- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT05225454
Os padrões de estilo de vida e a tendência de desenvolvimento de doenças crônicas em grupos saudáveis e sub-saudáveis foram analisados usando técnicas de mineração de dados
9 de maio de 2022 atualizado por: Far Eastern Memorial Hospital
Usou o perfil do membro do exame de saúde plurianual pela tecnologia de vários algoritmos, para encontrar fatores de risco chave abrangentes ou componentes importantes do grupo de alto risco para síndrome metabólica e doença renal crônica ou doenças crônicas mais comuns.
Visão geral do estudo
Status
Ativo, não recrutando
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
A proporção da população com mais de 65 anos em Taiwan atingiu 7,10% em 1993.
Depois que Taiwan se tornou um 「país envelhecido」, o crescimento originalmente lento da população idosa (9,9% em 2006) começou a aumentar e atingiu 14,05% em 2018, quase duas vezes o de 1993.
Além disso, Taiwan tornou-se formalmente um 「país envelhecido」 conforme definido globalmente.
De acordo com os dados estatísticos do Ministério do Interior e os dados do Conselho Nacional de Desenvolvimento, estima-se que a população com mais de 65 anos esteja a crescer rapidamente.
Espera-se que 6 anos depois (até 2026), a população idosa em Taiwan ultrapasse 20%.
Taiwan se tornará formalmente o 「país superenvelhecido」 conforme definido globalmente, com uma estrutura populacional semelhante à do Japão, Coreia do Sul, Cingapura e alguns países europeus (Departamento de Estatística, 2018; Conselho Nacional de Desenvolvimento, 2019).
A fim de prevenir e tratar eficazmente doenças crônicas de populações sub-saudáveis e desenvolver sistemas de previsão de gestão de saúde que tenham oportunidades e potenciais de mercado ilimitados, o autor pretende estender as conquistas de projetos individuais patrocinados pelo Ministério de Ciência e Tecnologia nos últimos anos.
Por perfil de membro de exame de saúde completo plurianual, este projeto usou vários algoritmos, como regressão logística (LR); Árvores de Classificação e Regressão (CART); Modelagem Linear Hierárquica (HLM); Florestas aleatórias (RF); Máquinas de vetores de suporte (SVM); eXtreme Gradient Boosting (xGBoost); Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) e múltiplas ferramentas de análise para explorar as variáveis potenciais de risco à saúde comuns da população de sub-saúde para estabelecer um sistema de gerenciamento de saúde de avaliação abrangente que pode detectar doenças crônicas precocemente, os resultados da pesquisa serão fornecidos para referência em Campos.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Antecipado)
81108
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
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Pan-Chiao Dist.
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New Taipei City, Pan-Chiao Dist., Taiwan, 22061
- Oriental Institute of Technology / Far Eastern Memorial Hospital
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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
- ADULTO
- OLDER_ADULT
- CRIANÇA
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Tudo
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
Em 2006-2017, do membro da MJ Health Research Foundation, do banco de dados de verificação de saúde anual desvinculado e desidentificado, cerca de 71.108 pessoas; 2015-2020, o Health2Sync fornece [Sistema Anti-Glucose Inteligente], os dados biométricos e comportamentais desvinculados e desidentificados, cerca de 10.000 pessoas.
Descrição
Critério de inclusão:
- Triagem de saúde contínua duas vezes ou mais nos relatórios de saúde de MJ.
- doença renal crônica
- Síndrome metabólica
- Ou mais, doenças crônicas comuns
Critério de exclusão:
- Participantes que receberam tratamento clínico
- Sujeitos de outras doenças de pesquisa relacionadas
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
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Número de participantes com síndrome metabólica em eventos adversos relacionados à doença renal, conforme avaliado pela taxa de filtração glomerular estimada
Prazo: 2 anos
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Informações fisiológicas de participantes com eventos adversos relacionados à doença renal crônica, conforme avaliados na síndrome metabólica, por mudança longitudinal natural desde a linha de base na taxa de filtração glomerular estimada em 2 anos recentes na triagem de saúde dos participantes.
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2 anos
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
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 (REAL)
3 de março de 2021
Conclusão Primária (ANTECIPADO)
3 de julho de 2024
Conclusão do estudo (ANTECIPADO)
31 de julho de 2024
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
21 de outubro de 2021
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
26 de janeiro de 2022
Primeira postagem (REAL)
4 de fevereiro de 2022
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (REAL)
10 de maio de 2022
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
9 de maio de 2022
Última verificação
1 de março de 2022
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 110027-E
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
NÃO
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
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