암환자의 자살위험 예측
암 환자의 자살 위험 예측: 후향적 코호트 연구
이전 연구들에서는 암환자의 자살위험은 사회경제적 요인, 임상적 특성, 환경적 요인 등에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 그러나 암 환자의 자살 위험에 대한 여러 예측 변수를 사용한 예측 모델은 제한적입니다.
본 연구의 목적은 후향적 코호트를 기반으로 암환자의 자살과 사회경제적 요인, 임상적 특징, 기상학적 요인의 연관성을 평가하고, 암환자에 대한 다중 예측변수를 갖춘 자살위험 예측 모델을 구축하는 것이다.
연구 개요
상태
정황
상세 설명
암은 심각한 공중보건 문제로, 2020년에는 약 1,000만 명이 암으로 사망합니다. 이전 연구에서는 암 환자가 일반 대중보다 자살로 사망할 가능성이 더 높다고 보고했으며, 특히 암 진단 후 6개월~1년 내에 더욱 그렇습니다. 자살은 사회경제적 요인, 임상적 특성, 환경적 요인 등 다양한 요인이 상호작용한 결과이기 때문에 암환자의 자살위험을 예측하기 위한 다변량 예측모델 구축이 필요하다.
SEER(Surveillance, Epidemiology, and End Results) 프로그램 데이터베이스를 기반으로 한 암환자 후향적 코호트를 사용하여 사회경제적 요인, 임상적 특성 및 기상학적 요인과 암환자의 자살의 연관성을 평가하고 다중 예측변수를 이용한 예측 모델을 구축했습니다. 암환자를 위한. Shandong Multi-Center Healthcare Big Data Platform (SMCHBDP)에서 실시한 또 다른 후향적 코호트를 사용하여 예측 모델의 예측 능력과 일반화 능력을 검증했습니다.
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Shandong
-
Jinan, Shandong, 중국, 250014
- The First Affiliated Hospital of Shandong First Medical University & Shandong Provincial Qianfoshan Hospital
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
1. SEER 데이터베이스 및 SMCHBDP의 암환자
제외 기준:
- 확실한 사망원인은 없음
- 지역번호가 누락되었습니다.
- 후속 조치에서 손실됨
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
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SEER 데이터베이스의 암 환자 코호트
SEER(Surveillance, Epidemiology, and End Results) 프로그램 데이터베이스를 기반으로 한 암환자 후향적 코호트를 사용하여 사회경제적 요인, 임상적 특성 및 기상학적 요인과 암환자의 자살의 연관성을 평가하고 다중 예측변수를 이용한 예측 모델을 구축했습니다. 암환자를 위한
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SMCHBDP의 암 환자 코호트
예측모델의 예측능력과 일반화능력을 검증하기 위해 Shandong Multi-Center Healthcare Big Data Platform(SMCHBDP)에서 실시한 후향적 코호트를 사용하였다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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자살이나 자해로 인한 사망
기간: 1979년부터 2021년까지
|
주요 결과는 암 진단 후 자살이나 자해로 인한 사망이었습니다.
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1979년부터 2021년까지
|
공동 작업자 및 조사자
스폰서
수사관
- 수석 연구원: Fang Tang, Doctor, The First Affiliated Hospital of Shandong First Medical University & Shandong Provincial Qianfoshan Hospital
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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