Validazione Esterna e Multicentrica di un Modello di Machine Learning per Prevedere Adenomi Colorettali in Adulti Indiani
Validazione Esterna, Multicentrica di un Modello di Machine Learning per Predire l'Adenoma del Colon in Adulti Indiani - Uno Studio Prospettico, Osservazionale, Multicentrico.
Gli adenomi colorettali sono precursori del cancro colorettale (CRC). Una precisa stratificazione del rischio pre-procedura potrebbe ottimizzare la resa della colonscopia e l'allocazione delle risorse in India, dove la prevalenza di adenomi varia in base all'età, al sesso e a fattori di stile di vita/metabolici. I modelli di ML possono integrare più predittori per stimare il rischio individualizzato.
I punteggi di rischio esistenti sono in gran parte occidentali; le prestazioni e la calibrazione potrebbero non essere appropriate nelle popolazioni indiane con profili socio-demografici e metabolici diversi. Una validazione esterna, prospettica e multicentrica è essenziale prima dell'implementazione clinica.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: DR. NITIN JAGTAP, MD,DM
- Numero di telefono: 8712015028
- Email: docsnitin13@gmail.com
Backup dei contatti dello studio
- Nome: DR NITIN JAGTAP, MD,DM
- Numero di telefono: 8712015028
- Email: docsnitin13@gmail.com
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:
- Adulti ≥18 anni sottoposti a colonscopia diagnostica.
- Preparazione intestinale adeguata (punteggio totale della Scala di Preparazione Intestinale di Boston ≥6 con ogni segmento ≥2).
- Esame completo (intubazione cecale; tempo di ritiro ≥6 minuti quando non è prevista terapia).
- Disponibilità di tutti i predittori del modello per CRF.
Criteri di esclusione:
• CRC o polipi noti, colectomia precedente, sindromi poliposiche, IBD nota o sindromi ereditarie forti di CRC (es. Lynch) se esclusi nella derivazione.
- Preparazione inadeguata, colonscopia incompleta, lesioni ostruttive che impediscono la diagnosi ottica oltre l'ostruzione.
- Colonscopie di emergenza, procedure solo terapeutiche senza intento diagnostico.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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Cohort osservazionale prospettico singolo
I partecipanti si sottopongono a colonscopia standard di cura Nessuna assegnazione a bracci di trattamento o di confronto |
Non viene somministrato alcun intervento specifico dello studio.
I partecipanti si sottopongono a colonscopia diagnostica e valutazione istopatologica standard.
Un modello di machine learning bloccato viene applicato ai dati clinici e demografici di base raccolti di routine solo per la previsione del rischio, senza influenzare la gestione clinica.
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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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Area sotto la curva delle caratteristiche operative del ricevitore (AUROC) del modello di apprendimento automatico
Lasso di tempo: 1 ANNO
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Area sotto la curva ROC (AUROC) del modello predittivo basato sul machine learning per identificare la presenza di adenoma del colon dimostrato istologicamente
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1 ANNO
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Validazione delle Prestazioni del Modello di Previsione basato su Machine Learning
Lasso di tempo: 1 ANNO
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Prestazione di validazione del modello di apprendimento automatico per la previsione di adenoma colico, valutata utilizzando AUROC, metriche di calibrazione (punteggio di Brier) e grafici di calibrazione in una coorte di validazione indipendente.
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1 ANNO
|
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 (Stimato)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)
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
- VALID-ADENOMA-IN
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
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