Aplicación de modelos de aprendizaje automático para reducir la necesidad de USE diagnóstico o CPRM en pacientes con probabilidad intermedia de coledocolitiasis
4 de enero de 2026 actualizado por: Asian Institute of Gastroenterology, India
Aplicación de modelos de aprendizaje automático para reducir la necesidad de USE diagnóstico o CPRM en pacientes con probabilidad intermedia de coledocolitiasis: un estudio de diagnóstico prospectivo, abierto
El modelo predictivo de aprendizaje automático puede ayudar a estratificar un grupo heterogéneo de probabilidad intermedia para reducir la necesidad de USE o MRCP en un subgrupo seleccionado de pacientes.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Descripción detallada
Las pautas actuales para la sospecha de coledocolitiasis tienen como objetivo reducir el riesgo de que el paciente reciba una CPRE diagnóstica y reducir el riesgo de eventos adversos posteriores a la CPRE.
En este proceso hay un aumento aparente en el número de pacientes en el grupo de probabilidad intermedia que requieren USE o CPRM.
Esto puede aumentar la utilización de la atención médica y el costo de la atención para pacientes de probabilidad intermedia.
El campo de la inteligencia artificial en la medicina clínica está evolucionando rápidamente.
El uso de modelos de aprendizaje automático basados en inteligencia artificial no se ha estudiado adecuadamente para la predicción de la coledocolitiasis.
El modelo predictivo de aprendizaje automático puede ayudar a estratificar un grupo heterogéneo de probabilidad intermedia para reducir la necesidad de USE o MRCP en un subgrupo seleccionado de pacientes.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
1000
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Estudio Contacto
- Nombre: Nitin G Jagtap, MD
- Número de teléfono: +919182859523
- Correo electrónico: docnits13@gmail.com
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Hardik Rughwani, MD
- Número de teléfono: +919182859523
- Correo electrónico: hardik.hr@gmail.com
Ubicaciones de estudio
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Telangana
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Hyderabad, Telangana, India, 500032
- Reclutamiento
- Asian Institute of Gastroenterology
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Contacto:
- Mohan Ramchandani, MD
- Número de teléfono: +919282859523
- Correo electrónico: docnits13@gmail.com
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
N/A
Método de muestreo
Muestra de probabilidad
Población de estudio
Todos los pacientes con sospecha de coledocolitiasis que cumplan con los criterios de estratificación de riesgo ESGE o ASGE de probabilidad intermedia de coledocolitiasis se inscribirán prospectivamente en los hospitales AIG de Hyderabad.
Descripción
Criterios de inclusión:
• Individuo de 18 años o más con sospecha de coledocolitiasis que cumple con los criterios de estratificación de riesgo ASGE o ESGE de probabilidad intermedia sometidos a USE o MRCP.
Criterio de exclusión:
- Pacientes con enfermedades coexistentes del sistema pancreatobiliar distintas de cálculos biliares y coledocolitiasis que incluyen pancreatitis crónica, estenosis biliar, cáncer pancreatobiliar, biliopatía portal.
- Pacientes con enfermedades hepáticas crónicas subyacentes.
- Embarazo y lactancia
- Historia previa de colecistectomía.
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Área Bajo la Curva Característica de Operación del Receptor (AUROC) del Modelo de Aprendizaje Automático
Periodo de tiempo: 1 mes
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Área bajo la curva de características operativas del receptor (AUROC) del modelo de predicción basado en aprendizaje automático para identificar la presencia de coledocolitiasis.
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1 mes
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Métricas de Precisión Diagnóstica de la Ecografía Endoscópica (EUS) o la Colangiopancreatografía por Resonancia Magnética (MRCP)
Periodo de tiempo: 1 Mes
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Sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo (VPP), valor predictivo negativo (VPN) y área bajo la curva característica de operación del receptor (AUROC) de la colangiopancreatografía por resonancia magnética (CPRM) para la identificación de coledocolitiasis.
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1 Mes
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Rendimiento de Validación del Modelo de Predicción de Aprendizaje Automático
Periodo de tiempo: 1 Mes
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Rendimiento de validación del modelo de aprendizaje automático para predecir coledocolitiasis, evaluado mediante AUROC, métricas de calibración (puntuación de Brier) y gráficos de calibración en una cohorte de validación independiente.
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1 Mes
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Director de estudio: Mohan Ramchandani, MD, Asian Institute of Gastroenterology
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
1 de octubre de 2023
Finalización primaria (Estimado)
30 de junio de 2026
Finalización del estudio (Estimado)
30 de octubre de 2026
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
13 de septiembre de 2023
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
27 de septiembre de 2023
Publicado por primera vez (Actual)
4 de octubre de 2023
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
6 de enero de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
4 de enero de 2026
Última verificación
1 de diciembre de 2025
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- AI EUS Choledocholithiasis
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
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