外傷性筋骨格系損傷の診断におけるRBfractureの臨床的検証
RBfractureの臨床検証:対象ユーザーの診断性能向上の実証
この研究の目的は、Radiobotics社が開発したコンピュータソフトウェア「RBfracture」が、一次医療、救急、放射線科の臨床医が、外傷性衝撃(転倒や自動車衝突など)による骨損傷をより容易に識別するのに役立つかどうかを判断することです。 RBfractureは人工知能(AI)を使用して、患者のX線画像を分析し、X線画像で確認できる骨折や関節脱臼を特定します。 RBfractureはまた、骨折や脱臼に起因する肘および膝関節内の体液貯留も識別します。
16人の臨床医が、骨損傷を負った可能性のある415人の成人患者のX線画像をレビューし、X線画像で確認できる損傷を診断します。 まず、臨床医は画像の半分をRBfractureソフトウェアの助けを借りて、残りの半分をソフトウェアの助けなしでレビューします。 4週間の休憩の後、臨床医は同じ画像をもう一度レビューします。 今回は、ソフトウェアの助けが切り替えられるため、臨床医が以前にソフトウェアを使用してレビューした画像では利用できず、ソフトウェアなしでレビューした画像では利用可能になります。
ソフトウェアの助けを受けたときに臨床医が行った正しい診断と誤った診断の数と、ソフトウェアの助けを受けなかったときに臨床医が行った正しい診断と誤った診断の数を比較します。 この比較により、ソフトウェアを使用することが臨床医がより多くの損傷を診断し、より少ない損傷を見逃すのに役立つかどうかが明らかになります。
調査の概要
詳細な説明
RBfractureは、Radiobotics(デンマーク・コペンハーゲン)が開発した、急性骨折、関節脱臼、関節液貯留、および脂血性関節症のコンピュータ支援検出・診断のための意思決定支援ソフトウェアソリューションです。 意図されたユーザーがRBfractureの支援を受けた場合の診断性能向上を実証するために、完全交差型マルチリーダーマルチケース(MRMC)研究が実施されます。 415件の研究検査は、ソフトウェアが対応する全ての解剖学的領域を代表するように層別抽出と濃縮を経て遡及的に取得されます。 様々な臨床役割と経験年数を代表する16名の独立した臨床医が、研究リーダーとして参加します。
参照基準は、米国放射線医学認定委員会(ABR)認定の放射線科医(認定後最低3年の経験)によって確立されます。 全ての検査は、2名の筋骨格(MSK)放射線科医によって独立してレビューおよび注釈付けされます。 注釈付けは、診断品質モニターを使用した医療グレードの読影環境で行われます。 必要に応じて、不一致は第三の専門放射線科医によって裁定されます。
支援ありおよび支援なしの両セッションにおいて、リーダーは各々の骨折、関節脱臼、関節液貯留、および脂血性関節症を位置特定します。 各所見について、リーダーはバウンディングボックスと信頼度スコア(1-5)を提供します。 加えて、検査レベルでは、リーダーは各損傷タイプの有無を信頼度スコア(0-100)とともに示します。
ケースレベルでは、デバイス支援読影シナリオと非支援読影シナリオの両方において、各リーダーごとにROC曲線が生成されます。 各読影シナリオにおけるリーダーごとのROC曲線のAUC、およびデバイス支援と非支援読影シナリオ間のリーダー平均AUCの差が計算されます。 2つの読影シナリオ間のリーダー平均AUCの差は、意図されたユーザーの診断性能向上を示す主要アウトカムとして報告されます。 検査レベルの感度、特異度、平均偽陽性、および損傷レベルの感度とAUC-AFROCは、副次アウトカムとして提示されます。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前:Janitha M Mudannayake, PhD
- 電話番号:+46708412511
- メール:jm@radiobotics.com
参加基準
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
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 最近の急性筋骨格系外傷後の22歳以上の患者のX線検査。
- 撮影方法はデジタル方式(コンピューテッドラジオグラフィまたはデジタルラジオグラフィ)によるX線写真。
除外基準:
- 意図した用途外のX線検査タイプ(例:胸部、腹部、顔面骨、頸椎)。
- 患者年齢が不明な検査。
- フォローアップ患者検査からの検査(例:術後経過観察や骨折治癒評価)。
- ソフトウェア開発に以前使用されたX線写真を含むあらゆる検査。
- X線検査タイプと矛盾する追加のX線写真を含む検査(例:股関節・骨盤検査タイプにおける手首X線写真)。
- サポートされていないX線撮影方向。
- 臨床的に不適切な不良なX線画像品質(例:不適切な技術的露光条件の選択、患者の動き、アーチファクトの存在、X線ビームの不適切な絞り込み)。
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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デバイス補助型
デバイス支援モダリティでは、研究リーダーがRBfractureの支援を受けて患者のX線検査を解釈します。
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RBfractureは、骨折、関節脱臼、関節水腫、および脂肪血性関節症の診断を支援するために設計された意思決定支援ソフトウェアです。
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デバイス非補助
デバイス非支援モダリティでは、研究読影者はRBfractureの支援なしに患者のX線検査を解釈します。
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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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検査レベルにおけるデバイス支援読影者とデバイス非支援読影者間の診断精度の変化。
時間枠:1ヶ月
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デバイス支援型読影者とデバイス非支援型読影者間の読影者平均AUCの差は、片側p値0.025で有意である。
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1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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試験レベルにおけるデバイス支援読影者とデバイス非支援読影者間の診断精度の変化
時間枠:一か月
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デバイス支援読影者とデバイス非支援読影者間の読影者平均感度と特異度の差異。
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一か月
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損傷レベルにおけるデバイス支援読影者とデバイス非支援読影者の間の診断精度の変化。
時間枠:1ヶ月
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デバイス支援読影者とデバイス非支援読影者間の、読影者平均AUC-AFROC、感度、検査当たりの偽陽性数の差。
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1ヶ月
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人口統計学的要因および技術的要因にわたるデバイス性能の一般化可能性
時間枠:一ヶ月
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試験レベルにおいて、デバイス支援とデバイス非支援の読影者間のAUC、感度、特異度の差異を、読影者の資格、患者の性別、患者の人種(利用可能な場合)、および放射線機器メーカーで層別化したデータで評価する。
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一ヶ月
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協力者と研究者
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研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
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
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