側頭筋の厚さを測定するための新しい方法: 信頼性と一致の研究。
2023年1月20日 更新者：Bozyaka Training and Research Hospital
本研究の目的は、コンピューター断層撮影法 (CT) /磁気共鳴画像法 (MRI) および超音波検査法 (USG) で同様に局所化できる側頭筋厚 (TMT) の新しい測定点を提案し、その信頼性と一貫性を評価することです。これらの測定の。
調査の概要
詳細な説明
最近、全身の筋肉機能の新しいマーカーとして一時的な筋肉の厚さ (TMT) が提案されています。
さらに、TMT は骨格筋量を推定するための有用なパラメーターであることが示されています。
近年、CT および MRI による側頭筋量の測定が文献で研究されています。
すべての脳卒中患者は、入院時に頭蓋 CT または MRI 検査を受けます。
ただし、文献は、USG を使用して一時的な筋肉の厚さを測定することもできることを示しています。
これまでに実施された研究で推奨される CT、MRI、または USG の測定ポイントは、特定の画像診断法に依存し、それらを同じ意味で使用することはできないようです。
この研究の目的は、CT/MRI と USG で同様の方法でローカライズできる新しい TMT 測定ポイントを提案し、これらの測定の信頼性と一致を評価することです。
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
60
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
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İzmir、七面鳥
- Izmir Bozyaka Research and Training Hostpital
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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
18年歳以上 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
なし
受講資格のある性別
全て
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
三次医療施設
説明
包含基準:
- MRIまたはCTスキャンのための放射線部門への紹介
除外基準:
- 医学的に不安定な状態 (意識障害、呼吸障害、または循環障害の存在またはリスクが高い)。
- 脆弱な集団（終末期の患者、養護施設に住む人々、失業者または貧しい人々、緊急の医療を必要とする人々、子供、同意できない人々など）。
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
- 観測モデル：コホート
- 時間の展望：断面図
コホートと介入
グループ/コホート |
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頭蓋MRIの患者
厚さ 5 mm および 1 mm の軸方向のセクションが画像化されます。
側頭筋の厚さは、側頭窩が空洞を失う後角から測定されます。
MRI測定が完了した後、筋肉の厚さは、筋骨格超音波検査の専門家である2人の臨床医（放射線科医と理学療法士）によって同じ場所で超音波によって測定されます.
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頭蓋CT患者
厚さ 5 mm および 1 mm の軸方向のセクションが画像化されます。
側頭筋の厚さは、側頭窩が空洞を失う後角から測定されます。
MRI測定が完了した後、筋肉の厚さは、筋骨格超音波検査の専門家である2人の臨床医（放射線科医と理学療法士）によって同じ場所で超音波によって測定されます.
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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 |
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超音波TMT測定の評価者内信頼性。
時間枠：ベースライン
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理学療法士が行った 2 つの測定値のクラス内相関係数 (ICC) は、「双方向混合効果、絶対一致、単一評価者/測定」モデルを使用して計算されます。
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ベースライン
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超音波TMT測定の評価者間信頼性。
時間枠：ベースライン
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放射線科医と理学療法士によって実行される TMT 測定のクラス内相関係数は、「双方向ランダム効果、絶対一致、複数の評価者/測定 ICC (2,k)」モデルを使用して計算されます。
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ベースライン
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MRIのTMT測定値の評価者間信頼性
時間枠：ベースライン
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放射線科医と理学療法士によって行われた TMT 測定のクラス内相関係数は、「双方向ランダム効果、絶対一致、単一評価者/測定 ICC (2.1)」モデルを使用して計算されます。
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ベースライン
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MRIおよびCT測定による超音波TMT測定の一致。
時間枠：ベースライン
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測定値のクラス内相関係数は、「双方向ランダム効果、絶対一致、複数の評価者/測定 ICC (2,k)」モデルを使用して計算されます。
さらに、Bland-Altman 法を使用して、測定値の一致を評価します。
さらに、測定の技術的誤差 (TEM) が計算されます。
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ベースライン
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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。
捜査官
- 主任研究者：Bugra Ince, MD、Izmir Bozyaka Research and Education Hospital
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Steindl A, Leitner J, Schwarz M, Nenning KH, Asenbaum U, Mayer S, Woitek R, Weber M, Schopf V, Berghoff AS, Berger T, Widhalm G, Prayer D, Preusser M, Furtner J. Sarcopenia in Neurological Patients: Standard Values for Temporal Muscle Thickness and Muscle Strength Evaluation. J Clin Med. 2020 Apr 28;9(5):1272. doi: 10.3390/jcm9051272.
- Leitner J, Pelster S, Schopf V, Berghoff AS, Woitek R, Asenbaum U, Nenning KH, Widhalm G, Kiesel B, Gatterbauer B, Dieckmann K, Birner P, Prayer D, Preusser M, Furtner J. High correlation of temporal muscle thickness with lumbar skeletal muscle cross-sectional area in patients with brain metastases. PLoS One. 2018 Nov 29;13(11):e0207849. doi: 10.1371/journal.pone.0207849. eCollection 2018.
- Katsuki M, Suzuki Y, Kunitoki K, Sato Y, Sasaki K, Mashiyama S, Matsuoka R, Allen E, Saimaru H, Sugawara R, Hotta A, Tominaga T. Temporal Muscle as an Indicator of Sarcopenia is Independently Associated with Hunt and Kosnik Grade on Admission and the Modified Rankin Scale Score at 6 Months of Patients with Subarachnoid Hemorrhage Treated by Endovascular Coiling. World Neurosurg. 2020 May;137:e526-e534. doi: 10.1016/j.wneu.2020.02.033. Epub 2020 Feb 14.
- Nozoe M, Kubo H, Kanai M, Yamamoto M, Okakita M, Suzuki H, Shimada S, Mase K. Reliability and validity of measuring temporal muscle thickness as the evaluation of sarcopenia risk and the relationship with functional outcome in older patients with acute stroke. Clin Neurol Neurosurg. 2021 Feb;201:106444. doi: 10.1016/j.clineuro.2020.106444. Epub 2021 Jan 1.
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)
2022年7月10日
一次修了 (実際)
2022年11月18日
研究の完了 (予想される)
2023年2月1日
試験登録日
最初に提出
2022年7月11日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年7月11日
最初の投稿 (実際)
2022年7月13日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2023年1月23日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年1月20日
最終確認日
2023年1月1日
詳しくは
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。