Impatto dell'intelligenza artificiale sull'ADR del tirocinante
Impatto dell'intelligenza artificiale sul tasso di rilevamento dell'adenoma del tirocinante
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Il nostro obiettivo è determinare l'impatto dell'IA sul tasso di rilevamento dell'adenoma dei tirocinanti in gastroenterologia. L'obiettivo secondario di questo studio sul miglioramento della qualità è determinare l'impatto dell'endoscopia basata sull'intelligenza artificiale sul tasso di registrazione delle metriche di miglioramento della qualità rispetto alle prestazioni storiche nel nostro programma.
I borsisti si sottoporranno a una sessione educativa prima dell'inizio dello studio, descrivendo le metriche comunemente utilizzate per valutare la qualità della colonscopia e come utilizzare il software di intelligenza artificiale. I borsisti di gastroenterologia saranno acconsentiti allo studio prima dell'inizio. I borsisti saranno randomizzati su base giornaliera per eseguire colonscopie in una stanza. I risultati misureranno gli effetti dell'IA nei borsisti
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Anticipato)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Jessica Serna, BS
- Numero di telefono: 323-409-6939
- Email: Jessica.Serna@med.usce.edu
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Alex Rodriguez, BS
- Numero di telefono: 323-409-6939
- Email: Alex.Rodriguez@med.usc.edu
Luoghi di studio
-
-
California
-
Los Angeles, California, Stati Uniti, 90033
- Reclutamento
- LAC+USC Medical Center
-
Contatto:
- James Buxbaum, MD
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Tutti i borsisti di gastroenterologia presso l'USC che eseguono endoscopie saranno inclusi nello studio.
Criteri di esclusione:
- Se i borsisti rifiutano il consenso informato saranno esclusi.
- Le procedure eseguite nell'unità di terapia intensiva o in sala operatoria non verranno conteggiate per le metriche dello studio in quanto il sistema di intelligenza artificiale sarà disponibile solo nell'unità di endoscopia.
- Se le procedure sono eseguite solo da docenti, in cui il borsista non è l'operatore primario, non saranno utilizzate per le metriche di studio.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
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Comparatore attivo: Sala di endoscopia di intelligenza artificiale
I borsisti saranno randomizzati su base giornaliera per eseguire colonscopie in una stanza con AI (intervento)
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L'uso dell'intelligenza artificiale rispetto a nessuna intelligenza artificiale nel confrontare il rilevamento di adenomi durante le procedure di endoscopia.
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Comparatore attivo: Sala di endoscopia con intelligenza non artificiale
I borsisti saranno randomizzati su base giornaliera per eseguire colonscopie in una sala endoscopica non AI (standard di cura).
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Uso non AI per confrontare il rilevamento di adenomi durante le procedure di endoscopia.
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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 medio di rilevamento dell'adenoma
Lasso di tempo: Durante lo studio, una media di 2 anni
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Tasso di rilevamento dell'adenoma con e senza AI
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Durante lo studio, una media di 2 anni
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Media del tasso di rilevamento dei polipi
Lasso di tempo: Attraverso lo studio, una media di 2 anni
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Tasso di rilevamento dei polipi con e senza AI
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Attraverso lo studio, una media di 2 anni
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: James L Buxbaum, MD, University of Southern California
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Repici A, Badalamenti M, Maselli R, Correale L, Radaelli F, Rondonotti E, Ferrara E, Spadaccini M, Alkandari A, Fugazza A, Anderloni A, Galtieri PA, Pellegatta G, Carrara S, Di Leo M, Craviotto V, Lamonaca L, Lorenzetti R, Andrealli A, Antonelli G, Wallace M, Sharma P, Rosch T, Hassan C. Efficacy of Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia in a Randomized Trial. Gastroenterology. 2020 Aug;159(2):512-520.e7. doi: 10.1053/j.gastro.2020.04.062. Epub 2020 May 1.
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- Corley DA, Jensen CD, Marks AR, Zhao WK, Lee JK, Doubeni CA, Zauber AG, de Boer J, Fireman BH, Schottinger JE, Quinn VP, Ghai NR, Levin TR, Quesenberry CP. Adenoma detection rate and risk of colorectal cancer and death. N Engl J Med. 2014 Apr 3;370(14):1298-306. doi: 10.1056/NEJMoa1309086.
- Kaminski MF, Regula J, Kraszewska E, Polkowski M, Wojciechowska U, Didkowska J, Zwierko M, Rupinski M, Nowacki MP, Butruk E. Quality indicators for colonoscopy and the risk of interval cancer. N Engl J Med. 2010 May 13;362(19):1795-803. doi: 10.1056/NEJMoa0907667.
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- Abadir AP, Ali MF, Karnes W, Samarasena JB. Artificial Intelligence in Gastrointestinal Endoscopy. Clin Endosc. 2020 Mar;53(2):132-141. doi: 10.5946/ce.2020.038. Epub 2020 Mar 30.
- 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.
- Jovani M, Campbell EJ, Hur C, Joshi AD, Nishioka NS. Effect of video monitor size on polyp detection: a prospective, randomized, controlled trial. Gastrointest Endosc. 2019 Aug;90(2):254-258.e2. doi: 10.1016/j.gie.2019.03.1172. Epub 2019 Apr 12.
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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
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Ultimo aggiornamento pubblicato (Stima)
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
- HS-21-00094
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