Diese Seite wurde automatisch übersetzt und die Genauigkeit der Übersetzung wird nicht garantiert. Bitte wende dich an die englische Version für einen Quelltext.

Imaging and Predictive Modelling of Proliferative Vitreoretinopathy.

30. Juni 2026 aktualisiert von: University College, London

Identification of Imaging Biomarkers and Predictive Modelling of Proliferative Vitreoretinopathy Using Deep Learning.

Patients with retinal detachment are at risk of recurrence and failure of surgery requiring multiple surgeries due to a condition called proliferative vitreoretinopathy (PVR).

Study aims to help tailor patients' treatments and improve outcomes by:

[i] studying imaging biomarkers of PVR, and [ii] develop AI models for PVR detection.

Inclusion:

  • Patients with 'complicated' retinal detachment with PVR recruited to a phase 1 dose-finding trial called MORPH-1.
  • Patients with 'simple' retinal detachment without PVR recruited to a PhD study.

Non -invasive multimodal imaging and anonymized imaging will be used to study imaging biomarkers of PVR and develop deep learning models to predict PVR in collaboration with an artificial intelligence (AI) expert team at UCL Institute of Ophthalmology.

Studienübersicht

Status

Anmeldung auf Einladung

Bedingungen

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

100

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

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

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

MORPH-1 - PVR detachments Cohort-NHS - primary RRD without PVR requiring PPV with PVD.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • MORPH-1 and Cohort-NHS study imaging

Exclusion Criteria:

  • Participants from above studies who have not consented for image analysis and AI related analysis.

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
Rhegmatogenous retinal detachment without proliferative vitreoretinopathy
Rhegmatogenous retinal detachment without proliferative vitreoretinopathy at the time of their primary surgery
Rhegmatogenous retinal detachment with proliferative vitreoretinopathy
Rhegmatogenous retinal detachment with proliferative vitreoretinopathy at the time of their primary surgery or post-operatively with recurrent retinal detachment.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
To study multimodal imaging biomarkers of PVR.
Zeitfenster: Preoperative biomarkers of PVR on cases with established PVR Post-operative biomarkers of PVR on cases that develop PVR in the first 3 months.
Use multimodal imaging namely widefield Optos, Widefield OCT, OCT macula, OCT disc, OCT EDI and OCTA to describe biomarkers of PVR.
Preoperative biomarkers of PVR on cases with established PVR Post-operative biomarkers of PVR on cases that develop PVR in the first 3 months.

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
To develop deep learning AI models for PVR detection in retinal detachment.
Zeitfenster: Post-operative 3 months

Use widefield Optos imaging and OCT to:

  • Develop outputs for presence of PVR (binary), and
  • Develop output for prediction of PVR grade.
Post-operative 3 months

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

University College, London

Ermittler

  • Hauptermittler: James Bainbridge, University College, London

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 (Geschätzt)

12. Oktober 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

15. Oktober 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

15. Oktober 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

5. Mai 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

30. Juni 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

2. Juli 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

2. Juli 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

30. Juni 2026

Zuletzt verifiziert

1. Juni 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • EDGE 183954

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Within participant's consent.

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 .

Abonnieren