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出境医 / 临床实验 / SDMEAI研究：一项多中心流行病学研究
SDMEAI研究：一项多中心流行病学研究
研究描述
简要摘要：
风湿病学，免疫学，肾脏病和胃肠病学的各种疾病会引起眼部病变，药物也会带来各种不良反应，这些反应会严重降低患者的日常生活质量，带来额外的经济繁重，甚至威胁威胁病人的生活。这项研究旨在招募来自额外评估部门的患者，并进行横断面和队列研究。一方面，我们计划比较风湿病，免疫学，肾脏病和胃肠病学患者的全身性疾病和眼睛不良药物影响的眼病变特征，并总结了一些流行病学指标，例如流行，高风险因素等。另一方面，我们计划在收集某些案例数据后开发人工智能模型。通过选择与眼病变发生有关的危险因素，我们旨在训练可以预测全身性疾病和药物的眼部表现的模型。
| 病情或疾病 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 全身疾病的眼睛参与对眼睛人工智能的不利药物影响 | 药物：皮质类固醇，免疫抑制剂，生物剂 |
学习规划
| 研究类型 ： | 观察 |
| 估计入学人数 ： | 1000名参与者 |
| 观察模型： | 队列 |
| 时间观点： | 预期 |
| 官方标题： | 全身性疾病和药物对眼睛和人工智能模型开发的影响：多中心流行病学研究 |
| 估计研究开始日期 ： | 2021年4月22日 |
| 估计初级完成日期 ： | 2025年4月22日 |
| 估计 学习完成日期 ： | 2026年4月22日 |
武器和干预措施
| 小组/队列 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 永远不会接受全身药物 | |
| 曾经是系统性药物的用户 | 药物：皮质类固醇，免疫抑制剂，生物剂 我们不为患者开新药，而只会观察到他们的眼睛不良影响。 |
| 当前的系统药物使用者 | 药物：皮质类固醇，免疫抑制剂，生物剂 我们不为患者开新药，而只会观察到他们的眼睛不良影响。 |
结果措施
主要结果指标 ：
- 发病率[时间范围：2021.4.22-2025.4.22]各种眼病变的发病率。
资格标准
| 符合研究资格的年龄： | 6年至80岁（儿童，成人，老年人） |
| 有资格学习的男女： | 全部 |
| 接受健康的志愿者： | 是的 |
| 采样方法： | 非概率样本 |
研究人群
我们将招募Sun Yat-Sen University的第六家附属医院的患者，并邀请他们在Sun Yat-Sen University的中央眼科中心参加眼科检查。 Sun Yat-Sen University的第六家附属医院是中国广东广东的三级综合医院。它有各个部门，例如风湿病学和免疫学部门，肾脏病学和胃肠病学部门，提供大量的全身性疾病病例。
标准
联系人和位置
联系人
| 联系人：Haotian Lin博士 | 13802793086 | haot.lin@hotmail.com |
赞助商和合作者
太阳森大学
调查人员
| 首席研究员： | Haotian Lin博士 | Sun Yat-Sen University的中央眼科中心 |
| 追踪信息 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 首先提交日期 | 2021年4月15日 | ||||
| 第一个发布日期 | 2021年4月19日 | ||||
| 最后更新发布日期 | 2021年4月20日 | ||||
| 估计研究开始日期 | 2021年4月22日 | ||||
| 估计初级完成日期 | 2025年4月22日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||
| 当前的主要结果指标 | 发病率[时间范围：2021.4.22-2025.4.22] 各种眼病变的发病率。 | ||||
| 原始主要结果指标 | 与电流相同 | ||||
| 改变历史 | |||||
| 当前的次要结果指标 | 不提供 | ||||
| 原始的次要结果指标 | 不提供 | ||||
| 当前其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
| 其他其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
| 描述性信息 | |||||
| 简短标题 | SDMEAI研究：一项多中心流行病学研究 | ||||
| 官方头衔 | 全身性疾病和药物对眼睛和人工智能模型开发的影响：多中心流行病学研究 | ||||
| 简要摘要 | 风湿病学，免疫学，肾脏病和胃肠病学的各种疾病会引起眼部病变，药物也会带来各种不良反应，这些反应会严重降低患者的日常生活质量，带来额外的经济繁重，甚至威胁威胁病人的生活。这项研究旨在招募来自额外评估部门的患者，并进行横断面和队列研究。一方面，我们计划比较风湿病，免疫学，肾脏病和胃肠病学患者的全身性疾病和眼睛不良药物影响的眼病变特征，并总结了一些流行病学指标，例如流行，高风险因素等。另一方面，我们计划在收集某些案例数据后开发人工智能模型。通过选择与眼病变发生有关的危险因素，我们旨在训练可以预测全身性疾病和药物的眼部表现的模型。 | ||||
| 详细说明 | 不提供 | ||||
| 研究类型 | 观察 | ||||
| 学习规划 | 观察模型：队列 时间观点：前瞻性 | ||||
| 目标随访时间 | 不提供 | ||||
| 生物测量 | 不提供 | ||||
| 采样方法 | 非概率样本 | ||||
| 研究人群 | 我们将招募Sun Yat-Sen University的第六家附属医院的患者，并邀请他们在Sun Yat-Sen University的中央眼科中心参加眼科检查。 Sun Yat-Sen University的第六家附属医院是中国广东广东的三级综合医院。它有各个部门，例如风湿病学和免疫学部门，肾脏病学和胃肠病学部门，提供大量的全身性疾病病例。 | ||||
| 健康）状况 |
| ||||
| 干涉 | 药物：皮质类固醇，免疫抑制剂，生物剂 我们不为患者开新药，而只会观察到他们的眼睛不良影响。 | ||||
| 研究组/队列 |
| ||||
| 出版物 * | 不提供 | ||||
*包括数据提供商提供的出版物以及MEDLINE中临床标识符（NCT编号）确定的出版物。 | |||||
| 招聘信息 | |||||
| 招聘状况 | 尚未招募 | ||||
| 估计入学人数 | 1000 | ||||
| 原始估计注册 | 与电流相同 | ||||
| 估计学习完成日期 | 2026年4月22日 | ||||
| 估计初级完成日期 | 2025年4月22日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||
| 资格标准 | 纳入标准：
排除标准： | ||||
| 性别/性别 |
| ||||
| 年龄 | 6年至80岁（儿童，成人，老年人） | ||||
| 接受健康的志愿者 | 是的 | ||||
| 联系人 |
| ||||
| 列出的位置国家 | 不提供 | ||||
| 删除了位置国家 | |||||
| 管理信息 | |||||
| NCT编号 | NCT04849819 | ||||
| 其他研究ID编号 | IIT2020023 | ||||
| 有数据监测委员会 | 不提供 | ||||
| 美国FDA调节的产品 |
| ||||
| IPD共享声明 |
| ||||
| 责任方 | Haotian Lin，Sun Yat-Sen University | ||||
| 研究赞助商 | 太阳森大学 | ||||
| 合作者 | 不提供 | ||||
| 调查人员 |
| ||||
| PRS帐户 | 太阳森大学 | ||||
| 验证日期 | 2021年4月 | ||||
研究描述
简要摘要：
风湿病' target='_blank'>风湿病学，免疫学，肾脏病和胃肠病学的各种疾病会引起眼部病变，药物也会带来各种不良反应，这些反应会严重降低患者的日常生活质量，带来额外的经济繁重，甚至威胁威胁病人的生活。这项研究旨在招募来自额外评估部门的患者，并进行横断面和队列研究。一方面，我们计划比较风湿病' target='_blank'>风湿病，免疫学，肾脏病和胃肠病学患者的全身性疾病和眼睛不良药物影响的眼病变特征，并总结了一些流行病学指标，例如流行，高风险因素等。另一方面，我们计划在收集某些案例数据后开发人工智能模型。通过选择与眼病变发生有关的危险因素，我们旨在训练可以预测全身性疾病和药物的眼部表现的模型。
| 病情或疾病 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 全身疾病的眼睛参与对眼睛人工智能的不利药物影响 | 药物：皮质类固醇，免疫抑制剂，生物剂 |
学习规划
| 研究类型 ： | 观察 |
| 估计入学人数 ： | 1000名参与者 |
| 观察模型： | 队列 |
| 时间观点： | 预期 |
| 官方标题： | 全身性疾病和药物对眼睛和人工智能模型开发的影响：多中心流行病学研究 |
| 估计研究开始日期 ： | 2021年4月22日 |
| 估计初级完成日期 ： | 2025年4月22日 |
| 估计 学习完成日期 ： | 2026年4月22日 |
武器和干预措施
| 小组/队列 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 永远不会接受全身药物 | |
| 曾经是系统性药物的用户 | 药物：皮质类固醇，免疫抑制剂，生物剂 我们不为患者开新药，而只会观察到他们的眼睛不良影响。 |
| 当前的系统药物使用者 | 药物：皮质类固醇，免疫抑制剂，生物剂 我们不为患者开新药，而只会观察到他们的眼睛不良影响。 |
结果措施
主要结果指标 ：
- 发病率[时间范围：2021.4.22-2025.4.22]各种眼病变的发病率。
资格标准
| 符合研究资格的年龄： | 6年至80岁（儿童，成人，老年人） |
| 有资格学习的男女： | 全部 |
| 接受健康的志愿者： | 是的 |
| 采样方法： | 非概率样本 |
研究人群
我们将招募Sun Yat-Sen University的第六家附属医院的患者，并邀请他们在Sun Yat-Sen University的中央眼科中心参加眼科检查。 Sun Yat-Sen University的第六家附属医院是中国广东广东的三级综合医院。它有各个部门，例如风湿病' target='_blank'>风湿病学和免疫学部门，肾脏病学和胃肠病学部门，提供大量的全身性疾病病例。
标准
联系人和位置
| 追踪信息 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 首先提交日期 | 2021年4月15日 | ||||
| 第一个发布日期 | 2021年4月19日 | ||||
| 最后更新发布日期 | 2021年4月20日 | ||||
| 估计研究开始日期 | 2021年4月22日 | ||||
| 估计初级完成日期 | 2025年4月22日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||
| 当前的主要结果指标 | 发病率[时间范围：2021.4.22-2025.4.22] 各种眼病变的发病率。 | ||||
| 原始主要结果指标 | 与电流相同 | ||||
| 改变历史 | |||||
| 当前的次要结果指标 | 不提供 | ||||
| 原始的次要结果指标 | 不提供 | ||||
| 当前其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
| 其他其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||
| 描述性信息 | |||||
| 简短标题 | SDMEAI研究：一项多中心流行病学研究 | ||||
| 官方头衔 | 全身性疾病和药物对眼睛和人工智能模型开发的影响：多中心流行病学研究 | ||||
| 简要摘要 | 风湿病' target='_blank'>风湿病学，免疫学，肾脏病和胃肠病学的各种疾病会引起眼部病变，药物也会带来各种不良反应，这些反应会严重降低患者的日常生活质量，带来额外的经济繁重，甚至威胁威胁病人的生活。这项研究旨在招募来自额外评估部门的患者，并进行横断面和队列研究。一方面，我们计划比较风湿病' target='_blank'>风湿病，免疫学，肾脏病和胃肠病学患者的全身性疾病和眼睛不良药物影响的眼病变特征，并总结了一些流行病学指标，例如流行，高风险因素等。另一方面，我们计划在收集某些案例数据后开发人工智能模型。通过选择与眼病变发生有关的危险因素，我们旨在训练可以预测全身性疾病和药物的眼部表现的模型。 | ||||
| 详细说明 | 不提供 | ||||
| 研究类型 | 观察 | ||||
| 学习规划 | 观察模型：队列 时间观点：前瞻性 | ||||
| 目标随访时间 | 不提供 | ||||
| 生物测量 | 不提供 | ||||
| 采样方法 | 非概率样本 | ||||
| 研究人群 | 我们将招募Sun Yat-Sen University的第六家附属医院的患者，并邀请他们在Sun Yat-Sen University的中央眼科中心参加眼科检查。 Sun Yat-Sen University的第六家附属医院是中国广东广东的三级综合医院。它有各个部门，例如风湿病' target='_blank'>风湿病学和免疫学部门，肾脏病学和胃肠病学部门，提供大量的全身性疾病病例。 | ||||
| 健康）状况 |
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| 干涉 | 药物：皮质类固醇，免疫抑制剂，生物剂 我们不为患者开新药，而只会观察到他们的眼睛不良影响。 | ||||
| 研究组/队列 | |||||
| 出版物 * | 不提供 | ||||
*包括数据提供商提供的出版物以及MEDLINE中临床标识符（NCT编号）确定的出版物。 | |||||
| 招聘信息 | |||||
| 招聘状况 | 尚未招募 | ||||
| 估计入学人数 | 1000 | ||||
| 原始估计注册 | 与电流相同 | ||||
| 估计学习完成日期 | 2026年4月22日 | ||||
| 估计初级完成日期 | 2025年4月22日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||
| 资格标准 | 纳入标准：
排除标准： | ||||
| 性别/性别 |
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| 年龄 | 6年至80岁（儿童，成人，老年人） | ||||
| 接受健康的志愿者 | 是的 | ||||
| 联系人 |
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| 列出的位置国家 | 不提供 | ||||
| 删除了位置国家 | |||||
| 管理信息 | |||||
| NCT编号 | NCT04849819 | ||||
| 其他研究ID编号 | IIT2020023 | ||||
| 有数据监测委员会 | 不提供 | ||||
| 美国FDA调节的产品 |
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| IPD共享声明 |
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| 责任方 | Haotian Lin，Sun Yat-Sen University | ||||
| 研究赞助商 | 太阳森大学 | ||||
| 合作者 | 不提供 | ||||
| 调查人员 |
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| PRS帐户 | 太阳森大学 | ||||
| 验证日期 | 2021年4月 | ||||
