- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT04196088
Porównanie wykrywania gruczolaka wspomaganego oprogramowaniem sztucznej inteligencji w kolonoskopii przesiewowej z kolonoskopią standardową bez pomocy oprogramowania sztucznej inteligencji u uczestników w wieku od 45 do 75 lat (AIDA)
17 marca 2021 zaktualizowane przez: Docbot, Inc.
AIDA: wieloośrodkowe, prospektywne, randomizowane, kontrolowane badanie mające na celu ocenę skuteczności klinicznej i bezpieczeństwa wykrywania gruczolaków przez sztuczną inteligencję (AIDA) przy użyciu standardowej wysokiej rozdzielczości i światła w przesiewowej kolonoskopii
Celem niniejszego badania jest ocena skuteczności oprogramowania Ultivision Artificial Intelligence (AI) w wykrywaniu gruczolaków w przesiewowych procedurach kolonoskopii.
Ocenione zostanie również bezpieczeństwo oprogramowania Ultivision AI.
Podzbiór uczestników wejdzie w okres wprowadzania do oceny bezpieczeństwa badania klinicznego.
Pozostali kwalifikujący się pacjenci przejdą do fazy wykrywania, która obejmuje przesiewową procedurę kolonoskopii.
W fazie wykrywania pacjenci zostaną losowo przydzieleni do przesiewowej kolonoskopii z udoskonaleniem oprogramowania Ultivision AI lub bez ulepszenia oprogramowania AI.
W badaniu zmierzona zostanie średnia liczba gruczolaków podczas procedury kolonoskopii, zgodnie z protokołem, wykrytych podczas przyjmowania którejkolwiek z opcji leczenia.
Przegląd badań
Status
Rekrutacyjny
Warunki
Typ studiów
Interwencyjne
Zapisy (Oczekiwany)
978
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Efren Rael, MD
- Numer telefonu: 7179030979
- E-mail: efren.rael@docbot.ai
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: Andrew Ninh
- Numer telefonu: 7147166674
- E-mail: andrew.ninh@docbot.ai
Lokalizacje studiów
-
-
Alabama
-
Birmingham, Alabama, Stany Zjednoczone, 35209
- Rekrutacyjny
- Gastro Health
-
Kontakt:
- Robert Shaffer, MD
- E-mail: robertshaffer@hotmail.com
-
-
California
-
San Diego, California, Stany Zjednoczone, 92114
- Rekrutacyjny
- Precision Research Institute
-
Kontakt:
- Josie Summers
- Numer telefonu: 619-501-0371
- E-mail: josie@prisandiego.com
-
Kontakt:
- Cristina Ortega
- Numer telefonu: 619-501-0371
- E-mail: Cristina@prisandiego.com
-
Główny śledczy:
- Taddese T Desta, MD
-
-
Kansas
-
Kansas City, Kansas, Stany Zjednoczone, 66103
- Rekrutacyjny
- Kansas City Veterans Administration
-
Kontakt:
- Prateek Sharma, MD
- Numer telefonu: 816-861-4700
- E-mail: psharma@kumc.edu
-
Kontakt:
- April Higbee
- E-mail: april.higbee@va.gov
-
-
Maryland
-
Chevy Chase, Maryland, Stany Zjednoczone, 20815
- Rekrutacyjny
- Capital Digestive Care
-
Kontakt:
- Louis Y Korman, MD
- Numer telefonu: 240-737-0085
- E-mail: louis.korman@capitaldigestivecare.com
-
-
New York
-
New York, New York, Stany Zjednoczone, 10010
- Rekrutacyjny
- East Side Endoscopy
-
Kontakt:
- Ira Breite, MD
- Numer telefonu: 212-375-1065
-
Kontakt:
- Natalie Neri, RN
- Numer telefonu: 212-375-1065
-
-
Ohio
-
Mentor, Ohio, Stany Zjednoczone, 44060
- Rekrutacyjny
- Great Lakes Gastroenterology Research, LLC, Clinical Trials Network
-
Kontakt:
- Cortney Vazquez
- E-mail: cvazquez@thectnx.com
-
-
Virginia
-
Fairfax, Virginia, Stany Zjednoczone, 22031
- Rekrutacyjny
- Verity Research Inc., Gastro Health
-
Główny śledczy:
- Bezawit Tekola, MD
-
Kontakt:
- Dana Zahid
- Numer telefonu: 703-776-1795
- E-mail: dzahid@gastrohealth.com
-
Kontakt:
- Joon Lee
- Numer telefonu: 703-776-1795
- E-mail: jlee@gastrohealth.com
-
Norfolk, Virginia, Stany Zjednoczone, 23502
- Rekrutacyjny
- Gastrointestinal & Liver Specialists of Tidewater, PLLC
-
Kontakt:
- David Johnson, MD
- E-mail: dajevms@aol.com
-
-
Wisconsin
-
Milwaukee, Wisconsin, Stany Zjednoczone, 53215
- Rekrutacyjny
- Wisconsin GI Associates
-
Kontakt:
- Nalini Guda, MD
- Numer telefonu: 414-908-6503
- E-mail: nguda@wisc.edu
-
-
Kryteria uczestnictwa
Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
41 lat do 71 lat (Dorosły, Starszy dorosły)
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Płeć kwalifikująca się do nauki
Wszystko
Opis
Podstawowe kryteria włączenia.
- Średnie ryzyko pacjentów bezobjawowych poddawanych pierwszej kolonoskopii (przesiewowej) lub kolonoskopii przesiewowej co najmniej 10 lat po wcześniejszej kolonoskopii.
- W wieku od 45 do 75 lat w momencie rejestracji.
- Zdolny do wyrażenia pisemnej świadomej zgody oraz chętny i zdolny do przestrzegania wszystkich wymagań protokołu i/lub prawnie akceptowalny przedstawiciel(e) podmiotu zdolny do wyrażenia pisemnej świadomej zgody.
Podstawowe kryteria wykluczenia.
- Historia jakiegokolwiek raka jelita grubego lub gruczolaków okrężnicy.
- Historia choroby zapalnej jelit, w tym choroby Leśniowskiego-Crohna lub wrzodziejącego zapalenia jelita grubego.
- Historia rodzinna raka okrężnicy lub polipa przedrakowego okrężnicy u krewnego pierwszego stopnia przed 50 rokiem życia.
- Zespoły polipowatości, w tym rodzinna polipowatość gruczolakowata, zespół Cowdena, zespół Lyncha, zespół Peutza-Jeghersa, polipowatość związana z MUTYH, rodzinny rak jelita grubego typu X.
- Obserwacyjna, terapeutyczna, przedoperacyjna lub diagnostyczna kolonoskopia.
- Kolonoskopia w celu zbadania objawów w obrębie jamy brzusznej lub miednicy, w tym bólu brzucha, bólu w boku, bólu miednicy, zgłoszenia pacjenta dotyczącego zmiany stolca, zgłoszenia pacjenta dotyczącego anemii w ciągu ostatnich 12 miesięcy, zgłoszenia pacjenta dotyczącego krwawienia z przewodu pokarmowego, w tym jasnoczerwonej krwi w odbytnicy lub smolistych stolców , zaparcie, biegunka, zgłaszane przez pacjenta występowanie guzów w jamie brzusznej lub miednicy, zgłaszane przez pacjenta niezamierzone zmniejszenie masy ciała.
- Badanie lub skierowanie w celu zdiagnozowania lub oceny nieprawidłowego obrazowania jamy brzusznej lub miednicy.
- Pozytywna historia testu immunochemicznego w kale.
- Ciężka współchorobowość, w tym schyłkowa choroba układu krążenia, płuc, wątroby lub nerek.
- Historia resekcji okrężnicy, z wyłączeniem wyrostka robaczkowego.
- Otrzymywanie obecnie niedozwolonej terapii podczas badania, zgodnie z definicją w sekcji 8.3.
- Jakakolwiek kwestia, która w opinii badacza sprawiłaby, że osoba badana nie nadawałaby się do udziału w badaniu.
Zarejestrowani pacjenci będą kwalifikować się do Okresów po zabiegu, jeśli ich kolonoskopia spełni następujące kryteria:
- Odpowiedni wynik przygotowania jelita zgodnie z bostońskim systemem oceny przygotowania jelita grubego (BBPS) > lub równy 2 we wszystkich segmentach okrężnicy.
- Kolonoskopie z udaną intubacją jelita ślepego.
- Kolonoskopie z czasem wycofania wynoszącym co najmniej 6 minut.
Plan studiów
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Ekranizacja
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Przydział równoległy
- Maskowanie: Podwójnie
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Aktywny komparator: Ulepszona kolonoskopia przesiewowa Ultivision AI Software
Zostaną wykonane przesiewowe kolonoskopie wspomagane sztuczną inteligencją Ultivision.
|
Kolonoskopia przesiewowa
|
|
Komparator placebo: Brak kolonoskopii przesiewowej wzmacniającej sztuczną inteligencję
Zostaną wykonane kolonoskopie przesiewowe bez wspomagania sztuczną inteligencją.
|
Kolonoskopia przesiewowa
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Ogólne wykrywanie gruczolaka, zgodnie z protokołem, przy użyciu oprogramowania Ultivision AI u osób poddawanych badaniu przesiewowemu w standardowej kolonoskopii w świetle białym o wysokiej rozdzielczości (SHDWLC) w porównaniu z badaniem przesiewowym SHDWLC bez sztucznej inteligencji.
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Pierwszorzędowym punktem końcowym skuteczności jest wykrycie średniej liczby gruczolaków w procedurze kolonoskopii (MAP), zgodnie z definicją zawartą w protokole, przy ulepszeniu oprogramowania Ultivision AI do standardowej kolonoskopii w świetle białym o wysokiej rozdzielczości (SHDWLC) w porównaniu z badaniem przesiewowym SHDWLC bez sztucznej inteligencji.
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
|
Całkowita liczba gruczolaków na ekstrakcję, zgodnie z protokołem, przy użyciu oprogramowania Ultivision AI u osób poddawanych badaniu przesiewowemu w standardowej kolonoskopii w świetle białym o wysokiej rozdzielczości (SHDWLC) w porównaniu z badaniem przesiewowym SHDWLC bez AI.
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Pierwszorzędowym punktem końcowym bezpieczeństwa jest liczba gruczolaków na ekstrakcję na procedurę kolonoskopii (APE), zgodnie z definicją zawartą w protokole, przy użyciu oprogramowania Ultivision AI u pacjentów poddawanych standardowej kolonoskopii w świetle białym o wysokiej rozdzielczości (SHDWLC) w porównaniu z SHDWLC bez AI.
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Wskaźnik wykrywania gruczolaka, zgodnie z protokołem, przy użyciu oprogramowania Ultivision AI u osób poddawanych badaniu przesiewowemu w standardowej kolonoskopii w świetle białym o wysokiej rozdzielczości (SHDWLC) w porównaniu z badaniem przesiewowym SHDWLC bez AI.
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Drugorzędowym punktem końcowym skuteczności jest wskaźnik wykrycia gruczolaka (ADR) zdefiniowany jako stosunek kolonoskopii przesiewowych z co najmniej jednym wykrytym gruczolakiem, zgodnie z protokołem, podzielony przez całkowitą liczbę badań przesiewowych SHDWLC wykonanych z użyciem Ultivision AI do badań przesiewowych SHDWLC wykonanych bez AI .
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Inne miary wyników
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Współczynnik wykrywania zaawansowanego gruczolaka (AADR) przy użyciu oprogramowania Ultivision AI u osób poddawanych badaniu przesiewowemu w standardowej kolonoskopii w świetle białym o wysokiej rozdzielczości (SHDWLC) w porównaniu z badaniem przesiewowym SHDWLC bez sztucznej inteligencji.
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Zaawansowany wskaźnik wykrywania gruczolaka (AADR) w SHDWLC przy użyciu sztucznej inteligencji w porównaniu z SHDWLC bez sztucznej inteligencji.
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
|
Wskaźnik wykrywania bezszypułkowego gruczolaka/polipa ząbkowanego (SSA/P) przy użyciu oprogramowania Ultivision AI u pacjentów poddawanych standardowej kolonoskopii w świetle białym o wysokiej rozdzielczości (SHDWLC) w porównaniu z badaniem przesiewowym SHDWLC bez sztucznej inteligencji.
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Wskaźnik wykrywania siedzącego gruczolaka ząbkowanego / polipa (SSA / P) na SHDWLC przy użyciu AI w porównaniu z SHDWLC bez AI.
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
|
Wskaźnik wykrywania polipów przy użyciu oprogramowania Ultivision AI u pacjentów poddawanych badaniu przesiewowemu w standardowej kolonoskopii w świetle białym o wysokiej rozdzielczości (SHDWLC) w porównaniu z badaniem przesiewowym SHDWLC bez sztucznej inteligencji.
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Wskaźnik wykrywania polipów na SHDWLC przy użyciu sztucznej inteligencji w porównaniu z SHDWLC bez sztucznej inteligencji.
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
|
Wskaźnik wykrywania zmian płaskich i polipowatych przy użyciu oprogramowania Ultivision AI u osób poddawanych standardowej kolonoskopii w świetle białym o wysokiej rozdzielczości (SHDWLC) w porównaniu z badaniem przesiewowym SHDWLC bez AI.
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Częstość wykrywania zmian płaskich i polipowatych na SHDWLC AI w porównaniu z SHDWLC bez AI.
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
|
Dystrybucja lokalizacji polipów przy użyciu oprogramowania Ultivision AI u osób poddawanych badaniu przesiewowemu w standardowej kolonoskopii w świetle białym o wysokiej rozdzielczości (SHDWLC) w porównaniu z badaniem przesiewowym SHDWLC bez sztucznej inteligencji.
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Dystrybucja lokalizacji polipów na SHDWLC przy użyciu sztucznej inteligencji w porównaniu z SHDWLC bez sztucznej inteligencji.
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
|
Wskaźnik wykrywania zmian nieistotnych dla nadzoru (SIL) i zmian istotnych dla nadzoru (SRL) przy użyciu oprogramowania Ultivision AI u pacjentów poddawanych standardowej kolonoskopii w świetle białym o wysokiej rozdzielczości (SHDWLC) w porównaniu z badaniem przesiewowym SHDWLC bez AI.
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Wskaźniki wykrywania zmian chorobowych nieistotnych dla nadzoru (SIL) i zmian chorobowych istotnych dla nadzoru (SRL) przy użyciu SHDWLC AI w porównaniu z SHDWLC bez AI.
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
|
Zalecany okres obserwacji po kolonoskopii przy użyciu oprogramowania Ultivision AI u pacjentów poddawanych badaniu przesiewowemu w standardowej kolonoskopii w świetle białym o wysokiej rozdzielczości (SHDWLC) w porównaniu z badaniem przesiewowym SHDWLC bez AI.
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Zalecany interwał nadzoru po użyciu SHDWLC AI w porównaniu z SHDWLC bez AI.
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
|
Czas wycofania kolonoskopu przy użyciu oprogramowania Ultivision AI u pacjentów poddawanych badaniu przesiewowemu w standardowej kolonoskopii w świetle białym o wysokiej rozdzielczości (SHDWLC) w porównaniu z badaniem przesiewowym SHDWLC bez AI.
Ramy czasowe: do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Czas wycofania kolonoskopu przy użyciu SHDWLC AI w porównaniu z SHDWLC bez AI.
|
do ukończenia studiów, średnio 1 rok
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Śledczy
- Dyrektor Studium: Efren Rael, MD, Docbot, Inc.
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
Publikacje ogólne
- Lai EJ, Calderwood AH, Doros G, Fix OK, Jacobson BC. The Boston bowel preparation scale: a valid and reliable instrument for colonoscopy-oriented research. Gastrointest Endosc. 2009 Mar;69(3 Pt 2):620-5. doi: 10.1016/j.gie.2008.05.057. Epub 2009 Jan 10.
- Corley DA, Jensen CD, Marks AR, Zhao WK, Lee JK, Doubeni CA, Zauber AG, de Boer J, Fireman BH, Schottinger JE, Quinn VP, Ghai NR, Levin TR, Quesenberry CP. Adenoma detection rate and risk of colorectal cancer and death. N Engl J Med. 2014 Apr 3;370(14):1298-306. doi: 10.1056/NEJMoa1309086.
- Kaminski MF, Regula J, Kraszewska E, Polkowski M, Wojciechowska U, Didkowska J, Zwierko M, Rupinski M, Nowacki MP, Butruk E. Quality indicators for colonoscopy and the risk of interval cancer. N Engl J Med. 2010 May 13;362(19):1795-803. doi: 10.1056/NEJMoa0907667.
- Winawer SJ, Zauber AG, Ho MN, O'Brien MJ, Gottlieb LS, Sternberg SS, Waye JD, Schapiro M, Bond JH, Panish JF, et al. Prevention of colorectal cancer by colonoscopic polypectomy. The National Polyp Study Workgroup. N Engl J Med. 1993 Dec 30;329(27):1977-81. doi: 10.1056/NEJM199312303292701.
- Rex DK, Schoenfeld PS, Cohen J, Pike IM, Adler DG, Fennerty MB, Lieb JG 2nd, Park WG, Rizk MK, Sawhney MS, Shaheen NJ, Wani S, Weinberg DS. Quality indicators for colonoscopy. Am J Gastroenterol. 2015 Jan;110(1):72-90. doi: 10.1038/ajg.2014.385. Epub 2014 Dec 2. No abstract available.
- van Rijn JC, Reitsma JB, Stoker J, Bossuyt PM, van Deventer SJ, Dekker E. Polyp miss rate determined by tandem colonoscopy: a systematic review. Am J Gastroenterol. 2006 Feb;101(2):343-50. doi: 10.1111/j.1572-0241.2006.00390.x.
- Zhao S, Wang S, Pan P, Xia T, Chang X, Yang X, Guo L, Meng Q, Yang F, Qian W, Xu Z, Wang Y, Wang Z, Gu L, Wang R, Jia F, Yao J, Li Z, Bai Y. Magnitude, Risk Factors, and Factors Associated With Adenoma Miss Rate of Tandem Colonoscopy: A Systematic Review and Meta-analysis. Gastroenterology. 2019 May;156(6):1661-1674.e11. doi: 10.1053/j.gastro.2019.01.260. Epub 2019 Feb 6.
- Kaminski MF, Hassan C, Bisschops R, Pohl J, Pellise M, Dekker E, Ignjatovic-Wilson A, Hoffman A, Longcroft-Wheaton G, Heresbach D, Dumonceau JM, East JE. Advanced imaging for detection and differentiation of colorectal neoplasia: European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) Guideline. Endoscopy. 2014 May;46(5):435-49. doi: 10.1055/s-0034-1365348. Epub 2014 Mar 17.
- le Clercq CM, Bouwens MW, Rondagh EJ, Bakker CM, Keulen ET, de Ridder RJ, Winkens B, Masclee AA, Sanduleanu S. Postcolonoscopy colorectal cancers are preventable: a population-based study. Gut. 2014 Jun;63(6):957-63. doi: 10.1136/gutjnl-2013-304880. Epub 2013 Jun 6.
- Baxter NN, Goldwasser MA, Paszat LF, Saskin R, Urbach DR, Rabeneck L. Association of colonoscopy and death from colorectal cancer. Ann Intern Med. 2009 Jan 6;150(1):1-8. doi: 10.7326/0003-4819-150-1-200901060-00306. Epub 2008 Dec 15.
- Brenner H, Chang-Claude J, Seiler CM, Rickert A, Hoffmeister M. Protection from colorectal cancer after colonoscopy: a population-based, case-control study. Ann Intern Med. 2011 Jan 4;154(1):22-30. doi: 10.7326/0003-4819-154-1-201101040-00004.
- Zauber AG, Winawer SJ, O'Brien MJ, Lansdorp-Vogelaar I, van Ballegooijen M, Hankey BF, Shi W, Bond JH, Schapiro M, Panish JF, Stewart ET, Waye JD. Colonoscopic polypectomy and long-term prevention of colorectal-cancer deaths. N Engl J Med. 2012 Feb 23;366(8):687-96. doi: 10.1056/NEJMoa1100370.
- Hwang IK, Shih WJ, De Cani JS. Group sequential designs using a family of type I error probability spending functions. Stat Med. 1990 Dec;9(12):1439-45. doi: 10.1002/sim.4780091207.
- Shergill AK, Conners EE, McQuaid KR, Epstein S, Ryan JC, Shah JN, Inadomi J, Somsouk M. Protective association of colonoscopy against proximal and distal colon cancer and patterns in interval cancer. Gastrointest Endosc. 2015 Sep;82(3):529-37.e1. doi: 10.1016/j.gie.2015.01.053. Epub 2015 May 1.
- Brenner H, Chang-Claude J, Rickert A, Seiler CM, Hoffmeister M. Risk of colorectal cancer after detection and removal of adenomas at colonoscopy: population-based case-control study. J Clin Oncol. 2012 Aug 20;30(24):2969-76. doi: 10.1200/JCO.2011.41.3377. Epub 2012 Jul 23.
- Singh H, Nugent Z, Demers AA, Kliewer EV, Mahmud SM, Bernstein CN. The reduction in colorectal cancer mortality after colonoscopy varies by site of the cancer. Gastroenterology. 2010 Oct;139(4):1128-37. doi: 10.1053/j.gastro.2010.06.052. Epub 2010 Jun 20.
- Coe SG, Wallace MB. Assessment of adenoma detection rate benchmarks in women versus men. Gastrointest Endosc. 2013 Apr;77(4):631-5. doi: 10.1016/j.gie.2012.12.001. Epub 2013 Feb 1.
- Adler J, Robertson DJ. Interval Colorectal Cancer After Colonoscopy: Exploring Explanations and Solutions. Am J Gastroenterol. 2015 Dec;110(12):1657-64; quiz 1665. doi: 10.1038/ajg.2015.365. Epub 2015 Nov 10.
- Ahn SB, Han DS, Bae JH, Byun TJ, Kim JP, Eun CS. The Miss Rate for Colorectal Adenoma Determined by Quality-Adjusted, Back-to-Back Colonoscopies. Gut Liver. 2012 Jan;6(1):64-70. doi: 10.5009/gnl.2012.6.1.64. Epub 2012 Jan 12.
- Rex DK. Maximizing detection of adenomas and cancers during colonoscopy. Am J Gastroenterol. 2006 Dec;101(12):2866-77. doi: 10.1111/j.1572-0241.2006.00905.x.
- Aslanian HR, Shieh FK, Chan FW, Ciarleglio MM, Deng Y, Rogart JN, Jamidar PA, Siddiqui UD. Nurse observation during colonoscopy increases polyp detection: a randomized prospective study. Am J Gastroenterol. 2013 Feb;108(2):166-72. doi: 10.1038/ajg.2012.237.
- Lee CK, Park DI, Lee SH, Hwangbo Y, Eun CS, Han DS, Cha JM, Lee BI, Shin JE. Participation by experienced endoscopy nurses increases the detection rate of colon polyps during a screening colonoscopy: a multicenter, prospective, randomized study. Gastrointest Endosc. 2011 Nov;74(5):1094-102. doi: 10.1016/j.gie.2011.06.033. Epub 2011 Sep 1.
- Buchner AM, Shahid MW, Heckman MG, Diehl NN, McNeil RB, Cleveland P, Gill KR, Schore A, Ghabril M, Raimondo M, Gross SA, Wallace MB. Trainee participation is associated with increased small adenoma detection. Gastrointest Endosc. 2011 Jun;73(6):1223-31. doi: 10.1016/j.gie.2011.01.060. Epub 2011 Apr 8.
- Gralnek IM. Emerging technological advancements in colonoscopy: Third Eye(R) Retroscope(R) and Third Eye(R) Panoramic(TM) , Fuse(R) Full Spectrum Endoscopy(R) colonoscopy platform, Extra-Wide-Angle-View colonoscope, and NaviAid(TM) G-EYE(TM) balloon colonoscope. Dig Endosc. 2015 Jan;27(2):223-31. doi: 10.1111/den.12382. Epub 2014 Nov 17.
- Bisschops R, East JE, Hassan C, Hazewinkel Y, Kaminski MF, Neumann H, Pellise M, Antonelli G, Bustamante Balen M, Coron E, Cortas G, Iacucci M, Yuichi M, Longcroft-Wheaton G, Mouzyka S, Pilonis N, Puig I, van Hooft JE, Dekker E. Advanced imaging for detection and differentiation of colorectal neoplasia: European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) Guideline - Update 2019. Endoscopy. 2019 Dec;51(12):1155-1179. doi: 10.1055/a-1031-7657. Epub 2019 Nov 11. Erratum In: Endoscopy. 2019 Dec;51(12):C6.
- Parekh PJ, Oldfield EC 4th, Johnson DA. Bowel preparation for colonoscopy: what is best and necessary for quality? Curr Opin Gastroenterol. 2019 Jan;35(1):51-57. doi: 10.1097/MOG.0000000000000494.
- Mori Y, Kudo SE, Misawa M, Saito Y, Ikematsu H, Hotta K, Ohtsuka K, Urushibara F, Kataoka S, Ogawa Y, Maeda Y, Takeda K, Nakamura H, Ichimasa K, Kudo T, Hayashi T, Wakamura K, Ishida F, Inoue H, Itoh H, Oda M, Mori K. Real-Time Use of Artificial Intelligence in Identification of Diminutive Polyps During Colonoscopy: A Prospective Study. Ann Intern Med. 2018 Sep 18;169(6):357-366. doi: 10.7326/M18-0249. Epub 2018 Aug 14.
- Misawa M, Kudo SE, Mori Y, Cho T, Kataoka S, Yamauchi A, Ogawa Y, Maeda Y, Takeda K, Ichimasa K, Nakamura H, Yagawa Y, Toyoshima N, Ogata N, Kudo T, Hisayuki T, Hayashi T, Wakamura K, Baba T, Ishida F, Itoh H, Roth H, Oda M, Mori K. Artificial Intelligence-Assisted Polyp Detection for Colonoscopy: Initial Experience. Gastroenterology. 2018 Jun;154(8):2027-2029.e3. doi: 10.1053/j.gastro.2018.04.003. Epub 2018 Apr 11. No abstract available.
- Delavari A, Salimzadeh H, Bishehsari F, Sobh Rakhshankhah E, Delavari F, Moossavi S, Khosravi P, Nasseri-Moghaddam S, Merat S, Ansari R, Vahedi H, Shahbazkhani B, Saberifiroozi M, Sotoudeh M, Malekzadeh R. Mean Polyp per Patient Is an Accurate and Readily Obtainable Surrogate for Adenoma Detection Rate: Results from an Opportunistic Screening Colonoscopy Program. Middle East J Dig Dis. 2015 Oct;7(4):214-9.
- Wang P, Berzin TM, Glissen Brown JR, Bharadwaj S, Becq A, Xiao X, Liu P, Li L, Song Y, Zhang D, Li Y, Xu G, Tu M, Liu X. Real-time automatic detection system increases colonoscopic polyp and adenoma detection rates: a prospective randomised controlled study. Gut. 2019 Oct;68(10):1813-1819. doi: 10.1136/gutjnl-2018-317500. Epub 2019 Feb 27.
- Lauby-Secretan B, Vilahur N, Bianchini F, Guha N, Straif K; International Agency for Research on Cancer Handbook Working Group. The IARC Perspective on Colorectal Cancer Screening. N Engl J Med. 2018 May 3;378(18):1734-1740. doi: 10.1056/NEJMsr1714643. Epub 2018 Mar 26. No abstract available.
- Rutter CM, Johnson E, Miglioretti DL, Mandelson MT, Inadomi J, Buist DS. Adverse events after screening and follow-up colonoscopy. Cancer Causes Control. 2012 Feb;23(2):289-96. doi: 10.1007/s10552-011-9878-5. Epub 2011 Nov 22.
- Levin TR, Zhao W, Conell C, Seeff LC, Manninen DL, Shapiro JA, Schulman J. Complications of colonoscopy in an integrated health care delivery system. Ann Intern Med. 2006 Dec 19;145(12):880-6. doi: 10.7326/0003-4819-145-12-200612190-00004.
- Feagins LA, Smith AD, Kim D, Halai A, Duttala S, Chebaa B, Lunsford T, Vizuete J, Mara M, Mascarenhas R, Meghani R, Kundrotas L, Dunbar KB, Cipher DJ, Harford WV, Spechler SJ. Efficacy of Prophylactic Hemoclips in Prevention of Delayed Post-Polypectomy Bleeding in Patients With Large Colonic Polyps. Gastroenterology. 2019 Oct;157(4):967-976.e1. doi: 10.1053/j.gastro.2019.05.003. Epub 2019 May 31.
- Sorbi D, Norton I, Conio M, Balm R, Zinsmeister A, Gostout CJ. Postpolypectomy lower GI bleeding: descriptive analysis. Gastrointest Endosc. 2000 Jun;51(6):690-6. doi: 10.1067/mge.2000.105773.
Daty zapisu na studia
Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
11 czerwca 2020
Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)
1 listopada 2021
Ukończenie studiów (Oczekiwany)
1 grudnia 2021
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
9 grudnia 2019
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
10 grudnia 2019
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
12 grudnia 2019
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
19 marca 2021
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
17 marca 2021
Ostatnia weryfikacja
1 marca 2021
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- Docbot AIDA: Ultivision_002
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Nie
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Tak
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .