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

AI-screening for BDD i estetisk kirurgi: Forbedring av sikkerhet og resultater (AI)

30. august 2024 oppdatert av: Bukret Plastic Surgery

Artificial Intelligence Screening for kroppsdysmorfisk lidelse i estetisk kirurgi: Forbedring av pasientsikkerhet og resultater

Målet med denne observasjonsstudien er å evaluere effektiviteten til et AI-drevet screeningverktøy for Body Dysmorphic Disorder (BDD) blant pasienter som søker estetisk kirurgi. Studien tar sikte på å avgjøre om AI-systemet effektivt kan identifisere pasienter med risiko for BDD og vurdere virkningen av tidlig psykologisk intervensjon på kirurgiske beslutninger og utfall. Deltakerne vil fullføre en omfattende AI-basert risikovurdering, som inkluderer Body Dysmorphic Disorder Questionnaire (BDDQ). Studien vil spore sammenhengen mellom BDD, alder, stressnivåer og kjønn for bedre å forstå prevalensen og implikasjonene av BDD i kosmetisk kirurgi.

Studieoversikt

Detaljert beskrivelse

Denne observasjonsstudien evaluerer et AI-drevet screeningverktøy for Body Dysmorphic Disorder (BDD) hos pasienter som søker elektiv estetisk kirurgi. Studien er designet for å vurdere effektiviteten til AI-systemet for å identifisere individer med risiko for BDD, lette rettidige psykologiske intervensjoner og forbedre kirurgiske resultater.

Studieoversikt:

Studiepopulasjons- og inkluderingskriterier: Pasienter i alderen 18 år og eldre som søker elektiv kosmetisk kirurgi ved en solo-praksis er inkludert. Alle deltakerne fullfører en omfattende AI-basert risikovurdering, som inkluderer Body Dysmorphic Disorder Questionnaire (BDDQ) integrert i AI-systemet.

AI-basert risikovurdering: AI-systemet bruker data fra BDDQ, sammen med demografiske og psykologiske faktorer, for å generere en risikoscore for BDD. Denne risikopoengsummen informerer den kliniske beslutningsprosessen, spesielt når det gjelder å bestemme kvalifikasjonen for kirurgi og behovet for psykologisk intervensjon.

Datainnsamling og håndtering: Data samles inn gjennom en sikker nettplattform hvor deltakerne fyller ut nødvendige spørreskjemaer. AI-systemet analyserer dataene for å generere individuelle risikoprofiler. Studien implementerer strenge kvalitetssikringsprosesser, inkludert automatiserte datavalideringskontroller og kildedataverifisering, for å sikre påliteligheten og nøyaktigheten til dataene.

Statistisk analyse: Studien bruker korrelasjonsanalyse for å utforske sammenhengen mellom BDD, alder, kjønn og stressnivåer. Chi-kvadrat-tester brukes for å vurdere den statistiske signifikansen av forskjeller mellom demografiske grupper. Analyseplanen inkluderer håndtering av manglende data gjennom imputasjonsteknikker og gjennomføring av sensitivitetsanalyser for å validere robustheten til funnene.

Resultatmål: Primære utfall inkluderer prevalensen av BDD blant studiepopulasjonen og korrelasjonene mellom BDD og viktige demografiske faktorer. Sekundære resultater fokuserer på effektiviteten til AI-systemet for å forbedre kirurgiske beslutninger og forbedre pasienttilfredsheten.

Etiske vurderinger: Studien følger etiske retningslinjer, inkludert innhenting av informert samtykke fra alle deltakere og anonymisering av data for å beskytte personvernet. Studien er utført i samsvar med Helsingfors-erklæringen, og godkjenning av institusjonell vurderingskomité ble ansett som unødvendig på grunn av screeningens ikke-invasive karakter.

Studiebegrensninger: Studien anerkjenner potensielle begrensninger, inkludert det relativt lille antallet pasienter som fortsatte med operasjonen, noe som kan påvirke funnens generaliserbarhet. Ytterligere forskning anbefales for å utforske AI-systemets effektivitet på tvers av ulike populasjoner og kliniske omgivelser.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Faktiske)

3722

Kontakter og plasseringer

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

Studiesteder

      • Buenos Aires, Argentina, 1107
        • Bukret Plastic Surgery

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

  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

Ja

Prøvetakingsmetode

Sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Studiepopulasjonen inkluderer personer i alderen 18 år eller eldre som søker elektiv kosmetisk kirurgi ved en privat praksis i Buenos Aires, Argentina. Alle deltakere må fylle ut et AI-basert screeningskjema for kroppsdysmorfisk lidelse (BDD) som en del av den preoperative evalueringen. Studien tar sikte på å vurdere prevalensen av BDD og dens korrelasjon med ulike risikofaktorer innenfor denne populasjonen.

Beskrivelse

Inkluderingskriterier:

  • Pasienter i alderen 18 år eller eldre
  • Fullføring av det AI-baserte spørreskjemaet for kroppsdysmorfisk lidelse (BDDQ)

Ekskluderingskriterier:

  • Personer under 18 år
  • Ufullstendig eller nektet å fullføre BDDQ

Studieplan

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

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
Intervensjon / Behandling
AI-skjermede kosmetiske kirurgipasienter
Denne kohorten består av pasienter i alderen 18 år eller eldre som gjennomgår elektiv kosmetisk kirurgi. Alle deltakerne i denne gruppen har gjennomgått en AI-drevet Body Dysmorphic Disorder (BDD) screening, som inkluderer gjennomføring av Body Dysmorphic Disorder Questionnaire (BDDQ) og ytterligere psykologiske evalueringer. AI-systemet gir en risikovurdering for BDD, veileder den kirurgiske beslutningsprosessen og identifiserer pasienter som kan trenge psykologisk intervensjon før de fortsetter med kirurgi.
Den AI-drevne screeningprosedyren for kroppsdysmorfisk lidelse innebærer å bruke et AI-verktøy for å evaluere pasienter for kroppsdysmorfisk lidelse (BDD) før de gjennomgår elektiv kosmetisk kirurgi. Screeningen integrerer Body Dysmorphic Disorder Questionnaire (BDDQ) med ytterligere psykologiske vurderinger. AI-systemet behandler de innsamlede dataene for å produsere en risikoscore, veilede kirurger i å ta informerte beslutninger om behovet for psykologisk evaluering eller intervensjon, og bestemme pasientens egnethet for kirurgi.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Prevalens av kroppsdysmorfisk lidelse (BDD) blant kosmetiske kirurgipasienter
Tidsramme: Fra 1 til 43 måneder etter operasjonen (januar 2021 til august 2024)
Dette utfallsmålet vurderer prevalensen av BDD blant pasienter som gjennomgår kosmetisk kirurgi, identifisert gjennom det AI-drevne screeningsverktøyet.
Fra 1 til 43 måneder etter operasjonen (januar 2021 til august 2024)

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Korrelasjon mellom positiv BDD-screening og risikofaktorer
Tidsramme: Fra 1 til 43 måneder etter operasjonen (januar 2021 til august 2024)
Dette målet evaluerer sammenhengen mellom et positivt screeningresultat for kroppsdysmorfisk lidelse (BDD) og ulike risikofaktorer, inkludert demografiske faktorer (alder, kjønn), psykologiske stressnivåer og tidligere psykiatrisk historie. Målet er å identifisere mønstre som kan informere om bedre pasientvalg og behandling innen kosmetisk kirurgi.
Fra 1 til 43 måneder etter operasjonen (januar 2021 til august 2024)

Samarbeidspartnere og etterforskere

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

Etterforskere

  • Hovedetterforsker: Williams E Bukret, MD, EMBA, Bukret Plastic Surgery

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)

2. januar 2021

Primær fullføring (Faktiske)

23. august 2024

Studiet fullført (Faktiske)

23. august 2024

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

30. august 2024

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

30. august 2024

Først lagt ut (Faktiske)

4. september 2024

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

4. september 2024

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

30. august 2024

Sist bekreftet

1. august 2024

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

JA

IPD-planbeskrivelse

Individuelle deltakerdata (IPD) som ligger til grunn for resultatene rapportert i denne studien vil bli delt etter avidentifikasjon. Data vil være tilgjengelig for andre forskere etter rimelig forespørsel, med forbehold om godkjenning fra hovedforskeren, Dr. Williams Erik Bukret. Dataene vil bli delt gjennom en sikker datadelingsplattform.

IPD-delingstidsramme

IPD og støtteinformasjon vil være tilgjengelig fra og med 6 måneder etter publisering av studieresultatene og vil forbli tilgjengelig i 1 år.

Tilgangskriterier for IPD-deling

IPD og støtteinformasjon vil være tilgjengelig for forskere som gir et metodisk forsvarlig forslag, som må godkjennes av hovedetterforsker, Dr. Williams Erik Bukret. Tilgang vil bli gitt for formålet med akademisk forskning, og dataene vil bli delt gjennom en sikker datadelingsplattform på forespørsel.

IPD-deling Støtteinformasjonstype

  • STUDY_PROTOCOL
  • SEVJE

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. .

Abonnere