Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Przewidywanie ryzyka samobójstwa u pacjentów chorych na raka

11 grudnia 2023 zaktualizowane przez: Fang Tang

Przewidywanie ryzyka samobójstwa u pacjentów chorych na raka: retrospektywne badanie kohortowe

Poprzednie badania wykazały, że na ryzyko samobójstwa u pacjentów chorych na raka wpływają czynniki społeczno-ekonomiczne, charakterystyka kliniczna i czynniki środowiskowe. Jednak model prognostyczny obejmujący wiele czynników predykcyjnych ryzyka samobójstwa u pacjentów chorych na raka jest ograniczony.

Celem tego badania jest ocena związku czynników społeczno-ekonomicznych, cech klinicznych i czynników meteorologicznych z samobójstwami pacjentów chorych na raka na podstawie retrospektywnych kohort oraz ustalenie modelu przewidywania ryzyka samobójstwa z wieloma czynnikami predykcyjnymi dla pacjentów chorych na raka.

Przegląd badań

Status

Zakończony

Warunki

Szczegółowy opis

Rak stanowi poważny problem zdrowia publicznego – w 2020 r. prawie 10 milionów osób umrze z powodu raka. Poprzednie badania wykazały, że ryzyko śmierci samobójczej u pacjentów chorych na raka jest większe niż w przypadku ogółu społeczeństwa, zwłaszcza w ciągu sześciu miesięcy do roku od diagnozy raka. Ponieważ samobójstwo jest wynikiem interakcji różnych czynników, takich jak czynniki społeczno-ekonomiczne, charakterystyka kliniczna i czynniki środowiskowe, konieczne jest skonstruowanie wieloczynnikowego modelu predykcyjnego w celu przewidywania ryzyka samobójstwa u pacjentów chorych na raka.

Retrospektywną kohortę pacjentów chorych na raka w oparciu o bazę danych programu Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) wykorzystano do oceny związku czynników społeczno-ekonomicznych, cech klinicznych i czynników meteorologicznych z samobójstwami pacjentów chorych na raka oraz do ustalenia modelu predykcyjnego z wieloma czynnikami predykcyjnymi dla chorych na raka. Do sprawdzenia zdolności predykcyjnej i zdolności uogólniania modelu predykcyjnego wykorzystano inną retrospektywną kohortę przeprowadzoną na platformie Shandong Multi-Center Healthcare Big Data Platform (SMCHBDP).

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Rzeczywisty)

176000

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

    • Shandong
      • Jinan, Shandong, Chiny, 250014
        • The First Affiliated Hospital of Shandong First Medical University & Shandong Provincial Qianfoshan Hospital

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dziecko
  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Pacjenci z nowotworem w bazie danych programu Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) i Shandong Multi-Center Healthcare Big Data Platform (SMCHBDP).

Opis

Kryteria przyjęcia:

1. Pacjenci nowotworowi w bazie SEER i SMCHBDP

Kryteria wyłączenia:

  1. Brak pewnej przyczyny śmierci
  2. Brak numeru kierunkowego
  3. Straciłem możliwość śledzenia

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Kohorta pacjentów chorych na raka w bazie danych SEER
Retrospektywną kohortę pacjentów chorych na raka w oparciu o bazę danych programu Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) wykorzystano do oceny związku czynników społeczno-ekonomicznych, cech klinicznych i czynników meteorologicznych z samobójstwami pacjentów chorych na raka oraz do ustalenia modelu predykcyjnego z wieloma czynnikami predykcyjnymi dla pacjenta chorego na raka
Kohorta pacjentów chorych na raka w SMCHBDP
Do weryfikacji zdolności predykcyjnej i zdolności uogólniania modelu predykcyjnego wykorzystano retrospektywną kohortę przeprowadzoną z platformy Shandong Multi-Center Healthcare Big Data Platform (SMCHBDP).

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Śmiertelność przypisywana samobójstwu lub samookaleczeniu
Ramy czasowe: 1979-2021
Głównym wynikiem była śmiertelność przypisywana samobójstwu lub samookaleczeniu po rozpoznaniu raka.
1979-2021

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Śledczy

  • Główny śledczy: Fang Tang, Doctor, The First Affiliated Hospital of Shandong First Medical University & Shandong Provincial Qianfoshan Hospital

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

1 stycznia 1979

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

31 grudnia 2021

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

31 grudnia 2021

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

4 grudnia 2023

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

4 grudnia 2023

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

12 grudnia 2023

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Szacowany)

15 grudnia 2023

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

11 grudnia 2023

Ostatnia weryfikacja

1 grudnia 2023

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • YXLL-KY-2023(139)

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .