인도 성인에서 대장 선종을 예측하기 위한 기계 학습 모델의 외부 다기관 검증
2026년 1월 9일 업데이트: Mohan Ramchandani, Asian Institute of Gastroenterology, India
인도 성인에서 대장 선종을 예측하기 위한 머신러닝 모델의 외부, 다기관 검증 - 전향적, 관찰적, 다기관 연구.
대장 선종은 대장암(CRC)의 전구체입니다. 인도에서는 선종 유병률이 연령, 성별 및 생활 방식/대사 요인에 따라 다양하기 때문에 정확한 시술 전 위험 분류는 대장내시경 수율과 자원 배분을 최적화할 수 있습니다. ML 모델은 다중 예측 변수를 통합하여 개인별 위험을 추정할 수 있습니다.
기존 위험 점수는 대부분 서양 중심이며, 다른 사회 인구 통계학적 및 대사 프로필을 가진 인도 인구에서는 성능과 보정이 적절하지 않을 수 있습니다. 임상 적용 전 외부, 전향적, 다기관 검증이 필수적입니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
1000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: DR. NITIN JAGTAP, MD,DM
- 전화번호: 8712015028
- 이메일: docsnitin13@gmail.com
연구 연락처 백업
- 이름: DR NITIN JAGTAP, MD,DM
- 전화번호: 8712015028
- 이메일: docsnitin13@gmail.com
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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
1000
설명
포함 기준:
- 진단적 대장내시경을 받는 성인(만 18세 이상).
- 적절한 장 준비(Boston Bowel Preparation Scale 총점 ≥6, 각 분절 ≥2).
- 완전한 검사(맹장 삽관; 치료 없을 시 회수 시간 ≥6분).
- CRF 기준 모든 모델 예측 변수 사용 가능.
제외 기준:
• 알려진 대장암 또는 용종, 과거 대장절제술, 용종증 증후군, 알려진 염증성 장질환, 또는 파생 연구에서 제외된 강력한 유전성 대장암 증후군(예: 린치 증후군).
- 부적절한 준비, 불완전한 대장내시경, 폐색부 이상 광학적 진단 방지 폐색 병변.
- 응급 대장내시경, 진단 목적 없이 치료만 시행한 시술.
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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단일 전향적 관찰 코호트
참가자들은 표준 치료 대장내시경 검사를 받습니다 치료군 또는 대조군으로 배정되지 않습니다 |
연구 특이적 중재는 시행되지 않습니다.
참가자는 표준 진단 대장내시경 및 조직병리학적 평가를 받습니다.
잠금된 기계 학습 모델은 임상 관리에 영향을 주지 않고 위험 예측만을 위해 일상적으로 수집된 기초 임상 및 인구통계학적 데이터에 적용됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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머신 러닝 모델의 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적 (AUROC)
기간: 1년
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조직학적으로 증명된 대장 선종의 존재를 식별하기 위한 기계 학습 기반 예측 모델의 수신기 조작 특성 곡선 아래 면적(AUROC)
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1년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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머신 러닝 예측 모델의 검증 성능
기간: 1년
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대장 선종 예측을 위한 기계 학습 모델의 검증 성능으로, 독립적인 검증 코호트에서 AUROC, 보정 지표(브라이어 점수) 및 보정 플롯을 사용하여 평가되었습니다.
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1년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
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 2월 1일
기본 완료 (추정된)
2027년 3월 30일
연구 완료 (추정된)
2027년 3월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2025년 12월 26일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2025년 12월 27일
처음 게시됨 (추정된)
2026년 1월 9일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
2026년 1월 12일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 1월 9일
마지막으로 확인됨
2026년 1월 1일
추가 정보
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