Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

AI az allograft betegségek diagnosztizálásához és prognózisához veseátültetés után (AI4ADAPT)

2024. április 3. frissítette: Assistance Publique - Hôpitaux de Paris

A veseátültetés a végső stádiumú vesebetegségben szenvedő betegek által választott kezelés. Az egyik legnagyobb kihívás a vesetranszplantáció során átesett rohamok jobb diagnosztizálása annak érdekében, hogy meghosszabbítsák annak élettartamát. A többszörös támadást nem immun- és immunmechanizmusok okozzák, mindenekelőtt a transzplantáció akut kilökődése.

A biopszia, egy invazív módszer, továbbra is az "arany standard" a kilökődés és a veseátültetést érintő egyéb patológiák diagnosztizálásában.

E biopsziák invazív természete korlátozza használatukat, és alternatív biomarkereket értékeltek a vesetranszplantációs patológiák nem invazív módon történő diagnosztizálása érdekében. Ebben az összefüggésben a Necker kórház nefrológiai és vesetranszplantációs osztálya és az Inserm U1151 több olyan vizsgálatot is végzett, amelyek az akut kilökődés diagnosztikai és prognosztikai potenciáljának azonosításához vezettek két kemokin, a CXCL9 és a vizeletben mért koncentrációjának meghatározásával. CXCL10.

Az ezekben a csoportokban végzett legutóbbi tanulmány kimutatta, hogy a vizelet kemokinek diagnosztikai potenciálja javítható a standard klinikobiológiai paraméterek multiparaméteres modellekben történő figyelembevételével.

A tanulmány fő célja olyan mesterséges intelligencia modellek kifejlesztése, betanítása és validálása, beleértve a vizelet kemokineket is, amelyek hatékonyak, robusztusak, megmagyarázhatóak és értelmezhetőek az akut vesetranszplantációs kilökődés diagnosztizálására és non-invazív prognózisára, klinikai adatokból álló adathalmazra képezve. és a biológiai paraméterek.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Még nincs toborzás

Körülmények

Részletes leírás

A veseátültetés a végső stádiumú vesebetegségben szenvedő betegek által választott kezelés. Az egyik legnagyobb kihívás a vesetranszplantáció során átesett rohamok jobb diagnosztizálása annak érdekében, hogy meghosszabbítsák annak élettartamát. A többszörös támadást nem immun- és immunmechanizmusok okozzák, mindenekelőtt a transzplantáció akut kilökődése.

A biopszia, egy invazív módszer, továbbra is az "arany standard" a kilökődés és a veseátültetést érintő egyéb patológiák diagnosztizálásában.

E biopsziák invazív természete korlátozza használatukat, és alternatív biomarkereket értékeltek a vesetranszplantációs patológiák nem invazív módon történő diagnosztizálása érdekében. Ebben az összefüggésben a Necker kórház nefrológiai és vesetranszplantációs osztálya és az Inserm U1151 több olyan vizsgálatot is végzett, amelyek az akut kilökődés diagnosztikai és prognosztikai potenciáljának azonosításához vezettek két kemokin, a CXCL9 és a vizeletben mért koncentrációjának meghatározásával. CXCL10.

Az ezekben a csoportokban végzett legutóbbi tanulmány kimutatta, hogy a vizelet kemokinek diagnosztikai potenciálja javítható a standard klinikobiológiai paraméterek multiparaméteres modellekben történő figyelembevételével.

A tanulmány fő célja olyan mesterséges intelligencia modellek kifejlesztése, betanítása és validálása, beleértve a vizelet kemokineket is, amelyek hatékonyak, robusztusak, megmagyarázhatóak és értelmezhetőek az akut vesetranszplantációs kilökődés diagnosztizálására és non-invazív prognózisára, klinikai adatokból álló adathalmazra képezve. és a biológiai paraméterek.

Ehhez a transzplantált betegek összes klinikai paraméterét (demográfiai, kórelőzmény, donorok jellemzői, immunszuppresszív kezelések stb.) és biológiai (a transzplantált betegek rutin ellátása során kapott szokásos biológiai paraméterek követése, vizelet kemokinek) 2004 és 2020 között a Necker Kórház nefrológiai és vesetranszplantációs osztályán követték, eleve nélkül, mesterséges intelligencia módszerekkel kezelik.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Becsült)

1500

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi kapcsolat

Tanulmányozza a kapcsolattartók biztonsági mentését

Tanulmányi helyek

      • Paris, Franciaország, 75015
        • Hôpital Necker-Enfants Malades
        • Kapcsolatba lépni:

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

18 év és régebbi (Felnőtt, Idősebb felnőtt)

Egészséges önkénteseket fogad

Nem

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

Minden vesetranszplantált beteg, akinek orvosi nyomon követését a Necker Kórház nefrológiai és felnőtt vesetranszplantációs osztálya látja el 2004. és 2020.12.31. között.

Leírás

Bevételi kritériumok:

  • Minden vesetranszplantált beteg, akinek orvosi nyomon követését a Necker kórház nefrológiai és felnőtt vesetranszplantációs osztálya látja el 2004. és 2020.12.31. között;
  • a kezelés során vett minták tudományos kutatási célú tárolására, felhasználására és továbbítására vonatkozó hozzájárulási lapot aláíró beteg;
  • A beteg nem tiltakozik személyes adatainak a vizsgálat részeként történő kezelése ellen.

Kizárási kritériumok:

- Elhunyt beteg, aki élete során írásban tiltakozott adatainak kutatási célú kezelése ellen.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

  • Megfigyelési modellek: Kohorsz
  • Időperspektívák: Visszatekintő

Kohorszok és beavatkozások

Csoport / Kohorsz
Betegek
Vesetranszplantált betegek, akiknek orvosi nyomon követését 2004 és 2020 között a Necker kórház nefrológiai és felnőtt vesetranszplantációs osztálya látja el.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Diagnosztikai modell pontossága
Időkeret: 3 év
ROC (vevő működési karakterisztika) görbéi AUC (Görbe alatti terület)
3 év
A prognosztikus modell pontossága
Időkeret: 3 év
C-statisztika
3 év

Másodlagos eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
A modellek erőssége
Időkeret: 3 év
Érzékenységi elemzések, amelyek összehasonlítják az AUC értékeket és a modellek kalibrációját különböző klinikai forgatókönyvekben.
3 év

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Nyomozók

  • Kutatásvezető: Dani Anglicheau, MD, PhD, Assistance Publique - Hôpitaux de Paris

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Becsült)

2024. augusztus 1.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2027. augusztus 1.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2027. augusztus 1.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2021. október 28.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2021. október 28.

Első közzététel (Tényleges)

2021. november 9.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2024. április 4.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2024. április 3.

Utolsó ellenőrzés

2024. április 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

NEM

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

3
Iratkozz fel