Päättelyn rikastaminen palautteella tekoälyltä nefrologisessa kliinisessä tutkimuksessa (REFINe)
Päätelyn tehostaminen generatiivisen tekoälyn palautteella nefrologiassa (REFINe): Satunnaistettu arviointi generatiivisen tekoälyn tuesta nefrologisessa diagnosoinnissa
Tämän kliinisen tutkimuksen tavoitteena on selvittää, kuinka tekoäly (AI) voi auttaa lääkäreitä tekemään diagnooseja munuaislääketieteessä. Tutkijat haluavat tietää, voiko tekoälytyökalu nimeltä suuri kielimalli (LLM) auttaa lääkäreitä valitsemaan oikean diagnoosin useammin ja tuntemaan olonsa luottavaisemmaksi vastauksiinsa.
Ennen tutkimuksen aloittamista tutkimusryhmä testasi useita tekoälymalleja ja valitsi yhden parhaiten suoriutuneista, GPT-5-luokan mallin, joka on asetettu käyttämään suurta päättelypanosta.
Tutkimuksen keskeiset kysymykset ovat:
- Tekevätkö lääkärit enemmän oikeita diagnooseja, kun he näkevät tekoälyn ehdotukset?
- Muuttaako tekoälyn ehdotusten näkeminen sitä, kuinka luottavaisina lääkärit tuntevat olonsa diagnoosiinsa?
Tutkijat vertailevat lääkäreitä, jotka saavat tekoälyn ehdotuksia, lääkäreihin, jotka eivät saa tekoälyn ehdotuksia, nähdäkseen, kuinka tekoäly vaikuttaa tarkkuuteen, luottamukseen ja päätöksentekoon.
Osallistujat suorittavat jopa 10 verkossa olevaa kliinistä tapausta. Jokaisessa tapauksessa he:
- Lukevat lyhyen lääketieteellisen skenaarion
- Ehdottavat jopa kolmea mahdollista diagnoosia
(Jos tekoälyryhmässä) Tarkistavat tekoälyn ehdotukset ja päättävät, muuttavatko vastaustaan
Tutkimus tarkastelee myös, kuinka kauan osallistujilta kestää vastata jokaiseen tapaukseen ja kuinka tekoälyn suorituskyky vertautuu ihmisten vastauksiin.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Ehdot
Interventio / Hoito
Yksityiskohtainen kuvaus
Tämä tutkimus arvioi, parantaako kliinikoille annettavat reaaliaikaiset diagnostiset ehdotukset korkean päättelykyvyn suurta kielimallia (GPT-5) käyttäen diagnostista tarkkuutta, luottamusta ja tehokkuutta nefrologisten kliinisten tapauskuvausten ratkaisemisessa. Ennen mallin valitsemista kokeeseen tutkimusryhmä testasi useita huippuluokan malleja pilottisarjassa nefrologisia tapauksia, mukaan lukien: GPT-5, GPT-5-mini, O3, GPT-4o, Llama-4 Maverick-17B, Gemini-2.5-Pro, Qwen-3 VL-235B Thinking, DeepSeek-V3.2-Exp, MedGEMMA-27B, Claude Sonnet-4.5 ja Magistral-Medium-2509. GPT-5 (korkea päättelykyky) osoitti korkeimman diagnostisen suorituskyvyn, vakauden ja tulkittavuuden, ja se valittiin interventioryhmässä käytettäväksi tekoälyjärjestelmäksi.
Osallistujia ovat lääketieteen opiskelijat, erikoislääkärikoulutettavat, jatko-opiskelijat ja harjoittavat lääkärit. Tilin luomisen jälkeen osallistujat täyttävät demografisen kyselyn (erikoisala, kokemusvuodet, työskentelymuoto, ikäluokka, tekoälyn tuntemus) ja heidän on nimenomaisesti suostuttava näiden tietojen käyttöön tutkimustarkoituksiin ennen kuin he pääsevät käsiksi tapauskuvauksiin. Suoraa henkilötietoa ei kerätä.
Osallistujat randomisoidaan (ammattiaseman mukaan kerrostettuna) joko tekoälytuettuun ryhmään tai kontrolliryhmään. Jokaiselle osallistujalle annetaan 10 nefrologista tapauskuvausta ranskaksi tai englanniksi, ja he voivat suorittaa ne useassa istunnossa. Kun tapauskuvaus on lähetetty, siihen ei voi palata ("ei takaisinpäin menemistä"). Kunkin tapauskuvauksen suoritusaika tallennetaan automaattisesti.
Kontrolliryhmä
Osallistujat katsovat kunkin tapauskuvauksen ja antavat enintään kolme diagnoosia ("Top-3"), minkä jälkeen he antavat luottamusarvion (0-10).
Tekoälytuettu ryhmä
Osallistujat antavat ensin alkuperäisen Top-3-diagnoosin ja luottamusarvion ilman tekoälyapua. Järjestelmä näyttää sitten GPT-5:n diagnostiset ehdotukset, minkä jälkeen osallistujat voivat muokata diagnoosejaan kerran. Tapauskuvaus lukitaan lähetyksen jälkeen.
Tutkimus kerää:
- alkuperäiset ja lopulliset diagnoosit,
- luottamusarvioita ennen ja (tarvittaessa) tekoälyehdotusten jälkeen,
- suoritusajat,
- osallistujien demografiset muuttujat,
- ja tekoälymallin omat diagnostiset tulosteet.
Osittaista suorittamista sallitaan; kaikki suoritetut tapauskuvaukset osallistuvat analyysiin.
Ensisijaiset ja toissijaiset lopputulokset sisältävät diagnostisen tarkkuuden (Top-3 ja Top-1), tarkkuuden parantumisen ennen vs. jälkeen tekoälyn, muutokset diagnostisessa luottamuksessa, tekoälyn aiheuttamat diagnostiset virheet, ihmisen ja tekoälyn vertailun, suoritusaikatehokkuusmittarit ja annettujen tapauskuvausten suoritettujen osuus.
Ensisijainen analyysi vertailee diagnostista tarkkuutta kontrolliryhmän (pelkät lääkärit) ja kokeellisen ryhmän (tekoälymallin avustamat lääkärit) välillä. Tarkkuutta analysoidaan binäärisenä lopputuloksena (oikea vs. väärä diagnoosi). Koska jokainen osallistuja arvioi useita kliinisiä tapauskuvauksia, tarkkuutta mallinnetaan käyttäen sekoitettuja logistisia regressioita, joissa on kiinteä vaikutus tutkimusryhmälle ja satunnaiset leikkaukset sekä osallistujalle että tapauskuvaukselle. Tämä lähestymistapa ottaa huomioon klusterointin ja vaihtelevan vaikeustason tapauksissa. Ensisijainen hypoteesitesti käyttää kaksisuuntaista α = 0,05. Vaikutuskoot raportoidaan odds-suhteina 95 % luottamusvälillä. Toissijaiset analyysit tutkivat, vaihteleeko tarkkuus demografisten tekijöiden mukaan (esim. kokemustaso, erikoisala) käyttäen vuorovaikutustermejä.
Koska jokainen osallistuja arvioi useita tapauskuvauksia, ryhmä suoritti myös simulaatioon perustuvat tehoanalyysit käyttäen sekoitettuja logistisia regressiomalleja, joissa on satunnaiset leikkaukset sekä osallistujalle että tapauskuvaukselle, olettaen osallistujan sisäisen ICC:n olevan 0,10. Näillä oletuksilla 100 osallistujan (50 per ryhmä) kokonaismäärä, jossa kullakin osallistujalla on 10 tapauskuvausta, tarjoaa >99 % tehon havaitsemaan kliinisesti merkittävä parannus diagnostisessa tarkkuudessa. Tutkijat suunnittelevat siksi rekrytoivansa noin 100 osallistujaa yhteensä.
Tämä tutkimus pyrkii määrittämään, parantaako tekoälyllä vahvistettu päättely merkittävästi diagnostista suorituskykyä ja päätöksentekoa, kun kliinikot arvioivat monimutkaisia nefrologisia tapauksia.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Vaihe
- Ei sovellettavissa
Yhteystiedot ja paikat
Opiskeluyhteys
- Nimi: Raphaël BENTEGEAC, MD, MPH
- Puhelinnumero: +33651204000
- Sähköposti: raphael.bentegeac@univ-lille.fr
Opiskelupaikat
-
-
-
Lille, Ranska, 59000
- Rekrytointi
- Lille University Hospital (online study)
-
Ottaa yhteyttä:
- Raphaël BENTEGEAC, MD, MPH
- Puhelinnumero: +33651204000
- Sähköposti: raphael.bentegeac@chu-lille.fr
-
Ottaa yhteyttä:
- Aghiles HAMROUN, MD, PhD
- Sähköposti: aghiles.hamroun@univ-lille.fr
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
Aikuiset, jotka ovat 18-vuotiaita tai vanhempia.
Kyky lukea ja vastata kliinisiin kuvauksiin englanniksi tai ranskaksi.
Pääsy tietokoneeseen tai älypuhelimeen, jolla on internetyhteys.
Antaa tietoon perustuvan suostumuksen verkossa.
Odotetaan, että osallistujilla on vähintään perustason lääketieteellinen koulutus (esim. lääketieteen opiskelijat, erikoislääkäriopiskelijat, erikoislääkärit tai harjoittavat lääkärit), vaikka virallista vahvistusta ei vaadita.
Poissulkemiskriteerit:
Alle 18-vuotiaat henkilöt.
Kyvyttömyys suorittaa verkkotutkimuksen menettelyjä.
Aikaisempi osallistuminen tässä tutkimuksessa käytetyn tekoälyjärjestelmän suunnitteluun, kehittämiseen tai arviointiin.
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Ensisijainen käyttötarkoitus: Diagnostiikka
- Jako: Satunnaistettu
- Inventiomalli: Rinnakkaistehtävä
- Naamiointi: Ei mitään (avoin tarra)
Aseet ja interventiot
Osallistujaryhmä / Arm |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Kokeellinen: Ryhmä tekoälyn ehdotuksilla
Tämän ryhmän osallistujat suorittavat samat kliiniset tapausesimerkit kuin kontrolliryhmä.
Jokaisen tapauksen yhteydessä he saavat suuren kielimallin (GPT-5, korkean päättelykyvyn konfiguraatio) generoiman diagnoosiehdotuksen, joka valittiin sisäisen vertailun jälkeen.
Osallistujat voivat tarkastella tekoälyn ehdotusta ennen oman lopullisen diagnostisen vastauksensa antamista.
Lisätietoja, ohjeita tai valmennusta ei anneta.
Interventio koostuu yksinomaan tekoälyn generoiman diagnoosiehdotuksen näyttämisestä tapausratkaisutehtävän aikana.
|
Tämä interventio koostuu tekoälyn luoman diagnoosiehdotuksen näyttämisestä kliinisen tapausratkaisutehtävän aikana.
Jokaisen tapauskuvauksen lukemisen jälkeen osallistujat näkevät suuren kielimallin (GPT-5, korkean päättelykyvyn konfiguraatio) tuottaman parhaan diagnoosiehdotuksen, joka on valittu sisäisen vertailun jälkeen.
Tekoälyehdotus ilmestyy kerran per tapauskuvaus, eikä sitä voi pyytää uudelleen tai muokata.
Osallistujat voivat tarkistaa diagnoosivastaustaan ehdotuksen katsomisen jälkeen, mutta he eivät voi palata myöhemmin takaisin tapauskuvaukseen.
Lisäohjausta, valmennusta tai interaktiivisia ominaisuuksia ei tarjota.
|
|
Ei väliintuloa: Ryhmä ilman tekoälyehdotuksia
Tämän ryhmän osallistujat suorittavat kliiniset tapausesimerkit itsenäisesti ilman minkäänlaisia tekoälyn tuottamia diagnoosiehdotuksia.
He lukevat jokaisen tapausesimerkin ja antavat oman diagnoosivastauksensa pelkästään esitetyn tiedon perusteella.
Ulkoista päätöksentukitukea tai lisämateriaaleja ei tarjota.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Lopullinen diagnoosintarkkuus (top-3) ilman ja tekoälytuen kanssa
Aikaikkuna: Ensimmäisestä viinettä vastaamisen hetkestä tutkimuksen loppuun (enintään 12 kuukautta).
|
Jokaiselle osallistujalle osuus tapauksista, joissa oikea päädiagnoosi sisältyy osallistujan lopulliseen kolmen parhaan diagnoosin joukkoon. Vertaa lopullista kolmen parhaan diagnoosin tarkkuutta tekoälyryhmän (tekoälyehdotusten jälkeen) ja kontrolliryhmän (ei tekoälyä) välillä. Oikein diagnosoitujen tapausten prosenttiosuus (kolmen parhaan joukosta). |
Ensimmäisestä viinettä vastaamisen hetkestä tutkimuksen loppuun (enintään 12 kuukautta).
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Lopullinen diagnoosien tarkkuus (top-1) tekoälytuen kanssa vs ilman tekoälytukea
Aikaikkuna: Ensimmäisen vinyetin vastauksesta tutkimuksen loppuun (jopa 12 kuukautta).
|
Jokaiselle osallistujalle osuus vigneeteistä, joissa oikea päädiagnoosi sisältyy osallistujan lopulliseen top-1-diagnoosiin.
Vertaa lopullista top-1-tarkkuutta tekoälyryhmän (tekoälyehdotusten jälkeen) ja vertailuryhmän (ei tekoälyä) välillä.
Oikein diagnosoitujen tapausten prosenttiosuus (top-1).
|
Ensimmäisen vinyetin vastauksesta tutkimuksen loppuun (jopa 12 kuukautta).
|
|
Muutos kolmen parhaan diagnoosin tarkkuudessa ennen ja jälkeen tekoälyehdotukset (vain tekoälyryhmä)
Aikaikkuna: Ensimmäisestä vastatusta vinyetistä tutkimuksen loppuun asti (enintään 12 kuukautta).
|
Tekoälyllä tuetussa ryhmässä osallistujat antavat ensin alkuperäisen vastauksen (enintään kolme diagnoosia) ilman tekoälyn ehdotuksia, sitten näkevät tekoälyn luomat ehdotukset ja voivat kerran muuttaa vastaustaan; he eivät voi palata kyseiseen vinjettiin myöhemmin. Jokaiselle osallistujalle tutkijat laskevat top-3 tarkkuuden eron alkuperäisten ja lopullisten vastausten välillä kaikissa suoritetuissa vinjeteissä. Top-3 diagnostisen tarkkuuden prosenttiyksikkömuutos |
Ensimmäisestä vastatusta vinyetistä tutkimuksen loppuun asti (enintään 12 kuukautta).
|
|
Muutos top-1 diagnoosien tarkkuudessa ennen ja jälkeen tekoälyehdotukset (vain tekoälyryhmä)
Aikaikkuna: Ensimmäisen vinyetin vastaamisesta tutkimuksen loppuun asti (jopa 12 kuukautta).
|
Tekoälyn tuella varustetussa ryhmässä osallistujat antavat ensin alkuperäisen vastauksen (enintään kolme diagnoosia) ilman tekoälyn ehdotuksia, sitten näkevät tekoälyn luomat ehdotukset ja saavat kerran tarkistaa vastauksensa; he eivät voi palata kyseiseen tapauskuvaukseen myöhemmin. Jokaisen osallistujan kohdalla tutkijat laskevat eron ensimmäisen sijan tarkkuudessa alkuperäisten ja lopullisten vastausten välillä kaikissa suoritetuissa tapauskuvauksissa. Prosenttiyksikön muutos ensimmäisen sijan diagnostisessa tarkkuudessa |
Ensimmäisen vinyetin vastaamisesta tutkimuksen loppuun asti (jopa 12 kuukautta).
|
|
Diagnostinen varmuus (0-10) ennen tekoälyn ehdotuksia: Kontrolliryhmä vs tekoälyryhmä
Aikaikkuna: Ensimmäisestä vignetista vastaamisesta tutkimuksen loppuun asti (enintään 12 kuukautta).
|
Osallistujat molemmissa ryhmissä arvioivat luottamuksensa (asteikko 0–10) kolmeen parhaaseen diagnoosiehdotukseensa ennen kuin mitään tekoälyn ehdotuksia näytetään. Tekoälyryhmässä tämä on 'ennen tekoälyä' -arvio. Kontrolliryhmässä tämä on ainoa luottamusarvio (koska tekoälyä ei näytetä). Tutkijat vertailevat ennen tekoälyä annettuja luottamusarvioita ryhmien välillä, kooten kaikki kunkin osallistujan suorittamat skenaariot yhteen. |
Ensimmäisestä vignetista vastaamisesta tutkimuksen loppuun asti (enintään 12 kuukautta).
|
|
Lopullinen diagnoosivarmuus (0-10) tekoälyn ehdotusten jälkeen: Kontrolliryhmä vs tekoälyryhmä
Aikaikkuna: Ensimmäisen vigneetin vastaamisesta tutkimuksen loppuun asti (enintään 12 kuukautta).
|
Loppudiagnoosin luottamus (asteikolla 0–10) kolmen parhaan diagnoositekijän ehdotuksessa kaikissa suoritetuissa vinjeteissä, vertailtuna ryhmien välillä. Tekoälyryhmässä tämä on tekoälyn jälkeinen luottamusarviointi. Kontrolliryhmässä tämä on sama luottamusarviointi (osallistujat eivät saa tekoälyehdotuksia). |
Ensimmäisen vigneetin vastaamisesta tutkimuksen loppuun asti (enintään 12 kuukautta).
|
|
Diagnostisen luottamuksen muutos (0-10) ennen ja jälkeen tekoälyn ehdotusten (vain tekoäly-ryhmä)
Aikaikkuna: Ensimmäisestä vastatusta vinyetistä tutkimuksen loppuun (enintään 12 kuukautta).
|
AI-ryhmässä osallistujat antavat luottamusarviointinsa (asteikko 0–10) kolmelle parhaalle diagnoosilleen sekä ennen että jälkeen AI-ehdotusten näkemisen. Jokaisesta osallistujasta tutkijat laskee osallistujakohtaisen muutoksen (AI-jälkeen miinus AI-ennen) kaikista suoritetuista vinjeteistä. Luottamusarvion muutos (asteikko 0–10) |
Ensimmäisestä vastatusta vinyetistä tutkimuksen loppuun (enintään 12 kuukautta).
|
|
Tekoälyn aiheuttama diagnoosivirhe (vain tekoäly-ryhmä)
Aikaikkuna: Ensimmäisestä viitteestä vastaamisesta tutkimuksen loppuun asti (enintään 12 kuukautta).
|
Valmiiden vihjeiden joukossa, joissa osallistujan alkuperäinen Top-1-diagnoosi on oikea, osuus, jolla lopullinen Top-1-diagnoosi muuttuu virheelliseksi tekoälyn ehdotusten jälkeen.
|
Ensimmäisestä viitteestä vastaamisesta tutkimuksen loppuun asti (enintään 12 kuukautta).
|
|
Muutos kolmen tärkeimmän diagnoosin joukossa tekoälyn ehdotusten jälkeen (vain tekoäly-ryhmä)
Aikaikkuna: Ensimmäisestä vinyetista vastaamisen jälkeen tutkimuksen loppuun saakka (enintään 12 kuukautta).
|
Valmiiden AI-ryhmän vinjettien joukossa se osuus, jossa kolmen parhaan diagnoosin joukko eroaa AI-analyysin edeltävien ja jälkeisten vastausten välillä.
|
Ensimmäisestä vinyetista vastaamisen jälkeen tutkimuksen loppuun saakka (enintään 12 kuukautta).
|
|
Kolmen parhaan diagnostisen tarkkuus: Kaikki ihmisten vastaukset ennen tekoälyä vs. tekoälyn tarkkuus
Aikaikkuna: Ensimmäisen vinjetin vastauksesta tutkimuksen loppuun asti (enintään 12 kuukautta).
|
Jokaisella vinjetillä ihmisosallistujien Top-3 diagnoosien tarkkuutta ennen minkään tekoälyn ehdotusta (yhdistäen molempien tutkimusryhmien osallistujat heidän ennen tekoälyä -vaiheessaan) verrataan saman vinjetin tekoälymallin Top-3 diagnoosien tarkkuuteen. Raportoidun tuloksen muodostaa tarkkuusero, joka määritellään tekoälyn Top-3 tarkkuus miinus ihmisten ennen tekoälyä -Top-3 tarkkuus, ilmaistuna prosenttiyksikköinä ja laskettuna vinjettitasolla kaikista suoritetuista vinjeteistä. Prosenttiyksikön ero Top-3 diagnoosien tarkkuudessa |
Ensimmäisen vinjetin vastauksesta tutkimuksen loppuun asti (enintään 12 kuukautta).
|
|
Top-3 diagnostinen tarkkuus: Ihmisen lopulliset vastaukset tekoälyn jälkeen vs. tekoälyn tarkkuus (vain tekoälyn ryhmä)
Aikaikkuna: Ensimmäisen viguetin vastaamisesta tutkimuksen loppuun saakka (enintään 12 kuukautta).
|
Jokaisesta tekoälyn tuella suoritetusta vigneetista ihmisosallistujien kolmen parhaan diagnoosin tarkkuutta tekoälyn ehdotusten katselun jälkeen verrataan tekoälymallin kolmen parhaan diagnoosin tarkkuuteen. (Kolmen parhaan tarkkuus on yksittäinen mittari) Raportoidun lopputuloksen muodostaa tarkkuuserotus, joka määritellään tekoälyn kolmen parhaan tarkkuuden ja ihmisen tekoälyn jälkeen saavuttaman kolmen parhaan tarkkuuden erotuksena, ilmaistuna prosenttiyksikköinä ja laskettuna vigneettitasolla kaikista tekoälyn tuella suoritetuista vigneeteista. Kolmen parhaan diagnoosin tarkkuuden prosenttiyksikköero tekoälyn ja ihmisen välillä |
Ensimmäisen viguetin vastaamisesta tutkimuksen loppuun saakka (enintään 12 kuukautta).
|
|
Vignetin suoritusaika ilman ja tekoälyn tuella
Aikaikkuna: Ensimmäisestä vinjetistä vastaamisen alusta tutkimuksen loppuun (jopa 12 kuukautta).
|
Jokaiselle vinyetille alusta tallentaa ajan vinyetin avaamisesta vastauksen lähettämiseen. Kontrolliryhmässä kunkin vinyetin suoritusaika tallennetaan kerran. Tekoälytukiryhmässä suoritusaika tallennetaan ennen tekoälyn ehdotusten katselua ja uudelleen niiden katselun jälkeen. Tulos raportoi suoritusaikojen eron tutkimusryhmien välillä, ilmaistuna sekunteina ja laskettuna kaikista suoritetuista vinyeteistä. Sekuntia (suoritusaikojen ero) |
Ensimmäisestä vinjetistä vastaamisen alusta tutkimuksen loppuun (jopa 12 kuukautta).
|
|
Määriteltyjen vinjettien suoritettu osuus
Aikaikkuna: Ensimmäisestä vignetistä vastaamisesta tutkimuksen loppuun asti (enintään 12 kuukautta).
|
Jokaiselle osallistujalle, osuus 10:stä tutkimusjakson aikana suoritetusta skenaariosta, verrattuna tutkimusryhmien välillä.
|
Ensimmäisestä vignetistä vastaamisesta tutkimuksen loppuun asti (enintään 12 kuukautta).
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
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
- CHUL-191125
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 .