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Identificazione non invasiva del cancro endometriale/iperplasia endometriale atipica con un classificatore basato sull'intelligenza artificiale applicato all'ecografia transvaginale in pazienti con sanguinamento post-menopausale

8 giugno 2026 aggiornato da: Mayo Clinic
Questo studio valuta se l’intelligenza artificiale può essere utilizzata con immagini ecografiche transvaginali per la diagnosi precoce del cancro dell’endometrio o di lesioni precancerose.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

OBIETTIVO PRIMARIO:

I. Validazione prospettica di un algoritmo di intelligenza artificiale (AI) applicato all'ecografia transvaginale (TVUS) per identificare pazienti con patologie precancerose/maligne in una popolazione di donne con sanguinamento postmenopausale (PMB).

DESCRIZIONE: Questo è uno studio osservazionale.

Le pazienti vengono sottoposte a un esame ecografico transvaginale e a un campionamento endometriale secondo lo standard di cura e le loro cartelle cliniche vengono riviste durante lo studio.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

300

Contatti e Sedi

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

Contatto studio

Luoghi di studio

  • Stati Uniti
    • Arizona
      • Scottsdale, Arizona, Stati Uniti, 85259
        • Reclutamento
        • Mayo Clinic in Arizona
        • Contatto:
        • Investigatore principale:
          • Kristina A. Butler, MD, MS
    • Florida
      • Jacksonville, Florida, Stati Uniti, 32224-9980
        • Reclutamento
        • Mayo Clinic in Florida
        • Contatto:
        • Investigatore principale:
          • Christopher C. DeStephano, MD, MPH
    • Minnesota
      • Rochester, Minnesota, Stati Uniti, 55905
        • Reclutamento
        • Mayo Clinic in Rochester
        • Contatto:
        • Investigatore principale:
          • Gretchen E. Glaser, MD

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

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Pazienti con almeno un episodio di sanguinamento postmenopausale.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Età ≥ 55 anni
  • Almeno un episodio di PMB
  • Biopsia endometriale da eseguire presso la Mayo Clinic (MN, AZ, FL)
  • Accettazione a partecipare allo studio

Criteri di esclusione:

  • Test diagnostici eseguiti a più di 90 giorni di distanza
  • Impedimento fisico/rifiuto a sottoporsi ad ecografia transvaginale (TVUS)

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
Osservativo
Le pazienti vengono sottoposte a un esame ecografico transvaginale e a un campionamento endometriale secondo lo standard di cura e le loro cartelle cliniche vengono riviste durante lo studio.
Altro: Studio non interventistico
Studio non interventistico

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Precisione dell'algoritmo di intelligenza artificiale (AI) applicato all'ecografia transvaginale (TVUS)
Lasso di tempo: Linea di base
Due immagini TVUS statiche (una longitudinale, una trasversale) saranno validate indipendentemente e confrontate con i risultati del campionamento endometriale. I risultati di questi saranno confrontati con le previsioni fatte dai modelli AI per l'accuratezza della valutazione della malattia precancerosa/maligna.
Linea di base

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Mayo Clinic

Investigatori

  • Investigatore principale: Gretchen E Glaser, MD, Mayo Clinic in Rochester

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.

Collegamenti utili

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)

27 marzo 2024

Completamento primario (Stimato)

30 giugno 2027

Completamento dello studio (Stimato)

30 giugno 2027

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

10 aprile 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

10 aprile 2024

Primo Inserito (Effettivo)

15 aprile 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

10 giugno 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

8 giugno 2026

Ultimo verificato

1 giugno 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 23-011680 (Altro identificatore: Mayo Clinic in Rochester)
  • NCI-2024-02550 (Identificatore di registro: CTRP (Clinical Trial Reporting Program))

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

prodotto fabbricato ed esportato dagli 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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