子宮内膜症の早期診断のための機械学習(MLendo) (MLEndo)
FEMaLe: 患者の自己申告データに基づく子宮内膜症の早期診断のための機械学習の使用 - 多施設共同試験の研究プロトコル
調査の概要
詳細な説明
はじめに: 子宮内膜症は、生殖年齢にある約 1 億 7,600 万人の女性が罹患している複雑な慢性疾患であり、ほとんどが未解決のままです。 これは子宮の外側に子宮内膜様組織が存在することによって定義され、一般に慢性骨盤痛、不妊症、生活の質の低下と関連しています。 侵襲的診断用腹腔鏡検査に代わるバイオマーカー、ゲノム分析、画像技術、アンケートなどのスクリーニングおよびトリアージ方法が数多く提案されているにもかかわらず、臨床現場ではどれも広く採用されていません。
。侵襲的診断用腹腔鏡検査の必要性を代替することを目的としたさまざまなスクリーニング方法（バイオマーカー、ゲノム分析、画像技術など）が利用可能であるにもかかわらず、診断までの時間は依然として4～11年の範囲にあります。 目的: このプロジェクトは、Lucy 医療モバイル アプリケーションを使用して大規模な将来予測データ バンクを作成し、人工知能を使用して患者プロファイルと構造化された臨床データを収集および分析することを目的としています。 さらに、著者らは、除去または制限された食事成分と生活の質、痛み、および中枢性感作との関連性を調査する予定です。 方法: Lucy アプリのベースラインおよび縦断的アンケートでは、子宮内膜症、社会人口統計、精神的および身体的健康、栄養、その他のライフスタイル要因に関連する症状に関する自己申告情報が収集されます。 子宮内膜症の女性5,000人と対照群の女性5,000人が登録され、1年間追跡調査される。 この情報をもとに、症状と子宮内膜症との関連性が機械学習で分析されます。 結論：著者らは、収集したデータを子宮内膜症の診断、医療利用、ビッグデータアプローチに関する既存のレジストリベースの情報と結び付けることで、子宮内膜症の女性の表現型の記述を作成できる。 これは、骨盤痛を伴う子宮内膜症の早期発見に役立ち、現在の診断の遅れを大幅に短縮できる可能性があります。 さらに、著者らは、子宮内膜症の女性の生活の質と痛みを悪化させる可能性のある栄養成分を特定することができます。したがって、著者は証拠に基づいた食事の推奨事項を作成できます。
キーワード: 子宮内膜症、機械学習、非侵襲的診断、ダイエット
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Attila Bokor
- 電話番号：0036 703118868
- メール：attila.z.bokor@gmail.com
研究場所
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Budapest、ハンガリー、1088
- 募集
- Semmelweis University
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コンタクト：
- Attila Bokor, MD, PhD
- 電話番号：+36703118868
- メール：attila.z.bokor@gmail.com
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コンタクト：
- Dora Balogh, PhD
- 電話番号：Bokor +3604591500
- メール：attila.z.bokor@gmail.com
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主任研究者：
- Attila Bokor, MD PhD
-
Budapest、ハンガリー、1028
- 募集
- Bokor Attila
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コンタクト：
- Bokor Attila
- 電話番号：06703118868
- メール：attila.z.bokor@gmail.com
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 生殖年齢にある女性
- 子宮内膜症患者5000人
- 子宮内膜症のない患者5000人
除外基準:
- 継続中の妊娠
- 卵巣/子宮/乳房の悪性疾患
研究計画
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 |
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子宮内膜症患者および健康対照患者
子宮内膜症患者5000人が登録され、1年間追跡調査される。
研究に参加するには、女性は参加基準を満たさなければなりません。
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収集されたデータの ML 評価
他の名前：
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コントロール
対照群の5,000人が登録され、1年間追跡調査されます。
研究に参加するには、女性は参加基準を満たさなければなりません。
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収集されたデータの ML 評価
他の名前：
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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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Lucy アプリを使用した患者プロファイリング
時間枠：24ヶ月
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Lucy アプリを使用して、包括的かつ広範な将来のビッグデータ リポジトリを確立します。 この取り組みは、デジタル フットプリント、症状、患者体験、併存疾患、臨床重症度、ライフスタイル パターンなどのさまざまな要素を活用して、独自の臨床コホートを特定することを目的としています。 ビッグ データ分析に ML を使用することにより、著者は、骨盤痛を伴う子宮内膜症の早期発見を促進する患者プロファイルと構造化された臨床データを構築できます。 参加者の自己申告データは次のように測定されます。
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24ヶ月
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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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子宮内膜症の発症に対する食事とライフスタイルの影響
時間枠：24ヶ月
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さらに、著者らは、子宮内膜症の女性の生活の質と痛みを悪化させる可能性のある栄養成分を特定することができます。したがって、彼らは証拠に基づいた食事の推奨事項を作成できます。 生活の質の変化は、参加者の自己申告データを使用して評価されます。測定されるデータは次のようになります。 12か月後のビジュアルアナログスケールの疼痛スコアのベースラインからの変化。 12 か月後の EHP5 のベースライン値からの変化 |
24ヶ月
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その他の成果指標
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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子宮内膜症の経済的負担
時間枠：24ヶ月
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食事や医療費を考慮した経済的負担。
子宮内膜症関連の食事の正確な費用は、月ごとにユーロで報告されます。
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24ヶ月
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- Semmelweis
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?
IPD プランの説明
IPD 共有時間枠
IPD 共有アクセス基準
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
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
米国FDA規制機器製品の研究
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