CT検査と臨床検査を用いて尿酸尿路結石を識別するモデルを開発するための多施設共同研究 (UAS-Model)
2026年1月8日 更新者：Jian Zhuo
多施設共同観察研究に基づく多モードパラメータによる尿酸尿路結石の精密分類モデルの開発
尿路結石は、腎臓、尿管、膀胱、尿道に影響を及ぼす一般的な状態です。
尿酸結石は尿路結石の重要なサブタイプであり、他の結石タイプと比較して異なる予防および治療戦略が必要です。
しかし、治療前の尿酸結石の正確な識別は、日常の臨床診療において依然として課題となっています。
この多施設共同観察研究は、多様なパラメータを使用して尿酸尿路結石と非尿酸結石を区別する精密分類モデルの開発と検証を目的としています。
これらのパラメータには、患者の臨床的特徴、臨床検査結果、コンピュータ断層撮影（CT）画像の特徴が含まれます。
参加施設で尿路結石の外科的治療を受ける患者が登録されます。
手術後の赤外線分光法によって決定された結石組成が参照基準として使用されます。
臨床、検査、画像データを統合することにより、この研究は尿酸結石の分類を改善し、個別化された臨床管理を支援する実用的で信頼性の高いモデルの確立を目指しています。
調査の概要
詳細な説明
本研究は、多施設共同観察研究として、多角的パラメータに基づく尿酸尿路結石の精密分類モデルの開発と検証を目的としています。
中国の複数の病院で実施され、腎臓、尿管、膀胱、尿道を含む尿路結石の外科的治療を受ける成人患者が対象となります。
治療前に、標準化されたプロトコルに従い、臨床データ、検査室パラメータ（血清および尿生化学指標を含む）、およびCT画像特徴が収集されます。
術後赤外分光法によって決定された結石組成は、確立された組成基準に基づいて定義された尿酸結石を参照基準として用います。
研究集団は、トレーニングコホートと検証コホートに分けられます。
多変量統計モデリングを用いて、尿酸結石の独立した予測因子を特定し、予測モデルを構築します。
モデルの性能は、識別、較正、および臨床的有用性分析を用いて評価されます。
本研究の結果は、尿酸尿路結石のより正確な分類に臨床適用可能なツールを提供することが期待され、尿路結石症患者における個別化予防戦略と治療意思決定を促進する可能性があります。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
1650
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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Shanghai Municipality
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Shanghai、Shanghai Municipality、中国、200000
- Shanghai General Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
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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
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
本研究の対象集団は、参加施設で外科的治療を受ける尿路結石を有する成人患者から構成されます。
適格な参加者には、腎臓、尿管、膀胱、または尿道結石を有する患者が含まれ、利用可能な臨床情報、検査結果、コンピュータ断層撮影画像、および術後結石組成分析が含まれます。
説明
包含基準：
- 腎結石、尿管結石、膀胱結石、尿道結石を含む尿路結石の確定診断を受けた患者。
- 研究期間中に参加施設において尿路結石の外科的治療（尿管鏡または軟性尿管鏡下砕石術、経皮的腎結石砕石術、腎盂切石術または尿管切石術、経尿道的膀胱結石砕石術を含む）を受ける患者。
- 術後赤外分光分析により結石組成が決定される患者。
除外基準：
- 標的結石のCT測定値と結石組成分析の間に不一致が生じるのを避けるため、多発性結石または複数部位に位置する結石（多発性腎結石や腎結石と尿管結石の併存など）を有する患者。
- 妊娠中または授乳中の女性。
- 18歳未満の患者。
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 |
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尿酸尿路結石
術後赤外分光分析に基づき尿酸結石と分類された尿路結石患者。
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これは観察的横断研究です。
参加者は研究の一環として介入に割り当てられません。
すべての臨床管理、画像検査、および臨床検査は、通常の臨床ケアの一環として実施されます。
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非尿酸尿路結石
術後赤外分光分析により非尿酸結石と分類された尿路結石患者。
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これは観察的横断研究です。
参加者は研究の一環として介入に割り当てられません。
すべての臨床管理、画像検査、および臨床検査は、通常の臨床ケアの一環として実施されます。
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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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尿酸尿路結石の識別におけるマルチモーダルモデルの精度。
時間枠：周術期に
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主要アウトカムは、尿酸尿路結石を識別するための多様式分類モデルの診断性能である。
このモデルは、臨床的特徴、検査室パラメータ、およびコンピュータ断層撮影画像特徴を統合する。
術後赤外分光法によって決定された結石組成が参照標準として使用される。
モデルの性能は、受信者動作特性曲線下面積などの識別指標を使用して評価される。
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周術期に
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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。
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捜査官
- 主任研究者：Jian Zhuo, PhD、Department of Urology, Shanghai General Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
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
- Zeng G, Mai Z, Xia S, Wang Z, Zhang K, Wang L, Long Y, Ma J, Li Y, Wan SP, Wu W, Liu Y, Cui Z, Zhao Z, Qin J, Zeng T, Liu Y, Duan X, Mai X, Yang Z, Kong Z, Zhang T, Cai C, Shao Y, Yue Z, Li S, Ding J, Tang S, Ye Z. Prevalence of kidney stones in China: an ultrasonography based cross-sectional study. BJU Int. 2017 Jul;120(1):109-116. doi: 10.1111/bju.13828. Epub 2017 Mar 21.
- Bultitude M, Smith D, Thomas K. Contemporary Management of Stone Disease: The New EAU Urolithiasis Guidelines for 2015. Eur Urol. 2016 Mar;69(3):483-4. doi: 10.1016/j.eururo.2015.08.010. Epub 2015 Aug 21. No abstract available.
- Mandel NS, Mandel IC, Kolbach-Mandel AM. Accurate stone analysis: the impact on disease diagnosis and treatment. Urolithiasis. 2017 Feb;45(1):3-9. doi: 10.1007/s00240-016-0943-0. Epub 2016 Dec 3.
- Chew BH, Wong VKF, Halawani A, Lee S, Baek S, Kang H, Koo KC. Development and external validation of a machine learning-based model to classify uric acid stones in patients with kidney stones of Hounsfield units < 800. Urolithiasis. 2023 Sep 30;51(1):117. doi: 10.1007/s00240-023-01490-y.
- Wang Z, Yang G, Wang X, Cao Y, Jiao W, Niu H. A combined model based on CT radiomics and clinical variables to predict uric acid calculi which have a good accuracy. Urolithiasis. 2023 Feb 6;51(1):37. doi: 10.1007/s00240-023-01405-x.
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)
2025年10月20日
一次修了 (推定)
2027年8月20日
研究の完了 (推定)
2027年10月20日
試験登録日
最初に提出
2025年12月12日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年1月8日
最初の投稿 (実際)
2026年1月9日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年1月9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8日
最終確認日
2026年1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
- IIT2025-087 (その他の助成金/資金番号：Shanghai General Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine)
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
IPD プランの説明
本研究にはセンシティブな個人情報および画像情報を含む多施設共同臨床データが含まれるため、個々の参加者データは共有されません。
データ共有は、機関の方針、倫理承認、およびデータ保護規制によって制限されています。
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。