Radiologin diagnostinen suorituskyky versus tekoäly (AI) (RAVIA)
Retrospektiivinen tutkimus, jossa verrataan radiologin diagnostista suorituskykyä ja tekoälyä (AI) lonkkamurtumaepäilyyn iäkkäillä potilailla
Ranskassa reisiluun kaulan murtuma havaitaan pääasiassa lantion/lonkan röntgenkuvauksen tulkinnan avulla (Ranskan terveysviranomaisen suositus).
Jopa 10 % murtumista ei kuitenkaan tunnisteta tai diagnosoidaan väärin, etenkin ensiapuun saapuvilla potilailla.
Radiologit voivatkin joutua ylimääräiseen työskentelyyn, mikä aiheuttaa riskin, että röntgendiagnoosit eivät ole tarkkoja.
Tekoäly (AI) alkaa tutkia murtumien havaitsemista lääketieteellisessä kuvantamisessa.
Tässä retrospektiivisessä tutkimuksessa tätä GLEAMER-yhtiön kehittämää teknologiaa testataan lonkkamurtuman ja erityisesti reisiluun kaulan murtuman havaitsemisasteen arvioimiseksi verrattuna radiologidiagnostiseen päivystykseen otetuilla iäkkäillä potilailla.
Tekoäly voisi optimoida radiologien diagnostista suorituskykyä (luottamustason nousu) ja tehostaa epäiltyjen murtumien lajittelua ensiapuosastolta.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Interventio / Hoito
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Todellinen)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskelupaikat
-
-
-
Montpellier, Ranska, 34295
- Uhmontpellier
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Sukupuolet, jotka voivat opiskella
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Vähintään 60-vuotiaat potilaat, jotka on otettu päivystykseen kipeän lonkan/fonctional impotenssin vuoksi pienen trauman jälkeen.
Potilaat ottavat ainakin lonkan röntgenkuvan
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- 60-vuotiaat ja sitä vanhemmat potilaat
- Pieni trauma
- Otettu päivystykseen lievän trauman jälkeen kipeän lonkan/fonctional impotenssin vuoksi
- Ottaa ainakin lonkan röntgenkuvauksen
Poissulkemiskriteerit:
- Kipeä ennen pientä traumaa
- Tärkeä trauma
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Havaintomallit: Vain tapaus
- Aikanäkymät: Takautuva
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Epäily lonkkamurtumasta
|
lonkan standardi röntgenkuvaus / CT-skannaus / MRI
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Reisiluun kaulan murtuman havaitsemisnopeus
Aikaikkuna: 1 päivä
|
Reisiluun kaulan murtuman havaitsemisnopeus
|
1 päivä
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Muiden lonkkamurtumien havaitsemisnopeus
Aikaikkuna: 1 päivä
|
Muiden lonkkamurtumien havaitsemisnopeus
|
1 päivä
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Tutkijat
- Päätutkija: Catherine CYTEVAL, MD.PhD, University Hospital, Montpellier
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)
Opintojen valmistuminen (Todellinen)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- RECHMPL20_0126
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
IPD-suunnitelman kuvaus
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 .