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진단 영상의 품질 관리를 위한 방법론 정의, 평가 및 공유

2024년 3월 22일 업데이트: IRCCS SYNLAB SDN
이 연구의 목적은 진단 영상의 성능에 대한 방사선 품질 관리(QC) 시스템을 검증하는 것입니다. 이전에 각 방사선 진단 구조(SDR)에 의해 익명화된 환자 이미지는 QC 서비스로 전송되며, QC 서비스는 해당 이미지를 맹목적으로 제출하여 해당 분야 전문가의 외부 피어 리뷰 평가를 위해 제출합니다. 블라인드 접근 방식을 통해 QC에서 얻은 정보를 통해 SDR은 자체 성능 분석을 알 수 있지만 서비스를 사용하는 다른 SDR의 성능 분석은 알 수 없으며 중앙 집중식 시스템은 제공되는 성능 품질에 대해 익명화된 추정치를 가질 수 있습니다. 마지막으로, 분석된 데이터는 단순한 집계를 제공할 뿐만 아니라 검사의 적합성, 실행, 보고 및 진단 내용의 오류를 줄이고 방지할 수 있습니다.

연구 개요

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

1500

연락처 및 위치

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

연구 장소

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

예

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

진단 영상 검사를 받는 피험자

설명

포함 기준:

  • DICOM 형식, 병력 데이터 및 임상 질문에서 진단 이미지를 사용할 수 있는 신체 부위의 SDR과 합의한 이미징 양식(RX, CT, MR, PET, SPECT...)과 관련된 진단 검사, 보고서

제외 기준:

  • 검토 프로세스를 위한 데이터의 불완전성

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
SDR이 제공하는 서비스의 정확성과 적절성을 모니터링하기 위한 진단 영상 품질 관리 절차의 정의 및 구현
기간: 1-36개월
  • 진단 절차 평가를 위한 조사의 정의
  • 전문가 패널의 정의
  • 방사선 품질 관리 작업 흐름의 최적화;
  • 워크플로 자동화를 위한 요소 식별
  • 절차 진단 개선을 위한 피드백 전략 정의
1-36개월

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

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 9월 3일

기본 완료 (실제)

2024년 1월 31일

연구 완료 (추정된)

2024년 9월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2023년 3월 3일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2023년 3월 3일

처음 게시됨 (실제)

2023년 3월 15일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2024년 3월 25일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 3월 22일

마지막으로 확인됨

2023년 3월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • 10/20

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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