Studio sullo strumento di supporto alle decisioni cliniche sulla gestione dell'aborto spontaneo tramite machine learning (MLMM)
L'apprendimento automatico è stato utilizzato per sviluppare un algoritmo per determinare le possibilità di successo con la gestione in attesa o medica di un singolo paziente. Tenendo conto delle seguenti misure oggettive:
- Dati demografici: età materna, parità
- Anamnesi: precedente TC, precedente SMM/MVA, precedente miomectomia
- Gestazione da parte di LMP
- Sintomi di presentazione: punteggio di sanguinamento, punteggio di dolore
- Misurazioni USS: CRL, GS, RPOC 3 dimensioni, Vascolarizzazione
- Discrepanza tra la gestazione da parte di CRL e LMP
Audit per raccogliere 1000 casi e identificare le caratteristiche che contribuiscono a un algoritmo in grado di prevedere l'esito della gestione dell'aborto spontaneo per la gestione dei casi individualizzata.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Descrizione dettagliata
- Scienza della scoperta dell'intelligenza artificiale: sviluppo di algoritmi basati su un audit retrospettivo di circa 1000 casi di aborto spontaneo
- Determinare l'affidabilità dello strumento con set di dati di test
- Aumentare la sensibilità e la specificità dell'aiuto decisionale ampliando la raccolta dati a più siti e testando l'algoritmo con dati prospettici
Lo studio sarà condotto presso il Queen Charlotte's and Chelsea Hospital presso l'Imperial College Healthcare NHS Trusts (centro primario dello studio).
Si tratta di uno studio osservazionale retrospettivo di coorte multicentrico.
Lo studio sarà condotto per un minimo di tre anni per consentire tempo sufficiente per esaminare i dati retrospettivi e raccogliere i set di dati dei test.
Verranno analizzati i casi retrospettivi anonimi di aborto mancato e di aborto spontaneo gestiti presso l'Imperial College Healthcare NHS Trust:
Per ciascun caso verranno raccolte le seguenti caratteristiche cliniche ed esiti:
- Dati demografici: età materna, parità
- Anamnesi: precedente TC, precedente SMM/MVA, precedente miomectomia
- Gestazione da parte di LMP
- Sintomi di presentazione: punteggio di sanguinamento, punteggio di dolore
- Misurazioni USS: CRL, GS, RPOC 3 dimensioni, Vascolarizzazione
- Discrepanza tra la gestazione da parte di CRL e LMP
Tutti i dati verranno raccolti retrospettivamente e resi anonimi.
Dopo la raccolta dei dati, verranno applicati modelli di apprendimento automatico e metodi di riduzione delle funzionalità per determinare il modello più performante per prevedere rispettivamente il successo o il fallimento della gestione in attesa o medica dell'aborto spontaneo.
La fase successiva includerà un audit prospettico per raccogliere dati e testare il potere predittivo dello strumento di supporto alle decisioni cliniche MLM.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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-
-
London, Regno Unito, W12 0HS
- Reclutamento
- Imperial College Heatlhcare NHS Trust
-
Contatto:
- Sughashini Murugesu
- Numero di telefono: 07988390772
- Email: sughashini.murugesu@nhs.net
-
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Aborto mancato e aborto incompleto prima della 14a settimana di gestazione
- Follow-up registrato a 2 settimane
Criteri di esclusione:
- Dati sui risultati finali non disponibili
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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Gestione attesa dell'aborto spontaneo
Coorte che ha scelto di perseguire la gestione dell'aspettativa dell'aborto spontaneo, il successo o il fallimento dell'esito finale entro il giorno 14 dalla scelta della gestione
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Gestione in attesa: gestione conservativa in caso di aborto spontaneo con follow-up prenotato entro 2 settimane per determinare se si è verificato un aborto spontaneo completo.
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Gestione medica dell'aborto spontaneo
Coorte che ha scelto di perseguire la gestione medica dell'aborto spontaneo, del successo o del fallimento dell'esito finale entro il giorno 14 dalla scelta della gestione
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Gestione medica: misoprostolo assunto per gestire l'aborto spontaneo nel primo trimestre, con follow-up prenotato a 2 settimane per determinare se si è verificato un aborto spontaneo completo.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Sviluppo di modelli predittivi di machine learning per i risultati della gestione degli aborti spontanei.
Lasso di tempo: Gennaio 2023-giugno 2024
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Sviluppo di modelli predittivi di machine learning basati su un audit retrospettivo di circa 1000 casi di aborto spontaneo.
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Gennaio 2023-giugno 2024
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Audit prospettico per testare e validare il modello predittivo
Lasso di tempo: Luglio 2024-giugno 2025
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Aumentare la sensibilità e la specificità dell'aiuto decisionale ampliando la raccolta dati a più siti e testando il modello di apprendimento automatico con dati prospettici.
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Luglio 2024-giugno 2025
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
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
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 23QC8155
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