Uczenie maszynowe do identyfikacji przyszłego rozwoju choroby: ogólnokrajowe badanie kohortowe (MILESTONE)
9 stycznia 2018 zaktualizowane przez: Hyuk-Jae Chang, Yonsei University
Uczenie maszynowe w celu identyfikacji przyszłego rozwoju chorób sercowo-naczyniowych i metabolicznych: ogólnokrajowe badanie kohortowe z szeregami czasowymi (MILESTONE)
Opracowanie algorytmów uczenia maszynowego do identyfikacji przyszłego rozwoju chorób sercowo-naczyniowych i metabolicznych
Przegląd badań
Status
Nieznany
Szczegółowy opis
Badanie MILESTONE jest badaniem retrospektywnym i przeglądem danych z danymi kontrolnymi stanu zdrowia z National Health Insurance Services (NHIS) w Korei.
Dane będą obejmować ogólne badanie stanu zdrowia osób fizycznych, rodzaj ubezpieczenia zdrowotnego, szczegóły rachunku medycznego, historię medyczną, leczenie i recepty dotyczące 514 795 osób w wieku powyżej 40 lat.
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Oczekiwany)
510000
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
-
Seoul, Republika Korei, 102-752
- Rekrutacyjny
- Yonsei University Severance Hospital
-
Kontakt:
- Hyuk-Jae Chang, MD
- Numer telefonu: 82-2-2228-8454
- E-mail: hjchang@yuhs.ac
-
-
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
18 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Płeć kwalifikująca się do nauki
Wszystko
Metoda próbkowania
Próbka prawdopodobieństwa
Badana populacja
Dane, które są rejestracją stanu zdrowia około 510 000 pacjentów w latach 2002-2013 z National Health Insurance Service (NHIS) w Korei Południowej.
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Podmiot, który przechodził badania kontrolne w latach 2002-2013 i został zarejestrowany w Krajowej Służbie Ubezpieczeń Zdrowotnych (NHIS) w Korei Południowej.
Kryteria wyłączenia:
- Osoby, których rozwój choroby nie został zidentyfikowany w ewidencji z powodu emigracji lub zaginięcia
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
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Ramy czasowe |
|---|---|
|
Dokładność przewidywania rozwoju chorób sercowo-naczyniowych i metabolicznych z wykorzystaniem algorytmu uczenia maszynowego
Ramy czasowe: 6 miesięcy
|
6 miesięcy
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Ramy czasowe |
|---|---|
|
Dokładność przewidywania rozwoju chorób sercowo-naczyniowych i metabolicznych z wykorzystaniem analizy regresji logistycznej
Ramy czasowe: 6 miesięcy
|
6 miesięcy
|
|
Dokładność przewidywania rozwoju chorób sercowo-naczyniowych i metabolicznych przy użyciu wskaźnika ryzyka Framingham
Ramy czasowe: 6 miesięcy
|
6 miesięcy
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Śledczy
- Główny śledczy: Hyuk-Jae Chang, PhD, Yonsei Univerity
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
Publikacje ogólne
- 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.
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 lipca 2016
Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)
30 października 2018
Ukończenie studiów (Oczekiwany)
31 grudnia 2018
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
21 lipca 2016
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
12 października 2016
Pierwszy wysłany (Oszacować)
13 października 2016
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
10 stycznia 2018
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
9 stycznia 2018
Ostatnia weryfikacja
1 stycznia 2018
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- 4-2016-0383
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
NIEZDECYDOWANY
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 .