Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Интеллектуальный анализ данных о здоровье населения в контексте "здоровье-донозологические состояния-заболевание" на основе теории динамических систем

24 января 2026 г. обновлено: Lv, Han, Beijing Friendship Hospital

Data Mining of Population Health-sub-health-disease Based on Dynamic System Theory

Это исследование направлено на изучение динамических эволюционных моделей состояний здоровья, субздоровья и заболеваний населения с использованием теории динамических систем и методов интеллектуального анализа больших данных, предоставляя научные доказательства для персонализированной профилактики и управления здоровьем.

Обзор исследования

Статус

Активный, не рекрутирующий

Условия

Вмешательство/лечение

Подробное описание

Конкретные цели включают: (1) Определение индивидуальных состояний здоровья, субздоровья и болезни с использованием методов неконтролируемого системного моделирования, а также исследование путей их взаимного превращения. (2) Выявление ключевых показателей, определяющих переходы между состояниями, с уточнением их механизмов и взаимодействий. (3) Разработка динамических системных моделей для имитации траекторий переходов состояний под влиянием множества факторов, предсказание индивидуальных вероятностей прогрессирования от здоровья к субздоровью или болезни. (4) Создание интерпретируемых инструментов прогнозирования здоровья на основе результатов моделирования для поддержки точных вмешательств. Конечная цель — создание научно обоснованной, но реализуемой системы моделирования состояний здоровья, предоставляющей количественные инструменты для раннего вмешательства и персонализированного управления здоровьем с целью снижения заболеваемости хроническими болезнями и нагрузки на систему здравоохранения.

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Оцененный)

380000

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

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

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

  • Ребенок
  • Взрослый
  • Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Да

Метод выборки

Вероятностная выборка

Исследуемая популяция

Научная база данных о здоровье Больницы Дружбы в Пекине

Описание

Критерии включения:

  • Участники должны были пройти не менее двух последовательных физических обследований в Центре физического обследования Пекинской больницы дружбы при Столичном медицинском университете в период с июня 2007 года по август 2025 года с минимальным интервалом в 6 месяцев между соседними записями.
  • Записи данных должны быть относительно полными, с долей пропущенных значений ключевых исследовательских переменных (например, основных биохимических показателей, демографической информации и существенных пунктов анкеты) ≤30%.
  • У участников не должно быть в анамнезе тяжелых органических заболеваний до их первого включения в исследование (как задокументировано в медицинских записях, в основном включая: злокачественные опухоли (неизлечимые/терминальной стадии), тяжелую сердечную недостаточность (NYHA III-IV класс), терминальную стадию заболевания почек (ХБП 5 стадия), декомпенсированный цирроз печени или значительное функциональное нарушение, вызванное последствиями тяжелого цереброваскулярного заболевания).

Критерии исключения:

- Лица с серьезным недостатком базовых данных (таких как уникальный идентификатор, ключевая демографическая информация и основные показатели обследования) или те, которые не могут быть эффективно обезличены.

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

Когорты и вмешательства

Группа / когорта
Вмешательство/лечение
База данных науки о данных в здравоохранении Пекинской больницы дружбы
  1. Участники должны были пройти как минимум два последовательных медицинских осмотра в Центре медицинского осмотра Пекинской больницы дружбы при Столичном медицинском университете в период с июня 2007 года по август 2025 года, с минимальным интервалом в 6 месяцев между соседними записями.
  2. Записи данных должны быть относительно полными, с уровнем пропусков для ключевых исследовательских переменных (например, основных биохимических показателей, демографической информации и важных пунктов анкеты) ≤30%.
  3. Участники не должны иметь предшествующей истории серьезных органических заболеваний до их первого включения в исследование (как задокументировано в медицинских записях, в основном включая: злокачественные опухоли (неизлечимые/терминальные), тяжелую сердечную недостаточность (NYHA класс III-IV), терминальную стадию заболевания почек (ХБП стадия 5), декомпенсированный цирроз или значительные функциональные нарушения, вызванные последствиями тяжелого цереброваскулярного заболевания).
Другой: Никакого вмешательства не будет.
Это наблюдательное исследование.

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Дискриминационная точность для следующего диагноза
Временное ограничение: Оценить на внутреннем наборе данных для валидации. Этот набор содержит индивидуальные исторические данные до 1 января 2018 года, на основе которых модель прогнозирует следующее диагностическое событие, которое произойдет незамедлительно. Рассчитать AUC для заболеваний с более чем 1000 кодами МКБ-10
Возраст- и пол-стратифицированная площадь под кривой рабочих характеристик приемника, AUC
Оценить на внутреннем наборе данных для валидации. Этот набор содержит индивидуальные исторические данные до 1 января 2018 года, на основе которых модель прогнозирует следующее диагностическое событие, которое произойдет незамедлительно. Рассчитать AUC для заболеваний с более чем 1000 кодами МКБ-10
Долгосрочная прогностическая точность
Временное ограничение: Оцените значения AUC для возникновения заболевания на 1-м, 2-м, 3-м, 5-м и 10-м году после прогнозирования на внутреннем валидационном наборе данных.
AUC стратифицированный по возрасту и полу, оценивающий риск возникновения заболевания в определенные временные интервалы (1 год, 2 года,..., 10 лет) после прогноза. Этот показатель измеряет снижение прогностической способности модели с течением времени.
Оцените значения AUC для возникновения заболевания на 1-м, 2-м, 3-м, 5-м и 10-м году после прогнозирования на внутреннем валидационном наборе данных.
Точность прогнозирования на уровне траектории
Временное ограничение: На валидационной подвыборке оценить точность прогнозов событий заболевания для каждого года от начальной точки симуляции (60 лет) до следующих 1–20 лет.
Доля правильно предсказанных случаев заболевания. В каждый смоделированный будущий год сопоставьте сгенерированные случаи заболевания с фактическими случаями заболевания, происходящими у индивидуумов, и рассчитайте процент успешных совпадений (%).
На валидационной подвыборке оценить точность прогнозов событий заболевания для каждого года от начальной точки симуляции (60 лет) до следующих 1–20 лет.

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Beijing Friendship Hospital

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

1 сентября 2025 г.

Первичное завершение (Оцененный)

31 августа 2028 г.

Завершение исследования (Оцененный)

31 августа 2030 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

9 декабря 2025 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

24 января 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

29 января 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

29 января 2026 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

24 января 2026 г.

Последняя проверка

1 января 2026 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Другие идентификационные номера исследования

  • 202511

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕ РЕШЕНО

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Клинические исследования Суб-здоровый

Искать похожие исследования

Спонсоры и соавторы

Заболевания

Медикаментозные вмешательства

CROs by country

CROs in Cote d'Ivoire

Заболевания

Редкие заболевания

Медикаментозные вмешательства

Пищевые добавки

Спонсор / Соавторы

Места

Подписаться