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Validation externe multicentrique d'un modèle d'apprentissage automatique pour prédire l'adénome colique chez les adultes indiens

9 janvier 2026 mis à jour par: Mohan Ramchandani, Asian Institute of Gastroenterology, India

Validation Externe, Multicentrique d'un Modèle d'Apprentissage Automatique pour Prédire l'Adénome Colique chez les Adultes Indiens - Une Étude Prospective, Observationnelle, Multicentrique.

Les adénomes colorectaux sont des précurseurs du cancer colorectal (CCR). Une stratification précise des risques avant l'intervention pourrait optimiser le rendement de la coloscopie et l'allocation des ressources en Inde, où la prévalence des adénomes varie selon l'âge, le sexe et les facteurs liés au mode de vie et métaboliques. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent intégrer plusieurs prédicteurs pour estimer le risque individualisé.

Les scores de risque existants sont largement occidentaux ; leur performance et leur calibration peuvent ne pas être adaptées aux populations indiennes ayant des profils sociodémographiques et métaboliques différents. Une validation externe, prospective et multicentrique est essentielle avant la mise en œuvre clinique.

Aperçu de l'étude

Statut

Pas encore de recrutement

Les conditions

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

1000

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

Sauvegarde des contacts de l'étude

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

  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon de probabilité

Population étudiée

1000

La description

Critères d'inclusion :

  • Adultes ≥ 18 ans subissant une coloscopie diagnostique.
  • Préparation intestinale adéquate (score total de l'échelle de préparation intestinale de Boston ≥ 6 avec chaque segment ≥ 2).
  • Examen complet (intubation cæcale ; temps de retrait ≥ 6 min en l'absence de thérapie).
  • Disponibilité de tous les prédicteurs du modèle selon le CRF.

Critères d'exclusion :

  • • Cancer colorectal ou polype connu, colectomie antérieure, syndromes de polypose, maladie inflammatoire chronique de l'intestin connue, ou syndromes héréditaires forts de cancer colorectal (ex. : Lynch) si exclus dans la dérivation.

    • Préparation inadéquate, coloscopie incomplète, lésions obstructives empêchant un diagnostic optique au-delà de l'obstruction.
    • Coloscopies d'urgence, procédures uniquement thérapeutiques sans intention diagnostique.

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

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
Cohorte observationnelle prospective unique

Les participants subissent une coloscopie selon les normes de soins

Aucune répartition en bras de traitement ou de comparaison

Aucune intervention spécifique à l'étude n'est administrée. Les participants subissent une coloscopie diagnostique standard et une évaluation histopathologique. Un modèle d'apprentissage automatique verrouillé est appliqué aux données cliniques et démographiques de base collectées de manière routinière uniquement pour la prédiction des risques, sans influencer la prise en charge clinique.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Aire sous la courbe ROC (AUROC) du modèle d'apprentissage automatique
Délai: 1 AN
Aire sous la courbe ROC (AUROC) du modèle de prédiction basé sur l'apprentissage automatique pour identifier la présence d'adénome colique prouvé histologiquement
1 AN

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Performance de validation du modèle de prédiction par apprentissage automatique
Délai: 1 AN
Performance de validation du modèle d'apprentissage automatique pour prédire l'adénome colique, évaluée à l'aide de l'AUROC, des métriques d'étalonnage (score de Brier) et des graphiques d'étalonnage dans une cohorte de validation indépendante.
1 AN

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

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 (Estimé)

1 février 2026

Achèvement primaire (Estimé)

30 mars 2027

Achèvement de l'étude (Estimé)

30 mars 2027

Dates d'inscription aux études

Première soumission

26 décembre 2025

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

27 décembre 2025

Première publication (Estimé)

9 janvier 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Estimé)

12 janvier 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

9 janvier 2026

Dernière vérification

1 janvier 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • VALID-ADENOMA-IN

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 .

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