Tekoälyalgoritmin kehittäminen (SMARTLOOP)
Tekoälyalgoritmin kehittäminen mekaanisen suoliston tukkeuman iskemian tärkeimpien riskien tunnistamiseksi
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Tila
Ehdot
Ehdot
Yksityiskohtainen kuvaus
Vatsan lantion tomodensitometrinen tutkimus on kultainen standardi diagnoosin tekemisessä ja syyn ja vaurion tason tunnistamisessa sekä suolistokudoksen iskemiariskiin liittyvien vakavuusmerkkien etsimisessä. Hyvin karakterisoidut merkit ovat edelleen vaikeasti tunnistettavissa ei-asiantuntijalle radiologille. Näiden merkkien havaitsemissuorituskyvyn arviointi osoittaa herkkyyden välillä 63 - 100 % ja spesifisyyden välillä 61 - 96 %, ja se vaihtelee suuresti tutkittujen merkkien mukaan.
Tutkimusprojektimme tavoitteena on kehittää työkalu mekaanisen suolitukoksen vakavuuden kolmen tärkeimmän oireen havaitsemiseen, jotta voidaan nostaa ja standardoida iskemiariskin havaitsemistasoa vatsan TT-kuvissa.
Opintotyyppi
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Todellinen)
Ilmoittautuminen
Yhteystiedot ja paikat
Opiskelupaikat
-
-
Ile De France
-
Paris, Ile De France, Ranska, 75014
- Groupe Hospitalier Paris Saint-Joseph
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- Potilas, jonka ikä on ≥ 18 vuotta
- Potilaat, joille tehtiin vatsatutkimus Saint-Josephin sairaalassa
- Potilaat, joilla on diagnosoitu ohutsuolen mekaaninen tukos laipassa tai tarttumassa
- Potilaat, joille tehdään vatsaleikkaus 48 tunnin sisällä diagnoosista tai lääkärin seurannasta Saint Josephin sairaalassa
- Ranskankielinen potilas
Poissulkemiskriteerit:
- Potilaat, joilla on ollut vatsaleikkaus kuukautta ennen diagnoosia
- Potilaat, jotka vastustavat tietojensa käyttöä tässä tutkimuksessa
- Potilas holhouksen tai huoltajan alaisuudessa
- Potilas lain suojassa
- Potilas riistetty vapaudesta
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Kehitetään tietokonetyökalu, joka voi auttaa radiologia tunnistamaan suolistotukkoon liittyvät vakavat riskit
Aikaikkuna: Päivä 1
|
Vertailupisteet (Dice) kliinisten asiantuntijoiden manuaalisten luokittelujen ja sijaintien sekä työkalun automaattisesti ennustamien sijaintien välillä.
|
Päivä 1
|
|
Kehitetään tietokonetyökalu, joka voi auttaa radiologia tunnistamaan suolistotukkoon liittyvät vakavat riskit
Aikaikkuna: Päivä 1
|
Tukosten lukumäärä
|
Päivä 1
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Sponsori
Tutkijat
Tutkijat
- Päätutkija: Marc ZINS, Groupe hospitalier Paris saint Joseph
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Opiskelun aloitus
Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen
Opintojen valmistuminen (Odotettu)
Opintojen valmistuminen
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Ensimmäinen Lähetetty
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin päivitys julkaistu
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
Muut tutkimustunnusnumerot
- SMARTLOOP
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .