Prédiction automatique de l'œdème après un AVC (APICES)
Prédiction automatique de l'œdème cérébral malin après un accident vasculaire cérébral ischémique de l'artère cérébrale moyenne
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Description détaillée
L'œdème cérébral malin consécutif à un AVC ischémique important représente jusqu'à 10 % de tous les AVC ischémiques. Les taux de mortalité sont élevés et la plupart des survivants sont gravement handicapés. Bien qu'il ait été démontré que la craniectomie décompressive réduit considérablement la mortalité, des taux de morbidité élevés chez les survivants sont signalés. Le moment optimal où la décompression neurochirurgicale doit être effectuée chez chaque patient varie et fait l'objet de débats.
La prédiction précoce de l'œdème cérébral malin pour identifier les patients qui bénéficient d'un traitement chirurgical est un défi clinique. Le but de cette étude est d'utiliser l'apprentissage automatique pour une analyse complète des images CT ainsi que des données cliniques de 1500 patients avec de grands AVC ischémiques MCA afin de développer un modèle pour la prédiction précoce de l'œdème cérébral malin. Dans une première étape, des algorithmes identifient automatiquement les caractéristiques d'imagerie caractéristiques et les données cliniques de 1400 ensembles de données rétrospectives pour créer un modèle en plusieurs étapes (phase d'apprentissage). Ceci est suivi d'une phase de validation où le modèle est testé avec 100 autres ensembles de données rétrospectives.
Type d'étude
Inscription (Anticipé)
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Sven Poli, MD MSc
- Numéro de téléphone: 83269 +497071290
- E-mail: sven.poli@uni-tuebingen.de
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Julia Zeller, MBA
- Numéro de téléphone: 68293 +497071290
- E-mail: julia.zeller@med.uni-tuebingen.de
Lieux d'étude
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Tuebingen, Allemagne, 72076
- Recrutement
- University Hospital Tuebingen
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Contact:
- Sven Poli, MD MSc
- Numéro de téléphone: 83269 +497071290
- E-mail: sven.poli@uni-tuebingen.de
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Contact:
- Julia Zeller, MBA
- Numéro de téléphone: 68293 +497071290
- E-mail: julia.zeller@med.uni-tuebingen.de
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- ADULTE
- OLDER_ADULT
- ENFANT
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- Infarctus MCA aigu ≥ sous-total (occlusion M1-M2)
- avec ou sans gonflement malin du cerveau
- avec ou sans thérapie de reperfusion
- avec ou sans décompression neurochirurgicale
- avec ou sans décès suite à un œdème cérébral malin
Critère d'exclusion:
- Infarctus MCA non aigu
- < sous-total infarctus MCA
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
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Ischémie MCA sans œdème malin
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Ischémie MCA avec œdème malin
Ischémie MCA sans œdème malin sans traitement chirurgical
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Nombre de patients présentant un œdème malin lié à un AVC après un traitement de recanalisation détecté par des algorithmes d'apprentissage en profondeur
Délai: 4/2019-3/2022
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Des algorithmes d'apprentissage en profondeur seront utilisés pour l'identification automatique des résultats d'image spécifiques et des données cliniques spécifiques qui indiquent un œdème malin lié à l'AVC.
Les principaux critères de jugement sont la sensibilité/spécificité/valeur prédictive négative/valeur prédictive positive de la détection précoce des patients développant un œdème malin lié à l'AVC sur la base de la TDM initiale et de la TDM de suivi sur 24 heures et des paramètres cliniques.
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4/2019-3/2022
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Nombre de résultats d'imagerie spécifiques correctement identifiés pour la détection précoce de l'œdème malin
Délai: 4/2019-3/2022
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Les résultats d'imagerie spécifiques utilisés pour la détection précoce de l'œdème cérébral malin sont le statut collatéral, le score de charge de caillot, le score de veine, la modification du volume du LCR.
Dans cette étude, les résultats d'images spécifiques sont annotés manuellement et également détectés automatiquement à l'aide d'algorithmes d'apprentissage en profondeur.
Les critères de jugement secondaires sont la sensibilité/la spécificité/la VPN/la VPP des résultats d'imagerie spécifiques identifiés par des algorithmes d'apprentissage en profondeur.
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4/2019-3/2022
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (RÉEL)
Achèvement primaire (ANTICIPÉ)
Achèvement de l'étude (ANTICIPÉ)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (RÉEL)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (RÉEL)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- APICES
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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