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Vorhersage des klinischen Verlaufs bei COVID19-Patienten (COVID-CTPRED)

16. November 2021 aktualisiert von: Centre Hospitalier Universitaire de Saint Etienne

Vorhersage des klinischen Verlaufs bei COVID19-Patienten mithilfe unbeaufsichtigter Klassifizierungsansätze der klinischen, biologischen und multiparametrischen Signatur des bei der Aufnahme durchgeführten Thorax-CT-Scans

Im Kontext der COVID19-Pandemie und -Eindämmung wird derzeit häufig bei der Aufnahme eine Thorax-CT durchgeführt, um nach Hinweisen und grundlegenden Anomalien einer COVID19-kompatiblen viralen Pneumonitis zu suchen, bis die Identifizierung viraler RNA durch Reverse-Transkriptions-Polymerase-Kettenreaktion (PCR) bestätigt ist eine berichtete Sensitivität von 56–88 % in den ersten Tagen, etwas höher als die PCR (60 %) (1). Dennoch sind derzeit festgestellte radiologische Anomalien nicht spezifisch für COVID19 und die Spezifität der Thorax-CT beträgt ~25 %, wenn PCR als Referenz verwendet wird (1). Die Dekonfinierung und ihre Folgen werden die Triage von COVID-Patienten und die Rolle des Scanners erschweren, mit den erwarteten Auswirkungen eines Rückgangs der Infektionsprävalenz in der Notaufnahme und einer Zunahme der Zahl von „Allround“-Patienten, einschließlich Patienten mit nicht-COVID-Virusinfiltraten oder Pneumopathien.

Darüber hinaus gibt es derzeit keine bildgebenden Kriterien, die die klinischen und biologischen Daten ergänzen und anhand der Ausgangsdaten das Fortschreiten einer Lungenerkrankung vorhersagen können.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

In der Bildverarbeitung hat die rechnergestützte medizinische Bildgebung ihre Fähigkeit unter Beweis gestellt, eine therapeutische Reaktion oder eine bestimmte Entwicklung vorherzusagen, nachdem relevante anatomische, funktionelle oder sogar nicht visuell wahrnehmbare Informationen aus der Bildmenge extrahiert wurden, wodurch es möglich wurde, eine leistungsstarke radiomische Signatur zu erstellen oder zu erstellen Verwenden Sie robuste anatomische/funktionelle Messungen, um Schätzungen der Ventilation oder des Gefäßzustands zu liefern. Durch die Kombination dieser aus dem Scanner extrahierten Daten mit den standardmäßigen klinisch-biologischen Daten, die bei der Aufnahme während der Triage erstellt wurden, ist es unser Ziel, ein Vorhersagemodell unter Verwendung unbeaufsichtigter Klassifizierungsansätze zu erstellen, das dabei helfen kann, die klinische Entwicklung vorherzusagen, mit dem Ziel, das Ressourcenmanagement zu optimieren.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

826

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • Frankreich
      • Saint-Étienne, Frankreich, 42100
        • CHU Saint-Etienne

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

18 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

N/A

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

In die Notaufnahme eingelieferter Patient mit COVID-19, bestätigt durch RT-PCR

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Alter ≥ 18 Jahre
  • Klinischer Verdacht auf COVID-19 durch RT-PCR bestätigt
  • CT-Scan bei Aufnahme in die Notaufnahme
  • RT-PCR-Probenahme

Ausschlusskriterien:

  • CT-Scan-Fehler oder Verlust von CT-Daten
  • Erste RT-PCR-Ergebnisse nicht verfügbar

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
COVID19-Patienten
Der Patient wurde positiv auf SARS-CoV-2 getestet und hatte einen CT-Scan
Sonstiges: CT-Scan
Thorax-CT-Scan bei der Aufnahme ins Krankenhaus

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Diagnostik einer zusammengesetzten COVID-Erkrankung
Zeitfenster: Bei der Aufnahme ins Krankenhaus

Die Diagnose einer COVID-Erkrankung setzt sich zusammen aus:

  • CT-Merkmale, zu denen das Vorhandensein/die Lage/Lateralität morphologischer CT-Abnormaldichten (Mattglastrübungen, Konsolidierungen, Netze) gehören,
  • Größe der Lungengefäße,
  • Verteilung und Anomalien,
  • lokaler/globaler Schweregrad des CT-Ventilationsindex (CT-VI),
  • radiomische Merkmale (Formmerkmale, Statistiken 1. und 2. Ordnung)

Analyse der CT-Scan-Ergebnisse.
Bei der Aufnahme ins Krankenhaus

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Centre Hospitalier Universitaire de Saint Etienne

Mitarbeiter

Institut National de la Santé Et de la Recherche Médicale, France
INSA Rennes
Centre National pour le Recherche Scientifique (CNRS)
Université de Lyon
Université Jean Monnet

Ermittler

  • Hauptermittler: Pierre CROISILLE, PhD, CHU Saint-Etienne

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. März 2020

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

28. November 2020

Studienabschluss (Tatsächlich)

26. Dezember 2020

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

5. Mai 2020

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

5. Mai 2020

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

6. Mai 2020

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

17. November 2021

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

16. November 2021

Zuletzt verifiziert

1. November 2021

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 20CH109
  • IRBN652020/CHUSTE (Andere Kennung: Comité d'éthique du CHU de Saint-Etienne)

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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