- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT04099147
Diagnóstico y Caracterización de la Enfermedad del Hígado Graso No Alcohólico Basado en Inteligencia Artificial. (NASHAI)
Descripción general del estudio
Estado
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Los objetivos de este estudio observacional son los siguientes:
- Diseñar un modelo predictivo de enfermedad hepática significativa por EHGNA, basado en clustering o algoritmos de clustering (AI)
- Aplicar y validar este modelo para clasificar a los pacientes según la gravedad de la enfermedad de forma que permita una gestión más eficaz de estos pacientes desde Atención Primaria hasta Atención Hospitalaria mediante la optimización de procesos y recursos.
- Desarrollar un Sistema de Aprendizaje Profundo basado en redes neuronales convolucionales para el reconocimiento automático de imágenes en una cohorte de sujetos con biopsias hepáticas digitalizadas, y realizar un análisis por pares que permita la clasificación correcta y exacta de las biopsias de sujetos con EHNA.
Diseño:
Un estudio observacional de determinación y validación de modelos diagnósticos predictivos de NAFLD.
El estudio consta de cuatro fases:
Las fases I y II se refieren al aprendizaje de inteligencia artificial supervisado y no supervisado para identificar grupos y construir algoritmos de diagnóstico. Se llevarán a cabo sobre los datos generados a partir de la cohorte ETHON (ver más abajo).
La Fase III consistirá en aplicar la tecnología de sistemas de aprendizaje profundo como estrategia de apoyo para estratificar las biopsias hepáticas en pacientes con NALFD según su grado de necroinflamación y estadio de fibrosis. Se utilizarán biopsias hepáticas recogidas en el registro español de EHGNA hasta el inicio del estudio.
Finalmente, se realizará una fase IV de validación con datos de pacientes que van a ser dados de alta en el registro español de EHGNA.
Población:
- Cohorte de estudio (Fases I-III):
A. Sujetos de la población general identificados en la cohorte ETHON (Estudio Epidemiológico de Infecciones Hepáticas)* ya creada (12.246 sujetos entre 19-74 años) y B. Sujetos pertenecientes al registro español de EHGNA (HEPAmet) (1.800 sujetos ya recogidos al inicio del estudio)
*La cohorte ETHON fue reclutada entre 2015 y 2017 para estudiar la prevalencia de hepatitis C en la población general española de 19 a 74 años. Lavin AC, Llerena S, Gomez M, Escudero MD, Rodriguez L, Estebanez LA, Gamez B, Puchades L, Cabezas J, Serra MA, Calleja JL, Crespo J. Prevalencia de hepatitis C en la población española. El estudio PREVHEP (cohorte ETHON). J Hepatol. 2017;66:S272.
- - Cohorte de validación (Fase IV):
Pacientes diagnosticados de EHGNA por biopsia hepática reclutados en los registros español y europeo desde el inicio del estudio.
-Los criterios de inclusión y exclusión:
Criterios de inclusión: sujetos de 19 a 74 años pertenecientes a la cohorte ETHON o registrados en el registro español de EHGNA Hepamet o en el registro europeo de EHGNA
Criterios de exclusión: sujetos que no cumplieran los criterios de inclusión y aquellos que no firmaron el consentimiento informado para participar en la cohorte ETHON o para ser inscritos en los registros mencionados.
Tipo de estudio
Inscripción (Anticipado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Antonio Cuadrado Lavín
- Número de teléfono: +34942204089
- Correo electrónico: antonio.cuadrado@scsalud.es
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Lucía Lavín Alconero
- Número de teléfono: +34942204089
- Correo electrónico: eclinicos5@idival.org
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Sujetos de 19 a 74 años pertenecientes a la cohorte ETHON o registrados en el registro español de EHGNA Hepamet o en el registro europeo de EHGNA
Criterio de exclusión:
- Sujetos que no cumplieron con los criterios de inclusión y aquellos que no firmaron el consentimiento informado para participar en la cohorte ETHON o para ser inscritos en los registros mencionados.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Modelos observacionales: Grupo
- Perspectivas temporales: Otro
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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ETÓN
Sujetos de la población general identificados en el ETHON
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Este es un estudio observacional.
No se prevé ninguna intervención fuera de la práctica clínica habitual.
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HEPAmet
Sujetos pertenecientes al registro español de EHGNA (HEPAmet)
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Este es un estudio observacional.
No se prevé ninguna intervención fuera de la práctica clínica habitual.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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Número de sujetos diagnosticados de NAFLD y NASH en la cohorte ETHON tras aplicar algoritmos de Inteligencia Artificial
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
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De octubre de 2019 a marzo de 2021
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Porcentaje de sujetos diagnosticados de NAFLD y NASH en la cohorte ETHON tras aplicar algoritmos de Inteligencia Artificial
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
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De octubre de 2019 a marzo de 2021
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Sensibilidad en términos de diagnóstico de NASH de los algoritmos de IA con respecto al diagnóstico histológico en comparación con el puntaje no invasivo de Hepamet
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
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De octubre de 2019 a marzo de 2021
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Especificidad en términos de diagnóstico de EHNA de los algoritmos de IA con respecto al diagnóstico histológico en comparación con el puntaje no invasivo de Hepamet
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
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De octubre de 2019 a marzo de 2021
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Valor predictivo positivo en términos de diagnóstico de NASH de los algoritmos de IA con respecto al diagnóstico histológico en comparación con el puntaje no invasivo de Hepamet.
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
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De octubre de 2019 a marzo de 2021
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Valor predictivo negativo en términos de diagnóstico de NASH de los algoritmos de IA con respecto al diagnóstico histológico en comparación con el puntaje no invasivo de Hepamet.
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
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De octubre de 2019 a marzo de 2021
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Coeficiente kappa de concordancia sobre el diagnóstico de EHNA entre los algoritmos de IA y el diagnóstico histológico.
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
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De octubre de 2019 a marzo de 2021
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Coeficiente de concordancia kappa sobre el diagnóstico de EHNA entre los algoritmos de IA y la puntuación no invasiva de Hepamet.
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
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De octubre de 2019 a marzo de 2021
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Curva ROC en varios umbrales obtenidos a través de los algoritmos para el diagnóstico y estadificación de NASH
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
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De octubre de 2019 a marzo de 2021
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Anticipado)
Finalización primaria (Anticipado)
Finalización del estudio (Anticipado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- NASHAI
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
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Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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