総胆管結石症の可能性が中程度の患者における診断用 EUS または MRCP の必要性を軽減するための機械学習モデルの適用
2026年1月4日 更新者：Asian Institute of Gastroenterology, India
総胆管結石症の可能性が中程度の患者における診断用 EUS または MRCP の必要性を軽減するための機械学習モデルの適用 - 前向き、非盲検、診断研究
機械学習予測モデルは、異種の中間尤度グループを層別化し、選択された患者サブグループにおける EUS または MRCP の必要性を軽減するのに役立ちます。
調査の概要
状態
募集
条件
詳細な説明
総胆管結石症の疑いに関する現在のガイドラインは、患者が診断用 ERCP を受けるリスクを軽減し、ERCP 後の有害事象のリスクを軽減することを目的としています。
この過程で、EUS または MRCP を必要とする中確率グループの患者数が明らかに増加しています。
これにより、中程度の可能性を持つ患者の医療利用と治療コストが増加する可能性があります。
臨床医学における人工知能の分野は急速に進化しています。
人工知能ベースの機械学習モデルの使用は、総胆管結石症の予測に関して十分に研究されていません。
機械学習予測モデルは、異種の中間尤度グループを層別化し、選択された患者サブグループにおける EUS または MRCP の必要性を軽減するのに役立ちます。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
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。
研究連絡先
- 名前：Nitin G Jagtap, MD
- 電話番号：+919182859523
- メール：docnits13@gmail.com
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Hardik Rughwani, MD
- 電話番号：+919182859523
- メール：hardik.hr@gmail.com
研究場所
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Telangana
-
Hyderabad、Telangana、インド、500032
- 募集
- Asian Institute of Gastroenterology
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コンタクト：
- Mohan Ramchandani, MD
- 電話番号：+919282859523
- メール：docnits13@gmail.com
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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
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
なし
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
総胆管結石症の可能性が中程度であるESGEまたはASGEのリスク階層化基準を満たす総胆管結石症の疑いのある患者はすべて、ハイデラバードのAIG病院から前向きに登録される。
説明
包含基準:
• EUSまたはMRCPを受ける中程度の可能性のASGEまたはESGEリスク階層化基準を満たす総胆管結石症の疑いのある18歳以上の個人
除外基準:
- 慢性膵炎、胆管狭窄、膵胆管悪性腫瘍、門脈胆道障害などの胆石および総胆管結石以外の膵胆管系疾患を併発している患者
- 慢性肝疾患の基礎疾患を有する患者
- 妊娠と授乳
- 胆嚢摘出術の既往歴
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
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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機械学習モデルの受信者動作特性曲線下面積（AUROC）
時間枠：1か月
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胆管結石の存在を特定するための機械学習ベース予測モデルの受信者操作特性曲線下面積（AUROC）。
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1か月
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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内視鏡的膵胆管造影（EUS）または磁気共鳴膵胆管造影（MRCP）の診断精度指標
時間枠：1ヶ月
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磁気共鳴膵胆管造影（MRCP）による総胆管結石症の識別における感度、特異度、陽性的中率（PPV）、陰性的中率（NPV）、および受信者動作特性曲線下面積（AUROC）
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1ヶ月
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機械学習予測モデルのバリデーションパフォーマンス
時間枠：1ヶ月
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胆管結石症を予測するための機械学習モデルの検証性能は、独立した検証コホートにおいて、AUROC、キャリブレーション指標（ブライヤースコア）、およびキャリブレーションプロットを用いて評価されました。
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1ヶ月
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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
- スタディディレクター：Mohan Ramchandani, MD、Asian Institute of Gastroenterology
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)
2023年10月1日
一次修了 (推定)
2026年6月30日
研究の完了 (推定)
2026年10月30日
試験登録日
最初に提出
2023年9月13日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年9月27日
最初の投稿 (実際)
2023年10月4日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年1月6日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年1月4日
最終確認日
2025年12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。