Intelligenza artificiale per rilevare il fallimento precoce dell'impianto di sostituzione totale del ginocchio
Utilizzo dell'apprendimento automatico per rilevare e prevedere l'allentamento della sostituzione totale del ginocchio NexGen
L'obiettivo di questo studio è verificare se il Machine Learning (ML) può essere utilizzato per rilevare piccoli gradi di allentamento, zone lucenti o qualsiasi altro cambiamento sulle radiografie che potrebbe prevedere un fallimento precoce dopo la sostituzione totale del ginocchio con NexGen.
I ricercatori identificheranno le radiografie semplici AP e laterali su pellicola di due gruppi di pazienti. Coloro che hanno subito protesi totali di ginocchio (TKR) NexGen che hanno fallito e coloro che hanno TKR con buone prestazioni. Le radiografie di questi due gruppi verranno etichettate come "fallite" e "buone prestazioni" e verranno elaborate tramite un algoritmo di apprendimento automatico.
L'algoritmo avrà successo se è in grado di rilevare un TKR NexGen che ha fallito o ha funzionato bene. Ciò verrà determinato utilizzando un set di prova.
La popolazione sarà costituita da adulti a cui è stata richiamata una sostituzione totale del ginocchio NexGen con un vassoio tibiale standard. Comprenderà solo gli adulti che hanno il TKR presso gli University Hospitals Southampton tra il 2003 e il 2022.
Il fallimento sarà definito come revisione delle componenti tibiali o femorali probabilmente dovuta ad un allentamento aspettotico. Escluderà dilavamenti, scambio di poli, fratture peri-protesiche, infezioni confermate microbiologicamente.
I TKR con buone prestazioni saranno definiti come pazienti che hanno avuto il loro TKR in situ per 10 anni e non hanno riportato sintomi significativi.
Panoramica dello studio
Stato
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Rory Ormiston
- Numero di telefono: 07443 432819
- Email: rory.ormiston@uhs.nhs.uk
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Aveva un NexGen TKR tra il 2003 e il 2022.
Criteri di esclusione:
- Sotto i 18 anni.
- Intervento chirurgico di revisione per qualsiasi motivo diverso dalla mobilizzazione asettica
- pazienti che non hanno subito una revisione ma che non hanno un TKR ben funzionante.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
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Fallito
Questo gruppo sarà composto da pazienti sottoposti a revisione TKR a causa di mobilizzazione asettica entro 10 anni dall'artroplastica primaria
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Ben performante
Questo gruppo sarà composto da pazienti che hanno una TKR asintomatica 10 anni dopo l'artroplastica primaria.
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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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Accuratezza predittiva del modello di machine learning
Lasso di tempo: Fino a 21 anni. I dati partono dal 2003.
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L'accuratezza predittiva di un algoritmo di machine learning.
Utilizzando i comuni ML misurati, AUROC ecc.
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Fino a 21 anni. I dati partono dal 2003.
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Collaboratori e investigatori
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Stimato)
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
Altri numeri di identificazione dello studio
- T&O0238
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti
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