Valoración de la Contribución de una Herramienta de Inteligencia Artificial para Ayudar al Diagnóstico de Fracturas de Extremidad en Urgencias Pediátricas (FRACPED)
Valoración de la Contribución de una Herramienta de Inteligencia Artificial para Ayudar al Diagnóstico de Fracturas de Extremidad en Urgencias Pediátricas: Estudio Intervencionista, Prospectivo, Unicéntrico
La fractura de extremidades es una patología común en los niños. Representa la primera queja en traumatología entre niños en países desarrollados. La falta de diagnóstico de una fractura puede tener graves consecuencias en pacientes pediátricos con huesos en crecimiento, lo que puede conducir a un retraso en el tratamiento, dolor y mala recuperación funcional.
La radiografía es la primera herramienta utilizada por los médicos para diagnosticar una fractura. Sin embargo, el diagnóstico de fractura en la sala de emergencias puede ser un desafío. La mayoría de las imágenes son interpretadas y procesadas por pediatras de emergencia antes de ser revisadas por radiólogos (la mayoría de las veces al día siguiente).
Estudios previos han informado que la tasa de diagnóstico erróneo en fracturas por parte de los médicos de urgencias es del 5% al 15%.
Una herramienta para investigar en el diagnóstico de fracturas de extremidades podría ser útil para cualquier médico de urgencias expuesto a esta afección
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Descripción detallada
La fractura de extremidades es una patología frecuente en niños con traumatismos. Representa la primera queja en traumatología entre niños en países desarrollados.
La falta de diagnóstico de una fractura en una radiografía puede tener graves consecuencias en pacientes pediátricos, con huesos en crecimiento, que pueden conducir a un retraso en el tratamiento, dolor y mala recuperación funcional (con riesgo de deformidad ósea y mala consolidación).
La radiografía es la primera herramienta utilizada por los médicos para diagnosticar una fractura. Sin embargo, el diagnóstico de fractura en la sala de emergencias puede ser un desafío. La mayoría de las imágenes son interpretadas y procesadas tanto por los residentes como por los pediatras antes de que los radiólogos las revisen (la mayoría de las veces al día siguiente).
Estudios previos han informado que la tasa de diagnóstico erróneo en fracturas por parte de los médicos de urgencias es del 5 al 15%.
Una herramienta para investigar en el diagnóstico de fracturas de extremidades podría ser útil para cualquier médico expuesto a esta condición.
La inteligencia artificial (IA) en medicina está en auge y ya ha demostrado su valía, en términos de prevención, seguimiento y diagnóstico.
AZMED ha creado RAYVOLVE®, un algoritmo de aprendizaje profundo para ayudar a los médicos a diagnosticar fracturas. La herramienta RAYVOLVE® se conecta al PACS (Picture Archiving and Communication System) de cualquier hospital e indica, mediante un marco, la ubicación de una posible fractura.
La herramienta aún no ha sido validada en pacientes pediátricos.
El propósito de este proyecto de investigación es evaluar la contribución de esta herramienta basada en inteligencia artificial en el diagnóstico de fractura de extremidades en población pediátrica.
Los investigadores estudiarán la concordancia en el diagnóstico de fracturas de extremidades entre los médicos de urgencias junior que utilizan la aplicación RAYVOLVE® y los radiólogos senior, como estándar de oro.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: MARCO OLLA, MD
- Número de teléfono: +33 049203 0442
- Correo electrónico: olla.m@pediatrie-chulenval-nice.fr
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: ANTOINE TRAN, MD
- Correo electrónico: tran.a@pediatrie-chulenval-nice.fr
Ubicaciones de estudio
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Nice, Francia, 06200
- Reclutamiento
- Hôpitaux Pédiatriques de Nice CHU-Lenval
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Contacto:
- ANTOINE TRAN, MD
- Correo electrónico: tran.a@pediatrie-chulenval-nice.fr
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Contacto:
- Marco OLLA, MD
- Número de teléfono: +33 0492030442
- Correo electrónico: olla.m@pediatrie-chulenval-nice.fr
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Investigador principal:
- Marco OLLA, MD
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- Niños menores de 18 años
- Presentar signos que puedan sugerir una fractura de miembro y que justifiquen la realización de una radiografía (traumatismo con dolor, deformación, edema, herida)
- Consentimiento informado por escrito de uno de los dos padres o del titular de la patria potestad firmado
- Beneficiarios o afiliados a un régimen de Seguro de Salud
Criterio de exclusión:
- Un signo (s) de angustia vital
- Cualquier otro motivo que no sea la sospecha de fractura de una extremidad.
- Diagnóstico de fractura de extremidad antes de su manejo en urgencias (radiografía realizada en prehospitalario)
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: No aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Comparador falso: interpretación de radiografías sin el apoyo de la aplicación RAYVOLVE
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La Fase 1 no implica ninguna intervención: residentes, médicos de urgencias y radiólogos interpretarán las radiografías sin el apoyo de la aplicación RAYVOLVE. El médico de urgencias interpreta la radiografía y maneja el caso según el protocolo, todas las radiografías serán reinterpretadas por el radiólogo solo más tarde, generalmente al día siguiente. En caso de fracturas perdidas, el médico radiólogo notifica el error, y los pacientes serán informados y llamados al hospital para ser reevaluados. |
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Experimental: interpretación de radiografías con el apoyo de la aplicación RAYVOLVE
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Los residentes interpretan la radiografía con el apoyo de la aplicación RAYVOLVE e indican la presencia o no de una fractura sin compartirla con el médico de urgencias.
Un médico de urgencias senior maneja el caso como de costumbre, y el radiólogo reinterpretará todas las radiografías solo más tarde, generalmente al día siguiente.
En caso de fracturas perdidas, el médico radiólogo notifica el error, y los pacientes serán informados y llamados al hospital para ser reevaluados.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Diagnóstico de fractura con la aplicación Rayvolve en comparación con el estándar de oro
Periodo de tiempo: en la inclusión
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Evaluar la concordancia estadística entre los residentes que utilizan la herramienta de aplicación RAYVOLVE y los radiólogos senior en el diagnóstico de fracturas de las extremidades, como estándar de oro. Criterio: binario: fractura Sí/No |
en la inclusión
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Diagnóstico de fractura con la aplicación Rayvolve en comparación con el diagnóstico realizado por los médicos
Periodo de tiempo: en la inclusión
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Evaluar la concordancia estadística entre los residentes que utilizan la herramienta de aplicación RAYVOLVE y los médicos de urgencias pediátricas en el diagnóstico de fracturas de extremidades Criterio: binario: fractura Sí/No
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en la inclusión
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Diagnóstico de fractura sin la aplicación Rayvolve en comparación con el diagnóstico realizado por médicos
Periodo de tiempo: en la inclusión
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Evaluar la concordancia estadística entre los residentes que no utilizan la herramienta de aplicación RAYVOLVE y los médicos de urgencias pediátricas en el diagnóstico de fracturas de extremidades Criterios: binario: presencia o no de fractura
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en la inclusión
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recopilación de datos de pacientes para definir los factores de riesgo asociados con la discrepancia entre los residentes que usan la herramienta de aplicación RAYVOLVE y los radiólogos senior que no usan la aplicación
Periodo de tiempo: en la inclusión
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recopilar datos del paciente, como la edad del paciente, la ubicación de la fractura, el tipo de fractura, el número de fracturas, el día y la hora del diagnóstico.
El objetivo es definir los factores de riesgo potenciales para explicar las diferencias de diagnóstico entre los residentes y los radiólogos primarios.
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en la inclusión
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satisfacción de los residentes que utilizan la aplicación evaluada por escala de Likert
Periodo de tiempo: hasta la finalización del estudio, un promedio de 6 meses
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medida de satisfacción mediante escala Likert propia: compuesta por 4 preguntas con respuesta de opción múltiple sobre el uso y ergonomía de la aplicación.
Las respuestas van desde nada satisfecho hasta muy satisfecho.
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hasta la finalización del estudio, un promedio de 6 meses
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
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
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 21-HPNCL-06
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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