Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Forbedrer AI-assistert koloskopi adenomdeteksjon i screeningkoloskopi?

14. juli 2020 oppdatert av: Joseph JY SUNG, Chinese University of Hong Kong

Forbedrer AI-assistert koloskopi adenomdeteksjon i screeningkoloskopi? En multisenter randomisert kontrollert

Til dags dato er det mangel på storskala randomisert kontrollert studie med bruk av AI-hjelp til påvisning av polypper/adenom i en screeningpopulasjon. Korrelasjonen av fekal okkult blodprøve (FIT eller FOBT) og fordelen med AI-assistert koloskopi er ikke undersøkt. Det er også mangel på informasjon om nytten av AI-assistert koloskopi hos erfaren koloskopist versus praktikant/beboer.

Studieoversikt

Status

Ukjent

Forhold

Intervensjon / Behandling

Detaljert beskrivelse

Det er flere studier som viser at AI-assistert koloskopi kan hjelpe til med å identifisere og karakterisere polypper funnet på koloskopi.

  • Byrne et al demonstrerte at deres AI-modell for sanntidsvurdering av endoskopiske videobilder av kolorektal polypper kan skille mellom hyperplastiske diminutive polypper vs adenomatøse polypper med sensitivitet på 98 % og spesifisitet på 83 % (Byrne et al. GUT 2019)
  • Urban et al designet og trente dype CNN-er for å oppdage polypper i arkivert video med en ROC-kurve på 0,991 og nøyaktighet på 96,4 %. Det totale antallet identifiserte polypper er betydelig høyere, men hovedsakelig i de små (1-3 mm og 4-6 mm polypper) (Urban et al. Gastroenterol 2018)
  • Wang et al gjennomførte en åpen, ikke-blind studie etterfølgende pasienter (n=1058) prospektivt randomisert til å gjennomgå diagnostisk koloskopi med eller uten AI-hjelp. De fant at AI-systemet økte ADR fra 20,3 % til 29,1 % og gjennomsnittlig antall adenomer per pasient fra 0,31 til 0,53. Dette var på grunn av et høyere antall diminutive polypper funnet mens det ikke var noen statistisk forskjell i større adenom. (Wang et al. GUT 2019). I denne studien ekskluderte de pasienter med IBD, CRC og kolorektal kirurgi. Pasientene presenterte med symptomer til sykehus for utredning.

Til dags dato er det mangel på storskala randomisert kontrollert studie med bruk av AI-hjelp til påvisning av polypper/adenom i en screeningpopulasjon. Korrelasjonen av fekal okkult blodprøve (FIT eller FOBT) og fordelen med AI-assistert koloskopi er ikke undersøkt. Det er også mangel på informasjon om nytten av AI-assistert koloskopi hos erfaren koloskopist versus praktikant/beboer.

Studietype

Intervensjonell

Registrering (Forventet)

2994

Fase

  • Ikke aktuelt

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiesteder

  • Hong Kong
      • Hong Kong, Hong Kong
        • Rekruttering
        • Prince of Wales Hospital
        • Ta kontakt med:

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

45 år til 75 år (Voksen, Eldre voksen)

Tar imot friske frivillige

Ja

Kjønn som er kvalifisert for studier

Alle

Beskrivelse

Inklusjonskriterier

  • Pasienter som får koloskopiscreening
  • Pasienter i alderen 45-75 år
  • Både pasienter som har eller ikke har tatt FIT-test og både FIT +ve og FIT -ve forsøkspersoner

Eksklusjonskriterier

  • Pasienter som har symptomer som tyder på kolorektale sykdommer
  • Pasienter som har en historie med inflammatorisk tarmsykdom, kolorektal kreft eller polyposesyndrom (anemi, blodig avføring, tenesmus og obstruktive symptomer)
  • Pasienter som har hatt koloskopi eller annen undersøkelse av tykktarm og rektum i løpet av de siste 10 årene
  • Pasienter som ble operert for kolorektale sykdommer
  • Pasienter som ikke tåler tarmforberedelse eller har suboptimale tarmforberedelser (Boston Bowel Preparation Scale)
  • Kan ikke nå blindtarmen
  • Pasienter som er inkompetente til å gi informert samtykke

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Primært formål: Diagnostisk
  • Tildeling: Randomisert
  • Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
  • Masking: Enkelt

Våpen og intervensjoner

Deltakergruppe / Arm
Intervensjon / Behandling
Aktiv komparator: Standard
Fremgangsmåte: Standard koloskopi
Standard koloskopi
Aktiv komparator: AI-assistert gruppe
Fremgangsmåte: AI-assistert koloskopi
Dette er en multisenter prospektiv randomisert kontrollert studie som sammenligner sanntids AI-assistert koloskopi versus standard koloskopi i en virkelighet.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
ADR per pasient i hver gruppe
Tidsramme: 12 måneder
For den AI-assisterte gruppen er det definert som antall pasienter med minst 1 adenom identifisert i tykktarmen delt på det totale antallet pasienter i den AI-assisterte gruppen.
12 måneder
ADR per pasient i hver gruppe
Tidsramme: 12 måneder
For Standard-gruppen er det definert som antall pasienter med minst 1 adenom identifisert i tykktarmen delt på det totale antallet pasienter i Standard-gruppen.
12 måneder

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Chinese University of Hong Kong

Publikasjoner og nyttige lenker

Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.

Generelle publikasjoner

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

28. november 2019

Primær fullføring (Forventet)

27. november 2020

Studiet fullført (Forventet)

27. november 2020

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

5. juni 2020

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

8. juni 2020

Først lagt ut (Faktiske)

9. juni 2020

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

16. juli 2020

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

14. juli 2020

Sist bekreftet

1. juli 2020

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • AI-CLN Study_Protocol

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

NEI

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Kliniske studier på Screening koloskopi

Kliniske studier på Standard koloskopi

Søk i lignende forsøk

Sponsorer og samarbeidspartnere

Medisinsk tilstand

Legemiddelintervensjoner

CROs by country

CROs in Mali

Forhold

Sjeldne sykdommer

Legemiddelintervensjoner

Kosttilskudd

Sponsor / samarbeidspartnere

Steder

Abonnere