- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT06623331
La implementación de la detección asistida por ordenador en la formación mejora la calidad de las futuras colonoscopias
15 de enero de 2025 actualizado por: Zofia Orzeszko, Jagiellonian University
La implementación de la detección asistida por computadora en una formación inicial en endoscopia mejora las medidas de calidad de las futuras colonoscopias de los alumnos
La detección asistida por computadora (CADe) basada en inteligencia artificial (IA) puede mejorar la calidad de la colonoscopia.
Un número cada vez mayor de endoscopistas jóvenes reciben formación en un entorno de IA; sin embargo, su impacto en los resultados futuros de los alumnos sigue sin estar claro.
El estudio tuvo como objetivo evaluar los indicadores de calidad de los endoscopistas formados en un entorno de IA en comparación con los formados de forma convencional.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
La detección asistida por computadora (CADe) basada en inteligencia artificial (IA) puede mejorar la calidad de la colonoscopia.
Un número cada vez mayor de endoscopistas jóvenes reciben formación en un entorno de IA; sin embargo, su impacto en los resultados futuros de los alumnos sigue sin estar claro.
El estudio tuvo como objetivo evaluar los indicadores de calidad de los endoscopistas formados en un entorno de IA en comparación con los formados de forma convencional.
Un estudio incluyó a 6.000 pacientes adultos que se sometieron a una colonoscopia por diversos motivos.
El estudio evaluó retrospectivamente los primeros 1000 procedimientos realizados por seis endoscopistas después de completar la capacitación basándose completamente en las habilidades de detección de los endoscopistas sin mejora de la IA.
Tres de esos jóvenes endoscopistas fueron capacitados con CADe y tres sin asistencia adicional.
Se evaluaron indicadores de calidad en ambos grupos.
Se evaluó la morfología de los pólipos detectados para determinar la influencia del entrenamiento mejorado con IA en la tasa de detección de tumores de extensión lateral (LST).
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Actual)
6000
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.
Ubicaciones de estudio
-
-
-
Kraków, Polonia, 31007
- Jagiellonian University
-
-
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
No
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Este estudio incluyó a 6.000 pacientes adultos que se sometieron a una colonoscopia por diversos motivos en la única clínica de endoscopia de gran volumen de Cracovia.
Descripción
Criterios de inclusión:
- participantes adultos que se sometieron a una colonoscopia por diversos motivos realizada por endoscopistas específicos que fueron evaluados en términos de indicadores de calidad
Criterios de exclusión:
- una historia de resección intestinal
- enfermedad inflamatoria intestinal confirmada
- sospecha de pólipos o cáncer en otras pruebas de imagen
- sospecha de poliposis adenomatosa familiar
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
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Grupo A
Colonoscopias realizadas por endoscopistas capacitados en un entorno mejorado con IA.
Los indicadores de calidad se miden después de completar la formación sin mejora de la IA.
|
Endoscopistas capacitados en un entorno mejorado con IA.
Sus indicadores de calidad se miden después de completar la formación, sin necesidad de mejoras adicionales de la IA.
|
|
Grupo B
Colonoscopias realizadas por endoscopistas formados convencionalmente.
Los indicadores de calidad se miden después de completar la formación sin mejora de la IA.
|
Endoscopistas formados convencionalmente
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
tiempo de retiro
Periodo de tiempo: Durante el examen de colonoscopia
|
El tiempo desde la intubación cecal hasta el final del examen.
|
Durante el examen de colonoscopia
|
|
Tasa de intubación cecal (CIR)
Periodo de tiempo: Durante el examen de colonoscopia
|
El porcentaje de colonoscopias con intubaciones cecales exitosas.
|
Durante el examen de colonoscopia
|
|
Tasa de detección de adenomas (ADR)
Periodo de tiempo: Durante el examen de colonoscopia
|
El porcentaje de colonoscopias cuando se encontró el adenoma.
|
Durante el examen de colonoscopia
|
|
Tasa de detección de adenoma avanzada (AADR)
Periodo de tiempo: Durante el examen de colonoscopia
|
El porcentaje de colonoscopias cuando se encontró el adenoma avanzado (>10 mm)
|
Durante el examen de colonoscopia
|
|
Puntuación de adenoma por colonoscopia (APC)
Periodo de tiempo: Durante el examen de colonoscopia
|
El número promedio de adenomas detectados en una sola colonoscopia.
|
Durante el examen de colonoscopia
|
|
Tasa de detección de pólipos serrados (SDR)
Periodo de tiempo: Durante el examen de colonoscopia
|
El porcentaje de colonoscopias cuando se encontró el pólipo serrado.
|
Durante el examen de colonoscopia
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Tasa de detección de tumores de extensión lateral
Periodo de tiempo: Durante el examen de colonoscopia
|
El porcentaje de colonoscopias cuando se encontró la lesión tumoral que se extendía lateralmente.
|
Durante el examen de colonoscopia
|
Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Zofia Orzeszko, MD, Jagiellonian University
- Silla de estudio: Miroslaw Szura, PhD, Prof., Jagiellonian University
Publicaciones y enlaces útiles
La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.
Publicaciones Generales
- Repici A, Badalamenti M, Maselli R, Correale L, Radaelli F, Rondonotti E, Ferrara E, Spadaccini M, Alkandari A, Fugazza A, Anderloni A, Galtieri PA, Pellegatta G, Carrara S, Di Leo M, Craviotto V, Lamonaca L, Lorenzetti R, Andrealli A, Antonelli G, Wallace M, Sharma P, Rosch T, Hassan C. Efficacy of Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia in a Randomized Trial. Gastroenterology. 2020 Aug;159(2):512-520.e7. doi: 10.1053/j.gastro.2020.04.062. Epub 2020 May 1.
- Corley DA, Jensen CD, Marks AR, Zhao WK, Lee JK, Doubeni CA, Zauber AG, de Boer J, Fireman BH, Schottinger JE, Quinn VP, Ghai NR, Levin TR, Quesenberry CP. Adenoma detection rate and risk of colorectal cancer and death. N Engl J Med. 2014 Apr 3;370(14):1298-306. doi: 10.1056/NEJMoa1309086.
- Kaminski MF, Regula J, Kraszewska E, Polkowski M, Wojciechowska U, Didkowska J, Zwierko M, Rupinski M, Nowacki MP, Butruk E. Quality indicators for colonoscopy and the risk of interval cancer. N Engl J Med. 2010 May 13;362(19):1795-803. doi: 10.1056/NEJMoa0907667.
- Spadaccini M, Iannone A, Maselli R, Badalamenti M, Desai M, Chandrasekar VT, Patel HK, Fugazza A, Pellegatta G, Galtieri PA, Lollo G, Carrara S, Anderloni A, Rex DK, Savevski V, Wallace MB, Bhandari P, Roesch T, Gralnek IM, Sharma P, Hassan C, Repici A. Computer-aided detection versus advanced imaging for detection of colorectal neoplasia: a systematic review and network meta-analysis. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2021 Oct;6(10):793-802. doi: 10.1016/S2468-1253(21)00215-6. Epub 2021 Aug 5.
- Barua I, Vinsard DG, Jodal HC, Loberg M, Kalager M, Holme O, Misawa M, Bretthauer M, Mori Y. Artificial intelligence for polyp detection during colonoscopy: a systematic review and meta-analysis. Endoscopy. 2021 Mar;53(3):277-284. doi: 10.1055/a-1201-7165. Epub 2020 Sep 29.
- Wang P, Liu P, Glissen Brown JR, Berzin TM, Zhou G, Lei S, Liu X, Li L, Xiao X. Lower Adenoma Miss Rate of Computer-Aided Detection-Assisted Colonoscopy vs Routine White-Light Colonoscopy in a Prospective Tandem Study. Gastroenterology. 2020 Oct;159(4):1252-1261.e5. doi: 10.1053/j.gastro.2020.06.023. Epub 2020 Jun 17.
- Glissen Brown JR, Mansour NM, Wang P, Chuchuca MA, Minchenberg SB, Chandnani M, Liu L, Gross SA, Sengupta N, Berzin TM. Deep Learning Computer-aided Polyp Detection Reduces Adenoma Miss Rate: A United States Multi-center Randomized Tandem Colonoscopy Study (CADeT-CS Trial). Clin Gastroenterol Hepatol. 2022 Jul;20(7):1499-1507.e4. doi: 10.1016/j.cgh.2021.09.009. Epub 2021 Sep 14.
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 enero de 2022
Finalización primaria (Actual)
31 de enero de 2024
Finalización del estudio (Actual)
31 de marzo de 2024
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
30 de septiembre de 2024
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
1 de octubre de 2024
Publicado por primera vez (Actual)
2 de octubre de 2024
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
25 de marzo de 2025
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
15 de enero de 2025
Última verificación
1 de enero de 2025
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- 2024.000.367
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
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
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .
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