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"Análisis de aprendizaje automático de colorimetría lingual y puntaje de depresión de ansiedad MADRS en pacientes con acupuntura" (ML_AcuTongue)

21 de marzo de 2025 actualizado por: Dr Benoit Bataille

Análisis de aprendizaje automático de colorimetría lingual y puntaje MADRS en pacientes con acupuntura: un estudio de observación prospectivo

Este estudio observacional tiene como objetivo evaluar la relación potencial entre la colorimetría de la lengua (utilizando técnicas fotográficas estandarizadas) y las puntuaciones de depresión de ansiedad medidas por la Escala de clasificación de depresión de Montgomery-Åsberg (MADRS) en pacientes con acupuntura. Los datos se analizarán utilizando métodos de aprendizaje automático para determinar si las características del color de la lengua se correlacionan con las puntuaciones de MADRS, posiblemente contribuyendo a una nueva herramienta de diagnóstico no invasiva para la evaluación de ansiedad y depresión en la práctica clínica.

La participación implica solo la fotografía de la lengua y la finalización de los cuestionarios, sin ningún procedimiento invasivo ni modificaciones de tratamiento.

Descripción general del estudio

Estado

Reclutamiento

Descripción detallada

Este estudio observacional prospectivo investiga la correlación entre la colorimetría lingual, capturada utilizando herramientas fotográficas modernas fácilmente disponibles y estandarizadas (cámaras de iPhone) y las puntuaciones de depresión de ansiedad evaluadas por la Escala de clasificación de depresión de Montgomery-Åsberg (MADRS) entre los pacientes que asisten a consultas de acupuntura de rutina.

Los participantes se someterán a una grabación fotográfica simple y no invasiva de su lengua utilizando un iPhone, asegurando una iluminación constante y un posicionamiento estandarizado para minimizar la variabilidad. Simultáneamente, los participantes completarán el cuestionario MADRS, un instrumento ampliamente validado para evaluar la ansiedad y la gravedad de la depresión. No se realizarán procedimientos invasivos o intervenciones terapéuticas más allá de su atención de acupuntura habitual.

Los datos fotográficos adquiridos se analizarán utilizando algoritmos de aprendizaje automático para identificar posibles relaciones predictivas entre características colorimétricas distintas de la lengua y las puntuaciones MADRS. El objetivo es determinar si las imágenes linguales podrían servir como un biomarcador confiable y no invasivo o una herramienta de diagnóstico complementaria para evaluar el estado psicológico en la práctica clínica.

Este enfoque aprovecha la tecnología cotidiana (teléfonos inteligentes), promoviendo la facilidad de replicación y la accesibilidad más amplia en entornos clínicos. En última instancia, los hallazgos de este estudio podrían facilitar la detección temprana y el monitoreo de los trastornos depresivos de ansiedad, mejorando así la atención individualizada del paciente en la medicina complementaria e integradora.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

350

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

      • Narbonne, Francia, 11100
        • Reclutamiento
        • Cabinet Médical d'Acupuncture
        • Contacto:
          • Benoit Bataille, MD
          • Número de teléfono: +33 6 81 34 74 22
          • Correo electrónico: b_bataille@yahoo.fr

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

Sí

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Este es un estudio monocéntrico observacional prospectivo realizado en una práctica de acupuntura. El estudio tiene como objetivo establecer una correlación entre las características colorimétricas de la lengua y las puntuaciones de MADRS en pacientes que consultan los síntomas relacionados con la ansiedad.

La fotografía de la lengua y la evaluación de MADRS no presentan riesgo para los participantes. Se obtendrá una declaración de no oposición para la fotografía y el consentimiento para el análisis de datos anónimos y confidenciales.

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Pacientes de 18 años o más
  • Hablantes nativos de francés
  • No hay afecciones médicas o medicamentos que afecten la coloración de la lengua
  • Consultoría para la acupuntura con síntomas que involucran un componente ansioso

Criterios de exclusión:

  • Presencia de psicosis o abuso de sustancias
  • Comer o tomar medicamentos dentro de una hora antes del examen
  • Negarse a completar el cuestionario de la escala de calificación de depresión de Montgomery-Åsberg (MADRS)
  • Negarse a fotografiar su lengua

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
Correlación utilizando el aprendizaje automático entre las características colorimétricas de la lengua y las puntuaciones de Madrs
Periodo de tiempo: Línea de base (evaluación única en la inscripción)
Este estudio tiene como objetivo evaluar la correlación entre los parámetros colorimétricos estandarizados de la lengua (obtenidos a través de fotografías digitales) y las puntuaciones de depresión/ansiedad medidas por la Escala de clasificación de depresión de Montgomery-Åsberg (MADRS). Los métodos de aprendizaje automático se utilizarán para analizar las imágenes de la lengua e identificar posibles asociaciones entre las características colorimétricas y las puntuaciones de MADRS. Los participantes se clasificarán en dos subgrupos: MADRS <15 y MADRS ≥ 15, para evaluar la capacidad de las características de la lengua para diferenciar la gravedad de la depresión.
Línea de base (evaluación única en la inscripción)

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Análisis de aprendizaje automático de características de lengua y puntajes MADRS
Periodo de tiempo: Línea de base (evaluación única en la inscripción)
  • Diagrama de densidad.
  • Análisis de correlación parcial (división de tren/prueba): relación entre el color de la lengua y las puntuaciones de MADRS.
  • Modelo de regresión logística (tren/prueba)
  • Máquina de vectores de soporte (SVM) en PCA: evaluación del rendimiento del modelo con análisis ROC.
  • Modelo de aprendizaje profundo: CNN aplicado a imágenes de lengua, clasificación basada en el color y la textura.
  • Interpretación de valores de Shapley: análisis de importancia de características para los modelos de IA.
  • Correlación entre elementos individuales de Madrs y zonas de lengua: análisis estadístico de zona por zona.
  • Análisis de MANCOVA: análisis multivariado de covarianza para evaluar múltiples variables dependientes.
  • Modelo basado en CNN en imágenes: clasificación directa de las características de la lengua utilizando redes neuronales convolucionales.
  • Identificación de subgrupos a través de PCA (3 componentes): exploración de posibles subtipos de depresión.
Línea de base (evaluación única en la inscripción)

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

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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)

27 de junio de 2024

Finalización primaria (Estimado)

31 de diciembre de 2025

Finalización del estudio (Estimado)

1 de junio de 2026

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

21 de marzo de 2025

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

21 de marzo de 2025

Publicado por primera vez (Actual)

28 de marzo de 2025

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

28 de marzo de 2025

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

21 de marzo de 2025

Última verificación

1 de marzo de 2025

Más información

Términos relacionados con este estudio

Términos MeSH relevantes adicionales

Otros números de identificación del estudio

  • ML_AcuTongue_MADRS_01

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

INDECISO

Descripción del plan IPD

El intercambio potencial de IPD está actualmente indeciso debido a consideraciones éticas con respecto a la anonimización de las fotografías de la lengua. El Comité de Ética ha destacado la importancia de garantizar que no se remonten características identificables a los participantes. Si se implementa un plan de intercambio, garantizará protocolos de anonimato estrictos, incluida la eliminación de metadatos, desenfoque cualquier característica identificable y restringir el acceso a los investigadores aprobados bajo un acuerdo de confidencialidad.

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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