Ekstern, multikenter validering av en maskinlæringsmodell for å predikere kolonadenom hos indiske voksne
Ekstern, Multicenter Validering av en Maskinlæringsmodell for Å Forutsi Kolonadenom hos Indiske Voksne – En Prospektiv, Observasjonsbasert, Multicenter Studie.
Tykktarmsadenomer er forløpere til tykktarmskreft (CRC). Nøyaktig risikostratifisering før inngrepet kunne optimalisert koloskopiutbytte og ressursallokering i India, hvor forekomsten av adenomer varierer med alder, kjønn og livsstils-/metabolske faktorer. ML-modeller kan integrere flere prediktorer for å estimere individualisert risiko.
Eksisterende risikoscorer er i stor grad vestlige; ytelse og kalibrering kan være upassende i indiske populasjoner med forskjellige sosiodemografiske og metabolske profiler. Ekstern, prospektiv, multisenter validering er avgjørende før klinisk implementering.
Studieoversikt
Status
Forhold
Intervensjon / Behandling
Studietype
Registrering (Antatt)
Kontakter og plasseringer
Studiekontakt
- Navn: DR. NITIN JAGTAP, MD,DM
- Telefonnummer: 8712015028
- E-post: docsnitin13@gmail.com
Studer Kontakt Backup
- Navn: DR NITIN JAGTAP, MD,DM
- Telefonnummer: 8712015028
- E-post: docsnitin13@gmail.com
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Voksne ≥18 år som skal gjennomgå diagnostisk koloskopi.
- Tilstrekkelig tarmforberedelse (Boston Bowel Preparation Scale totalt ≥6 med hvert segment ≥2).
- Fullstendig undersøkelse (cækumintubasjon; tilbaketrekningstid ≥6 min når ingen behandling).
- Tilgjengelighet av alle modellprediktorer per CRF.
Eksklusjonskriterier:
• Kjent CRC eller polypp, tidligere kolektomi, polyposesyndromer, kjent IBD, eller sterke arvelige CRC-syndromer (f.eks. Lynch) hvis ekskludert i utledning.
- Utilstrekkelig forberedelse, ufullstendig koloskopi, obstruerende lesjoner som forhindrer optisk diagnose utover obstruksjon.
- Akutte koloskopier, kun terapeutiske prosedyrer uten diagnostisk hensikt.
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Enkel prospektiv observasjonskohort
Deltakerne gjennomgår standard koloskopi Ingen tildeling til behandlings- eller sammenligningsgrupper |
Ingen studie-spesifikk intervensjon blir gitt.
Deltakerne gjennomgår standard diagnostisk koloskopi og histopatologisk evaluering.
En låst maskinlæringsmodell brukes på rutinemessig innsamlede kliniske og demografiske grunnlagsdata kun for risikovurdering, uten å påvirke klinisk behandling.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Areal under ROC-kurven (AUROC) for maskinlæringsmodellen
Tidsramme: 1 ÅR
|
Areal under mottakerens operasjonskarakteristikkkurve (AUROC) for maskinlæringsbasert prediksjonsmodell for å identifisere tilstedeværelsen av histologisk bevist kolonadenom
|
1 ÅR
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Valideringsytelse av maskinlæringsprediksjonsmodellen
Tidsramme: 1 ÅR
|
Valideringsytelsen til maskinlæringsmodellen for prediksjon av kolonadenom, vurdert ved bruk av AUROC, kalibreringsmetrikker (Brier-score) og kalibreringsplott i en uavhengig valideringskohort.
|
1 ÅR
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Antatt)
Primær fullføring (Antatt)
Studiet fullført (Antatt)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Antatt)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Antatt)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- VALID-ADENOMA-IN
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
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. .