Estudio de herramienta de apoyo a la toma de decisiones clínicas para la gestión de abortos espontáneos con aprendizaje automático (MLMM)
El aprendizaje automático se utilizó para desarrollar un algoritmo para determinar las posibilidades de éxito del manejo médico o expectante de un paciente individual. Teniendo en cuenta las siguientes medidas objetivas:
- Demografía: edad materna, paridad
- Historia: CS previa, SMM/MVA previa, miomectomía previa
- Gestación por FUM
- Síntomas de presentación: puntuación de sangrado, puntuación de dolor.
- Mediciones USS: CRL, GS, RPOC 3 dimensiones, Vascularidad
- Discrepancia entre gestación por CRL y FUM
Auditoría para recopilar 1000 casos e identificar características que contribuyen a un algoritmo que puede predecir el resultado del manejo del aborto espontáneo para el manejo de casos individualizado.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Descripción detallada
- Ciencia del descubrimiento de la inteligencia artificial: desarrollo de algoritmos basados en una auditoría retrospectiva de aproximadamente 1000 casos de aborto espontáneo
- Determinar la confiabilidad de la herramienta con conjuntos de datos de prueba.
- Aumentar la sensibilidad y especificidad de la ayuda para la toma de decisiones ampliando la recopilación de datos a múltiples sitios y probando el algoritmo con datos prospectivos.
El estudio se llevará a cabo en Queen Charlotte's y Chelsea Hospital en Imperial College Healthcare NHS Trusts (centro primario del estudio).
Se trata de un estudio observacional de cohorte, retrospectivo y multicéntrico.
El estudio se llevará a cabo durante un mínimo de tres años para tener tiempo suficiente para revisar los datos retrospectivos y recopilar conjuntos de datos de prueba.
Se analizarán casos retrospectivos anonimizados de abortos espontáneos fallidos y abortos espontáneos incompletos gestionados en Imperial College Healthcare NHS Trust:
Para cada caso se recopilarán las siguientes características clínicas y resultados:
- Demografía: edad materna, paridad
- Historia: CS previa, SMM/MVA previa, miomectomía previa
- Gestación por FUM
- Síntomas de presentación: puntuación de sangrado, puntuación de dolor.
- Mediciones USS: CRL, GS, RPOC 3 dimensiones, Vascularidad
- Discrepancia entre gestación por CRL y FUM
Todos los datos se recopilarán de forma retrospectiva y anónima.
Después de la recopilación de datos, se aplicarán modelos de aprendizaje automático y métodos de reducción de características para determinar el modelo de mejor rendimiento para predecir el éxito o el fracaso del manejo expectante o médico del aborto espontáneo, respectivamente.
La siguiente fase incluirá una auditoría prospectiva para recopilar datos y probar el poder predictivo de la herramienta de apoyo a las decisiones clínicas de MLM.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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-
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London, Reino Unido, W12 0HS
- Reclutamiento
- Imperial College Heatlhcare NHS Trust
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Contacto:
- Sughashini Murugesu
- Número de teléfono: 07988390772
- Correo electrónico: sughashini.murugesu@nhs.net
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Aborto espontáneo perdido y aborto espontáneo incompleto con menos de 14 semanas de gestación
- Seguimiento registrado a las 2 semanas.
Criterio de exclusión:
- Los datos del resultado final no están disponibles
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Manejo expectante del aborto espontáneo
Cohorte que optó por seguir un tratamiento expectante del aborto espontáneo, resultado final exitoso o fallido al día 14 de la elección del tratamiento
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Manejo expectante: Manejo conservador si se produce un aborto espontáneo con seguimiento programado en 2 semanas para determinar si se ha producido un aborto espontáneo completo.
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Manejo médico del aborto espontáneo
Cohorte que optó por seguir el tratamiento médico del aborto espontáneo, resultado final exitoso o fracaso al día 14 de la elección del tratamiento
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Manejo médico: se toma misoprostol para controlar el aborto espontáneo en el primer trimestre, con un seguimiento programado en 2 semanas para determinar si se ha producido un aborto espontáneo completo.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Desarrollo de modelos predictivos de aprendizaje automático para resultados de gestión de abortos espontáneos.
Periodo de tiempo: Enero 2023-junio 2024
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Desarrollo de un modelo predictivo de aprendizaje automático basado en una auditoría retrospectiva de aproximadamente 1000 casos de aborto espontáneo.
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Enero 2023-junio 2024
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Auditoría prospectiva para probar y validar el modelo predictivo.
Periodo de tiempo: Julio 2024-junio 2025
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Aumentar la sensibilidad y especificidad de la ayuda para la toma de decisiones ampliando la recopilación de datos a múltiples sitios y probando el modelo de aprendizaje automático con datos prospectivos.
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Julio 2024-junio 2025
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Colaboradores e Investigadores
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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
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Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
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Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
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Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 23QC8155
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Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
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