MUSCLE-ML: ACL 부상 후 정밀 재활을 위한 근력 및 구조의 기계 학습 기반 다중 모드 통합
2025년 12월 3일 업데이트: Patrick Shu-Hang YUNG, Chinese University of Hong Kong
MUSCLE-ML: 전방십자인대 부상 후 정밀 재활을 위한 기계 학습 기반 근력 및 구조의 다중모드 통합
이 임상 시험의 목표는 기계 학습(ML)을 사용하여 근육 관련 요인 및 기타 관련 매개변수를 통합하여 전통적인 재활에 대한 비반응자를 식별함으로써 기능적 회복을 예측하는 것입니다. 주요 질문은 다음과 같습니다:
결손 군집이 비결손 군집에 비해 기능적 회복이 더 나쁜가? 대퇴사두근/햄스트링 근력 및 크기를 통합한 ML 기반 복합 점수가 RTP 성공 예측에서 개별 지표보다 우수한가?
연구원들은 결손 군집이 비결손 군집에 비해 기능적 회복이 더 나쁜지 확인하기 위해 결손 군집과 비결손 군집을 비교할 것입니다.
참가자는 다음과 같습니다:
수술 전, 수술 후 1개월, 3개월, 6개월 및 12개월을 포함하여 총 5회의 추적 시점에서 PRO 및 기능 평가를 위해 복귀합니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
182
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: muriel XIAO
- 전화번호: (852)35053311
- 이메일: lingqingxiao@cuhk.edu.hk
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
확률 샘플
연구 인구
모든 ACLR 환자는 프린스 오브 웨일즈 병원 정형외과 외래 진료소에서 모집됩니다.
설명
포함 기준:
- 단측 전방 십자인대 손상 및 전방 십자인대 재건술 계획
- 웨일스 왕자 병원에서의 수술 후 물리치료 참여
제외 기준:
- 수술 전 방사선 사진상 관절염 징후
- 재활 프로그램에 대한 환자의 불이행
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 |
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결핍 그룹
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개입 없음
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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국제 슬관절 문서 위원회 점수
기간: 수술 후 6개월 및 12개월
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수술 후 6개월 및 12개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Shu Hang YUNG, Chinese University of Hong Kong
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 (추정된)
2026년 4월 1일
기본 완료 (추정된)
2028년 3월 31일
연구 완료 (추정된)
2028년 8월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2025년 12월 3일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2025년 12월 3일
처음 게시됨 (실제)
2025년 12월 16일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2025년 12월 16일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 12월 3일
마지막으로 확인됨
2025년 12월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- 2025.374
- 23241901 (기타 보조금/기금 번호: Health and Medical Research Fund)
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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