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Applicazione di modelli di machine learning per ridurre la necessità di EUS o MRCP diagnostici in pazienti con probabilità intermedia di coledocolitiasi

4 gennaio 2026 aggiornato da: Asian Institute of Gastroenterology, India

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

Il modello predittivo di apprendimento automatico può aiutare a stratificare un gruppo eterogeneo di probabilità intermedia per ridurre la necessità di EUS o MRCP in sottogruppi selezionati di pazienti.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Descrizione dettagliata

Le attuali linee guida per sospetta coledocolitiasi hanno lo scopo di ridurre il rischio che i pazienti ricevano ERCP diagnostico e ridurre il rischio di eventi avversi post ERCP. In questo processo vi è un evidente aumento del numero di pazienti nel gruppo con probabilità intermedia che necessitano di EUS o MRCP. Ciò può aumentare l’utilizzo dell’assistenza sanitaria e il costo delle cure per i pazienti con probabilità intermedia. Il campo dell’intelligenza artificiale nella medicina clinica si sta evolvendo rapidamente. L'uso del modello di apprendimento automatico basato sull'intelligenza artificiale non è adeguatamente studiato per la previsione della coledocolitiasi. Il modello predittivo di apprendimento automatico può aiutare a stratificare un gruppo eterogeneo di probabilità intermedia per ridurre la necessità di EUS o MRCP in sottogruppi selezionati di pazienti.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

1000

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

Luoghi di studio

    • Telangana
      • Hyderabad, Telangana, India, 500032
        • Reclutamento
        • Asian Institute of Gastroenterology
        • Contatto:

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

N/A

Metodo di campionamento

Campione di probabilità

Popolazione di studio

Tutti i pazienti con sospetta coledocolitiasi che soddisfano i criteri di stratificazione del rischio ESGE o ASGE di probabilità intermedia di coledocolitiasi saranno arruolati in modo prospettico dagli ospedali AIG, Hyderabad

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

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUROC) del Modello di Machine Learning
Lasso di tempo: 1 mese
Area sotto la curva ROC (AUROC) del modello predittivo basato sull'apprendimento automatico per identificare la presenza di coledocolitiasi.
1 mese

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Metriche di Accuratezza Diagnostica dell'Ecografia Endoscopica (EUS) o della Colangiopancreatografia a Risonanza Magnetica (MRCP)
Lasso di tempo: 1 Mese
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.
1 Mese
Performance di Validazione del Modello di Previsione di Machine Learning
Lasso di tempo: 1 Mese
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.
1 Mese

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Investigatori

  • Direttore dello studio: Mohan Ramchandani, MD, Asian Institute of Gastroenterology

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

1 ottobre 2023

Completamento primario (Stimato)

30 giugno 2026

Completamento dello studio (Stimato)

30 ottobre 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

13 settembre 2023

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

27 settembre 2023

Primo Inserito (Effettivo)

4 ottobre 2023

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

6 gennaio 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

4 gennaio 2026

Ultimo verificato

1 dicembre 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo 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

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

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