- ICH GCP
- Registr klinických studií v USA
- Klinická studie NCT04313387
Účinnost algoritmu odvozeného z parametrů rohovkové tomografie k rozlišení vysoce citlivých rohovek na ektázii od zdravých
Přehled studie
Postavení
Detailní popis
Pacienti byli považováni za velmi asymetrické (VAE-NT), pokud byla diagnóza ektázie potvrzena na jednom oku na základě dříve popsaných kritérií a druhé oko mělo normální mapu zakřivení přední plochy (topometrické). Pro definování případů VAE-NT byla použita objektivní kritéria pro zvažování normální topografie, včetně objektivních metrik zakřivení předního povrchu odvozených z Pentacam. Normální topografie byla přísně zvažována na základě objektivních kritérií maximálního zakřivení Kmax (strmější přední keratometrie)
Studie zahrnovala 148 očí s KC, 351 se zdravou rohovkou a 88 očí s podezřením na KC. Pacienti byli rozděleni do tří skupin:
- Kontrolní skupina - Normální oči (CG): 351 očí bez KC 351 pacientů, kteří podstoupili LASIK nebo fotorefrakční keratektomii (PRK), stabilní po minimálně 18 měsících sledování, bez jakýchkoliv změn v zadní elevaci na 18měsíčním Pentacam ve vztahu k předoperačnímu vyšetření (operace provedené v letech 2012-2018). Kritériem pro zařazení mezi normální případy bylo mít normální rohovky při celkovém očním vyšetření na obou očích, včetně normální biomikroskopie štěrbinové lampy, korigované zrakové ostrosti na dálku 20/20 nebo lepší, celkově subjektivní normální topografie a tomografických vyšetření. Náš cíl topografická kritéria byla: obě oči s indexem KISA % menším než 60 %, Kmax 47,2 D nebo menším a I-S rozdíl menší než 1,45 D. Protože žádné skutečně stanovené tomografické parametry/mezní hodnoty pro rozlišování normálních očí od podezřelých na keratokonus, přizpůsobili jsme naši klasifikaci pro normální oči nedávné publikaci Ambrósia et al.(31) přidáním kritéria „celkové subjektivní normální topografie a tomografických vyšetření“ na základě hodnocení zkušeného refrakčního chirurga ( GCAJ). Pro další statistickou analýzu bylo náhodně vybráno pouze jedno oko. CG zahrnovalo jedno oko náhodně vybrané z 323 pacientů s normální rohovkou; jedno oko bylo náhodně zahrnuto na pacienta, aby se zabránilo výběrovému zkreslení souvisejícímu s použitím obou očí od stejného pacienta
- Velmi asimetrická ektázie s normální topografií (VAE-NT G): 88 očí 88 pacientů s velmi asymetrickou ektázií s normální topografií (VAE-NT) na jednom oku a otevřenou ektázií (VAE-E) na druhém oku. Kritéria pro zařazení se řídila předchozími studiemi (28, 32, 33). Oči v této skupině s nedostatečnými topografickými nálezy pro splnění diagnostických kritérií pro keratokonus a následujícími znaky normálně vypadající rohovky na biomikroskopii se štěrbinovou lampou, keratometrii, retinoskopii. Tyto případy zahrnovaly méně postižené oko (druhé oko) keratokonického pacienta, pokud byla splněna následující kritéria: KISA% index menší než 60 %, I-S rozdíl menší než 1,45 D a Kmax 47,2 D nebo menší (tj. , stejná topografická kritéria jako u normálních očí, s výjimkou normálních očí, kdy kritéria splnily obě oči pacienta). Tyto pacienty lze považovat za s rohovkami vysoce citlivými k ektázii.
- Velmi asymetrické oči s ektázií (VAE-E): Ostatní oči VAE-NT vykazující KISA% index vyšší než 100 % a alespoň jeden z následujících biomikroskopických příznaků: Vogtovy strie, Fleischerův prstenec nebo fokální stromální ztenčení. Oculus implementoval svůj vlastní stagingový systém do softwaru Pentacam, který by měl napodobovat systémy Amsler/Krumeich: Topographic Keratoconus Classification (TKC) (34). TKC klasifikuje KC do čtyř stádií (plus čtyři střední stádia) a identifikuje další rohovkové patologie, jako je korneální refrakční chirurgie nebo pellucidní marginální degenerativní (PMD). TKC klasifikace tomografického indexu Pentacam zobrazující algum grau de KC variando de 1-4.
- Skupina keratokonu (KCG): 148 pacientů (každé jedno oko) s bilaterální klinickou KC. KCG zahrnovalo jedno oko náhodně vybrané ze 148 pacientů s keratokonem; jedno oko bylo náhodně zahrnuto na pacienta, aby se zabránilo výběrovému zkreslení souvisejícímu s použitím obou očí od stejného pacienta. Kritéria pro zařazení byla stejná jako pro VAE-E, kromě toho, že obě oči pacienta splňovaly kritéria ektázie.
Všichni jedinci podstoupili kompletní oční vyšetření, stejně jako hodnocení refrakce, biomikroskopii, retinoskopii, fundoskopii, topografii a tomografii. Všichni pacienti byli v období od ledna 2012 do ledna 2018 vyšetřeni v očním centru Visum.
Tato studie se držela zásad Helsinské deklarace a byla schválena Etickým výborem pro výzkum Lékařské fakulty Sao Jose do Rio Preto. Všichni pacienti byli informováni o cílech studie a před zařazením podepsali písemný informovaný souhlas.
Externí validace byla provedena u 140 pacientů, jejichž data nebyla zahrnuta do sestavování algoritmu. Splnili stejná kritéria pro zařazení jako ostatní, celkem 82 očí 82 pacientů se zdravou rohovkou, 19 očí 19 pacientů s VAE-NT a 39 očí 39 pacientů s KC.
PENTACAM TOMOGRAFIE: Všechny oči byly vyšetřeny rotační Scheimpflugovou tomografií rohovky a předního segmentu (Pentacam HR; Oculus GmbH, Wetzlar, Německo). Kvalita snímků byla kontrolována tak, aby do studie byly zahrnuty pouze případy s přijatelnou kvalitou snímků. Zkušený specialista na rohovku (GCAJ) vycvičený ve společenstvu přezkoumal všechny případy tak, aby byly správně zařazeny do skupin KC a VAE-NT. Ze všech případů byla získána nezpracovaná data (soubory u12); proto byl ke zpracování všech exportních souborů použit stejný přizpůsobený software (verze 1.20r118) a všechny proměnné Scheimpflug byly přímo staženy ze softwaru Pentacam pomocí funkce „call-all“.
MATEMATICKÝ ALGORITMUS: K sestavení rovnice extrahované z SVM bylo použito 58 proměnných, některé z nich byly extrahovány z tabulky. Po konstrukci těchto 58 charakteristických vektorů (FV) byl vytvořen index odvozený od SVM, který se nazýval multivariační index rohovkové tomografie odvozený z podpůrného vektorového stroje (CTMVI). Vzhledem k tomu, že každý pacient představuje bod na kartézské rovině s 58 rozměry (každá souřadnice představuje jednu z 58 FV), je úlohou SVM najít nadrovinu, která nejlépe odděluje subjekty CG, KCG a VAE-NT G. Nadrovina je algebraicky popsána lineární rovnicí; v tomto případě existuje 59 koeficientů, z nichž 58 souvisí s FV a jeden nezávislý koeficient představující vychýlení (což je možná paralelní dislokace dané nadroviny). Analyzované FV byly:
ARC (3 mm Zone): Přední poloměr zakřivení v zóně 3,0 mm se středem na nejtenčím místě rohovky; ARTmax: Ambrosio relační maximum tloušťky; ARTmin: Ambrosio relační minimum tloušťky; BAD D: Belin/Ambrosio zvýšená hodnota celkové odchylky ektázie; BAD Daa: odchylka průměru ART; BAD Dam: Odchylka ART max; BAD Db: odchylka mapy rozdílu nadmořské výšky; BAD De: Odchylka od zadní elevace v nejtenčím místě s ohledem na BFS 8 mm; BAD Df: Odchylka mapy rozdílu přední výšky; BAD Df: odchylka minimální tloušťky; BAD Dk: odchylka od Kmax; BAD Dp: odchylka průměrné pachymetrické progrese; BAD Dr: odchylka od zápornější hodnoty na mapě relativní tloušťky; BAD Dy: Odchylka od vertikálního posunutí nejtenčího bodu od vrcholu; C.Vol D 3mm: objem rohovky plochy o průměru 3 mm; C.Vol D 5mm: objem rohovky o průměru 5 mm; C.Vol D 7mm: objem rohovky o průměru 7 mm; C.Vol D 10 mm: objem rohovky plochy o průměru 10 mm; D2 mm / Pachy Min: Podíl D2 mm / Pachy Min; D2 mm: Průměrná tloušťka rohovky 2 mm kruhu se středem na nejtenčím místě; D4 mm / Pachy Min: Podíl D4 mm / Pachy Min; D4 mm: Průměrná tloušťka rohovky 4 mm kruhu se středem v nejtenčím místě; D6 mm / Pachy Min: Podíl D6 mm / Pachy Min; D6 mm: Průměrná tloušťka rohovky 6 mm kruhu se středem v nejtenčím místě; D8 mm / Pachy Min: Podíl D8 mm / Pachy Min; D8 mm: Průměrná tloušťka rohovky 8 mm kruhu se středem v nejtenčím místě; Ele B BFS 8 mm Max. Zóna 4 mm: Parametr elevace odvozený ze zadního povrchu vycentrovaného v bodě s nejvyšší hodnotou v rámci 4 mm (průměr) pomocí 8 mm nejlépe padnoucí koule; Ele B BFS 8mm Apex: Parametr nadmořské výšky odvozený od zadního povrchu vystředěného na vrchol vypočítaný pomocí 8 mm nejlépe padnoucí koule; Ele B BFS 8mm Thnnest: Parametr elevace odvozený ze zadního povrchu vycentrovaného v nejtenčím bodě pomocí 8 mm nejlépe padnoucí koule; Ele B BFTE 8 mm Max. Zóna 4 mm: Parametr elevace odvozený od zadního povrchu vystředěného v bodě s nejvyšší hodnotou v rámci 4 mm (průměr) pomocí nejlépe padnoucího torického elipsoidu 8 mm; Ele B BFTE 8mm Apex: Parametr elevace odvozený ze zadního povrchu vystředěného na vrchol vypočítaný pomocí 8mm nejlépe padnoucího torického elipsoidu; Ele B BFTE 8mm Thnnest: Parametr elevace odvozený ze zadní plochy vycentrované v nejtenčím bodě pomocí 8mm nejlépe padnoucího torického elipsoidu; Ele F BFS 8 mm Max. Zóna 4 mm: Parametr elevace odvozený z předního povrchu vystředěného v bodě s nejvyšší hodnotou v rámci 4 mm (průměr) pomocí 8 mm nejlépe padnoucí koule; Ele F BFS 8mm Apex: Parametr elevace odvozený z předního povrchu vystředěného na vrchol vypočítaný pomocí 8 mm nejlépe padnoucí koule; Ele F BFS 8mm Thnnest: Parametr elevace odvozený z předního povrchu vycentrovaného v nejtenčím bodě pomocí 8 mm nejlépe padnoucí koule; Ele F BFTE 8 mm Max. Zóna 4 mm: Parametr elevace odvozený z předního povrchu vystředěného v bodě s nejvyšší hodnotou v rámci 4 mm (průměr) pomocí nejlépe padnoucího torického elipsoidu 8 mm; Ele F BFTE 8mm Apex: Parametr elevace odvozený z předního povrchu vystředěného na vrchol vypočítaný pomocí 8mm nejlépe padnoucího torického elipsoidu; Ele F BFTE 8mm Thnnest: Parametr elevace odvozený z předního povrchu vycentrovaného v nejtenčím bodě pomocí 8mm nejlépe padnoucího torického elipsoidu; IHA: Index nejvyšší asymetrie; IHD: Index nejvyšší decentrace; ISV: Index rozptylu povrchu; IVA: Index vertikální asymetrie; KI: Keratokonus index; Pachy Min: Tloušťka rohovky v nejtenčím místě; Pachy Min Y: Poloha minimální tloušťky rohovky ve vztahu k ose Y se středem na vrchol rohovky; PRC (zóna 3 mm): Zadní poloměr zakřivení v zóně 3,0 mm se středem na nejtenčím místě rohovky; Rel Pachy Min: Relativní tloušťka rohovky v nejtenčím místě; RMS HOA (CB): střední kvadrát aberace horní části rohovky; RMS HOA (CF): střední kvadrát aberace přední části rohovky vysokého řádu; RMS HOA (Cornea): střední kvadrát aberace vysokého řádu celkové rohovky; RPIavg: Průměrný index pachymetrické progrese; RPImax: maximální index pachymetrické progrese; RPImin: Minimální index pachymetrické progrese; Z 3 -1 (CB): vertikální coma aberation cornea back 3. řádu; Z 3 -1 (CF): Vertikální aberace kómatu 3. řádu přední části rohovky; Z 3 -1 (Cornea): vertikální koma aberace 3. řádu celková rohovka; Z 5 -1 (CB): vertikální koma aberace zadní rohovky 5. řádu; Z 5 -1 (CF): Vertikální koma aberace přední části rohovky 5. řádu. Všechna Zernikeho měření byla provedena pro průměr rohovky 6 mm.
Typ studie
Zápis (Aktuální)
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dítě
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Pohlaví způsobilá ke studiu
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Kritéria pro zařazení:
Pacienti byli považováni za velmi asymetrické (VAE-NT), pokud byla diagnóza ektázie potvrzena na jednom oku na základě dříve popsaných kritérií a druhé oko mělo normální mapu zakřivení přední plochy (topometrické). Pro definování případů VAE-NT byla použita objektivní kritéria pro zvažování normální topografie, včetně objektivních metrik zakřivení předního povrchu odvozených z Pentacam. Normální topografie byla přísně zvažována na základě objektivních kritérií (27, 28) maximálního zakřivení Kmax (strmější přední keratometrie).
Kritéria vyloučení:
Byla přijata následující vylučovací kritéria: anamnéza očního traumatu; chronické užívání očních léků, glaukom; syndrom suchého oka; zjizvení rohovky; neurotrofická keratopatie; těžká dysfunkce meibomské žlázy; zranitelný stav v důsledku fyzického nebo duševního onemocnění a s jazykovými obtížemi; těhotná nebo kojící.
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
- Observační modely: Case-Control
- Časové perspektivy: Retrospektivní
Kohorty a intervence
Skupina / kohorta |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Kontrolní skupina - Normální oči (CG)
• Kontrolní skupina - Normální oči (CG): 351 očí bez KC 351 pacientů, kteří podstoupili LASIK nebo fotorefrakční keratektomii (PRK), stabilní po minimálně 18 měsících sledování, bez jakýchkoliv změn v zadní elevaci v 18. měsíci Pentacam ve vztahu k předoperačnímu vyšetření (operace provedené v letech 2012-2018).
Naše objektivní topografická kritéria byla: obě oči s indexem KISA % menším než 60 %, Kmax 47,2 D nebo menším a I-S rozdíl menší než 1,45 D. Protože žádný skutečně stanovený tomografický parametr/parametry/mezní hodnoty ) pro odlišení normálních očí od očí s podezřením na keratokonus jsme naši klasifikaci pro normální oči přizpůsobili nedávné publikaci Ambrósio et al. přidáním kritéria „celková subjektivní normální topografická a tomografická vyšetření“ na základě hodnocení zkušeného refrakčního chirurga (GCAJ).
Pro další statistickou analýzu bylo náhodně vybráno pouze jedno oko.
|
MATEMATICKÝ ALGORITMUS: K sestavení rovnice extrahované z SVM bylo použito 58 proměnných, některé z nich byly extrahovány z tabulky.
Po konstrukci těchto 58 charakteristických vektorů (FV) byl vytvořen index odvozený od SVM, který se nazýval multivariační index rohovkové tomografie odvozený z podpůrného vektorového stroje (CTMVI).
Vzhledem k tomu, že každý pacient představuje bod na kartézské rovině s 58 rozměry (každá souřadnice představuje jednu z 58 FV), je úlohou SVM najít nadrovinu, která nejlépe odděluje subjekty CG, KCG a VAE-NT G.
Nadrovina je algebraicky popsána lineární rovnicí; v tomto případě existuje 59 koeficientů, z nichž 58 souvisí s FV a jeden nezávislý koeficient představující vychýlení (což je možná paralelní dislokace dané nadroviny).
|
|
Velmi asimetrická ektázie s normální topografií
• Velmi asimetrická ektázie s normální topografií (VAE-NT G): 88 očí 88 pacientů s velmi asymetrickou ektázií s normální topografií (VAE-NT) na jednom oku a otevřenou ektázií (VAE-E) na druhém oku.
Kritéria pro zařazení se řídila předchozími studiemi (28, 32, 33). Oči v této skupině s nedostatečnými topografickými nálezy pro splnění diagnostických kritérií pro keratokonus a následujícími znaky normálně vypadající rohovky na biomikroskopii se štěrbinovou lampou, keratometrii, retinoskopii.
Tyto případy zahrnovaly méně postižené oko (druhé oko) keratokonického pacienta, pokud byla splněna následující kritéria: KISA% index menší než 60 %, I-S rozdíl menší než 1,45 D a Kmax 47,2 D nebo menší (tj. , stejná topografická kritéria jako u normálních očí, s výjimkou normálních očí, kdy kritéria splnily obě oči pacienta).
Tyto pacienty lze považovat za s rohovkami vysoce citlivými k ektázii.
|
MATEMATICKÝ ALGORITMUS: K sestavení rovnice extrahované z SVM bylo použito 58 proměnných, některé z nich byly extrahovány z tabulky.
Po konstrukci těchto 58 charakteristických vektorů (FV) byl vytvořen index odvozený od SVM, který se nazýval multivariační index rohovkové tomografie odvozený z podpůrného vektorového stroje (CTMVI).
Vzhledem k tomu, že každý pacient představuje bod na kartézské rovině s 58 rozměry (každá souřadnice představuje jednu z 58 FV), je úlohou SVM najít nadrovinu, která nejlépe odděluje subjekty CG, KCG a VAE-NT G.
Nadrovina je algebraicky popsána lineární rovnicí; v tomto případě existuje 59 koeficientů, z nichž 58 souvisí s FV a jeden nezávislý koeficient představující vychýlení (což je možná paralelní dislokace dané nadroviny).
|
|
Skupina keratokonu (KCG)
• Skupina keratokonu (KCG): 148 pacientů (každé jedno oko) s bilaterální klinickou KC.
KCG zahrnovalo jedno oko náhodně vybrané ze 148 pacientů s keratokonem; jedno oko bylo náhodně zahrnuto na pacienta, aby se zabránilo výběrovému zkreslení souvisejícímu s použitím obou očí od stejného pacienta.
Kritéria pro zařazení byla stejná jako pro VAE-E, kromě toho, že obě oči pacienta splňovaly kritéria ektázie.
|
MATEMATICKÝ ALGORITMUS: K sestavení rovnice extrahované z SVM bylo použito 58 proměnných, některé z nich byly extrahovány z tabulky.
Po konstrukci těchto 58 charakteristických vektorů (FV) byl vytvořen index odvozený od SVM, který se nazýval multivariační index rohovkové tomografie odvozený z podpůrného vektorového stroje (CTMVI).
Vzhledem k tomu, že každý pacient představuje bod na kartézské rovině s 58 rozměry (každá souřadnice představuje jednu z 58 FV), je úlohou SVM najít nadrovinu, která nejlépe odděluje subjekty CG, KCG a VAE-NT G.
Nadrovina je algebraicky popsána lineární rovnicí; v tomto případě existuje 59 koeficientů, z nichž 58 souvisí s FV a jeden nezávislý koeficient představující vychýlení (což je možná paralelní dislokace dané nadroviny).
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
CTMVI navržený pro screening pacientů před refrakční operací
Časové okno: ledna 2012 do ledna 2018
|
ROC křivky CTMVI ve srovnání s BAD D a PRFI
|
ledna 2012 do ledna 2018
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Spolupracovníci
Publikace a užitečné odkazy
Obecné publikace
- Motlagh MN, Moshirfar M, Murri MS, Skanchy DF, Momeni-Moghaddam H, Ronquillo YC, Hoopes PC. Pentacam(R) Corneal Tomography for Screening of Refractive Surgery Candidates: A Review of the Literature, Part I. Med Hypothesis Discov Innov Ophthalmol. 2019 Fall;8(3):177-203.
- Luz A, Lopes B, Hallahan KM, Valbon B, Ramos I, Faria-Correia F, Schor P, Dupps WJ Jr, Ambrosio R Jr. Enhanced Combined Tomography and Biomechanics Data for Distinguishing Forme Fruste Keratoconus. J Refract Surg. 2016 Jul 1;32(7):479-94. doi: 10.3928/1081597X-20160502-02.
- Yoo TK, Ryu IH, Lee G, Kim Y, Kim JK, Lee IS, Kim JS, Rim TH. Adopting machine learning to automatically identify candidate patients for corneal refractive surgery. NPJ Digit Med. 2019 Jun 20;2:59. doi: 10.1038/s41746-019-0135-8. eCollection 2019.
- Lopes BT, Ramos IC, Salomao MQ, Guerra FP, Schallhorn SC, Schallhorn JM, Vinciguerra R, Vinciguerra P, Price FW Jr, Price MO, Reinstein DZ, Archer TJ, Belin MW, Machado AP, Ambrosio R Jr. Enhanced Tomographic Assessment to Detect Corneal Ectasia Based on Artificial Intelligence. Am J Ophthalmol. 2018 Nov;195:223-232. doi: 10.1016/j.ajo.2018.08.005. Epub 2018 Aug 9.
- Smadja D, Touboul D, Cohen A, Doveh E, Santhiago MR, Mello GR, Krueger RR, Colin J. Detection of subclinical keratoconus using an automated decision tree classification. Am J Ophthalmol. 2013 Aug;156(2):237-246.e1. doi: 10.1016/j.ajo.2013.03.034. Epub 2013 Jun 7.
- Steinberg J, Siebert M, Katz T, Frings A, Mehlan J, Druchkiv V, Buhren J, Linke SJ. Tomographic and Biomechanical Scheimpflug Imaging for Keratoconus Characterization: A Validation of Current Indices. J Refract Surg. 2018 Dec 1;34(12):840-847. doi: 10.3928/1081597X-20181012-01.
- Awad EA, Abou Samra WA, Torky MA, El-Kannishy AM. Objective and subjective diagnostic parameters in the fellow eye of unilateral keratoconus. BMC Ophthalmol. 2017 Oct 6;17(1):186. doi: 10.1186/s12886-017-0584-2.
- Ferreira-Mendes J, Lopes BT, Faria-Correia F, Salomao MQ, Rodrigues-Barros S, Ambrosio R Jr. Enhanced Ectasia Detection Using Corneal Tomography and Biomechanics. Am J Ophthalmol. 2019 Jan;197:7-16. doi: 10.1016/j.ajo.2018.08.054. Epub 2018 Sep 8.
- Hashemi H, Beiranvand A, Yekta A, Maleki A, Yazdani N, Khabazkhoob M. Pentacam top indices for diagnosing subclinical and definite keratoconus. J Curr Ophthalmol. 2016 Mar 29;28(1):21-6. doi: 10.1016/j.joco.2016.01.009. eCollection 2016 Mar.
- Ruiz Hidalgo I, Rodriguez P, Rozema JJ, Ni Dhubhghaill S, Zakaria N, Tassignon MJ, Koppen C. Evaluation of a Machine-Learning Classifier for Keratoconus Detection Based on Scheimpflug Tomography. Cornea. 2016 Jun;35(6):827-32. doi: 10.1097/ICO.0000000000000834.
- Arbelaez MC, Versaci F, Vestri G, Barboni P, Savini G. Use of a support vector machine for keratoconus and subclinical keratoconus detection by topographic and tomographic data. Ophthalmology. 2012 Nov;119(11):2231-8. doi: 10.1016/j.ophtha.2012.06.005. Epub 2012 Aug 11.
- Bae GH, Kim JR, Kim CH, Lim DH, Chung ES, Chung TY. Corneal topographic and tomographic analysis of fellow eyes in unilateral keratoconus patients using Pentacam. Am J Ophthalmol. 2014 Jan;157(1):103-109.e1. doi: 10.1016/j.ajo.2013.08.014. Epub 2013 Oct 25.
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Primární dokončení (Aktuální)
Dokončení studie (Aktuální)
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- 37232214.1.0000.5415
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .