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

Az oszteoporózis kezelésének azonosítása gépi tanulás segítségével (OPTIMAL)

2023. január 4. frissítette: NHS Greater Glasgow and Clyde

OPTIMÁLIS – Osteoporosis kezelés azonosítása gépi tanulás segítségével

Az OPTIMAL egy kísérleti megvalósíthatósági tanulmány egy gépi tanuláson (ML) alapuló továbbfejlesztett csontritkulás szűrőszoftverhez.

Ezt az eszközt gépi tanulással hozták létre, az NHS Greater Glasgow és Clyde adatai alapján. A vizsgálat során felveszi a kapcsolatot a vizsgálat által magas kockázatnak kitett személyekkel (750 beteget újra azonosítanak, és ezekkel a legmagasabb kockázattól kezdődően 250 beteg felvételéig lépnek kapcsolatba), és DXA-vizsgálatokat, klinikai áttekintést és vérvizsgálatokat végeznek. osteoporosis szempontjából releváns. Ezeket az adatokat ezután összehasonlítják az OPTIMAL továbbfejlesztett szűrőeszköz előrejelzéseivel, hogy teszteljék, mennyire hatékony.

A tanulmány áttekintése

Részletes leírás

Az OPTIMAL próba egy megvalósíthatósági kísérleti tanulmány egy továbbfejlesztett szűrési módszerhez egy gépi tanulással kifejlesztett eszköz használatával. Ezt az eszközt a Lenus Health Ltd hozta létre az NHS GG&C anonimizált egészségügyi adatainak felhasználásával 50 és 80 év közötti betegek 2010. január 1-jei állapotában.

Az érvényesítési kohorsz minden olyan 50 és 80 év közötti, GG&C-ben részesülő beteget tartalmaz majd 2022. január 1-től, és nem ismert, hogy osteoporosisban diagnosztizáltak.

A Nanox (izraeli mesterséges intelligencia-cég) meglévő platformját fogja használni az 5000, ebben a populációban a legmagasabb kockázatúként azonosított beteg azonosítatlan CT-vizsgálatainak elemzésére, hogy megállapítsa a csigolyatörést, amelyet az osteoporosis kockázatértékelésének paramétereként használnak majd. Technikai korlátok miatt a Nanox platform csak bizonyos betegek képalkotó vizsgálatát végezheti el. Az 5000 legnagyobb kockázatú beteget újra azonosítják, így a képeik kinyerhetők, és elemzés céljából azonosíthatók. Várakozásaink szerint ezeknek a betegeknek körülbelül 30%-a lesz elérhető képalkotó vizsgálattal. Az azonosítható adatok a GG&C felhőben maradnak.

A kísérlet során a szoftver segítségével kiszűrik a magas kockázatú betegeket egy 50-80 év közötti, csontritkulással nem rendelkező betegek csoportjából. A DXA szkennelést alapigazságként fogják használni. A betegek DXA szkennelést végeznek a vizsgálat részeként.

Klinikai felülvizsgálatra kerül sor, hogy eltávolítsák azokat a betegeket, akik úgy érzik, hogy alkalmatlanok a vizsgálatra, például olyan embereket, akik közelednek az életük végéhez, vagy nem tudnak beleegyezést adni. A kizárás okát rögzítjük, hogy lehetővé tegyük az auditálást és a kiválasztás torzításának értékelését.

A betegekkel, kezdve a legmagasabb kockázatúakkal, ezután a törések kapcsolattartó szolgálata felveszi a kapcsolatot, amíg 250-et fel nem vesznek. Ezt a számot a teljesítményszámítások alapján érték el annak biztosítására, hogy ez a próba hatékonyan tudja összehasonlítani az OPTIMAL eszközt a FRAX-szal. Ez a kapcsolatfelvétel a törési kapcsolattartó csapat levél formájában történik, és a betegtájékoztatót és a beleegyezési űrlapot is megkapja. Ezeket az űrlapokat egy betegtapasztalat-csoport közreműködésével hozták létre.

A résztvevőt, ha beleegyezik a részvételbe, egyetlen klinikai látogatásra hívják meg az Erzsébet Királynő Egyetemi Kórházba.

Ezen a látogatáson az orvos áttekinti a beteget, és kérdéseket tesz fel egészségi állapotára vonatkozóan. Vérvizsgálatokat fognak végezni, amelyek a csontritkulás és az általános egészségi állapot szempontjából relevánsak. DXA-vizsgálatot is végeznek majd, hogy megerősítsék, van-e csontritkulásuk vagy sem. Összehasonlítás céljából egy FRAX pontszámot generálunk.

Az adattisztítás befejeztével, a próba végén minden adatot továbbítanak a The University of Strathclyde biztonságos szervereihez Dr. Conor McKeag általi elemzés céljából, Dr. David Young felügyelete mellett, hogy felmérje az OPTIMAL eszköz hatékonyságát és pontosságát. Ezt a FRAX-szal, a csontritkulás kockázati előrejelzésének jelenlegi standardjával fogják összehasonlítani.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Várható)

250

Kapcsolatok és helyek

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

Tanulmányi kapcsolat

Tanulmányi helyek

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

50 év (Felnőtt, Idősebb felnőtt)

Egészséges önkénteseket fogad

Nem

Tanulmányozható nemek

Összes

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

Az 50 és 80 év közötti betegek, akiket a kezdeti modell magas kockázatúnak azonosított, és nem diagnosztizáltak csontritkulást, hyperparathyreosisot vagy egyéb metabolikus csontbetegséget

Leírás

Bevételi kritériumok:

  • Életkor >=50 év
  • Életkor <=80 év
  • A kezdeti modell magas kockázatúként azonosította

Kizárási kritériumok:

  • Életkor <50 év
  • Életkor >80 év
  • BMI <=18 és >=30
  • Az oszteoporózis rögzített diagnózisa
  • Csontvédő szerek előzetes felírása, mint pl.

biszfoszfonát (alendronsav, risedronát, ibandronát, zoledronsav) / denosumab / raloxifen / stroncium-ranelát / teriparatid / romosozumab

  • Korábbi DXA képalkotás története (a BMD előzetes számszerűsítése)
  • A metabolikus csontbetegség története
  • Primer hyperparathyreosis anamnézisében

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: Leendő

Kohorszok és beavatkozások

Csoport / Kohorsz
Beavatkozás / kezelés
Magas kockázatú csoport
A gépi tanulási modell szerint a csoportot úgy azonosították, hogy nagy a csontritkulás kialakulásának kockázata.
DXA a csontritkulás diagnosztizálására
Más nevek:
  • DEXA
  • DXA

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Csontritkulás diagnózisa
Időkeret: Első látogatáskor, a beteg azonosításától számított 6 hónapon belül.
Az oszteoporózis diagnózisa a csont ásványianyag-sűrűségének DXA-értékelésén alapul a klinikai látogatáson. Ezt a vizsgálat részeként egyetlen klinikai vizit alkalmával teszik meg, és nem ismétlik meg.
Első látogatáskor, a beteg azonosításától számított 6 hónapon belül.

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

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 (Várható)

2023. február 1.

Elsődleges befejezés (Várható)

2023. június 1.

A tanulmány befejezése (Várható)

2023. június 1.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2023. január 1.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2023. január 4.

Első közzététel (Becslés)

2023. január 10.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Becslés)

2023. január 10.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2023. január 4.

Utolsó ellenőrzés

2023. január 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. .

Iratkozz fel