Reconhecimento de imagens endoscópicas de gravidade para pesquisa avançada e treinamento em doenças inflamatórias intestinais (EVEREST - IBD)
EVEREST - IBD: Reconhecimento endoscópico de imagens de gravidade para avançar na pesquisa e no treinamento em doenças inflamatórias intestinais
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Descrição detalhada
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Inscrição
Contactos e Locais
Contato de estudo
Contato de estudo
- Nome: Shaji Sebastian
- Número de telefone: 01482 816764
- E-mail: shaji.sebastian@hey.nhs.uk
Estude backup de contato
- Nome: Laurence Lovat
- Número de telefone: 02076799606
- E-mail: l.lovat@ucl.ac.uk
Locais de estudo
-
-
East Yorkshire
-
Hull, East Yorkshire, Reino Unido, HU3 2JZ
- Recrutamento
- Hull Royal Infirmary
-
-
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:
- • Qualquer paciente adulto com 16 anos ou mais que tenha consentido em se submeter a uma investigação endoscópica onde as imagens são capturadas como parte dos cuidados clínicos de rotina.
Critério de exclusão:
• Qualquer paciente com menos de 16 anos
- Pacientes incapazes de dar consentimento informado para serem submetidos a investigação endoscópica ou aqueles que não desejam que suas imagens pseudo-anônimas sejam usadas
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Modelos de observação: Outro
- Perspectivas de Tempo: Transversal
Número de grupos/coortes
Coortes e Intervenções
Grupo / CoorteGrupo / Coorte |
|---|
|
Grupo principal
Pacientes com/suspeita de Doença Inflamatória Intestinal atendidos para procedimento endoscópico
|
|
Ao controle
Pacientes sem doença inflamatória intestinal atendidos para procedimento endoscópico
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Desenvolver e treinar uma rede neural convolucional para detectar e caracterizar a gravidade da doença inflamatória intestinal durante a endoscopia
Prazo: 5 anos
|
Desenvolver e treinar uma rede neural convolucional para detectar e caracterizar a gravidade da doença inflamatória intestinal durante a endoscopia
|
5 anos
|
Medidas de resultados secundários
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
a) Explorar se a Inteligência Artificial pode prever a resposta às terapias de DII
Prazo: 5 anos
|
Explorar se a Inteligência Artificial pode prever a resposta às terapias de DII
|
5 anos
|
|
b) Desenvolver um repositório de imagens endoscópicas para promover o treinamento e a padronização na detecção endoscópica e caracterização de DII.
Prazo: 5 anos
|
b) Desenvolver um repositório de imagens endoscópicas para aprimorar o treinamento e a padronização
|
5 anos
|
|
c) Desenvolver e avaliar metodologias de treinamento e garantia de qualidade em endoscopia diagnóstica de DII
Prazo: 5 anos
|
Desenvolver e avaliar metodologias para treinamento e garantia de qualidade de IBD
|
5 anos
|
|
d) Avaliar comparações na interpretação de imagens endoscópicas entre médicos endoscopistas
Prazo: 5 anos
|
Avaliar comparações na interpretação de imagens endoscópicas entre médicos endoscopistas
|
5 anos
|
|
e) Desenvolver algoritmos de aprendizado profundo e técnicas de visão computacional para permitir a medição automatizada de métricas de qualidade em endoscopia para DII
Prazo: 5 anos
|
Desenvolver algoritmos de aprendizado profundo e técnicas de visão computacional para permitir a medição automatizada de métricas de qualidade em endoscopia para DII
|
5 anos
|
|
f) Criar uma futura plataforma de pesquisa robusta para garantir que os objetivos acima sejam continuamente desenvolvidos à medida que novas técnicas de imagem surgem ao longo do tempo.
Prazo: 5 anos
|
Criar uma futura plataforma de pesquisa robusta para garantir que os objetivos acima sejam continuamente desenvolvidos à medida que novas técnicas de imagem surgem ao longo do tempo.
|
5 anos
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Colaboradores
Colaboradores
Investigadores
Investigadores
- Investigador principal: Shaji Sebastian, Hull University Teaching Hospitals NHS Trust
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Início do estudo
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Estimado)
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
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
Outros números de identificação do estudo
- 299614
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (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
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .