Impatto del sistema di rilevamento automatico dei polipi sul tasso di rilevamento dell'adenoma
Impatto del sistema di rilevamento automatico dei polipi sul tasso di rilevamento dell'adenoma: uno studio controllato multicentrico, prospettico, randomizzato
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Anticipato)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Zhaoshen Li, M.D
- Numero di telefono: 86-21-31161365
- Email: li.zhaoshen@hotmail.com
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Yu Bai, M.D
- Numero di telefono: 86-21-31161335
- Email: baiyu1998@hotmail.com
Luoghi di studio
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Shanghai, Cina, 200433
- Reclutamento
- Changhai Hospital, Second Military Medical University
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Pazienti di età compresa tra i 40 e gli 85 anni che hanno indicazioni per lo screening, la sorveglianza e la diagnostica.
- Pazienti che hanno firmato il modulo di consenso informato.
Criteri di esclusione:
- Pazienti sottoposti a resezione del colon
- Pazienti con malattia intracranica e/o del sistema nervoso centrale, inclusi infarto cerebrale ed emorragia cerebrale.
- Pazienti con grave malattia cardiopolmonare e renale cronica.
- Pazienti che non vogliono o non possono acconsentire.
- Pazienti non idonei alla colonscopia
- Pazienti che hanno ricevuto colonscopia urgente o terapeutica
- Pazienti con gravidanza, malattia infiammatoria intestinale, poliposi del colon, cancro del colon-retto o ostruzione intestinale
- Pazienti che assumono aspirina, clopidogrel o altri anticoagulanti
- Pazienti con tempo di sospensione < 6 min
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: DIAGNOSTICO
- Assegnazione: RANDOMIZZATO
- Modello interventistico: PARALLELO
- Mascheramento: NESSUNO
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
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SPERIMENTALE: Gruppo di ritiro assistito dall'intelligenza artificiale
Per assistere l'endoscopista è stato utilizzato un sistema di rilevamento automatico dei polipi basato sull'apprendimento profondo.
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Quando i colonscopisti ritirano le colonscopie e ispezionano i due punti, lo streaming video delle colonscopie è passato in tempo reale al sistema di rilevamento automatico dei polipi, che ha reso possibile rilevare le lesioni in tempo reale.
Quando un potenziale polipo viene rilevato dal sistema, ci sarà una casella di tracciamento su un monitor adiacente per localizzare la lesione con un allarme sonoro simultaneo.
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NESSUN_INTERVENTO: Gruppo di ritiro di routine
Ritiro di routine senza alcun aiuto.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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tasso di rilevamento dell'adenoma (ADR)
Lasso di tempo: 30 minuti
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il numero di pazienti con almeno un adenoma diviso per il numero totale di pazienti.
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30 minuti
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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tasso di rilevamento del polipo (PDR)
Lasso di tempo: 30 minuti
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il numero di pazienti con almeno un polipo diviso per il numero totale di pazienti.
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30 minuti
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adenoma per colonscopia
Lasso di tempo: 30 minuti
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il numero di adenomi rilevati durante il ritiro della colonscopia diviso per il numero di colonscopie.
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30 minuti
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polipo per colonscopia
Lasso di tempo: 30 minuti
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il numero di polipi rilevati durante il ritiro della colonscopia diviso per il numero di colonscopie.
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30 minuti
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Urban G, Tripathi P, Alkayali T, Mittal M, Jalali F, Karnes W, Baldi P. Deep Learning Localizes and Identifies Polyps in Real Time With 96% Accuracy in Screening Colonoscopy. Gastroenterology. 2018 Oct;155(4):1069-1078.e8. doi: 10.1053/j.gastro.2018.06.037. Epub 2018 Jun 18.
- Ahmad OF, Soares AS, Mazomenos E, Brandao P, Vega R, Seward E, Stoyanov D, Chand M, Lovat LB. Artificial intelligence and computer-aided diagnosis in colonoscopy: current evidence and future directions. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2019 Jan;4(1):71-80. doi: 10.1016/S2468-1253(18)30282-6. Epub 2018 Dec 6.
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (EFFETTIVO)
Inizio studio
Completamento primario (ANTICIPATO)
Completamento primario
Completamento dello studio (ANTICIPATO)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (EFFETTIVO)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (EFFETTIVO)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- AI-2
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