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Desenvolvimento de um nomograma preditivo para insuficiência ovariana primária

9 de abril de 2018 atualizado por: Guangzhou University of Traditional Chinese Medicine
O objetivo desta pesquisa é desenvolver um nomograma preditivo para insuficiência ovariana primária.

Visão geral do estudo

Status

Desconhecido

Descrição detalhada

Muitas pesquisas mostram que a etiologia da insuficiência ovariana primária (IOP) está relacionada com genes, imunização, iatrogenia, fatores de infecção e fatores sociais, etc. Na verdade, aproximadamente 70-90% de POI não têm causa definida, então muitos pacientes não sabem o que acontecerá quando estiverem em estágio oculto de POI. Nesta pesquisa, os pesquisadores investigarão todos os fatores possíveis em pacientes com POI e mulheres normais e selecionarão o valioso fator de risco integrado por método estatístico para estabelecer o modelo preditivo razoável.

Este estudo consiste em duas etapas. A primeira etapa é o estabelecimento do modelo, a segunda etapa é a certificação e avaliação do modelo.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Antecipado)

260

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Locais de estudo

    • Guangdong
      • GuangZhou, Guangdong, China, 510000
        • Guangdong provicial hospital of Chinese Medicine

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

18 anos a 42 anos (ADULTO)

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Fêmea

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

A população do estudo será recrutada da clínica do departamento de ginecologia do hospital provincial de medicina chinesa de GuangDong e de anúncios na web de abril de 2016 a dezembro de 2018.

Descrição

Critério de inclusão:

  • Idade18--42
  • Última menstruação espontânea definitiva
  • Consentimento informado para participar desta pesquisa e poder responder fielmente aos questionários.

Critério de exclusão:

  • Disgenesia gonadal congênita e doenças não orgânicas levam a distúrbios menstruais.
  • Doenças endócrinas, como síndrome dos ovários policísticos, hiperprolactinemia, sangramento uterino disfuncional, distúrbios menstruais com baixa gonadotrofina e hipertireose
  • Toxicidade reprodutiva de drogas usadas
  • Liberação de quimioterápicos
  • Aceite o medicamento de hormônio sexual nos últimos 3 meses
  • Mulheres grávidas e lactantes
  • Com doenças cardíacas, hepáticas, renais e outras graves
  • Com transtornos psiquiátricos graves

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

Coortes e Intervenções

Grupo / Coorte
Grupo de insuficiência ovariana primária
  1. amenorréia um ano ou mais de um ano
  2. amenorreia há mais de 4 meses e FSH≥40IU/L
  3. ≤42 anos e AMH≤0,071
O grupo normal
  1. menorreia regular normal
  2. ≤42 anos
  3. níveis normais de FSH e AMH

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Desenhe o normograma de insuficiência ovariana primária
Prazo: 1 ano
A investigação retrospectiva em populações de critérios de inclusão por meio da análise multivariada de regressão de riscos proporcionais de cox de fatores de risco independentes pode entrar no modelo preditivo usando o software R com base em variáveis ​​​​relacionadas ao coeficiente de regressão, desenhe o nomograma correspondente (nomograma) .
1 ano

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Verificar e avaliar a avaliação do normograma de insuficiência ovariana primária
Prazo: 2 anos
usando o nomograma do método bootstrap para verificação interna para reduzir o viés de overfitting, a avaliação do modelo para prever o risco de conformidade com a menopausa prematura. Nos dados da população do estudo, selecione casos na pós-menopausa, o uso de previsão de modelo de análise de sobrevivência modelo de avaliação inicial; selecionar Não menopausa um fator de risco independente para a população foram seguidos hormônio anti-Mulleriano ovariano (AMH) diminuiu a extensão da menopausa Idade como uma previsão de curva padrão, avaliação do modelo de nomograma precisão preditiva e valor clínico da menopausa prematura e, finalmente, fornecer o primeiro chinês as pessoas têm as características físicas do modelo de previsão da menopausa prematura
2 anos

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo

1 de outubro de 2016

Conclusão Primária (ANTECIPADO)

1 de maio de 2018

Conclusão do estudo (ANTECIPADO)

1 de julho de 2018

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

19 de março de 2016

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

8 de junho de 2016

Primeira postagem (ESTIMATIVA)

9 de junho de 2016

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (REAL)

10 de abril de 2018

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

9 de abril de 2018

Última verificação

1 de junho de 2016

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

INDECISO

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

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