肥満の再分類のための機械学習
2020年6月23日 更新者：Shen Qu、Shanghai 10th People's Hospital
機械学習を使用した肥満の代謝分類のためのデータ駆動型クラスタリング
この研究の目標は、肥満をサブグループに正確に再分類するための計算モデリング技術を採用または開発することです。
臨床的特徴、非感染性疾患のリスク、肥満手術の減量効果も研究され、サブグループ内で比較されます。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (実際)
2495
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
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Shanghai
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Shanghai、Shanghai、中国、200072
- Shanghai Tenth People's Hospital
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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
10年～70年 (子、大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
はい
受講資格のある性別
全て
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
過体重/肥満の患者。
説明
包含基準:
- 過体重/肥満の患者
- 対照としての正常体重の患者
除外基準:
- 研究の最初の訪問が予定される前に肥満手術を受けたことがある。
- 現在、外因性インスリン、グルコース代謝に影響を与える薬、または尿酸薬を服用している。
- 1型糖尿病、続発性糖尿病、遺伝性疾患、または重篤な疾患（例: 悪性腫瘍、心不全、肝不全など）。
- 授乳期の妊娠中。
- モデルの完全なデータがありませんでした。
- 正常体重の対照では、糖尿病または高尿酸血症の患者は除外されました。
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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北西
通常の体重コントロール
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MHO
代謝性の健康な肥満
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計算モデリング技術は、肥満を 4 つのサブグループ、臨床経験に応じたいくつかの変数に正確に再分類するために使用され、モデリング結果はクラスター分析のために選択されます。
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LMO
低代謝性肥満
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計算モデリング技術は、肥満を 4 つのサブグループ、臨床経験に応じたいくつかの変数に正確に再分類するために使用され、モデリング結果はクラスター分析のために選択されます。
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HMO-U
高尿酸血症を伴う過代謝性肥満
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計算モデリング技術は、肥満を 4 つのサブグループ、臨床経験に応じたいくつかの変数に正確に再分類するために使用され、モデリング結果はクラスター分析のために選択されます。
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HMO-I
高インスリン血症を伴う代謝亢進性肥満
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計算モデリング技術は、肥満を 4 つのサブグループ、臨床経験に応じたいくつかの変数に正確に再分類するために使用され、モデリング結果はクラスター分析のために選択されます。
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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 |
時間枠 |
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機械学習を使用した肥満患者の代謝分類
時間枠：ベースライン
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ベースライン
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二次結果の測定
結果測定 |
時間枠 |
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さまざまなサブグループの患者における代謝の特徴
時間枠：ベースライン
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ベースライン
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さまざまなサブグループの患者における非感染性疾患のリスク
時間枠：ベースライン
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ベースライン
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さまざまなサブグループの患者における肥満手術の効果
時間枠：肥満手術から1年後
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肥満手術から1年後
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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。
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
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)
2020年3月1日
一次修了 (実際)
2020年4月30日
研究の完了 (実際)
2020年6月20日
試験登録日
最初に提出
2020年2月21日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年2月21日
最初の投稿 (実際)
2020年2月25日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2020年6月25日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2020年6月23日
最終確認日
2020年6月1日
詳しくは
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。