- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04260321
Lo studio AID 2: Intelligenza artificiale per il rilevamento dell'adenoma colorettale 2
La colonscopia è utilizzata clinicamente come gold standard per il rilevamento del cancro del colon (CRC) e la rimozione dei polipi adenomatosi. Nonostante il successo della colonscopia nel ridurre i decessi correlati al cancro, esiste un livello deludente di adenomi persi alla colonscopia. Le colonscopie "back-to-back" hanno indicato tassi di errori significativi del 27% per piccoli adenomi (< 5 mm) e del 6% per adenomi di diametro superiore a 10 mm. Gli studi che eseguono sia la colonografia TC che la colonscopia stimano che il tasso di errore della colonscopia per polipi di dimensioni superiori a 10 mm possa raggiungere il 12%. L'importanza clinica delle lesioni mancanti dovrebbe essere sottolineata perché queste lesioni possono infine progredire in CRC.
Le limitazioni nella percezione visiva umana e altri pregiudizi umani come affaticamento, distrazione, livello di vigilanza durante l'esame aumentano tali errori di riconoscimento e il modo di mitigarli può essere la chiave per migliorare il rilevamento dei polipi e un'ulteriore riduzione della mortalità da CRC. Negli ultimi anni sono stati descritti numerosi sistemi CAD per il rilevamento di polipi da immagini endoscopiche. Tuttavia, i vantaggi delle tradizionali tecnologie CAD nella colonscopia sembrano essere contraddittori, pertanto dovrebbero essere migliorati per essere considerati utili. I recenti progressi nell'intelligenza artificiale (AI), nel deep learning (DL) e nella visione artificiale hanno mostrato il potenziale per aiutare il rilevamento dei polipi durante la colonscopia.
Endoscopisti mediamente esperti (ciascuno con <2000 colonscopie di screening) eseguiranno la procedura endoscopica.
Panoramica dello studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Como, Italia, 22100
- Ospedale Valduce
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Rome, Italia, 00153
- Digestive Endoscopy Unit, Nuovo Regina Margherita Hospital
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Italia
-
Brescia, Italia, Italia
- Fondazione Poliambulanza
-
-
Milano
-
Rozzano, Milano, Italia, 20089
- Endoscopy Unit, Humanitas Research Hospital
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Lugano, Svizzera, 6900
- Ente Ospedaliero Cantonale, Ospedale Italiano
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Sulla base della prevalenza osservata di adenomi (35%) tra i pazienti sottoposti a colonscopia presso il nostro centro negli ultimi 12 mesi, un campione di 322 soggetti per braccio potrebbe consentire una potenza del 90% per mostrare la non inferiorità (end-point primario ) del braccio assistito dall'IA escludendo che l'IC unilaterale al 95% escluderà una differenza del 10% a favore del gruppo standard. Tale dimensione del campione avrà anche un potere dell'80% di rilevare come statisticamente significativo (α=0,05; test a due code) un aumento assoluto del 10% nel tasso di rilevamento degli adenomi nel braccio assistito dall'IA (endpoint secondario).
Effettuando una sottostratificazione in base all'esperienza dell'operatore, si prevede di arruolare i 322 soggetti per braccio eseguiti da esperti ei 322 soggetti per braccio eseguiti dall'operatore medio.
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Tutti i soggetti di età compresa tra 40 e 80 anni sottoposti a colonscopia
Criteri di esclusione:
- soggetti con storia personale di CRC o IBD.
- pazienti con preparazione intestinale inadeguata (definita come Boston Bowel Preparation Scale > 2 in qualsiasi segmento del colon).
- pazienti con precedente resezione del colon.
- pazienti in terapia antitrombotica, precludendo la resezione del polipo.
- pazienti che non sono stati in grado o si sono rifiutati di fornire il consenso informato scritto.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Modelli osservazionali: Coorte
- Prospettive temporali: Prospettiva
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
|
AI
Colonscopia di intelligenza artificiale
|
Colonscopia di intelligenza artificiale
|
|
Controllo
Colonscopia a luce bianca
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Non inferiorità della colonscopia assistita da IA in termini di ADR
Lasso di tempo: 5 mesi
|
La percentuale di partecipanti con almeno un adenoma (analisi per paziente).
|
5 mesi
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Alessandro Repici, MD, Humanitas Research Hospital
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Effettivo)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2363-2
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
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