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メタボリックシンドロームのハイリスクグループを探索するための巨大な健康診断データベースでの意思決定分析手法の適用

2022年3月20日 更新者:Far Eastern Memorial Hospital
メタボリックシンドローム(MetS)のハイリスクグループを探索するための巨大な健康診断データベースでの意思決定分析手法の適用

調査の概要

状態

完了

条件

介入・治療

詳細な説明

米国心臓協会(AHA)の修正成人治療パネル III(ATP-III)および台湾の健康増進局の基準による。 メタボリック シンドローム(MetS)の定義には、腹囲(WC)、高血圧(H/P)、空腹時血糖(FPG)、トリグリセリド(TG)、高密度リポタンパク質コレステロール(HDL-コレステロール)の 5 つの指標が使用されます。 C)。 最近の調査によると、5 つの基準を意思決定モデルに適用した調査はありませんでした。 この研究提案は、危険因子評価のためにこれらの指標と決定モデルを診療所に適用することに関連する基準の重要性を評価した最初の研究となります。

この調査は 2 つの段階に分けられました。 (1) 健康診断の大きなデータベースを分析して、提供可能な 5 つの指標の重要度と意思決定の重みを含む、MetS の主要な意思決定分析モジュールを見つけます。準健康集団の健康管理に焦点を当てた臨床治療または健康教育に関する提案の参考資料として。 (2) データベースのその他の人口統計学的変数 (学歴、居住地、職業など) と健康パターンに影響を与える変数 (喫煙、飲酒、長時間座って働くパターンを含む) を分析して、高リスクに影響を与える重要な変数を見つける重要な変数の早期予防または介入のための改善戦略を調査するために、すべての年齢の集団の間でメッツのグループ。 高齢化社会の到来に伴い、台湾の65歳以上の高齢者は2025年までに20%に達すると推定されています。 行政院の見積もりによると、ヘルスケアサービス産業の成長率は少なくとも17%に達し、年間生産額は180億ドルに達する。 したがって、この研究では、中年および高齢者の慢性疾患を予防するための戦略を開発し、さまざまな年齢層に応じて高リスク群の特徴的な変数を見つけて、MetS または CVD の発生率をさらに減らすことを目的としています。

研究の種類

観察的

入学 (実際)

100000

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

    • Pan-Chiao Dist.
      • New Taipei City、Pan-Chiao Dist.、台湾、22061
        • Oriental Institute of Technology / Far Eastern Memorial Hospital

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

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

高齢化社会の到来に伴い、台湾の65歳以上の高齢者は2025年までに20%に達すると推定されています。 行政院の見積もりによると、ヘルスケアサービス産業の成長率は少なくとも17%に達し、年間生産額は180億ドルに達する。 したがって、この研究では、中年および高齢者の慢性疾患を予防するための戦略を開発し、さまざまな年齢層に応じて高リスク群の特徴的な変数を見つけて、MetS または CVD の発生率をさらに減らすことを目的としています。

説明

包含基準:

  1. 2006年から2016年にかけて、MJ健康研究財団の会員で、毎年恒例の健康診断データベース、約9万人を2回以上継続して検査しました。
  2. 極東記念病院で新北市交通局委託のタクシー運転手健康診断事業を担当した人物、データ期間2012年~2016年、約2,000人。

除外基準:

  • いいえ

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

  • 観測モデル:他の
  • 時間の展望:他の

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
健康診断の大きなデータベースを分析して、メッツの主要な意思決定分析モジュールを見つける

この研究では、意思決定分析と、意思決定ツリー アルゴリズムを含む新しい統計手法を使用する予定です。ランダム フォレスト アルゴリズム;多変量線形回帰の組み合わせと階層型線形モデル、および多数の健康データベースを使用します。

分析は、長年にわたって蓄積された包括的な健康診断レポートと生理学的指標データを通じて、メッツまたは CVD を評価するために使用できるより多くの重要な変数または生理学的指標を見つけて、政府部門、医療機関、または国民に早期に検出または予防します。この段階で、台湾の MetS の全体的な率をさらに引き下げます。

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。

捜査官

  • スタディディレクター:Ming-Shu Chen, PhD、Oriental Institute of Technology

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)

2018年9月1日

一次修了 (実際)

2019年9月15日

研究の完了 (実際)

2022年1月1日

試験登録日

最初に提出

2019年4月18日

QC基準を満たした最初の提出物

2019年10月25日

最初の投稿 (実際)

2019年10月29日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2022年3月22日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2022年3月20日

最終確認日

2022年1月1日

詳しくは

本研究に関する用語

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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