Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Logistic Regression and Elastic Net Regularization for the Diagnosis of Fibromyalgia (LEDF)

torstai 12. syyskuuta 2019 päivittänyt: Dinesh Kumbhare, Toronto Rehabilitation Institute

Logistic Regression and Elastic Net Regularization for the Diagnosis of Fibromyalgia: A Quantitative Approach Using B-Mode Ultrasound

This study will utilize ultrasound image texture variables to construct an elastic net regularized, logistic regression model to differentiate between healthy and Fibromyalgia patients. The collected ultrasound data will be from participants who are healthy, and from participants who have Fibromyalgia. The predicted performance accuracy of the diagnostic model will be validated and this will confirm or deny the hypothesis that differentiation between the two cohorts is possible.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Valmis

Ehdot

Interventio / Hoito

Yksityiskohtainen kuvaus

Fibromyalgia (FM) diagnosis remains a challenge for clinicians due to a lack of objective diagnostic tools. One proposed solution is the use of quantitative ultrasound (US) techniques, such as image texture analysis, which has demonstrated discriminatory capabilities with other chronic pain conditions. The investigators propose the use of US image texture variables to construct an elastic net regularized, logistic regression model, for differentiating between the trapezius muscle in the healthy and FM patients. 162 Ultrasound videos of the right and left trapezius muscle were acquired from healthy participants and participants with FM. The videos will then be put through a mutli-step processing pipe including converting them into skeletal muscle regions of interest (ROI). The ROI's will be then filtered by an algorithm utilizing the complex wavelet structural similarity index (CW-SSIM), which removes ROI's that are too similar to one another. Eighty-eight texture variables will be extracted from the ROI's, which will be used in nested cross-validation to construct a logistic regression model with and without elastic net regularization. The generalized performance accuracy of both models will be estimated and confirmed with a final validation on a holdout test set. Depending on the predicted, generalized performance accuracy it will be validated or not by the final, holdout test set (confirming the model construction is accurate). These models should then confirm or deny the hypothesis that a regularized logistic regression model built on ultrasound texture features can accurately differentiate between healthy trapezius muscle and that of patients with FM.

Opintotyyppi

Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Todellinen)

81

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskelupaikat

  • Kanada
    • Ontario
      • Toronto, Ontario, Kanada, M5G2A2
        • Toronto Rehabilitation Institute

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

20 vuotta - 65 vuotta (Aikuinen, Vanhempi Aikuinen)

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Joo

Sukupuolet, jotka voivat opiskella

Kaikki

Näytteenottomenetelmä

Ei-todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

Patients diagnosed with Fibromyalgia and healthy age-matched controls.

Kuvaus

Inclusion Criteria:

  • gender independent; chronic widespread pain, fitting the 2016 FM criteria, absence of myofascial pain syndrome trigger points and between the ages of 20 and 65 years (44.3 ± 13.9 years).
  • Healthy asymptomatic volunteers who were age matched (n = 17) with no physical complaints or abnormality on physical examination also participated.

Exclusion Criteria:

  • Participants were excluded if they demonstrated clinical evidence of another cause for widespread pain, such as polymyositis, dermatomyositis, endocrine disorders, etc. None of the participants had performed any physical exercise during the two to three days prior to entry into the study.

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

Kohortit ja interventiot

Ryhmä/Kohortti
Interventio / Hoito
Fibromyalgia
Patients who display symptoms and have a history of Fibromyalgia, between 20-65 years of age.
Diagnostinen testi: Ultrasound Imaging
B-mode ultrasound pictures of the upper Trapezius were collected from both left and right sides.
Healthy Controls
Age-matched, healthy controls, between 20-65 years of age who present no signs of chronic pain.
Diagnostinen testi: Ultrasound Imaging
B-mode ultrasound pictures of the upper Trapezius were collected from both left and right sides.

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Ultrasound Image Texture Variables
Aikaikkuna: 1 hour
91 statistical image texture variables are extracted from the B mode ultrasound images from both cohorts in order to construct a diagnostic model. The texture variables will be extracted using MATLAB.
1 hour
Fibromyalgia Diagnostic Criteria
Aikaikkuna: 10 minutes
This evaluates symptoms related to Fibromyalgia and determines a score to assess the severity. This score is comprised of the Widespread Pain Index(WPI), which quantifies the regions of pain, and the Symptom Severity Scale(SSS), which measures qualitative aspects of pain such as fatigue and cognitive symptoms. The WPI scale ranges from 0-19 (0- no areas of body pain, 19- all body regions have pain), whereas the SSS ranges from 0-12 (0-no qualitative aspects of pain, 12-many qualitative aspects of pain). This criteria was evaluated on each patient to determine which cohort they belong to. According to the Fibromyalgia Diagnostic Criteria, one is diagnosed with Fibromyalgia if they have a WPI score of 7 or higher, and a SSS score of 5 or higher. Fibromyalgia is also diagnosed with a score of 3-6 on the WPI score, and a score of 9 or higher on the SSS score.
10 minutes
Central Sensitization Inventory
Aikaikkuna: 10 minutes
This is a self reported outcome measure designed to identify patients that experience central sensitization. It involves 25 questions which include symptomatic experiences. The subject must answer on a scale of 0(never) to 5(always) corresponding to how often they experience these. The maximum score is 100 and a score of more than 40 indicates the presence of Central Sensitization. This criteria was evaluated on each patient to determine which cohort they belong to.
10 minutes

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

Toronto Rehabilitation Institute

Tutkijat

  • Päätutkija: Dinesh Kumbhare, MD,PhD, Toronto Rehabilitation Institute

Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä

Tutkimusta koskevien tietojen syöttämisestä vastaava henkilö toimittaa nämä julkaisut vapaaehtoisesti. Nämä voivat koskea mitä tahansa tutkimukseen liittyvää.

Yleiset julkaisut

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Todellinen)

Lauantai 1. syyskuuta 2018

Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)

Perjantai 6. syyskuuta 2019

Opintojen valmistuminen (Todellinen)

Perjantai 6. syyskuuta 2019

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Keskiviikko 11. syyskuuta 2019

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Torstai 12. syyskuuta 2019

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Perjantai 13. syyskuuta 2019

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Tiistai 17. syyskuuta 2019

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Torstai 12. syyskuuta 2019

Viimeksi vahvistettu

Sunnuntai 1. syyskuuta 2019

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Avainsanat

Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja

Muut tutkimustunnusnumerot

  • FibromyalgiaDiagnosis

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

EI

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

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 .

Kliiniset tutkimukset Ultrasound Imaging

Hae vastaavia kokeiluja

Sponsorit ja yhteistyökumppanit

Sairaudet

Huumeiden interventiot

CROs by country

CROs in Bosnia & Herzegovina

Ehdot

Harvinaiset sairaudet

Huumeiden interventiot

Ravintolisät

Sponsori / yhteistyökumppanit

Sijainnit

Tilaa