Impact du système de détection automatique des polypes sur le taux de détection des adénomes
3 avril 2021 mis à jour par: Zhaoshen Li, Changhai Hospital
Impact du système de détection automatique des polypes sur le taux de détection des adénomes - un essai contrôlé multicentrique, prospectif et randomisé
Ces dernières années, avec le développement continu de l'intelligence artificielle, les systèmes de détection automatique des polypes ont montré leur potentiel dans l'augmentation des lésions colorectales.
Cependant, il reste à prouver si ce système peut augmenter les taux de détection des polypes et des adénomes dans le cadre clinique réel.
L'objectif principal de cette étude est d'examiner si une combinaison de coloscopie et d'un système de détection automatique des polypes basé sur l'apprentissage en profondeur est un moyen réalisable d'augmenter le taux de détection des adénomes par rapport à la coloscopie standard.
Aperçu de l'étude
Statut
Recrutement
Les conditions
Intervention / Traitement
Type d'étude
Interventionnel
Inscription (Anticipé)
1118
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Coordonnées de l'étude
- Nom: Zhaoshen Li, M.D
- Numéro de téléphone: 86-21-31161365
- E-mail: li.zhaoshen@hotmail.com
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Yu Bai, M.D
- Numéro de téléphone: 86-21-31161335
- E-mail: baiyu1998@hotmail.com
Lieux d'étude
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Shanghai, Chine, 200433
- Recrutement
- Changhai Hospital, Second Military Medical University
-
-
Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
40 ans à 85 ans (ADULTE, OLDER_ADULT)
Accepte les volontaires sains
Non
Sexes éligibles pour l'étude
Tout
La description
Critère d'intégration:
- Patients âgés de 40 à 85 ans qui ont des indications pour le dépistage, la surveillance et le diagnostic.
- Les patients qui ont signé le formulaire de consentement éclairé.
Critère d'exclusion:
- Patients ayant subi une résection colique
- Patients atteints d'une maladie intracrânienne et/ou du système nerveux central, y compris l'infarctus cérébral et l'hémorragie cérébrale.
- Patients atteints de maladies cardio-pulmonaires et rénales chroniques sévères.
- Les patients qui ne veulent pas ou ne peuvent pas donner leur consentement.
- Patients qui ne conviennent pas à la coloscopie
- Patients ayant reçu une coloscopie urgente ou thérapeutique
- Patients atteints de grossesse, de maladie intestinale inflammatoire, de polypose du côlon, de cancer colorectal ou d'occlusion intestinale
- Patients prenant de l'aspirine, du clopidogrel ou d'autres anticoagulants
- Patients avec temps d'attente < 6 min
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: DIAGNOSTIQUE
- Répartition: ALÉATOIRE
- Modèle interventionnel: PARALLÈLE
- Masquage: AUCUN
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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EXPÉRIMENTAL: Groupe de sevrage assisté par l'IA
Un système de détection automatique des polypes basé sur l'apprentissage en profondeur a été utilisé pour aider l'endoscopiste.
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Lorsque les coloscopistes retirent les coloscopies et inspectent le côlon, le streaming vidéo des coloscopies est commuté en temps réel sur le système de détection automatique des polypes, ce qui permet de détecter les lésions en temps réel.
Lorsqu'un polype potentiel est détecté par le système, il y aura une boîte de traçage sur un moniteur adjacent pour localiser la lésion avec une alarme sonore simultanée.
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AUCUNE_INTERVENTION: Groupe de sevrage de routine
Retrait de routine sans aucune aide.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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taux de détection d'adénome (ADR)
Délai: 30 minutes
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le nombre de patients avec au moins un adénome divisé par le nombre total de patients.
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30 minutes
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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taux de détection des polypes (PDR)
Délai: 30 minutes
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le nombre de patients avec au moins un polype divisé par le nombre total de patients.
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30 minutes
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adénome par coloscopie
Délai: 30 minutes
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le nombre d'adénomes détectés lors de la coloscopie se retire divisé par le nombre de coloscopies.
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30 minutes
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polype par coloscopie
Délai: 30 minutes
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le nombre de polypes détectés lors d'une coloscopie est divisé par le nombre de coloscopies.
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30 minutes
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Publications et liens utiles
La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.
Publications générales
- Urban G, Tripathi P, Alkayali T, Mittal M, Jalali F, Karnes W, Baldi P. Deep Learning Localizes and Identifies Polyps in Real Time With 96% Accuracy in Screening Colonoscopy. Gastroenterology. 2018 Oct;155(4):1069-1078.e8. doi: 10.1053/j.gastro.2018.06.037. Epub 2018 Jun 18.
- Ahmad OF, Soares AS, Mazomenos E, Brandao P, Vega R, Seward E, Stoyanov D, Chand M, Lovat LB. Artificial intelligence and computer-aided diagnosis in colonoscopy: current evidence and future directions. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2019 Jan;4(1):71-80. doi: 10.1016/S2468-1253(18)30282-6. Epub 2018 Dec 6.
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (RÉEL)
1 juin 2019
Achèvement primaire (ANTICIPÉ)
20 juillet 2021
Achèvement de l'étude (ANTICIPÉ)
1 octobre 2021
Dates d'inscription aux études
Première soumission
28 mai 2019
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
28 mai 2019
Première publication (RÉEL)
30 mai 2019
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (RÉEL)
6 avril 2021
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
3 avril 2021
Dernière vérification
1 avril 2021
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- AI-2
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
NON
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .