Wykorzystanie danych cyfrowych do przewidywania CHD
Wykorzystanie danych cyfrowych do prognozowania zdrowia układu sercowo-naczyniowego i wykorzystania opieki zdrowotnej
Przegląd badań
Szczegółowy opis
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
Pennsylvania
-
Philadelphia, Pennsylvania, Stany Zjednoczone, 19101
- University of Pennsylvania Health System
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria przyjęcia:
- 30 - 74 lata
- Gotowość do podpisania świadomej zgody
- Głównie mówiący po angielsku (do analizy językowej)
- Posiada konto na dowolnej z następujących platform danych cyfrowych (Facebook, Instagram, Twitter Reddit, Google (gmail) lub smartfon lub urządzenie do noszenia, takie jak Apple Health, Fitbit, Samsung Health, MapMyFitness lub Garmin) i chce udostępniać dane
- Jeśli ma konto w mediach społecznościowych, Instagramie lub Facebooku, chce udostępniać dane historyczne i prospektywne (60 dni) Jeśli ma konto Google (gmail), chce pobrać i udostępnić plik ZIP Google Takeout
- Jeśli masz smartfon lub urządzenie do noszenia, chcesz udostępnić dane dotyczące kroków
- Chęć udostępnienia dostępu do dokumentacji medycznej
- Chętnie podzielę się informacjami na temat ubezpieczenia zdrowotnego
Kryteria wyłączenia:
- Pacjent nie spełnia powyższych kryteriów wiekowych
- Nie korzysta i nie publikuje w cyfrowych źródłach danych, które badamy lub nie chcemy przekazywać danych
- Pacjent jest w ciężkim stanie, np. zaburzenia oddechowe, fizyczne lub emocjonalne
- Pacjent jest nietrzeźwy, nieprzytomny lub nie jest w stanie odpowiednio odpowiedzieć na pytania
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Modele obserwacyjne: Kontrola przypadków
- Perspektywy czasowe: Przekrojowe
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Sprawa
Pacjenci w wieku 30-74 lata z CHD i bez CHD (IICD 10: I63, I20-I25) w ciągu ostatnich 5 lat.
|
Zainteresowani uczestnicy mogą wypełnić formularz świadomej zgody online.
Po wyrażeniu świadomej zgody uczestnik zostanie poproszony o udostępnienie typów danych cyfrowych, z których korzysta (Facebook, Instagram, Twitter, wyszukiwarka Google, dane o krokach), a następnie wypełni ankietę przekrojową.
|
|
Kontrola
Pacjenci w wieku 30-74 lata, u których w wywiadzie nie występują choroby sercowo-naczyniowe
|
Zainteresowani uczestnicy mogą wypełnić formularz świadomej zgody online.
Po wyrażeniu świadomej zgody uczestnik zostanie poproszony o udostępnienie typów danych cyfrowych, z których korzysta (Facebook, Instagram, Twitter, wyszukiwarka Google, dane o krokach), a następnie wypełni ankietę przekrojową.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Tematy Latent Dirichlet Allocation (LDA) - Tematy/Motywy Dyskutowane Pomiędzy Pacjentami z Chorobą Serca i Bez
Ramy czasowe: Przez cały okres badania, średnio 3 lata
|
Głównym rezultatem są tematy i cechy (wyprowadzone przy użyciu metody LDA do grupowania danych językowych). Dla każdego uczestnika uwzględniliśmy wszystkie dostępne posty na tablicy Facebooka od początku historii ich konta aż do zbierania danych, niezależnie od tego, czy miały miejsce przed czy po diagnozie choroby wieńcowej serca (CHD). Zbadaliśmy powiązania między cechami językowymi (unigramy, kategorie LIWC, tematy LDA) a statusem przypadku sercowo-naczyniowego (obecność CHD vs brak) przy użyciu korelacji Pearsona i regresji logistycznej. Ukryta LDA, systematyczna metoda identyfikacji tematów opartych na tekście, została zastosowana do wygenerowania 200 skupień współwystępujących słów („tematy”). Dla każdego typu cechy (unigram, kategoria LIWC, temat LDA) dopasowaliśmy oddzielne modele regresji logistycznej i obliczyliśmy współczynniki korelacji Pearsona, aby ocenić wartość predykcyjną dla statusu przypadku. Każda cecha pochodząca z języka została zakodowana jako znormalizowana liczba częstości na użytkownika, aby umożliwić spójne porównanie między uczestnikami. |
Przez cały okres badania, średnio 3 lata
|
Inne miary wyników
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Zdarzenie sercowo-naczyniowe
Ramy czasowe: Przez cały okres trwania badania, średnio 3 lata
|
Wiarygodność w przewidywaniu zdarzeń związanych z chorobą wieńcową u pacjenta mierzona za pomocą Skali Ryzyka Framingham. Skala Ryzyka Framingham (FRS) jest zweryfikowanym narzędziem do przewidywania ryzyka chorób sercowo-naczyniowych (CVD). Zmienne wejściowe obejmują wiek, palenie papierosów, całkowity cholesterol, cholesterol HDL, pomiar skurczowego ciśnienia krwi oraz leczenie nadciśnienia. Wartości punktowe są obliczane na podstawie każdego z tych czynników ryzyka. 10-letnie ryzyko można wyrazić w procentach. Wyniki ryzyka mieszczą się w zakresie 0-20%. Niskie ryzyko: Mniej niż 10% ryzyka wystąpienia zawału serca lub zgonu z powodu choroby wieńcowej w ciągu najbliższych 10 lat. Średnie ryzyko: 10 do 20% ryzyka wystąpienia zawału serca lub zgonu z powodu choroby wieńcowej w ciągu najbliższych 10 lat. Wysokie ryzyko: Więcej niż 20% ryzyka wystąpienia zawału serca lub zgonu z powodu choroby wieńcowej w ciągu najbliższych 10 lat. |
Przez cały okres trwania badania, średnio 3 lata
|
|
Wykorzystanie Opieki Zdrowotnej
Ramy czasowe: Przez cały okres badania, średnio 3 lata
|
Prognoza kosztów wykorzystania opieki zdrowotnej między osobami z chorobą serca a osobami bez choroby serca mierzonych danymi z roszczeń ubezpieczeniowych
|
Przez cały okres badania, średnio 3 lata
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Szacowany)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- 833699
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
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 .