- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT02796768
초음파 이미징을 사용한 신생아 고관절의 자동 특성화
연구 개요
상세 설명
연구 목적 3D US 이미지에서 뼈, 연골 및 근육 표면의 정확하고 자동 추출을 위한 새로운 접근 방식의 사용을 조사하고 유아 DDH 고관절을 자동으로 특성화합니다. 3D US 기반 접근 방식의 성능을 평가하기 위해 우리 기관의 방사선 아카이브에서 동일한 환자의 일반 2D US 이미지와 결과를 비교할 것입니다.
가설 우리는 자동으로 추출된 뼈/연골 경계가 DDH에 대한 유용한 정보를 제공하고 보다 신뢰할 수 있고 재현 가능한 진단을 가능하게 하며 DDH의 잘못된 진단 양성 및 음성을 줄일 수 있다는 가설을 세웁니다. 3D US를 사용하면 진단 절차를 변경할 가능성이 있는 임상적으로 중요한 질병 또는 이형성 지표를 밝힐 수 있습니다.
목표:
- 자동으로 추출된 3D 뼈/연골 표면이 DDH 평가 중에 유용한 정보(즉, 질병 또는 이형성 지표)를 제공하고 일반 2D US 기반 DDH 평가와 비교하여 유아 고관절 해부학의 더 나은 시각화를 제공하는지 확인합니다.
- 3D US 이미지를 사용하여 DDH를 진단하면 조작자에 따른 위양성 및 위음성 비율이 감소하는지 확인합니다.
- 3D US 기반 이형성 지표가 2D US 기반 이형성 지표만큼 질병 진행을 추적하는 데 유용한지 확인합니다.
연구 방법 DDH가 의심되거나 진단된 경우 우리 기관의 정형외과 클리닉에 소개된 부모와 유아는 연구에 참여하기 위해 정형외과의 연구 직원이 접근할 것입니다. 후속 조치에서 33%가 손실될 것으로 예상하므로 n=75에 도달하기를 희망합니다. 자격이 있는 영아가 임상 직원에 의해 확인되면 연구원은 연구의 개요를 설명하고 정보에 입각한 동의를 얻습니다. 수집하고자 하는 추가 스캔 세션 4개에 대해 학부모에게 알려드립니다. 두 명의 별도 정형외과 의사가 각각 3D 및 2D 스캔 세션 중 하나를 수행하여 평가자 간 신뢰도를 평가합니다. 평가자 내 신뢰성을 평가하기 위해 각 스캔 세션은 2개의 연속 스캔으로 구성됩니다.
이 연구의 주요 목표는 3D US에 의한 자동화된 이미지 추출/분석이 DDH 진단에 훈련된 전문 임상의의 결과를 재현할 수 있음을 보여주는 것입니다. 3D 영상은 신뢰도 가중 국부 위상 특징 기반 영상 처리 방법을 사용하여 처리됩니다. 따라서 이형성 지표는 두 전문가 간에 직접 비교하여 이 접근법의 타당성을 결정할 수 있습니다. 이 방법이 효과적인 것으로 판명되면 추가 연구가 환자 치료의 이러한 측면이 간호사 실무자의 책임이 될 수 있는지 여부를 잠재적으로 조사할 수 있습니다.
이 연구의 두 번째 목표는 DDH 진행을 추적할 때 3D US와 2D US를 비교하는 방법을 평가하는 것입니다. 이를 조사하기 위해 아기가 후속 치료를 위해 클리닉으로 돌아가야 하는 경우 두 번째 미국 스캔 세트를 선택할 수 있는 옵션을 부모에게 제공할 것입니다. 이것은 연구에 포함하기 위한 필수 기준이 아닙니다. 그러나 현재의 임상 실습에는 2D US 스캔으로 DDH 진행을 확인하는 것이 포함되므로 DDH 진행을 추적하는 두 스캔 방법을 비교하는 데 유용할 수 있는 추가 정보를 제공할 것입니다. 이 옵션은 부모가 원하는 경우 동의할 수 있도록 동의 양식의 확인란 형식으로 부모에게 제공됩니다.
데이터 분석 3D 이미지 파생 이형성 메트릭의 신뢰성과 정확성은 평가자 간 및 평가자 내 측정 내 변동성 측면에서 표준 2D B-모드 US 이미지와 비교됩니다. 진단 절차 개선의 통계적 유의성을 위해 적어도 하나의 고관절이 영향을 받았거나 DDH가 있는 고관절이 의심되는 최소 50명의 영아가 필요합니다. 후속 조치를 위해 최소 33%가 손실될 것으로 믿기 때문에 모집 규모를 75명으로 요청했습니다. 이것은 각 클리닉 방문 시 각 환자에 대해 수집된 2D 및 3D US 이미지 간의 비교 연구를 수행함으로써 달성될 것입니다. 우리 기관의 정형외과 의사는 미국 이미지(처리된 이미지와 처리되지 않은 이미지) 모두에서 중요한 특징을 식별해야 합니다. 2D 이미지의 경우 외과의는 α 및 ß 각도와 대퇴골의 적용 범위 비율을 측정합니다. 평가자 내 및 평가자 간 신뢰도는 카파 점수를 사용하여 계산됩니다. 3D 이미지의 경우 α 및 ß 각도의 프로필과 대퇴골의 3차원 백분율 범위(즉, 표면 커버리지 대신 볼륨 커버리지)를 측정합니다. 이러한 수동 측정은 진단 절차의 개선을 테스트하기 위해 자동 이미지 추출 및 분석에 의해 결정된 측정과 비교됩니다.
연구 유형
등록 (예상)
연락처 및 위치
연구 장소
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British Columbia
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Vancouver, British Columbia, 캐나다, V6H 3V4
- 모병
- British Columbia Children's Hospital
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연락하다:
- Kishore Mulpuri, MBBS, MS(Ortho), MHSc
- 전화번호: 6048752054
- 이메일: kmulpuri@cw.bc.ca
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 우리 기관에서 DDH가 의심되는 어린이
- 생후 0~4개월
제외 기준:
- 미국은 우리 기관에서 수행되지 않음
- DDH 진단이 없거나 DDH가 의심되지 않음
- 기타 선천성 고관절 이상 또는 유전적 증후군
- 환자/가족이 로어 메인랜드에 거주하지 않음
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 보병대
- 시간 관점: 유망한
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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참가자들
연구 참가자는 생후 0~4개월이며 DDH 검사를 받게 됩니다. 다음과 같은 스캔을 받게 됩니다. BASELINE - 전문가 1에 의한 오른쪽 및 왼쪽 엉덩이의 1 3D US 스캐닝 세션, 전문가 2에 의한 오른쪽 및 왼쪽 엉덩이의 1 3D US 스캐닝 세션, 전문가 1에 의한 오른쪽 및 왼쪽 엉덩이의 1 2D US 스캐닝 세션, 전문가 2의 오른쪽 및 왼쪽 엉덩이. 후속 작업(선택 사항) - 전문가 1의 오른쪽 및 왼쪽 엉덩이 3D US 스캐닝 세션 1회, 전문가 2의 오른쪽 및 왼쪽 엉덩이 3D US 스캐닝 세션 1회, 1 전문가 1에 의한 오른쪽 및 왼쪽 엉덩이의 2D US 스캐닝 세션, 1 전문가 2에 의한 오른쪽 및 왼쪽 엉덩이의 2D US 스캐닝 세션. |
두 임상의는 3D 초음파를 사용하여 유아의 오른쪽 및 왼쪽 엉덩이를 모두 스캔합니다.
두 임상의는 2D 초음파를 사용하여 유아의 오른쪽 및 왼쪽 엉덩이를 모두 스캔합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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유아 고관절 이형성증의 척도로 3D US 이미지에서 자동으로 추출된 알파 각도
기간: 기준선
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기준선
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영아 고관절 이형성증의 척도로 2D US 이미지에서 자동으로 추출/측정된 알파 각도
기간: 기준선
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기준선
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2차 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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유아 고관절 이형성증의 척도로 3D US 이미지에서 자동으로 추출된 베타 각도
기간: 기준선
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기준선
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영아 고관절 이형성증의 척도로 2D US 이미지에서 자동으로 추출/측정된 베타 각도
기간: 기준선
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기준선
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영아 고관절 이형성증의 척도로서 3D US 이미지에서 자동으로 추출된 대퇴골두 커버리지
기간: 기준선
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기준선
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영아 고관절 이형성증의 척도로 2D US 이미지에서 자동으로 추출/측정된 대퇴골두 커버리지
기간: 기준선
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기준선
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Kishore Mulpuri, MBBS, MS(Ortho), MHSc, Provincial Health Services Authority
- 수석 연구원: Antony Hodgson, BASc, MASc, PhD, University of British Columbia
- 수석 연구원: Anthony Cooper, BSc, MBChB, FRCS, Provincial Health Services Authority
- 수석 연구원: Rafeef Abugharbieh, BSc, MSc, PhD, University of British Columbia
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작
기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (추정)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- H14-01448
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
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