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

Eksploracja danych dotyczących zdrowia populacji – stanu subzdrowotnego – choroby w oparciu o dynamiczną teorię systemów

24 stycznia 2026 zaktualizowane przez: Lv, Han, Beijing Friendship Hospital

Eksploracja danych dotyczących zdrowia populacji - stanu subzdrowotnego - choroby w oparciu o dynamiczną teorię systemów

To badanie ma na celu zbadanie dynamicznych wzorców ewolucji zdrowia populacji, stanów subzdrowia i chorób poprzez teorię systemów dynamicznych i metody eksploracji dużych zbiorów danych, dostarczając naukowych dowodów na rzecz spersonalizowanej profilaktyki i zarządzania zdrowiem.

Przegląd badań

Status

Aktywny, nie rekrutujący

Warunki

Szczegółowy opis

Szczegółowe cele obejmują: (1) Identyfikację indywidualnych stanów zdrowia, subzdrowia i choroby przy użyciu nienadzorowanych technik modelowania systemowego, przy jednoczesnym badaniu ich wzajemnych ścieżek transformacji. (2) Identyfikację kluczowych wskaźników decydujących o przejściach między stanami, wyjaśnienie ich mechanizmów i interakcji. (3) Opracowanie dynamicznych modeli systemowych do symulacji trajektorii przejść między stanami pod wpływem wielu zmiennych, przewidywanie indywidualnych prawdopodobieństw postępu od zdrowia do subzdrowia lub choroby. (4) Tworzenie interpretowalnych narzędzi predykcji zdrowia na podstawie wyników modelowania w celu wsparcia precyzyjnych interwencji. Ostatecznym celem jest stworzenie naukowo zweryfikowanego, a jednocześnie możliwego do wdrożenia systemu modelowania stanów zdrowia, oferującego mierzalne narzędzia do wczesnej interwencji i spersonalizowanego zarządzania zdrowiem w celu zmniejszenia częstości występowania chorób przewlekłych i obciążeń systemu opieki zdrowotnej.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

380000

Kontakty i lokalizacje

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

Lokalizacje studiów

    • Beijing Municipality
      • Beijing, Beijing Municipality, Chiny, 100050
        • Beijing Friendship Hospital, Capital Medical University

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

Tak

Metoda próbkowania

Próbka prawdopodobieństwa

Badana populacja

Baza Danych Nauki o Zdrowiu Szpitala Przyjaźni w Pekinie

Opis

Kryteria włączenia:

  • Uczestnicy musieli odbyć co najmniej dwie kolejne badania fizykalne w Centrum Badań Fizykalnych Szpitala Przyjaźni w Pekinie, Uniwersytetu Medycznego Stołecznego, między czerwcem 2007 a sierpniem 2025, z minimalnym odstępem 6 miesięcy między sąsiednimi zapisami.
  • Zapisy danych powinny być stosunkowo kompletne, z brakami w kluczowych zmiennych badawczych (np. podstawowych wskaźnikach biochemicznych, informacjach demograficznych i istotnych punktach kwestionariusza) ≤30%.
  • Uczestnicy nie mogli mieć wcześniejszej historii poważnych chorób organicznych przed pierwszym włączeniem do badania (zgodnie z dokumentacją medyczną, głównie obejmującą: nowotwory złośliwe (nieuleczalne/końcowe stadium), ciężką niewydolność serca (NYHA klasa III-IV), schyłkową chorobę nerek (CKD stadium 5), marskość wątroby z dekompensacją lub znaczną niepełnosprawność spowodowaną następstwami ciężkiej choroby naczyniowo-mózgowej).

Kryteria wykluczenia:

- Osoby z poważnym brakiem podstawowych danych (takich jak unikalny identyfikator, kluczowe informacje demograficzne i podstawowe wskaźniki wykrycia) lub które nie mogą być skutecznie anonimizowane.

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
Baza Danych Nauki o Zdrowiu Szpitala Przyjaźni w Pekinie
  1. Uczestnicy muszą mieć ukończone co najmniej dwa kolejne badania fizykalne w Centrum Badań Fizykalnych Szpitala Przyjaźni w Pekinie, Uniwersytetu Medycznego Capital, między czerwcem 2007 a sierpniem 2025, z minimalnym odstępem 6 miesięcy między sąsiednimi zapisami.
  2. Zapisy danych powinny być stosunkowo kompletne, ze stopniem braków dla kluczowych zmiennych badawczych (np. podstawowych wskaźników biochemicznych, informacji demograficznych i istotnych pozycji kwestionariusza) ≤30%.
  3. Uczestnicy nie mogą mieć wcześniejszej historii ciężkich chorób organicznych przed pierwszym włączeniem do badania (jak udokumentowano w dokumentacji medycznej, głównie obejmującej: złośliwe nowotwory (nieuleczalne/końcowe stadium), ciężką niewydolność serca (NYHA klasa III-IV), schyłkową chorobę nerek (CKD stadium 5), marskość wątroby w fazie dekompensacji lub znaczną niepełnosprawność funkcjonalną spowodowaną następstwami ciężkiej choroby naczyniowo-mózgowej).
To jest badanie obserwacyjne.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Dokładność dyskryminacyjna dla następnej diagnozy
Ramy czasowe: Oceń na wewnętrznym zbiorze walidacyjnym. Ten zbiór zawiera indywidualne dane historyczne do 1 stycznia 2018 roku, na podstawie których model przewiduje następne zdarzenie diagnostyczne, które wystąpi natychmiast. Oblicz AUC dla chorób z ponad 1000 kodami ICD-10.
Wiekowo i płciowo stratyfikowana powierzchnia pod krzywą charakterystyki odbiorczej, AUC
Oceń na wewnętrznym zbiorze walidacyjnym. Ten zbiór zawiera indywidualne dane historyczne do 1 stycznia 2018 roku, na podstawie których model przewiduje następne zdarzenie diagnostyczne, które wystąpi natychmiast. Oblicz AUC dla chorób z ponad 1000 kodami ICD-10.
Długoterminowa Dokładność Predykcyjna
Ramy czasowe: Oceń wartości AUC wystąpienia choroby w 1., 2., 3., 5. i 10. roku po predykcji na wewnętrznym zbiorze walidacyjnym.
AUC stratyfikowane według wieku i płci, oceniające ryzyko wystąpienia choroby w określonych przedziałach czasowych (1 rok, 2 lata,..., 10 lat) po przewidzeniu.
Ten wskaźnik mierzy spadek zdolności predykcyjnej modelu w czasie.
Oceń wartości AUC wystąpienia choroby w 1., 2., 3., 5. i 10. roku po predykcji na wewnętrznym zbiorze walidacyjnym.
Trajectory-level Predictive Accuracy
Ramy czasowe: W podzbiorze walidacyjnym ocenić dokładność przewidywań zdarzeń chorobowych dla każdego roku od punktu rozpoczęcia symulacji (60 lat) do kolejnych 1 do 20 lat.
Proporcja prawidłowo przewidzianych zdarzeń chorobowych. W każdym symulowanym przyszłym roku dopasuj wygenerowane zdarzenia chorobowe z rzeczywistymi zdarzeniami chorobowymi występującymi u osób i oblicz wskaźnik sukcesu (%) dopasowania.
W podzbiorze walidacyjnym ocenić dokładność przewidywań zdarzeń chorobowych dla każdego roku od punktu rozpoczęcia symulacji (60 lat) do kolejnych 1 do 20 lat.

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

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 września 2025

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

31 sierpnia 2028

Ukończenie studiów (Szacowany)

31 sierpnia 2030

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

9 grudnia 2025

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

24 stycznia 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

29 stycznia 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

29 stycznia 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

24 stycznia 2026

Ostatnia weryfikacja

1 stycznia 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 202511

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

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 .

Badania kliniczne na Sub-zdrowe

Subskrybuj