Diagnostische Leistung von Radiologen im Vergleich zu künstlicher Intelligenz (KI) (RAVIA)
Retrospektive Studie zum Vergleich der diagnostischen Leistung von Radiologen mit künstlicher Intelligenz (KI) bei Verdacht auf Hüftfraktur bei älteren Patienten
In Frankreich wird eine Oberschenkelhalsfraktur hauptsächlich durch die Interpretation von Becken-/Hüft-Röntgenbildern erkannt (Empfehlung der französischen Gesundheitsbehörde).
Allerdings werden bis zu 10 % der Frakturen nicht erkannt oder falsch diagnostiziert, insbesondere bei Patienten, die in die Notaufnahme eingeliefert werden.
In der Tat können Radiologen übermäßiger Arbeit ausgesetzt sein, was das Risiko einer ungenauen Röntgendiagnose mit sich bringt.
Die Künstliche Intelligenz (KI) beginnt mit der Untersuchung der Erkennung von Knochenbrüchen in der medizinischen Bildgebung.
In dieser retrospektiven Studie wird diese von der Firma GLEAMER entwickelte Technologie getestet, um die Erkennungsrate von Hüftfrakturen und insbesondere Schenkelhalsfrakturen im Vergleich zur radiologen Diagnose bei älteren Patienten, die in die Notaufnahme eingeliefert wurden, zu bewerten.
KI könnte die diagnostische Leistung von Radiologen optimieren (Erhöhung des Konfidenzniveaus) und die Effizienz der Sortierung von vermuteten Frakturen aus der Notaufnahme verbessern.
Studienübersicht
Status
Intervention / Behandlung
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Montpellier, Frankreich, 34295
- Uhmontpellier
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Patienten ab 60 Jahren, Aufnahme in die Notaufnahme wegen schmerzhafter Hüft-/funktioneller Impotenz nach Bagatelltrauma.
Die Patienten machen mindestens eine Hüftröntgenaufnahme
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten ab 60 Jahren
- Kleines Trauma
- Aufnahme in die Notaufnahme wegen schmerzhafter Hüft-/funktioneller Impotenz nach Bagatelltrauma
- Macht mindestens eine Hüftröntgenaufnahme
Ausschlusskriterien:
- Schmerzhaft vor dem kleinen Trauma
- Wichtiges Trauma
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Nur Fall
- Zeitperspektiven: Retrospektive
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Verdacht auf Hüftfraktur
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Hüft-Standardröntgen / CT-Scan / MRT
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Erkennungsrate von Schenkelhalsfrakturen
Zeitfenster: 1 Tag
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Erkennungsrate von Schenkelhalsfrakturen
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1 Tag
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Erkennungsrate anderer Hüftfrakturen
Zeitfenster: 1 Tag
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Erkennungsrate anderer Hüftfrakturen
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1 Tag
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Catherine CYTEVAL, MD.PhD, University Hospital, Montpellier
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- RECHMPL20_0126
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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