PRÉDICTION DE L'IA POUR LES FRACTURES HUMÉRALES PROXIMALES (Orthopredict)
PRÉDICTION BASÉE SUR L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DES RÉSULTATS CLINIQUES CHEZ LES PATIENTS SOUTENANT DES FRACTURES HUMÉRALES PROXIMALES
Nos smartphones peuvent reconnaître les photos de notre famille, de nos proches et de nos amis. Les logiciels de reconnaissance faciale exploitent l’intelligence artificielle (IA), la reconnaissance d’images et d’autres technologies avancées pour cartographier, analyser et confirmer l’identité d’un visage.
Nous, les humains, faisons un mauvais travail lors de la classification des blessures liées à un patient souffrant d’une fracture humérale proximale. En conséquence, il existe une grande hétérogénéité dans le traitement des fractures proximales de l’humérus. Par ailleurs, offrir une information pertinente aux patients sur le risque de complications ou de séquelles fracturaires est un défi, dans la mesure où les séries actuelles reposent sur des classifications obsolètes et que les séries publiées rassemblent un peu plus de centaines de patients analysés. Compte tenu de ces limitations, les patients ont peu d’opportunités de participer à la prise de décision concernant leur blessure.
L'objectif du présent projet est d'intégrer de nouvelles technologies pour la prédiction de résultats cliniques pertinents pour les patients présentant une fracture humérale proximale. En bref, l’IA peut aider à identifier des modèles de fractures similaires sans inférence humaine, tandis que les humains peuvent alimenter l’algorithme avec des variables d’intérêt telles que les résultats fonctionnels et les complications liées à ce type particulier de fracture.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
Patients subissant une fracture proximale de l'humérus traités de manière non opératoire selon les critères du chirurgien traitant et la préférence des patients.
Sujets évalués dans les 3 premières semaines suivant la blessure. Patients entre 18 et 90 ans. Patients qui ont été étudiés avec de simples radiographies de l'épaule en projections antéropostérieures et scapulaires.
Les participants qui acceptent un suivi d'un an.
Critère d'exclusion:
Patients atteints de démence ou ayant des difficultés à terminer l'évaluation après un an de suivi.
Patients ayant déjà subi un traitement chirurgical sur le membre affecté. Patients ayant déjà subi une fracture du membre affecté. Patients traités chirurgicalement.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
|
Score de Constant-Murley
Délai: 1 an
|
Résultat fonctionnel
|
1 an
|
Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Estimé)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
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
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 2024/5001
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
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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