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COVID-19 예후를 위한 인공지능에 의한 CT 바이오마커 식별 (COVID 19-IA)

2021년 8월 6일 업데이트: Centre Hospitalier Universitaire de Nīmes

COVID-19 질병 환자의 예후 평가를 위한 딥러닝을 통한 흉부 CT 스캔 바이오마커 식별

연구 가설은 딥 러닝을 통해 인공 지능과 결합된 저선량 컴퓨터 단층 촬영(LDCT)이 환자의 단기 및 중기 예후와 연결된 이미징 바이오마커를 생성할 것이라는 것입니다.

이 연구의 목적은 여러 바이오마커(임상, 생물학적, 흉부 영상)의 통합을 기반으로 조기 의사 결정 도구(SARS-CoV-2 관련 증상이 있는 환자의 첫 번째 병원 상담부터)를 신속하게 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 스캐너) 개인화된 의료와 치료 조직 측면에서 환자의 진화에 대한 더 나은 예측을 모두 허용합니다.

연구 개요

상태

모집하지 않고 적극적으로

정황

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (예상)

1000

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

  • 마르티니크
      • Fort-de-France, 마르티니크
        • CHU Martinique
  • 프랑스
      • Marseille, 프랑스
        • CHU La Timone
      • Montpellier, 프랑스
        • CHU Montpellier
      • Nîmes, 프랑스
        • CHU de Nîmes
      • Poitiers, 프랑스
        • CHU Poitiers
      • Strasbourg, 프랑스
        • CHU Strasbourg

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

코로나19로 입원하여 RT-PCR로 확진되어 CT 스캔을 받는 환자

설명

포함 기준:

  • 2020년 3월 1일부터 5월 31일까지 RT-PCR 검사에서 SARS-CoV-2 양성 환자
  • Covid-19 폐 손상을 확인하기 위해 저선량 CT 스캔을 받는 환자
  • 최소 8일 후속 조치 가능

제외 기준:

• 데이터 소급 사용에 반대하는 환자

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
SARS-CoV-2 양성 환자
진단 검사: 흉부 스캐너에 의한 이미징
저선량 컴퓨터 단층촬영

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
활력 상태
기간: 8일차
죽은/살아 있는
8일차
95% 이상의 포화도를 유지하기 위해 3리터 이상의 산소가 필요한 환자(중환자실 또는 소생술실)
기간: 8일차
예 아니오
8일차
CT에 영향을 받은 폐의 백분율
기간: 0일
딥 러닝으로 계산된 젖빛유리 및 결로율 %
0일
스캔 시 젖빛 유리 혼탁의 영향을 받는 폐의 백분율
기간: 0일
딥러닝으로 계산한 %
0일
스캔 시 결로에 의해 영향을 받는 폐의 백분율
기간: 0일
딥러닝으로 계산한 %
0일

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
활력 상태
기간: 16일차
죽은/살아 있는
16일차
활력 상태
기간: 30일
죽은/살아 있는
30일
입원 기간
기간: 최대 30일
날
최대 30일
재입원
기간: 30일
예 아니오
30일
삽관 기간
기간: 30일
날
30일
CT에 영향을 받은 폐의 백분율
기간: 16일차
딥 러닝으로 계산된 젖빛유리 및 결로율 %
16일차
스캔 시 젖빛 유리 혼탁의 영향을 받는 폐의 백분율
기간: 16일차
딥러닝으로 계산한 %
16일차
스캔 시 결로에 의해 영향을 받는 폐의 백분율
기간: 16일차
딥러닝으로 계산한 %
16일차
소프트웨어 작동 시간
기간: 연구 종료(2020년 8월)
스캐너 브랜드에 따른 이미지 로딩 및 이미지 처리 속도
연구 종료(2020년 8월)
C 반응성 단백질 수준
기간: 입학 0일
mg/L
입학 0일
젖산 탈수소효소
기간: 입학 0일
U/L
입학 0일
림프구혈증
기간: 입학 0일
g/L
입학 0일
D 다이머 수준
기간: 입학 0일
µg/L
입학 0일
증상 발현까지의 시간
기간: 입학 0일
날
입학 0일
RT-PCR 양성 결과와 첫 스캔 사이의 시간
기간: 입학 0일
시간
입학 0일
나이
기간: 입학 0일
연령
입학 0일
BMI> 30
기간: 입학 0일
예 아니오:
입학 0일
심혈관 질환의 병력
기간: 입학 0일
예/아니오: 고혈압, 관상 동맥 질환, 울혈성 심부전, 심장 부정맥
입학 0일
당뇨병
기간: 입학 0일
예 아니오
입학 0일
호흡기 질환의 병력
기간: 입학 0일
예/아니오: 만성폐쇄성폐질환, 만성호흡부전
입학 0일
면역 억제 상태의 병력
기간: 입학 0일
예/아니오: 스테로이드 사용, 기존 면역학적 상태, 현재 암에 대한 화학 요법
입학 0일
현재 또는 과거 흡연력
기간: 입학 0일
예 아니오:
입학 0일
임상, 생물학적 및 CT 매개변수로부터 예후 점수 계산
기간: 8일차
딥 러닝 알고리즘
8일차
임상 및 생물학적 매개변수에서만 예후 점수 계산
기간: 8일차
딥 러닝 알고리즘
8일차
CT 매개변수가 있거나 없는 예후 점수의 수신자 작동 곡선 비교
기간: 8일차
8일차

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Centre Hospitalier Universitaire de Nīmes

수사관

  • 수석 연구원: Julien Frandon, CHU Nîmes

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2020년 3월 1일

기본 완료 (예상)

2021년 9월 1일

연구 완료 (예상)

2021년 9월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2020년 6월 4일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2020년 6월 4일

처음 게시됨 (실제)

2020년 6월 5일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2021년 8월 9일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2021년 8월 6일

마지막으로 확인됨

2021년 8월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • NIMAO/2020/COVID 19-IA/JF-01

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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