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機械学習による流産管理臨床意思決定支援ツールの研究 (MLMM)

2024年4月22日 更新者：Imperial College London

機械学習は、個々の患者の妊娠中または医学的管理が成功する可能性を判断するアルゴリズムを開発するために使用されます。 次の客観的な尺度を考慮してください。

  • 人口統計: 母親の年齢、出産数
  • 病歴：以前のCS、以前のSMM/MVA、以前の筋腫切除術
  • LMPによる妊娠
  • 現症状：出血スコア、疼痛スコア
  • USS 測定: CRL、GS、RPOC 3 次元、血管分布
  • CRL と LMP による妊娠間の不一致

監査により 1,000 件の症例を照合し、個別の症例管理のために流産管理の結果を予測できるアルゴリズムに寄与する特徴を特定します。

調査の概要

状態

状態

現在の募集状況やアクセス拡大状況を示します。
募集

条件

条件

研究されている疾患、障害、症候群、病気、またはけが。 ClinicalTrials.gov では、条件には、寿命、生活の質、健康上のリスクなど、他の健康関連の問題も含まれる場合があります。

介入・治療

介入・治療

臨床研究の焦点となるプロセスまたはアクション。介入には、医薬品、医療機器、処置、ワクチン、および治験中またはすでに利用可能なその他の製品が含まれます。介入には、教育や食事や運動の変更などの非侵襲的アプローチも含まれます。

詳細な説明

  • 人工知能発見科学：流産約1000件の遡及監査に基づくアルゴリズム開発
  • テストデータセットを使用してツールの信頼性を判断するには
  • データ収集を複数のサイトに拡大し、予測データを使用してアルゴリズムをテストすることにより、意思決定支援の感度と特異性を高めるため

この研究は、インペリアル・カレッジ・ヘルスケアNHSトラストのクイーン・シャーロットズ・アンド・チェルシー病院（研究の主要センター）で実施される。

これは多施設共同の後ろ向きコホート観察研究です。

研究は、遡及データを調べてテストデータセットを照合するのに十分な時間を確保するために、少なくとも 3 年間にわたって実施されます。

インペリアル・カレッジ・ヘルスケアNHSトラストで管理された稽留流産および不完全流産の過去に遡って匿名化された症例が分析されます。

それぞれのケースについて、次の臨床的特徴が照合され、結果が導き出されます。

  • 人口統計: 母親の年齢、出産数
  • 病歴：以前のCS、以前のSMM/MVA、以前の筋腫切除術
  • LMPによる妊娠
  • 現症状：出血スコア、疼痛スコア
  • USS 測定: CRL、GS、RPOC 3 次元、血管分布
  • CRL と LMP による妊娠間の不一致

すべてのデータは遡及的に収集され、匿名化されます。

データ収集後、機械学習モデルと特徴削減手法を適用して、妊娠中または流産の医学的管理の成功または失敗をそれぞれ予測するための最良のパフォーマンスのモデルを決定します。

次のフェーズには、データを収集し、MLM 臨床意思決定支援ツールの予測能力をテストするための前向き監査が含まれます。

研究の種類

研究の種類

臨床研究の性質について説明します。研究の種類には、介入研究 (臨床試験とも呼ばれます)、観察研究 (患者登録を含む)、および拡張アクセスが含まれます。
観察的

入学 (推定)

入学

臨床試験の参加者数。 「予想される」登録は、研究者が研究に必要とする参加者の目標数です。
1000

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

  • イギリス
      • London、イギリス、W12 0HS
        • 募集
        • Imperial College Heatlhcare NHS Trust
        • コンタクト：

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

適格基準

臨床研究への参加を希望する人々が満たさなければならない重要な要件、または彼らが持つべき特徴。適格基準は、包含基準 (人が研究に参加するために必要な基準) と除外基準 (人が研究に参加するのを妨げる基準) の両方で構成されます。適格基準のタイプには、研究が健康なボランティアを受け入れるかどうか、年齢または年齢グループの要件があるかどうか、または性別によって制限されるかどうかが含まれます。

就学可能な年齢

  • 子
  • 大人

健康ボランティアの受け入れ

はい

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

妊娠初期の稽留流産と不完全流産の症例。

説明

包含基準:

  • 妊娠14週未満の稽留流産および不完全流産
  • 2週間後に記録されたフォローアップ

除外基準:

- 最終結果データは入手不可

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか？

デザインの詳細

コホートと介入

グループ/コホート

グループ/コホート

生物医学的または健康上の結果について評価される観察研究の参加者のグループまたはサブグループ。
介入・治療

介入・治療

臨床研究の焦点となるプロセスまたはアクション。介入には、医薬品、医療機器、処置、ワクチン、および治験中またはすでに利用可能なその他の製品が含まれます。介入には、教育や食事や運動の変更などの非侵襲的アプローチも含まれます。
流産の予期管理
流産の予後管理、管理の選択から14日目までの最終結果の成功または失敗を追求することを選択したコホート
他の：妊娠第 1 期流産の予期管理
妊婦の管理: 流産の場合は保守的な管理を行い、完全流産したかどうかを判断するために 2 週間後のフォローアップを予約します。
流産の医学的管理
流産の医学的管理を追求することを選択したコホート、管理の選択から14日目までの最終結果の成功または失敗
他の：妊娠初期の流産の医学的管理
医学的管理: 妊娠第 1 期の流産を管理するためにミソプロストールを服用し、完全流産したかどうかを判断するために 2 週間後のフォローアップを予約します。

この研究は何を測定していますか？

主要な結果の測定

主要な結果の測定

臨床研究のプロトコルにおいて、介入/治療の効果を評価するために最も重要な、計画された結果の尺度。ほとんどの臨床研究には 1 つの主要な結果の測定値がありますが、複数の測定値を持つものもあります。
結果測定
メジャーの説明
時間枠
流産管理結果のための機械学習予測モデルの開発。
時間枠：2023年1月～2024年6月
約 1000 件の流産事例の遡及監査に基づいた機械学習予測モデルの開発。
2023年1月～2024年6月

二次結果の測定

二次結果の測定

臨床研究のプロトコルにおいて、介入の効果を評価するための主要な結果測定ほど重要ではないが、依然として重要な計画された結果測定。ほとんどの臨床研究には、複数の副次的アウトカム指標があります。
結果測定
メジャーの説明
時間枠
予測モデルをテストおよび検証するための前向き監査
時間枠：2024年7月～2025年6月
データ収集を複数のサイトに拡大し、予測データを使用して機械学習モデルをテストすることで、意思決定支援の感度と特異性を高めます。
2024年7月～2025年6月

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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研究を開始し、研究に対する権限と管理権を持つ組織または個人。
Imperial College London

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

研究開始

最初の参加者が臨床試験に登録された実際の日付。 「予想される」研究開始日は、研究者が研究開始日になると考える日付です。
2023年1月1日

一次修了 (推定)

一次修了

臨床研究の最後の参加者が検査された、または主要な結果測定のための最終データを収集するための介入を受けた日付。治験がプロトコルに従って終了したか終了したかは、この日付には影響しません。完了日が異なる複数の主要評価項目を含む臨床研究の場合、この用語は、すべての主要評価項目のデータ収集が完了した日付を指します。 「予想される」一次完了日は、研究者がその研究の一次完了日になると考える日付です。
2024年6月1日

研究の完了 (推定)

研究の完了

臨床研究の最後の参加者が検査された、または介入/治療を受けて、主要な結果の尺度、副次的な結果の尺度、および有害事象の最終データを収集した日付 (つまり、最後の参加者の最後の訪問)。 「予想される」研究完了日は、研究者が研究完了日になると考える日付です。
2026年6月1日

試験登録日

最初に提出

最初に提出

治験依頼者または治験責任医師が初めて治験記録を ClinicalTrials.gov に提出した日付。通常、最初の提出日と ClinicalTrials.gov での記録の利用可能日 (最初の投稿日) の間には数日の遅延があります。
2024年4月22日

QC基準を満たした最初の提出物

QC基準を満たした最初の提出物

研究スポンサーまたは治験責任医師が、国立医学図書館 (NLM) の品質管理 (QC) 審査基準と一致する研究記録を最初に提出した日付。治験依頼者または研究者は、NLM の QC 審査基準が満たされるまでに、研究記録を 1 回または複数回修正して提出する必要がある場合があります。研究記録がNLM QC審査基準と一致していることを確認するのは、治験依頼者または治験責任医師の責任です。
2024年4月22日

最初の投稿 (実際)

最初の投稿

国立医学図書館 (NLM) の品質管理 (QC) レビューが終了した後、ClinicalTrials.gov で研究記録が最初に利用可能になった日付。通常、治験依頼者または治験責任医師が治験記録を提出した日と最初に投稿された日との間には数日の遅延があります。
2024年4月25日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

投稿された最後の更新

ClinicalTrials.gov で、研究記録が変更された最新の日付。研究のスポンサーまたは治験責任医師によって変更が ClinicalTrials.gov に提出されたとき (最終更新が提出された日) と最終更新が投稿された日との間に遅延が生じる場合があります。
2024年4月25日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

治験依頼者または治験責任医師が、国立医学図書館（NLM）の品質管理（QC）審査基準と一致する治験記録の変更を提出した最新の日付。研究記録がNLM QC審査基準と一致していることを確認するのは、治験依頼者または治験責任医師の責任です。
2024年4月22日

最終確認日

最終確認日

治験依頼者または治験責任医師が、ClinicalTrials.gov で臨床治験に関する情報が正確かつ最新であることを確認した最新の日付。募集ステータスが募集中の研究の場合。まだ募集していません。過去 2 年以内に募集が確認されていない場合、研究の募集状況は不明として表示されます。
2024年4月1日

詳しくは

本研究に関する用語

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

その他の研究ID番号

NCT 番号以外の識別子または ID 番号で、治験依頼者、資金提供者、その他によって臨床治験に割り当てられたもの。これらの番号には、他の治験登録機関や国立衛生研究所の助成金番号からの一意の識別子が含まれる場合があります。
  • 23QC8155

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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