Studie om een tool te ontwikkelen om de nierfunctie te schatten in databases zonder laboratoriumgegevens
Een geschatte voorspelling van glomerulaire filtratiesnelheid (eGFR).
Wetenschappelijke analyses worden veelvuldig uitgevoerd op b.v. databases van ziektekostenverzekeringen om het gebruik en de effectiviteit van medicijnen in het echte leven te bestuderen.
Het is bekend dat de nierfunctie een invloed heeft op de ontwikkeling van de ziekte van een patiënt en/of de geneesmiddelspiegels in het bloed.
Directe maatstaven voor de nierfunctie zijn echter vaak niet beschikbaar in databases.
Deze studie is van plan hulpmiddelen te ontwikkelen om de nierfunctie van patiënten te classificeren, wat wetenschappers helpt om patiëntencohorten (groepen patiënten met dezelfde kenmerken) te identificeren voor wetenschappelijke analyses.
Studie Overzicht
Toestand
Toestand
Conditie
Conditie
Interventie / Behandeling
Interventie / Behandeling
Gedetailleerde beschrijving
Nierfunctiestoornis is een veel voorkomende comorbiditeit bij patiënten met diverse onderliggende ziekten en een pathologie die gepaard gaat met toenemende leeftijd. De nierfunctie zou een belangrijke modifier van behandelingseffecten kunnen zijn.
Op populatie gebaseerde databases met administratieve claims worden steeds vaker gebruikt in grootschalige vergelijkende onderzoeken naar de resultaten van geneesmiddelenbehandelingen. Claimdatabases missen echter vaak informatie over de resultaten van laboratoriumtests, waardoor hun bruikbaarheid in Real-World Evidence (RWE) -onderzoek van patiënten met nierinsufficiëntie wordt beperkt.
Er is behoefte aan het ontwikkelen van methoden voor de identificatie van patiënten met een nierfunctiestoornis op basis van op claims gebaseerde proxy's voor de gezondheidszorg.
Het hoofddoel van deze studie is de ontwikkeling van algoritmen/modellen om eGFR-waarden en/of -klassen voor patiënten op een bepaald tijdstip te voorspellen op basis van invoer in de claimsdatabase (demografische kenmerken, klinische diagnoses, procedures en medicamenteuze behandelingen) voor een algemene bevolking en een verscheidenheid aan use-cases (atriumfibrilleren, coronaire hartziekte, subpopulaties van patiënten met diabetes mellitus type 2). Om dit te bereiken, zullen moderne datagestuurde machine learning-technieken worden toegepast om verbanden te ontdekken tussen de nierstatus, gemeten door eGFR, en longitudinale gegevens op patiëntniveau.
Evaluatie van de prestaties van modellen (uit steekproefvalidatie, benchmarktest, prestatieverschillen tussen eGFR-waardevoorspellingsalgoritmen en classificatiemodellen die zijn afgestemd op de vooraf gedefinieerde eGFR-klassen) zal ook worden gedaan.
Studietype
Studietype
Inschrijving (Werkelijk)
Inschrijving
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
New Jersey
-
Whippany, New Jersey, Verenigde Staten, 07981
- US OPTUM CDM database
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
Accepteert gezonde vrijwilligers
Geslachten die in aanmerking komen voor studie
Bemonsteringsmethode
Studie Bevolking
Volwassen patiënten met ten minste één geregistreerde eGFR-waarde in de OPTUM CDM-database tussen 1 januari 2007 en 31 december 2016 zullen worden opgenomen in use-case 1 "eGFR-populatie". Verdere gevallen verwijzen naar de subpopulaties van de eGFR-populatie, namelijk
- Atriale fibrillatie (AF) subpopulatie;
- Subpopulatie van coronaire hartziekte (CAD);
- Type 2 diabetes mellitus (T2DM) subpopulatie.
Beschrijving
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Aantal groepen / cohorten
Cohorten en interventies
Groep / CohortGroep / Cohort |
Interventie / BehandelingInterventie / Behandeling |
|---|---|
|
eGFR-populatie
Om te worden opgenomen in de eGFR-populatie, moeten patiënten tussen 1 januari 2007 en 31 december 2016 ten minste één geregistreerde eGFR-waarde hebben in de OPTUM CDM-database, volwassen zijn (>18 jaar oud op het moment van eGFR-test) en ten minste 370/180 dagen (180 dagen dient als gevoeligheidsanalyse) van continue inschrijving in medische en apotheekverzekeringen sinds de eGFR-testdatum.
|
Deze studie is de ontwikkeling van algoritmen/modellen om eGFR-waarden en/of -klassen voor patiënten op een bepaald tijdstip te voorspellen op basis van invoer in de claimsdatabase (demografische kenmerken, klinische diagnoses, procedures en medicamenteuze behandelingen) voor een algemene bevolking en een verscheidenheid aan gebruik -gevallen (AF, CAD, T2DM patiënten subpopulaties).
|
|
Atriale fibrillatie (AF) subpopulatie
Om te worden opgenomen in de AF-subpopulatie moeten patiënten voldoen aan de inclusiecriteria voor de eGFR-populatie; twee klinische of poliklinische diagnoses hebben voor AF of atriale flutter op twee verschillende dagen binnen de onderzoeksperiode, ongeacht de tijdstippen waarop eGFR wordt gemeten. Patiënten met ten minste één klinische of poliklinische diagnose of procedurecode voor mitralisklepstenose en kunstkleppen binnen de onderzoeksperiode worden uitgesloten. |
Deze studie is de ontwikkeling van algoritmen/modellen om eGFR-waarden en/of -klassen voor patiënten op een bepaald tijdstip te voorspellen op basis van invoer in de claimsdatabase (demografische kenmerken, klinische diagnoses, procedures en medicamenteuze behandelingen) voor een algemene bevolking en een verscheidenheid aan gebruik -gevallen (AF, CAD, T2DM patiënten subpopulaties).
|
|
Subpopulatie van coronaire hartziekte (CAD).
Om te worden opgenomen in de CAD-subpopulatie moeten patiënten voldoen aan de inclusiecriteria voor de eGFR-populatie; ten minste één klinische CAD-diagnose hebben binnen de onderzoeksperiode, ongeacht de tijdstippen waarop eGFR wordt gemeten.
|
Deze studie is de ontwikkeling van algoritmen/modellen om eGFR-waarden en/of -klassen voor patiënten op een bepaald tijdstip te voorspellen op basis van invoer in de claimsdatabase (demografische kenmerken, klinische diagnoses, procedures en medicamenteuze behandelingen) voor een algemene bevolking en een verscheidenheid aan gebruik -gevallen (AF, CAD, T2DM patiënten subpopulaties).
|
|
Type 2 diabetes mellitus (T2DM) subpopulatie
Om te worden opgenomen in de T2DM-subpopulatie moeten patiënten voldoen aan de inclusiecriteria voor de eGFR-populatie; ten minste twee intramurale of poliklinische diagnoses van T2DM hebben op twee verschillende dagen binnen de onderzoeksperiode, ongeacht de tijdstippen waarop eGFR wordt gemeten.
|
Deze studie is de ontwikkeling van algoritmen/modellen om eGFR-waarden en/of -klassen voor patiënten op een bepaald tijdstip te voorspellen op basis van invoer in de claimsdatabase (demografische kenmerken, klinische diagnoses, procedures en medicamenteuze behandelingen) voor een algemene bevolking en een verscheidenheid aan gebruik -gevallen (AF, CAD, T2DM patiënten subpopulaties).
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Prestaties van classificatie om eGFR te voorspellen
Tijdsspanne: Van eGRF-waarden beginnend en blijvend 180d + 370d
|
Voor numerieke modellen worden cross-gevalideerde prestaties gemeten als correlatie via r*2. Prestaties op basis van klasse worden gemeten als kruislings gevalideerde gevoeligheden, gegeven vooraf gedefinieerde valse ontdekkingspercentages met de volgende definitie voor positieven en negatieven: Waargenomen eGFR klasse X:
Klasse voorspeld door model:
|
Van eGRF-waarden beginnend en blijvend 180d + 370d
|
Medewerkers en onderzoekers
Sponsor
Sponsor
Publicaties en nuttige links
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (WERKELIJK)
Studie start
Primaire voltooiing (WERKELIJK)
Primaire voltooiing
Studie voltooiing (WERKELIJK)
Studie voltooiing
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (WERKELIJK)
Eerst geplaatst
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (WERKELIJK)
Laatste update geplaatst
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Andere studie-ID-nummers
Andere studie-ID-nummers
- 20325
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .