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COVID-19 予後のための人工知能による CT バイオマーカーの同定 (COVID 19-IA)

2025年3月7日 更新者：Centre Hospitalier Universitaire de Nīmes

COVID-19 疾患患者の予後を評価するための深層学習による胸部 CT スキャン バイオマーカーの同定

この研究の仮説は、深層学習による人工知能と組み合わせた低線量コンピューター断層撮影法 (LDCT) が、患者の短期および中期予後に関連する画像バイオマーカーを生成するというものです。

この研究の目的は、いくつかのバイオマーカー（臨床的、生物学的、胸部によるイメージングスキャナー）は、個別化された医療と、ケア組織の観点からの患者の進化のより良い予測の両方を可能にします。

調査の概要

状態

引きこもった

条件

介入・治療

研究の種類

観察的

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

  • フランス
      • Marseille、フランス
        • CHU La Timone
      • Montpellier、フランス
        • CHU Montpellier
      • Nîmes、フランス
        • CHU de Nîmes
      • Poitiers、フランス
        • CHU Poitiers
      • Strasbourg、フランス
        • CHU Strasbourg
  • マルティニーク
      • Fort-de-France、マルティニーク
        • CHU Martinique

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

就学可能な年齢

  • 子
  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

Covid-19で入院した患者がRT-PCRで確認され、CTスキャンを受けている

説明

包含基準:

  • 2020年3月1日から5月31日までのRT-PCR検査でSARS-CoV-2陽性の患者
  • Covid-19の肺損傷を確認するために低線量CTスキャンを受けている患者
  • 少なくとも 8 日間のフォローアップが可能

除外基準:

• 自分のデータの遡及的使用に反対する患者

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
介入・治療
SARS-CoV-2陽性患者
診断テスト：胸部スキャナーによるイメージング
低線量CT

この研究は何を測定していますか？

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
バイタルステータス
時間枠：8日目
生死
8日目
-飽和度を維持するために3リットル以上の酸素が必要な患者> 95％（集中治療室または蘇生部門）
時間枠：8日目
はい・いいえ
8日目
CTで影響を受ける肺の割合
時間枠：0日目
深層学習で計算したすりガラスと結露の割合
0日目
スキャンでスリガラス陰影の影響を受けた肺の割合
時間枠：0日目
ディープラーニングで算出した%
0日目
スキャンで結露の影響を受けた肺の割合
時間枠：0日目
ディープラーニングで算出した%
0日目

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
バイタルステータス
時間枠：16日目
生死
16日目
バイタルステータス
時間枠：30日目
生死
30日目
入院期間
時間枠：最大30日
日々
最大30日
再入院
時間枠：30日目
はい・いいえ
30日目
挿管期間
時間枠：30日目
日々
30日目
CTで影響を受ける肺の割合
時間枠：16日目
深層学習で計算したすりガラスと結露の割合
16日目
スキャンでスリガラス陰影の影響を受けた肺の割合
時間枠：16日目
ディープラーニングで算出した%
16日目
スキャンで結露の影響を受けた肺の割合
時間枠：16日目
ディープラーニングで算出した%
16日目
ソフトウェア稼働時間
時間枠：学習終了（2020年8月）
スキャナのブランドに応じた画像の読み込みと画像処理の速度
学習終了（2020年8月）
C反応性タンパク質レベル
時間枠：入学 0 日目
mg/L
入学 0 日目
乳酸脱水素酵素
時間枠：入学 0 日目
U/L
入学 0 日目
リンパ球血症
時間枠：入学 0 日目
g/L
入学 0 日目
Dダイマーレベル
時間枠：入学 0 日目
µg/L
入学 0 日目
症状が出るまでの時間
時間枠：入学 0 日目
日々
入学 0 日目
RT-PCR 陽性結果から最初のスキャンまでの時間
時間枠：入学 0 日目
時間
入学 0 日目
年
時間枠：入学 0 日目
年
入学 0 日目
BMI＞30
時間枠：入学 0 日目
はい・いいえ：
入学 0 日目
心血管疾患の病歴
時間枠：入学 0 日目
はい/いいえ: 高血圧、冠動脈疾患、うっ血性心不全、心不整脈
入学 0 日目
糖尿病
時間枠：入学 0 日目
はい・いいえ
入学 0 日目
呼吸器疾患の病歴
時間枠：入学 0 日目
はい/いいえ: 慢性閉塞性肺疾患、慢性呼吸不全
入学 0 日目
-免疫抑制状態の病歴
時間枠：入学 0 日目
はい/いいえ: ステロイドの使用、既存の免疫学的状態、現在のがんの化学療法
入学 0 日目
現在または以前の喫煙歴
時間枠：入学 0 日目
はい・いいえ：
入学 0 日目
臨床、生物学、CT パラメータから予後スコアを計算
時間枠：8日目
深層学習アルゴリズム
8日目
臨床的および生物学的パラメーターのみから予後スコアを計算する
時間枠：8日目
深層学習アルゴリズム
8日目
CT パラメーターを使用した場合と使用しない場合の予後スコアの受信者動作曲線を比較する
時間枠：8日目
8日目

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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Centre Hospitalier Universitaire de Nīmes

捜査官

  • 主任研究者：Julien Frandon、CHU Nimes

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 (推定)

2020年3月1日

一次修了 (推定)

2021年9月1日

研究の完了 (推定)

2021年9月1日

試験登録日

最初に提出

2020年6月4日

QC基準を満たした最初の提出物

2020年6月4日

最初の投稿 (実際)

2020年6月5日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年3月25日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年3月7日

最終確認日

2025年3月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • NIMAO/2020/COVID 19-IA/JF-01

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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