Um sistema de triagem de inteligência artificial de câncer cervical clinicamente aplicável para diagnóstico citopatológico preciso
Um sistema de triagem de inteligência artificial de câncer cervical clinicamente aplicável para diagnóstico citopatológico preciso: um estudo multicêntrico, baseado na população e ensaio controlado randomizado
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Intervenção / Tratamento
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Inscrição
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, China, 510000
- Guangzhou Women and Children's Medical Center
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Guangzhou, Guangdong, China, 510000
- The Third Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
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Guangzhou, Guangdong, China, 510120
- Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Mulheres de 25 a 65 anos.
- Disponibilidade de resultados diagnósticos confirmados do exame citológico cervical com base em líquido e imagens digitais satisfatórias do teste de citologia com base em líquido: pelo menos 5.000 células epiteliais escamosas descobertas e observáveis, amostras com células anormais (células escamosas atípicas ou células glandulares atípicas e acima).
Critério de exclusão:
- Amostras insatisfatórias de exame citológico cervical com líquido: menos de 5.000 células epiteliais escamosas observáveis descobertas e mais de 75% das células epiteliais escamosas afetadas por causa de sangue, células inflamatórias, sobreposição de células epiteliais, má fixação, secagem excessiva ou contaminação de componentes desconhecidos.
- Mulheres diagnosticadas com outros tumores malignos além do câncer cervical.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Modelos de observação: Coorte
- Perspectivas de Tempo: Outro
Número de grupos/coortes
Coortes e Intervenções
Grupo / CoorteGrupo / Coorte |
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Conjunto de dados de treinamento
11.468 slides de indivíduos elegíveis para a triagem de citologia cervical coletados no Sun Yat-sen Memorial Hospital (SYSMH, Guangzhou, China) entre janeiro de 2016 e janeiro de 2020, foram atribuídos aleatoriamente ao conjunto de dados de treinamento (n = 9.316) e ao conjunto de dados de validação interna (n = 2.152) para treinar e validar o Rastreio do Cancro do Colo do Útero com Inteligência Artificial (AICS).
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Conjunto de dados de validação interna SYSMH
11.468 slides de indivíduos elegíveis para a triagem de citologia cervical coletados no Sun Yat-sen Memorial Hospital (SYSMH, Guangzhou, China) entre janeiro de 2016 e janeiro de 2020, foram atribuídos aleatoriamente ao conjunto de dados de treinamento (n = 9.316) e ao conjunto de dados de validação interna (n = 2.152) para treinar e validar o Rastreio do Cancro do Colo do Útero com Inteligência Artificial (AICS).
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Conjunto de dados de validação externa TAHGMU
600 lâminas de 600 indivíduos elegíveis foram obtidas no Third Affiliated Hospital da Guangzhou Medical University (TAHGMU, Guangzhou, China) entre janeiro de 2016 e janeiro de 2020, que foram usadas para validar o Rastreio de Câncer Cervical de Inteligência Artificial (AICS).
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Conjunto de dados de validação externa do GWCMC
600 lâminas de 600 indivíduos elegíveis foram obtidas no Guangzhou Women and Children Medical Center (GWCMC, Guangzhou, China) entre janeiro de 2016 e janeiro de 2020, que foram usadas para validar a triagem de câncer cervical com inteligência artificial (AICS).
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Conjunto de dados de validação prospectiva
Um conjunto de dados de validação prospectiva foi conduzido para distinguir o desempenho diagnóstico dos citopatologistas, AICS e citopatologistas assistidos por AICS, nos quais 2.780 lâminas elegíveis de 2.780 indivíduos foram obtidas e marcadas prospectivamente entre 28 de agosto de 2020 e 16 de outubro de 2020 no SYSMH.
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Teste controlado e aleatório
Um estudo prospectivo randomizado controlado foi conduzido para comparar o desempenho dos citopatologistas, AICS e citopatologistas assistidos por AICS no SYSMH.
Aqui, 618 lâminas foram coletadas entre 13 de agosto de 2020 e 14 de dezembro de 2020, para construir o estudo randomizado controlado SYSMH.
As 608 lâminas restantes após o controle de qualidade foram designadas aleatoriamente (1:1:1) para o grupo AICS (n = 201), o grupo de citopatologistas (n = 203) e o grupo de citopatologistas assistidos por AICS (n = 204).
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Área sob a curva ROC (AUC)
Prazo: A avaliação diagnóstica será realizada dentro de 1 semana quando as imagens do esfregaço forem obtidas
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Área sob a curva
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A avaliação diagnóstica será realizada dentro de 1 semana quando as imagens do esfregaço forem obtidas
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Medidas de resultados secundários
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Sensibilidade
Prazo: A avaliação diagnóstica será realizada dentro de 1 semana quando as imagens do esfregaço forem obtidas
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A taxa de verdadeiros positivos (TPR) da plataforma de diagnóstico, que é a razão entre o número de indivíduos positivos categorizados corretamente por plataforma e o número total de indivíduos positivos reais (%).
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A avaliação diagnóstica será realizada dentro de 1 semana quando as imagens do esfregaço forem obtidas
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Especificidade
Prazo: A avaliação diagnóstica será realizada dentro de 1 semana quando as imagens do esfregaço forem obtidas
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A taxa de verdadeiros negativos (TNR) da plataforma de diagnóstico, que é a razão entre o número de indivíduos negativos categorizados corretamente pela plataforma e o número total de indivíduos negativos reais (%).
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A avaliação diagnóstica será realizada dentro de 1 semana quando as imagens do esfregaço forem obtidas
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Precisão
Prazo: A avaliação diagnóstica será realizada dentro de 1 semana quando as imagens do esfregaço forem obtidas
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A quantidade de verdadeiro positivo (TP) mais verdadeiro negativo (TN) sobre a quantidade de (TP) mais verdadeiro negativo (TN) mais falso positivo (FP) mais falso negativo (FN).
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A avaliação diagnóstica será realizada dentro de 1 semana quando as imagens do esfregaço forem obtidas
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Colaboradores
Colaboradores
Investigadores
Investigadores
- Investigador principal: Herui Yao, PHD, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Início do estudo
Conclusão Primária (Real)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Real)
Conclusão do estudo
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Primeira postagem
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última Atualização Postada
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
- Neoplasias
- Neoplasias urogenitais
- Neoplasias por local
- Neoplasias uterinas
- Neoplasias Genitais Femininas
- Doenças do colo do útero
- Doenças uterinas
- Doenças Urogenitais Femininas
- Doenças urogenitais femininas e complicações na gravidez
- Doenças urogenitais
- Doenças Genitais
- Doenças Genitais Femininas
- Neoplasias do colo uterino
Outros números de identificação do estudo
Outros números de identificação do estudo
- 2020-KY-114
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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