开发邻苯二甲酸酯诱发疾病的风险预测模型
2023年5月26日 更新者：Pei-Hung Liao、National Taipei University of Nursing and Health Sciences
使用机器学习算法开发邻苯二甲酸酯诱发疾病的风险预测模型和改进护理评估的建议
这项探索性研究使用人工智能算法和应用数据挖掘从台湾生物银行收集了基本的人口统计和实验室数据，以确定邻苯二甲酸酯 [邻苯二甲酸二（2-乙基己基）酯，DEHP]、生活方式和疾病之间的相关性。
研究概览
地位
完全的
条件
详细说明
本研究被设计为探索性研究。
机构审查委员会和台湾生物银行在进行前批准了该研究（批准号：TWBR11007-06）。
该数据集包括来自 30 至 70 岁参与者的信息，他们在 2016 年至 2022 年期间接受了 PAE 测试（1337 例）。
数据集包括（1）问卷调查，如个人基本信息、个体健康行为、女性健康问题等； （二）身体质量指数（BMI）、体脂率、腰围、臀围、腰臀比、血压、心率、肺功能、骨密度等体检结果； （三）血液化验、血清学化验、肝胆功能化验、肾功能化验、尿液化验的血、尿分析结果； (4)尿PAE含量数据
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
1136
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Taipei、台湾
- Cheng Hsin General Hospital
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Taipei、台湾
- National Taipei university of nursing and health science
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
取样方法
非概率样本
研究人群
该研究包括 1337 名受试者，平均年龄为 48.98 岁。
男性受试者 (51.8%) 的人数超过女性。
此外，75.1%的受试者已婚，9.4%有饮酒习惯，57.4%不经常运动，15.3%在制造业工作，47.4%根据BMI超重，45.2%体脂百分比高于正常, 16.8% 的骨密度低于 2.5。
表 1 显示了分析结果。
描述
包含：
- 本研究的目标对象为 30 至 70 岁的个人
- 在 2016 年 1 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日期间接受了 PAE 测试的人。
排除：
1 未进行增塑剂测试的人
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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疾病和PAEs的风险评估分析
大体时间：2022年
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(1) 问卷回复，如个人基本信息、个人健康行为、女性健康问题等； （二）身体质量指数（BMI）、体脂率、腰围、臀围、腰臀比、血压、心率、肺功能、骨密度等体检结果； （三）血液化验、血清学化验、肝胆功能化验、肾功能化验、尿液化验的血、尿分析结果； (4)尿液PAE含量数据。
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2022年
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疾病及PAEs人工智能预测模型
大体时间：2022年
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应用机器学习建立环境激素PAE与高疾病风险之间的相关性，并提出护理干预的评估项目。
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2022年
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2021年1月1日
初级完成 (实际的)
2022年12月31日
研究完成 (实际的)
2022年12月31日
研究注册日期
首次提交
2023年5月19日
首先提交符合 QC 标准的
2023年5月26日
首次发布 (实际的)
2023年6月7日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2023年6月7日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年5月26日
最后验证
2023年5月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- (862)110-08
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
不
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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