Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Umělá inteligence a kvalita čištění střev (CALPER3)

11. listopadu 2023 aktualizováno: Manuel Hernandez-Guerra, MD, University of La Laguna

Strategie pro snížení nedostatečné očisty střev v kolonoskopii založené na systému umělé inteligence: Randomizovaná a kontrolovaná studie

Hlavním účelem studie je posoudit, zda je strategie založená na mobilní aplikaci propojené s neuronovou sítí užitečná pro vedení očisty tlustého střeva personalizovanějším způsobem, je lepší než obvyklá péče definovaná jako pravidelné ústní a písemné pokyny. Sekundárním cílem bude přijetí tohoto zařízení umělé inteligence definované jako podíl pacientů zařazených do intervenční skupiny, kteří zařízení skutečně používali.

Přehled studie

Detailní popis

Pacientovo vnímání čistoty tlustého střeva před podstoupením kolonoskopie bylo studováno jako prediktor kvality čistoty tlustého střeva, což se ukázalo jako silný prediktor nedostatečné čistoty. Konvoluční neuronová síť vyvinutá naší skupinou, trénovaná s fotografiemi rektálních výtoků v různých okamžicích přípravy tlustého střeva, dosáhla vysoké diagnostické přesnosti. Na základě všech těchto zkušeností by dalším krokem bylo vyhodnotit v randomizované klinické studii, zda tato neuronová síť integrovaná do počítačové aplikace spojené s doporučeními pro čištění zlepšuje kvalitu čistoty tlustého střeva pacientů ve srovnání s kontrolní skupinou, což je cílem tohoto projektu Hlavním účelem studie je proto posoudit, zda je strategie založená na mobilní aplikaci propojené s neuronovou sítí užitečná pro vedení očisty tlustého střeva personalizovanějším způsobem, je lepší než obvyklá péče definovaná jako pravidelné ústní a písemné pokyny. Sekundárním cílem bude přijetí tohoto zařízení umělé inteligence definované jako podíl pacientů zařazených do intervenční skupiny, kteří zařízení skutečně používali. Po sobě jdoucí ambulantní pacienti splňující kritéria pro zařazení a žádné z vylučovacích kritérií, kteří byli požádáni, aby podstoupili kolonoskopii, budou zahrnuti do studie a randomizováni do mobilní aplikace umělé inteligence nebo kontrolní skupiny Intervenční skupina obdrží odpověď od systému AI, aby mohla určit kvalita čištění tlustého střeva: adekvátní příprava nebo nedostatečná příprava. Systém navíc vydá konkrétní doporučení na základě kvality čištění. Pacienti zařazení do kontrolní skupiny podstoupí koloskopickou přípravu podle standardních doporučení.

Typ studie

Intervenční

Zápis (Odhadovaný)

774

Fáze

  • Nelze použít

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

  • Jméno: Antonio Z Gimeno Garcia, MD, PhD
  • Telefonní číslo: 34-922678039
  • E-mail: antozeben@gmail.com

Studijní místa

    • Santa Cruz De Tenerife
      • La Laguna, Santa Cruz De Tenerife, Španělsko, 38320
        • Hospital Universitario de Canarias
        • Kontakt:

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • Věk ≥ 18 let.
  • Pacienti odeslaní na ambulantní kolonoskopii
  • Podepište informovaný souhlas

Kritéria vyloučení:

  • Nekompletní kolonoskopie (s výjimkou špatné přípravy střev)
  • Kontraindikace pro kolonoskopii
  • Alergie.
  • Odmítnutí účasti ve studii nebo zhoršení podepsání informovaného souhlasu.
  • Kolektomie (více než 1 segment)
  • Demence s obtížemi při příjmu přípravku.
  • Neschopnost používat aplikaci pro chytré telefony

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

  • Primární účel: Diagnostický
  • Přidělení: Randomizované
  • Intervenční model: Paralelní přiřazení
  • Maskování: Singl

Zbraně a zásahy

Skupina účastníků / Arm
Intervence / Léčba
Experimentální: Příprava tlustého střeva řízená zařízením umělé inteligence
Této skupině budou poskytovány pravidelné ústní a písemné informace. Účastníci navíc vyfotí poslední rektální výtok chytrým telefonem, který se musí nahrát na server. Konvoluční neuronová síť posoudí, zda je příprava střeva správná nebo ne (čistá nebo ne). Systém vydá konkrétní doporučení na základě kvality čištění.
Této skupině budou poskytovány pravidelné ústní a písemné informace. Účastníci navíc vyfotí poslední rektální výtok chytrým telefonem, který se musí nahrát na server. Konvoluční neuronová síť posoudí, zda je příprava střeva správná nebo ne (čistá nebo ne). Systém vydá konkrétní doporučení na základě kvality čištění
Aktivní komparátor: Kontrolní skupina
Této skupině budou poskytovány pravidelné ústní a písemné informace
Této skupině budou poskytovány pravidelné ústní a písemné informace. Účastníci navíc vyfotí poslední rektální výtok chytrým telefonem, který se musí nahrát na server. Konvoluční neuronová síť posoudí, zda je příprava střeva správná nebo ne (čistá nebo ne). Systém vydá konkrétní doporučení na základě kvality čištění

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Kvalita pročištění střev hodnocená Bostonskou škálou přípravy střev
Časové okno: 3 měsíce
Bostonská škála přípravy střeva hodnotí kvalitu čištění střev ve třech segmentech tlustého střeva (proximální, příčný a distální) na stupnici od 0 (bez přípravy) do 3 bodů (výborná příprava), s maximálním skóre 9 bodů. .
3 měsíce

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Míra účasti
Časové okno: 3 měsíce
Podíl účastníků zařazených do intervenční skupiny, kteří zařízení používali. Bude posuzována na základě informací poskytnutých pacienty a podle přítomnosti obrázku na serveru pro ukládání obrázků.
3 měsíce

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Vyšetřovatelé

  • Vrchní vyšetřovatel: Antonio Z Gimeno García, MD, PhD, Hospital Universitario de Canarias

Publikace a užitečné odkazy

Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Odhadovaný)

30. listopadu 2023

Primární dokončení (Odhadovaný)

30. září 2024

Dokončení studie (Odhadovaný)

15. října 2024

Termíny zápisu do studia

První předloženo

13. května 2023

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

22. května 2023

První zveřejněno (Aktuální)

23. května 2023

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Odhadovaný)

14. listopadu 2023

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

11. listopadu 2023

Naposledy ověřeno

1. listopadu 2023

Více informací

Termíny související s touto studií

Další identifikační čísla studie

  • Bowel Cleansing application

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

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 .

Klinické studie na Kvalita čištění tlustého střeva

3
Předplatit