Uczenie maszynowe do reklasyfikacji otyłości
23 czerwca 2020 zaktualizowane przez: Shen Qu, Shanghai 10th People's Hospital
Klastrowanie oparte na danych w celu metabolicznej klasyfikacji otyłości przy użyciu uczenia maszynowego
Celem tego badania jest zastosowanie lub opracowanie technik modelowania komputerowego do dokładnej reklasyfikacji otyłości na podgrupy.
Cechy kliniczne, ryzyko chorób niezakaźnych, a także efekty odchudzania chirurgii bariatrycznej będą również badane i porównywane w ramach podgrup.
Przegląd badań
Status
Zakończony
Warunki
Interwencja / Leczenie
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Rzeczywisty)
2495
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
Shanghai
-
Shanghai, Shanghai, Chiny, 200072
- Shanghai Tenth People's 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
10 lat do 70 lat (Dziecko, Dorosły, Starszy dorosły)
Akceptuje zdrowych ochotników
Tak
Płeć kwalifikująca się do nauki
Wszystko
Metoda próbkowania
Próbka prawdopodobieństwa
Badana populacja
Pacjenci z nadwagą/otyłością.
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Pacjenci z nadwagą/otyłością
- Pacjenci z prawidłową masą ciała jako grupa kontrolna
Kryteria wyłączenia:
- kiedykolwiek przeprowadzono operację bariatryczną przed zaplanowaną pierwszą wizytą w ramach badania;
- przyjmował egzogenną insulinę, leki wpływające na metabolizm glukozy lub leki na kwas moczowy;
- zdiagnozowano cukrzycę typu 1, cukrzycę wtórną, chorobę dziedziczną lub ciężką chorobę (np. nowotwór złośliwy, niewydolność serca, niewydolność wątroby itp.);
- w ciąży lub laktacji;
- nie posiadał pełnych danych dla modelu;
- w przypadku kontroli o prawidłowej masie ciała wykluczono pacjentów z cukrzycą lub hiperurykemią.
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 |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Północny zachód
normalna kontrola wagi
|
|
|
MHO
metaboliczna zdrowa otyłość
|
Techniki modelowania komputerowego zostaną wykorzystane do dokładnej reklasyfikacji otyłości na cztery podgrupy, kilka zmiennych zgodnie z doświadczeniem klinicznym, a wyniki modelowania zostaną wybrane do analizy skupień.
|
|
LMO
otyłość hipometaboliczna
|
Techniki modelowania komputerowego zostaną wykorzystane do dokładnej reklasyfikacji otyłości na cztery podgrupy, kilka zmiennych zgodnie z doświadczeniem klinicznym, a wyniki modelowania zostaną wybrane do analizy skupień.
|
|
HMO-U
otyłość hipermetaboliczna z hiperurykemią
|
Techniki modelowania komputerowego zostaną wykorzystane do dokładnej reklasyfikacji otyłości na cztery podgrupy, kilka zmiennych zgodnie z doświadczeniem klinicznym, a wyniki modelowania zostaną wybrane do analizy skupień.
|
|
HMO-I
otyłość hipermetaboliczna z hiperinsulinemią
|
Techniki modelowania komputerowego zostaną wykorzystane do dokładnej reklasyfikacji otyłości na cztery podgrupy, kilka zmiennych zgodnie z doświadczeniem klinicznym, a wyniki modelowania zostaną wybrane do analizy skupień.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Ramy czasowe |
|---|---|
|
Klasyfikacja metaboliczna pacjentów z otyłością z wykorzystaniem uczenia maszynowego
Ramy czasowe: linia bazowa
|
linia bazowa
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Ramy czasowe |
|---|---|
|
Cechy metaboliczne u pacjentów z różnych podgrup
Ramy czasowe: linia bazowa
|
linia bazowa
|
|
Ryzyko chorób niezakaźnych u pacjentów z różnych podgrup
Ramy czasowe: linia bazowa
|
linia bazowa
|
|
Wpływ chirurgii bariatrycznej na pacjentów z różnych podgrup
Ramy czasowe: Rok po operacji bariatrycznej
|
Rok po operacji bariatrycznej
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
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 marca 2020
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
30 kwietnia 2020
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
20 czerwca 2020
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
21 lutego 2020
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
21 lutego 2020
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
25 lutego 2020
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
25 czerwca 2020
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
23 czerwca 2020
Ostatnia weryfikacja
1 czerwca 2020
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- Obesity Reclassification
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
NIE
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 .