Klinische Validierung eines auf künstlicher Intelligenz basierenden G-FAST-Scores bei Patienten mit Schlaganfall
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Qingfeng Ma, MD
- Telefonnummer: +8613601069493
- E-Mail: m.qingfeng@163.com
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Zixin Wang, MD Candidate
- Telefonnummer: +8615031041048
- E-Mail: wzx15031041048@163.com
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter ≥ 18 Jahre, beiderlei Geschlechts.
- Klinisch diagnostizierter Schlaganfall, bestätigt durch kranielle CT/MRT als ischämischer oder hämorrhagischer Schlaganfall.
- Beginn innerhalb von 7 Tagen.
- Wach und orientiert, in der Lage, mit standardisierter Video- und Audio-Datenerfassung zusammenzuarbeiten.
- Der Patient oder sein gesetzlicher Vertreter versteht die Studie und gibt freiwillig eine schriftliche Einwilligungserklärung ab (einschließlich Einwilligung zur Audio-Visuelle-Datenerfassung).
Ausschlusskriterien:
- Neurologische Defizite verursacht durch nicht-schlaganfallbedingte Ätiologien (z.B. Hirntumor, Schädel-Hirn-Trauma, Enzephalitis).
- Patienten mit Bewusstseinsstörungen, schweren kognitiven Dysfunktionen oder psychiatrischen Erkrankungen, die eine Zusammenarbeit bei der Videoerfassung und Skalenbewertung verhindern.
- Patienten mit schweren Seh- oder Hörstörungen oder globaler Aphasie, die Anweisungen nicht befolgen können.
- Schwerkranke Patienten, die sofortige kardiopulmonale Reanimation oder endotracheale Intubation benötigen, wodurch Video- und Audio-Datenerfassung unmöglich ist.
- Patienten mit schweren Gesichts- oder Gliedmaßendeformitäten oder großflächigen Verbänden, die die Kameradatenerfassung erheblich beeinträchtigen.
- Patienten mit einseitiger oder beidseitiger Amputation der oberen Gliedmaßen, schwerer Deformität, unverheilten Frakturen, Gelenkfixierung oder schwerer Kontraktur.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
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KI-first Interviewgruppe
Die Teilnehmer durchlaufen zunächst eine G-FAST-Bewertung durch KI, gefolgt von einer G-FAST-Bewertung durch menschliche Gutachter.
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Mensch-zuerst-Gruppe
Die Teilnehmer unterziehen sich zunächst einer G-FAST-Bewertung durch menschliche Gutachter, gefolgt von einer G-FAST-Bewertung durch KI.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Übereinstimmung zwischen KI-generierten und ärztlich bewerteten G-FAST-Skalenbewertungen
Zeitfenster: innerhalb von 7 Tagen nach akutem Schlaganfallbeginn
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Die Übereinstimmung zwischen den vom künstlichen Intelligenz (KI)-System erzeugten Werten und den von Neurologen auf der G-FAST-Skala vergebenen Werten wird mithilfe gewichteter Kappa-Koeffizienten bewertet.
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innerhalb von 7 Tagen nach akutem Schlaganfallbeginn
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Übereinstimmung von KI-System vs. Neurologen in binärer G-FAST-Klassifikation (Score ≥3 vs. <3)
Zeitfenster: innerhalb von 7 Tagen nach akutem Schlaganfallbeginn
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Der Kappa-Koeffizient wird berechnet, um die Übereinstimmung zwischen dem künstlichen Intelligenz (KI)-System und Neurologie-Experten bei der binären Klassifizierung der G-FAST-Skalenwerte zu bewerten, definiert als hohes Risiko (Gesamtpunktzahl ≥3) vs. niedriges Risiko (Gesamtpunktzahl <3) für einen Schlaganfall durch große Gefäßverschlüsse.
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innerhalb von 7 Tagen nach akutem Schlaganfallbeginn
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Bland-Altman-Übereinstimmungsgrenzen-Analyse
Zeitfenster: innerhalb von 7 Tagen nach akutem Schlaganfallbeginn
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Ein Bland-Altman-Diagramm wird erstellt, wobei die Differenz zwischen manuellen Bewertungen und KI-Bewertungen auf der vertikalen Achse und der Durchschnitt der beiden Bewertungen auf der horizontalen Achse dargestellt wird.
Die Übereinstimmungsgrenzen (mittlere Differenz ± 1,96 × Standardabweichung) werden berechnet. |
innerhalb von 7 Tagen nach akutem Schlaganfallbeginn
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Diagnostische Leistungsanalyse
Zeitfenster: innerhalb von 7 Tagen nach Beginn eines akuten Schlaganfalls
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Unter Verwendung des manuellen Scores als Goldstandard wurde eine 2×2-Kontingenztafel erstellt, um die Sensitivität, Spezifität, positiven prädiktiven Wert, negativen prädiktiven Wert, Genauigkeit und den Youden-Index des KI-Scoring-Systems für die Stratifizierung des G-FAST-Scores (LVO ≥3 vs. non-LVO <3) zu berechnen.
Die ROC-Kurve wurde gezeichnet und die AUC wurde berechnet.
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innerhalb von 7 Tagen nach Beginn eines akuten Schlaganfalls
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Ermittler
Ermittler
- Studienstuhl: Qingfeng Ma, MD, Xuanwu Hospital, Beijing
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- qingfeng ma G-FAST Scale
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Beschreibung des IPD-Plans
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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