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Identificazione dei biomarcatori CT mediante intelligenza artificiale per la prognosi di COVID-19 (COVID 19-IA)

7 marzo 2025 aggiornato da: Centre Hospitalier Universitaire de Nīmes

Identificazione dei biomarcatori della TAC toracica mediante Deep Learning per la valutazione della prognosi dei pazienti con malattia COVID-19

L'ipotesi dello studio è che la tomografia computerizzata a basso dosaggio (LDCT) unita all'intelligenza artificiale mediante il deep learning genererebbe biomarcatori di imaging legati alla prognosi a breve e medio termine del paziente.

Lo scopo di questo studio è quello di rendere rapidamente disponibile uno strumento decisionale precoce (dal primo consulto ospedaliero del paziente con sintomi correlati a SARS-CoV-2) basato sull'integrazione di diversi biomarcatori (clinici, biologici, imaging da torace scanner) consentendo sia la medicina personalizzata che una migliore anticipazione dell'evoluzione del paziente in termini di organizzazione delle cure.

Panoramica dello studio

Stato

Ritirato

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Osservativo

Contatti e Sedi

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

Luoghi di studio

  • Francia
      • Marseille, Francia
        • CHU La Timone
      • Montpellier, Francia
        • CHU Montpellier
      • Nîmes, Francia
        • CHU de Nîmes
      • Poitiers, Francia
        • CHU Poitiers
      • Strasbourg, Francia
        • CHU Strasbourg
  • Martinica
      • Fort-de-France, Martinica
        • CHU Martinique

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

  • Bambino
  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Pazienti ricoverati per Covid-19 confermati da RT-PCR e sottoposti a TAC

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Pazienti positivi per SARS-CoV-2 secondo il test RT-PCR tra il 1 marzo e il 31 maggio 2020
  • Pazienti sottoposti a TAC a basso dosaggio per stabilire un danno polmonare da Covid-19
  • Disponibile per un follow-up di almeno 8 giorni

Criteri di esclusione:

• Pazienti contrari all'uso retrospettivo dei propri dati

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

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Pazienti positivi per SARS-CoV-2
Test diagnostico: Imaging con scanner toracico
Tomografia computerizzata a bassa dose

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Stato vitale
Lasso di tempo: Giorno 8
Morto vivo
Giorno 8
Paziente che richiede più di 3 litri di ossigeno per mantenere una saturazione >95% (unità di terapia intensiva o reparto di rianimazione)
Lasso di tempo: Giorno 8
Si No
Giorno 8
Percentuale di polmone colpito alla TC
Lasso di tempo: Giorno 0
% di vetro smerigliato e condensa calcolati mediante deep learning
Giorno 0
Percentuale di polmone affetto da opacità a vetro smerigliato durante la scansione
Lasso di tempo: Giorno 0
% calcolata dal deep learning
Giorno 0
Percentuale di polmone affetto da condensa durante la scansione
Lasso di tempo: Giorno 0
% calcolata dal deep learning
Giorno 0

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Stato vitale
Lasso di tempo: Giorno 16
Morto vivo
Giorno 16
Stato vitale
Lasso di tempo: Giorno 30
Morto vivo
Giorno 30
Durata del ricovero
Lasso di tempo: Massimo 30 giorni
Giorni
Massimo 30 giorni
riospedalizzazione
Lasso di tempo: Giorno 30
Si No
Giorno 30
Durata dell'intubazione
Lasso di tempo: Giorno 30
Giorni
Giorno 30
Percentuale di polmone colpito alla TC
Lasso di tempo: Giorno 16
% di vetro smerigliato e condensa calcolati mediante deep learning
Giorno 16
Percentuale di polmone affetto da opacità a vetro smerigliato durante la scansione
Lasso di tempo: Giorno 16
% calcolata dal deep learning
Giorno 16
Percentuale di polmone affetto da condensa durante la scansione
Lasso di tempo: Giorno 16
% calcolata dal deep learning
Giorno 16
Tempo di funzionamento del software
Lasso di tempo: Fine dello studio (agosto 2020)
Velocità di caricamento ed elaborazione delle immagini a seconda della marca dello scanner
Fine dello studio (agosto 2020)
Livelli di proteina C-reattiva
Lasso di tempo: Ingresso giorno 0
mg/l
Ingresso giorno 0
lattato deidrogenasi
Lasso di tempo: Ingresso giorno 0
U/L
Ingresso giorno 0
linfocitimia
Lasso di tempo: Ingresso giorno 0
g/l
Ingresso giorno 0
D Livello dei dimeri
Lasso di tempo: Ingresso giorno 0
µg/l
Ingresso giorno 0
Tempo fino alla comparsa dei sintomi
Lasso di tempo: Ingresso giorno 0
Giorni
Ingresso giorno 0
Tempo tra i risultati positivi della RT-PCR e la prima scansione
Lasso di tempo: Ingresso giorno 0
Ore
Ingresso giorno 0
Età
Lasso di tempo: Ingresso giorno 0
Anni
Ingresso giorno 0
IMC> 30
Lasso di tempo: Ingresso giorno 0
Si No:
Ingresso giorno 0
Storia medica di malattie cardiovascolari
Lasso di tempo: Ingresso giorno 0
Sì/no: ipertensione, malattia coronarica, insufficienza cardiaca congestizia, aritmia cardiaca
Ingresso giorno 0
Diabete
Lasso di tempo: Ingresso giorno 0
Si No
Ingresso giorno 0
Storia medica della malattia respiratoria
Lasso di tempo: Ingresso giorno 0
Sì/no: broncopneumopatia cronica ostruttiva, insufficienza respiratoria cronica
Ingresso giorno 0
Storia medica della condizione immunodepressa
Lasso di tempo: Ingresso giorno 0
Sì/no: uso di steroidi, condizioni immunologiche preesistenti, chemioterapia in corso per il cancro
Ingresso giorno 0
Storia attuale o precedente di fumo
Lasso di tempo: Ingresso giorno 0
Si No:
Ingresso giorno 0
Calcolare un punteggio prognostico dai parametri clinici, biologici e CT
Lasso di tempo: Giorno 8
Algoritmo di apprendimento profondo
Giorno 8
Calcolare un punteggio prognostico solo da parametri clinici e biologici
Lasso di tempo: Giorno 8
Algoritmo di apprendimento profondo
Giorno 8
Confronta le curve operative del ricevitore dei punteggi prognostici con e senza parametri CT
Lasso di tempo: Giorno 8
Giorno 8

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Centre Hospitalier Universitaire de Nīmes

Investigatori

  • Investigatore principale: Julien Frandon, CHU Nîmes

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 (Stimato)

1 marzo 2020

Completamento primario (Stimato)

1 settembre 2021

Completamento dello studio (Stimato)

1 settembre 2021

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

4 giugno 2020

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

4 giugno 2020

Primo Inserito (Effettivo)

5 giugno 2020

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

25 marzo 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

7 marzo 2025

Ultimo verificato

1 marzo 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • NIMAO/2020/COVID 19-IA/JF-01

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

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 .

Prove cliniche su Covid-19

Prove cliniche su Imaging con scanner toracico

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