デジタル データを使用して CHD を予測する
デジタルデータを使用して心血管の健康とヘルスケアの利用を予測する
調査の概要
詳細な説明
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Pennsylvania
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Philadelphia、Pennsylvania、アメリカ、19101
- University of Pennsylvania Health System
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 30～74歳
- -インフォームドコンセントに署名する意思がある
- 主に英語を話す（言語分析のため）
- 次のいずれかのデジタル データ プラットフォーム (Facebook、Instagram、Twitter Reddit、Google (gmail)、または Apple Health、Fitbit、Samsung Health、MapMyFitness、Garmin などのスマートフォンまたはウェアラブル デバイス) にアカウントがあり、データを共有する意思がある
- ソーシャル メディア アカウント、Instagram または Facebook をお持ちで、履歴データと今後のデータを共有する意思がある場合 (60 日) Google (gmail) アカウントをお持ちの場合、Google テイクアウトの zip ファイルをダウンロードして共有する意思がある
- スマートフォンまたはウェアラブル デバイスをお持ちの場合、歩数データを共有したい
- 医療記録へのアクセスを共有したい
- 医療保険情報を共有したい
除外基準:
- 患者は上記の年齢選択基準を満たしていません
- 私たちが研究しているデジタルデータソースを使用したり投稿したりしない、またはデータを寄付したくない
- 患者は深刻な苦痛を感じています。 呼吸困難、身体的または精神的苦痛
- 患者は酔っている、意識がない、または質問に適切に答えることができない
研究計画
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：ケースコントロール
- 時間の展望：断面図
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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場合
-過去5年以内にCHD（IICD 10：I63、I20-I25）の有無にかかわらず30〜74歳の患者。
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関心のある参加者は、インフォームド コンセントをオンラインで完了することができます。
インフォームド コンセントの後、参加者は使用するデジタル データの種類 (Facebook、Instagram、Twitter、Google 検索、ステップ データ) を共有するよう求められ、参加者は横断的な調査を完了します。
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コントロール
心血管系以外の既往歴のある30～74歳の患者
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関心のある参加者は、インフォームド コンセントをオンラインで完了することができます。
インフォームド コンセントの後、参加者は使用するデジタル データの種類 (Facebook、Instagram、Twitter、Google 検索、ステップ データ) を共有するよう求められ、参加者は横断的な調査を完了します。
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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 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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潜在ディリクレ配分法（LDA）トピック - 心臓疾患のある患者とない患者間で議論されたトピック／テーマ
時間枠：研究完了まで、平均3年間
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主要アウトカムは、トピックと特徴量（言語データのクラスタリングにLDA手法を使用して導出）です。 各参加者について、CHD診断の前後を問わず、アカウント履歴の開始からデータ収集時点までに利用可能なすべてのFacebookウォール投稿を含めました。 言語的特徴（ユニグラム、LIWCカテゴリ、LDAトピック）と心血管症例ステータス（CHDの有無）との関連を、ピアソン相関とロジスティック回帰を用いて検討しました。 テキストベースのテーマを体系的に特定する方法である潜在LDAを適用し、共起する単語の200のクラスター（「トピック」）を生成しました。 各特徴タイプ（ユニグラム、LIWCカテゴリ、LDAトピック）について、個別のロジスティック回帰モデルを適合させ、症例ステータスに対する予測値の評価のためにピアソン相関係数を計算しました。 各言語由来の特徴は、参加者間で一貫した比較を可能にするために、ユーザーごとの正規化頻度カウントとしてエンコードされました。 |
研究完了まで、平均3年間
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その他の成果指標
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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CHDイベント
時間枠：研究完了まで、平均3年間
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フラミンガムリスクスコアにより測定された、患者のCHD関連イベント予測の信頼性。 フラミンガムリスクスコア（FRS）は、心血管疾患（CVD）リスクを予測するための検証済み手法です。 入力変数には、年齢、喫煙習慣、総コレステロール、HDLコレステロール、収縮期血圧測定値、高血圧治療が含まれます。 これらの各リスクに基づいてポイント値が計算されます。 10年リスクスコアはパーセンテージとして導出されます。 リスクスコアの範囲は0〜20%です。 低リスク：今後10年間に心筋梗塞を発症する、または冠動脈疾患で死亡するリスクが10%未満。 中等度リスク：今後10年間に心筋梗塞を発症する、または冠動脈疾患で死亡するリスクが10〜20%。 高リスク：今後10年間に心筋梗塞を発症する、または冠動脈疾患で死亡するリスクが20%超。 |
研究完了まで、平均3年間
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医療リソース利用
時間枠：研究完了まで、平均3年間
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心疾患患者と非心疾患患者間における医療費支出の予測（保険請求データによる測定）
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研究完了まで、平均3年間
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
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。