Machine Learning for Identification of Future Disease Development: A Nationwide Cohort Study (MILESTONE)
9. januar 2018 oppdatert av: Hyuk-Jae Chang, Yonsei University
Maskinlæring for identifisering av fremtidig utvikling av kardiovaskulær og metabolsk sykdom: en landsomfattende tidsseriekohortstudie (MILESTONE)
Å utvikle maskinlæringsalgoritmer for identifisering av fremtidig utvikling av kardiovaskulær og metabolsk sykdom
Studieoversikt
Status
Ukjent
Detaljert beskrivelse
MILESTONE-studien er en retrospektiv og datagjennomgangsstudie med helsesjekkdata fra National Health Insurance Services (NHIS) i Korea.
Dataene vil inkludere generell helseundersøkelse for enkeltpersoner, type helseforsikring, medisinske fakturadetaljer, medisinske historier, behandling og resepter om 514 795 personer som var over 40 år.
Studietype
Observasjonsmessig
Registrering (Forventet)
510000
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiesteder
-
-
-
Seoul, Korea, Republikken, 102-752
- Rekruttering
- Yonsei University Severance Hospital
-
Ta kontakt med:
- Hyuk-Jae Chang, MD
- Telefonnummer: 82-2-2228-8454
- E-post: hjchang@yuhs.ac
-
-
Deltakelseskriterier
Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
18 år og eldre (Voksen, Eldre voksen)
Tar imot friske frivillige
Nei
Kjønn som er kvalifisert for studier
Alle
Prøvetakingsmetode
Sannsynlighetsprøve
Studiepopulasjon
Dataene som er helsesjekk registrerer om lag 510 000 personer mellom 2002 og 2013 fra National Health Insurance Service (NHIS) i Sør-Korea.
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Forsøkspersonen som ble gjennomgått helsesjekk mellom 2002 og 2013, og hadde blitt registrert med helsesjekkresultatet til National Health Insurance Service (NHIS) i Sør-Korea.
Ekskluderingskriterier:
- Personer hvis sykdomsutvikling ikke er identifisert fra journalene på grunn av emigrasjon eller forsvinning
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tidsramme |
|---|---|
|
Nøyaktighet i prediksjon av utvikling av kardiovaskulær og metabolsk sykdom ved bruk av maskinlæringsalgoritme
Tidsramme: 6 måneder
|
6 måneder
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tidsramme |
|---|---|
|
Nøyaktighet i prediksjon av utvikling av kardiovaskulær og metabolsk sykdom ved bruk av logistisk regresjonsanalyse
Tidsramme: 6 måneder
|
6 måneder
|
|
Nøyaktighet i prediksjon av utvikling av kardiovaskulær og metabolsk sykdom ved bruk av Framingham risikoscore
Tidsramme: 6 måneder
|
6 måneder
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Sponsor
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Hyuk-Jae Chang, PhD, Yonsei Univerity
Publikasjoner og nyttige lenker
Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.
Generelle publikasjoner
- Cho IJ, Sung JM, Kim HC, Lee SE, Chae MH, Kavousi M, Rueda-Ochoa OL, Ikram MA, Franco OH, Min JK, Chang HJ. Development and External Validation of a Deep Learning Algorithm for Prognostication of Cardiovascular Outcomes. Korean Circ J. 2020 Jan;50(1):72-84. doi: 10.4070/kcj.2019.0105. Epub 2019 Aug 19.
- Cho IJ, Sung JM, Chang HJ, Chung N, Kim HC. Incremental Value of Repeated Risk Factor Measurements for Cardiovascular Disease Prediction in Middle-Aged Korean Adults: Results From the NHIS-HEALS (National Health Insurance System-National Health Screening Cohort). Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2017 Nov;10(11):e004197. doi: 10.1161/CIRCOUTCOMES.117.004197.
Studierekorddatoer
Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
1. juli 2016
Primær fullføring (Forventet)
30. oktober 2018
Studiet fullført (Forventet)
31. desember 2018
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
21. juli 2016
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
12. oktober 2016
Først lagt ut (Anslag)
13. oktober 2016
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
10. januar 2018
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
9. januar 2018
Sist bekreftet
1. januar 2018
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Nøkkelord
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- 4-2016-0383
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
UBESLUTTE
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .