L'implementazione della rilevazione assistita da computer nella formazione migliora la qualità delle future colonscopie
L'implementazione della rilevazione assistita da computer in una formazione iniziale sull'endoscopia migliora le misure di qualità delle future colonscopie degli specializzandi
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
-
Kraków, Polonia, 31007
- Jagiellonian University
-
-
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
Criteri di inclusione:
- partecipanti adulti sottoposti a colonscopia per vari motivi eseguita da specifici endoscopisti valutati in termini di indicatori di qualità
Criteri di esclusione:
- una storia di resezione intestinale
- malattia infiammatoria intestinale accertata
- sospetto di polipi o cancro in altri test di imaging
- sospetto di poliposi adenomatosa familiare
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
|
Gruppo A
Colonscopie eseguite da endoscopisti formati in un ambiente potenziato dall'intelligenza artificiale.
Gli indicatori di qualità vengono misurati dopo aver completato la formazione senza potenziamento dell'intelligenza artificiale.
|
Endoscopisti formati in un ambiente potenziato dall'intelligenza artificiale.
I loro indicatori di qualità vengono misurati dopo aver completato la formazione, senza ulteriori miglioramenti dell'IA.
|
|
Gruppo B
Colonscopie eseguite da endoscopisti addestrati convenzionalmente.
Gli indicatori di qualità vengono misurati dopo aver completato la formazione senza potenziamento dell'intelligenza artificiale.
|
Gli endoscopisti si addestrano convenzionalmente
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
tempo di ritiro
Lasso di tempo: Durante l'esame colonscopico
|
Il tempo che intercorre tra l'intubazione cecale e la fine dell'esame
|
Durante l'esame colonscopico
|
|
Tasso di intubazione ceca (CIR)
Lasso di tempo: Durante l'esame colonscopico
|
La percentuale di colonscopie con intubazioni cecali riuscite
|
Durante l'esame colonscopico
|
|
Tasso di rilevamento di adenoma (ADR)
Lasso di tempo: Durante l'esame colonscopico
|
La percentuale di colonscopie al momento del ritrovamento dell'adenoma
|
Durante l'esame colonscopico
|
|
Tasso di rilevamento avanzato dell'adenoma (AADR)
Lasso di tempo: Durante l'esame colonscopico
|
La percentuale di colonscopie in cui è stato riscontrato l'adenoma avanzato (>10 mm).
|
Durante l'esame colonscopico
|
|
Punteggio di adenoma per colonscopia (APC)
Lasso di tempo: Durante l'esame colonscopico
|
Il numero medio di adenomi rilevati in una singola colonscopia
|
Durante l'esame colonscopico
|
|
Tasso di rilevamento dei polipi seghettati (SDR)
Lasso di tempo: Durante l'esame colonscopico
|
La percentuale di colonscopie in cui è stato trovato il polipo seghettato
|
Durante l'esame colonscopico
|
Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Tasso di rilevamento del tumore a diffusione laterale
Lasso di tempo: Durante l'esame colonscopico
|
La percentuale di colonscopie in cui è stata rilevata la lesione tumorale con diffusione laterale
|
Durante l'esame colonscopico
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Zofia Orzeszko, MD, Jagiellonian University
- Cattedra di studio: Miroslaw Szura, PhD, Prof., Jagiellonian University
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.
- 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.
- Spadaccini M, Iannone A, Maselli R, Badalamenti M, Desai M, Chandrasekar VT, Patel HK, Fugazza A, Pellegatta G, Galtieri PA, Lollo G, Carrara S, Anderloni A, Rex DK, Savevski V, Wallace MB, Bhandari P, Roesch T, Gralnek IM, Sharma P, Hassan C, Repici A. Computer-aided detection versus advanced imaging for detection of colorectal neoplasia: a systematic review and network meta-analysis. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2021 Oct;6(10):793-802. doi: 10.1016/S2468-1253(21)00215-6. Epub 2021 Aug 5.
- Barua I, Vinsard DG, Jodal HC, Loberg M, Kalager M, Holme O, Misawa M, Bretthauer M, Mori Y. Artificial intelligence for polyp detection during colonoscopy: a systematic review and meta-analysis. Endoscopy. 2021 Mar;53(3):277-284. doi: 10.1055/a-1201-7165. Epub 2020 Sep 29.
- Wang P, Liu P, Glissen Brown JR, Berzin TM, Zhou G, Lei S, Liu X, Li L, Xiao X. Lower Adenoma Miss Rate of Computer-Aided Detection-Assisted Colonoscopy vs Routine White-Light Colonoscopy in a Prospective Tandem Study. Gastroenterology. 2020 Oct;159(4):1252-1261.e5. doi: 10.1053/j.gastro.2020.06.023. Epub 2020 Jun 17.
- Glissen Brown JR, Mansour NM, Wang P, Chuchuca MA, Minchenberg SB, Chandnani M, Liu L, Gross SA, Sengupta N, Berzin TM. Deep Learning Computer-aided Polyp Detection Reduces Adenoma Miss Rate: A United States Multi-center Randomized Tandem Colonoscopy Study (CADeT-CS Trial). Clin Gastroenterol Hepatol. 2022 Jul;20(7):1499-1507.e4. doi: 10.1016/j.cgh.2021.09.009. Epub 2021 Sep 14.
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
Completamento dello studio (Effettivo)
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
Parole chiave
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2024.000.367
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
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
prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti
Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .