Riconoscimento delle immagini di gravità endoscopica per promuovere la ricerca e la formazione nelle malattie infiammatorie intestinali (EVEREST - IBD)
EVEREST - IBD: riconoscimento endoscopico delle immagini di gravità per far progredire la ricerca e la formazione nelle malattie infiammatorie intestinali
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Shaji Sebastian
- Numero di telefono: 01482 816764
- Email: shaji.sebastian@hey.nhs.uk
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Laurence Lovat
- Numero di telefono: 02076799606
- Email: l.lovat@ucl.ac.uk
Luoghi di studio
-
-
East Yorkshire
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Hull, East Yorkshire, Regno Unito, HU3 2JZ
- Reclutamento
- Hull Royal Infirmary
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- • Qualsiasi paziente adulto di età pari o superiore a 16 anni che abbia acconsentito a sottoporsi a un'indagine endoscopica in cui le immagini vengono acquisite come parte delle cure cliniche di routine.
Criteri di esclusione:
• Qualsiasi paziente di età inferiore ai 16 anni
- Pazienti che non sono in grado di dare il consenso informato a sottoporsi a indagine endoscopica o coloro che non desiderano che le loro immagini pseudo-anonime vengano utilizzate
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Modelli osservazionali: Altro
- Prospettive temporali: Trasversale
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
|---|
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Gruppo principale
Pazienti con/sospetta malattia infiammatoria intestinale che si sottopongono a una procedura endoscopica
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Controllo
Pazienti senza malattia infiammatoria intestinale che si sottopongono a una procedura endoscopica
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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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Sviluppare e addestrare una rete neurale convoluzionale per rilevare e caratterizzare la gravità della malattia infiammatoria intestinale durante l'endoscopia
Lasso di tempo: 5 anni
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Sviluppare e addestrare una rete neurale convoluzionale per rilevare e caratterizzare la gravità della malattia infiammatoria intestinale durante l'endoscopia
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5 anni
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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a) Esplorare se l'Intelligenza Artificiale può prevedere la risposta alle terapie IBD
Lasso di tempo: 5 anni
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Per esplorare se l'Intelligenza Artificiale può prevedere la risposta alle terapie IBD
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5 anni
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b) Sviluppare un archivio di immagini endoscopiche per promuovere la formazione e la standardizzazione nel rilevamento endoscopico e nella caratterizzazione delle IBD.
Lasso di tempo: 5 anni
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b) Sviluppare un archivio di immagini endoscopiche per promuovere la formazione e la standardizzazione
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5 anni
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c) Sviluppare e valutare metodologie per la formazione e la garanzia della qualità dell'endoscopia diagnostica IBD
Lasso di tempo: 5 anni
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Sviluppare e valutare metodologie per la formazione e la garanzia della qualità delle IBD
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5 anni
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d) Valutare i confronti nell'interpretazione delle immagini endoscopiche tra endoscopisti
Lasso di tempo: 5 anni
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Valutare i confronti nell'interpretazione delle immagini endoscopiche tra endoscopisti
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5 anni
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e) Sviluppare algoritmi di deep learning e tecniche di visione artificiale per consentire la misurazione automatizzata delle metriche di qualità in endoscopia per IBD
Lasso di tempo: 5 anni
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Sviluppare algoritmi di deep learning e tecniche di visione artificiale per consentire la misurazione automatizzata delle metriche di qualità in endoscopia per IBD
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5 anni
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f) Creare una futura solida piattaforma di ricerca per garantire che gli obiettivi di cui sopra siano continuamente sviluppati man mano che nel tempo emergono nuove tecniche di imaging.
Lasso di tempo: 5 anni
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Creare una solida piattaforma di ricerca futura per garantire che gli obiettivi di cui sopra siano continuamente sviluppati man mano che emergono nuove tecniche di imaging nel tempo.
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5 anni
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Shaji Sebastian, Hull University Teaching Hospitals NHS Trust
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
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
- 299614
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
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