医学図書館（NLM）の品質管理（QC）審査基準と一致する治験記録の変更を提出した最新の日付。研究記録がNLM QC審査基準と一致していることを確認するのは、治験依頼者または治験責任医師の責任です。
2025年11月21日

最終確認日

最終確認日

治験依頼者または治験責任医師が、ClinicalTrials.gov で臨床治験に関する情報が正確かつ最新であることを確認した最新の日付。募集ステータスが募集中の研究の場合。まだ募集していません。過去 2 年以内に募集が確認されていない場合、研究の募集状況は不明として表示されます。
2025年11月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

その他の研究ID番号

NCT 番号以外の識別子または ID 番号で、治験依頼者、資金提供者、その他によって臨床治験に割り当てられたもの。これらの番号には、他の治験登録機関や国立衛生研究所の助成金番号からの一意の識別子が含まれる場合があります。
  • 331247

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

IPD プランの説明

EPIC 電子医療記録データベースのデータは UCLH で匿名化され、患者 ID、郵便番号 (地域)、出産日 (月) の匿名化された識別子を含む二次データセットが作成されます。 生データをスクリーニングしました。 患者は基準に従って除外されました。

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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