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

Epigenetyka i zapobieganie NCD w Kazachstanie: spersonalizowane podejścia i prognozy wieku biologicznego

8 lipca 2025 zaktualizowane przez: Ildar Fakhradiyev, Asfendiyarov Kazakh National Medical University

Epigenetyka i zapobieganie chorobom niezakaźnym w Kazachstanie: spersonalizowane podejście i prognozowanie wieku biologicznego (2024-2026)

Niniejsze badanie ma na celu zwiększenie spersonalizowanej i profilaktycznej opieki nad chorobami niezakaźnymi (NCD) w Kazachstanie poprzez badanie czynników epigenetycznych, przewidywanie wieku biologicznego i funkcji reprodukcyjnych za pomocą uczenia maszynowego oraz opracowywanie zaleceń dotyczących poprawy zdrowia.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

6720

Kontakty i lokalizacje

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

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

  • Kazachstan
      • Almaty, Kazachstan, 050000
        • Rekrutacyjny
        • Asfendiyarov Kazakh National Medical University
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Ildar Fakhradiyev, PhD

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

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Metoda próbkowania

Próbka prawdopodobieństwa

Badana populacja

Badana populacja składa się z 6720 dorosłych wolontariuszy w wieku od 18 do 69 lat, mieszkających w 17 regionach Kazachstanu. Uczestnicy są stratyfikowani według wieku i płci, aby zapewnić zrównoważoną reprezentację w następujących grupach wiekowych:

  • 18-29 lat
  • 30-44 lata
  • 45-59 lat
  • 60-69 lat Każda grupa wiekowa obejmuje równy odsetek mężczyzn i kobiet, zapewniając równowagę płci. Wybór następuje po wielostopniowym projekcie próbkowania klastrów, zawierającego różne środowiska społeczno -ekonomiczne i statusy zdrowia w celu zwiększenia możliwości uogólnienia wyników.

Opis

Kryteria włączenia:

  • Dorośli w wieku od 18 do 69 lat.
  • Mieszkańcy 17 regionów Kazachstanu.
  • Gotowość do uczestnictwa i wyrażania świadomej zgody.

Kryteria wykluczenia:

  • Wiek w wieku poniżej 18 lat lub ponad 69 lat.
  • Brak świadomej zgody lub niepełnego udziału w procedurach gromadzenia danych.

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
Badanie obejmuje 1 kohortę podzieloną na 4 podgrupy wiekowe.

Badanie następuje po wielostopniowym projekcie próbkowania klastrów wraz z stratyfikacją wieku i płci. Zidentyfikowano w sumie 1 kohorty, podzielone na 4 podgrupy wiekowe:

  1. 18-29 lat
  2. 30-44 lata
  3. 45-59 lat
  4. 60-69 lat Każda grupa wiekowa ma na celu równy rozkład mężczyzn i kobiet, zapewniając równowagę płci we wszystkich podgrupach.
Inny: Genetyczna: analiza DNA
Badanie analizy długości telomerów (TL) i poziomu metylacji DNA

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Dokładność modelu uczenia maszynowego do przewidywania wieku biologicznego
Ramy czasowe: W ciągu 10 miesięcy od rozpoczęcia gromadzenia danych
Ocena wydajności modelu (na podstawie długości telomeru i metylacji DNA) przy użyciu średniego błędu bezwzględnego (MAE), średniego błędu kwadratowego (MSE) i R².
W ciągu 10 miesięcy od rozpoczęcia gromadzenia danych
Dokładność modelu przewidywania funkcji reprodukcyjnej
Ramy czasowe: W ciągu 10 miesięcy od rozpoczęcia gromadzenia danych
Opracowanie i walidacja modelu uczenia maszynowego w celu przewidywania funkcji reprodukcyjnej za pomocą biomarkerów. Wydajność modelu oceniana za pośrednictwem MAE, MSE i R².
W ciągu 10 miesięcy od rozpoczęcia gromadzenia danych

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Asfendiyarov Kazakh National Medical University

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)

3 marca 2025

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 stycznia 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

31 grudnia 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

31 marca 2025

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

23 kwietnia 2025

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

1 maja 2025

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

11 lipca 2025

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

8 lipca 2025

Ostatnia weryfikacja

1 kwietnia 2025

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • BR27304987

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIEZDECYDOWANY

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA

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 .

Subskrybuj