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Rilevamento automatico della malattia ossea metastatica su scintigrafia ossea

16 marzo 2023 aggiornato da: Maastricht University

Studio clinico in silico che confronta l'accuratezza della lettura dei medici e un algoritmo di deep learning per il rilevamento della malattia ossea metastatica sulle scansioni di scintigrafia ossea.

Le scansioni di scintigrafia ossea sono immagini mediche bidimensionali che sono ampiamente utilizzate nella medicina nucleare. Le scansioni rilevano i cambiamenti nel metabolismo osseo con elevata sensibilità, ma manca la specificità delle cause sottostanti. Pertanto, sarebbero necessarie ulteriori immagini per confermare la causa sottostante. Lo scopo di questo studio è indagare se il deep learning può migliorare la decisione clinica basata sulle scansioni di scintigrafia ossea.

Panoramica dello studio

Stato

Completato

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Effettivo)

2365

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

  • Olanda
    • Limburg
      • Maastricht, Limburg, Olanda, 6229ER
        • Maastricht University

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

Sessi ammissibili allo studio

Tutto

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Qualsiasi paziente che avesse un'indicazione per sottoporsi a scintigrafia ossea in uno qualsiasi dei centri partecipanti.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Pazienti sottoposti a scintigrafia ossea disponibile con il referto radiologico tra il 2010-2018

Criteri di esclusione:

  • La mancanza di una scintigrafia ossea o di un rapporto radiologico corrispondente

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
BS-UKA
Pazienti che sono stati sottoposti a scintigrafia ossea tra il 2010 e il 2018 presso l'ospedale universitario RTWH di Aquisgrana e avevano un rapporto di scintigrafia ossea che indica la presenza o l'assenza di malattia ossea metastatica.
Altro: Rilevamento basato sull'apprendimento profondo della malattia ossea metastatica sulle scansioni di scintigrafia ossea.
L'obiettivo è indagare se gli algoritmi di deep learning possono rilevare le metastasi ossee con elevata precisione e specificità.
BS-Namur
Pazienti che sono stati sottoposti a scintigrafia ossea tra il 2010 e il 2018 presso l'ospedale universitario di Namur e avevano un rapporto di scintigrafia ossea che indica la presenza o l'assenza di malattia ossea metastatica.
Altro: Rilevamento basato sull'apprendimento profondo della malattia ossea metastatica sulle scansioni di scintigrafia ossea.
L'obiettivo è indagare se gli algoritmi di deep learning possono rilevare le metastasi ossee con elevata precisione e specificità.
BS-Aalborg
Pazienti che sono stati sottoposti a scintigrafia ossea tra il 2010 e il 2018 presso l'ospedale universitario di Aalborg e avevano un rapporto di scintigrafia ossea che indica la presenza o l'assenza di malattia ossea metastatica.
Altro: Rilevamento basato sull'apprendimento profondo della malattia ossea metastatica sulle scansioni di scintigrafia ossea.
L'obiettivo è indagare se gli algoritmi di deep learning possono rilevare le metastasi ossee con elevata precisione e specificità.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Le prestazioni di classificazione dell'algoritmo DL rispetto alla verità fondamentale
Lasso di tempo: Giugno 2021
Segnalazione delle misure di performance (area sotto la curva, accuratezza, specificità, ecc.)
Giugno 2021

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Confrontando le prestazioni di classificazione dell'algoritmo DL con quelle dei medici
Lasso di tempo: Giugno 2021
Correttezza della diagnosi di Dr vs AI (variabile dicotomica: corretta vs non corretta) su un sottoinsieme dei dati di validazione, utilizzando un test statistico McNemar
Giugno 2021

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Maastricht University

Collaboratori

Aalborg University Hospital
Centre Hospitalier Universitaire de Liege
University Hospital, Aachen
University of Namur

Pubblicazioni e link utili

La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.

Pubblicazioni generali

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)

10 marzo 2021

Completamento primario (Effettivo)

30 dicembre 2021

Completamento dello studio (Effettivo)

31 dicembre 2021

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

19 aprile 2021

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

25 ottobre 2021

Primo Inserito (Effettivo)

8 novembre 2021

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

20 marzo 2023

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

16 marzo 2023

Ultimo verificato

1 marzo 2023

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • MBDDL

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 .

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