Applicazione di modelli di machine learning per ridurre la necessità di EUS o MRCP diagnostici in pazienti con probabilità intermedia di coledocolitiasi
Applicazione di modelli di machine learning per ridurre la necessità di EUS o MRCP diagnostici in pazienti con probabilità intermedia di coledocolitiasi: uno studio diagnostico prospettico, in aperto
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: Nitin G Jagtap, MD
- Numero di telefono: +919182859523
- Email: docnits13@gmail.com
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Hardik Rughwani, MD
- Numero di telefono: +919182859523
- Email: hardik.hr@gmail.com
Luoghi di studio
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Telangana
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Hyderabad, Telangana, India, 500032
- Reclutamento
- Asian Institute of Gastroenterology
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Contatto:
- Mohan Ramchandani, MD
- Numero di telefono: +919282859523
- Email: docnits13@gmail.com
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
• Individuo di età pari o superiore a 18 anni con sospetta coledocolitiasi che soddisfa i criteri di stratificazione del rischio ASGE o ESGE con probabilità intermedia sottoposto a EUS o MRCP
Criteri di esclusione:
- Pazienti con malattie coesistenti del sistema biliare pancreatico diverse dai calcoli biliari e dalla coledocolitiasi che comprendono pancreatite cronica, stenosi biliare, neoplasie pancreatobiliari, biliopatia portale
- Pazienti con malattie epatiche croniche sottostanti
- Gravidanza e allattamento
- Anamnesi precedente di colecistectomia
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
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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Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUROC) del Modello di Machine Learning
Lasso di tempo: 1 mese
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Area sotto la curva ROC (AUROC) del modello predittivo basato sull'apprendimento automatico per identificare la presenza di coledocolitiasi.
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1 mese
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Metriche di Accuratezza Diagnostica dell'Ecografia Endoscopica (EUS) o della Colangiopancreatografia a Risonanza Magnetica (MRCP)
Lasso di tempo: 1 Mese
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Sensibilità, specificità, valore predittivo positivo (VPP), valore predittivo negativo (VPN) e area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore (AUROC) della colangiopancreatografia a risonanza magnetica (MRCP) per l'identificazione della coledocolitiasi.
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1 Mese
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Performance di Validazione del Modello di Previsione di Machine Learning
Lasso di tempo: 1 Mese
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Prestazione di validazione del modello di apprendimento automatico per la previsione della coledocolitiasi, valutata utilizzando AUROC, metriche di calibrazione (punteggio di Brier) e grafici di calibrazione in una coorte di validazione indipendente.
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1 Mese
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Direttore dello studio: Mohan Ramchandani, MD, Asian Institute of Gastroenterology
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
- AI EUS Choledocholithiasis
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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