Künstliche Intelligenzbasisanalyse von Uroflowmetrie-Mustern bei Kindern: Eine Perspektive für maschinelles Lernen
22. Februar 2025 aktualisiert von: Marmara University
Interpretation von Uroflowmetrieproben von pädiatrischen Patienten durch Kliniker und Einführung in die künstliche Intelligenz und Interpretation der Proben durch künstliche Intelligenz
Die Uroflowmetrie ist einer der am häufigsten verwendeten nicht-invasiven Tests zur Bewertung von Kindern mit Symptomen der unteren Harnwege (LUTS).
Studien haben jedoch eine schwache Übereinstimmung unter Experten bei der Interpretation von Uroflowmetrie -Mustern hervorgehoben.
Diese Studie zielt darauf ab, die Auswirkungen von maschinellen Lernmodellen, die in der Medizin immer häufiger auf die Interpretation von Uroflowmetrie -Mustern vorliegen, zu bewerten.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Die Studie umfasste Uroflowmetrie-Tests von Kindern im Alter von 4-17 Jahren, die mit Symptomen des unteren Harnwegs an unsere Klinik überwiesen wurden.
Uroflowmetriemuster wurden unabhängig von drei pädiatrischen Urologieexperten interpretiert.
Diskrepanzen in Interpretationen wurden von den drei Beobachtern gemeinsam neu bewertet, und ein Konsens wurde erreicht.
Das Entleerungsvolumen, die Voiddauer und die Urinströmungsraten in Intervallen von 0,5 Sekunden wurden zur Analyse in numerische Daten umgewandelt.
Achtzig Prozent des Datensatzes wurden als Trainingsdaten für maschinelles Lernen verwendet, während es für das Testen von 20% vorbehalten war.
Für die Klassifizierung wurden insgesamt fünf verschiedene maschinelle Lernmodelle verwendet: Entscheidungsbaum, zufälliger Wald, Catboost, Xgboost und LightGBM.
Die Modelle, die jedes Uroflowmetrie -Muster am genauesten identifizierten, wurden bestimmt.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Tatsächlich)
500
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
-
-
-
Istanbul, Truthahn, 34890
- Marmara University School of Medicine, Urology Department
-
-
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
- Kind
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Probenahmeverfahren
Wahrscheinlichkeitsstichprobe
Studienpopulation
Kinder im Alter von 4-17 Jahren
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten im Alter zwischen 4 und 17 Jahren, die sich in unserer Klinik mit LUTS beantragten und mehr als 50% der erwarteten Blasenkapazität auf UF urinieren konnten, wurden in die Studie einbezogen.
Ausschlusskriterien:
- Patienten, die nicht in der Lage waren, mit dem Entleerungskommando zusammenzuarbeiten, hatten neurologische Erkrankungen, konnten weniger als 50% der erwarteten Blasenkapazität für UF urinieren, waren unter 4 Jahren und waren über 18 Jahre alt aus der Studie ausgeschlossen, die von der Studie ausgeschlossen waren .
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Leistung von maschinellem Lernmodellen bei der Bewertung von Voidmustern
Zeitfenster: Von Oktober 2024 bis Januar 2025
|
Es wurden 5 verschiedene maschinelle Lernmodelle verwendet.
Die Genauigkeitsraten wurden für jedes Modell bestimmt.
|
Von Oktober 2024 bis Januar 2025
|
Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
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. Oktober 2024
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
1. Januar 2025
Studienabschluss (Tatsächlich)
1. Februar 2025
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
3. Februar 2025
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
3. Februar 2025
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
25. März 2025
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
25. März 2025
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
22. Februar 2025
Zuletzt verifiziert
1. Februar 2025
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- MAR.UAD.0019
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
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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 .
Klinische Studien zur Miktionsstörungen
-
Palacky UniversityRekrutierungTemporomandibular Joint Dysfunction; Myofascial Pain Syndrome; Orofacial Pain; Musculoskeletal DisordersTschechien
-
Hospices Civils de LyonAbgeschlossenNeuromyelitis-Optica-Spektrum-Erkrankungen | Neuromyelitis optica Spectrum Related DisordersFrankreich