Previsão Automática de Edema Após AVC (APICES)
Previsão Automática de Edema Cerebral Maligno Após AVC Isquêmico da Artéria Cerebral Média
Visão geral do estudo
Status
Condições
Descrição detalhada
O edema cerebral maligno após grandes acidentes vasculares cerebrais isquêmicos representa até 10% de todos os acidentes vasculares cerebrais isquêmicos. As taxas de mortalidade são altas e a maioria dos sobreviventes fica gravemente incapacitada. Embora a craniectomia descompressiva tenha demonstrado diminuir significativamente a mortalidade, são relatadas altas taxas de morbidade entre os sobreviventes. O momento ideal em que a descompressão neurocirúrgica deve ser realizada em cada paciente varia e é objeto de debate.
A previsão precoce de edema cerebral maligno para identificar os pacientes que se beneficiam do tratamento cirúrgico é um desafio clínico. O objetivo deste estudo é usar o aprendizado de máquina para análise abrangente de imagens de TC, bem como dados clínicos de 1.500 pacientes com grandes AVCs isquêmicos da ACM, a fim de desenvolver um modelo para previsão precoce de edema cerebral maligno. Em uma primeira etapa, os algoritmos identificam automaticamente recursos de imagem característicos e dados clínicos de 1.400 conjuntos de dados retrospectivos para criar um modelo de vários estágios (fase de aprendizado). Isto é seguido por uma fase de validação onde o modelo é testado com 100 outros conjuntos de dados retrospectivos.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
-
-
-
Berlin, Alemanha
- Charité Universitätsmedizin Berlin
-
Bonn, Alemanha
- Universitätsklinikum Bonn
-
Bremen, Alemanha
- Fraunhofer- Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V., Fraunhofer MEVIS
-
Düsseldorf, Alemanha
- Universitätsklinikum Düsseldorf
-
Hamburg, Alemanha
- Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf
-
Hanover, Alemanha
- Klinikum der Medizinischen Hochschule Hannover
-
Heidelberg, Alemanha
- Universitätsklinikum Heidelberg
-
Leipzig, Alemanha
- Universitätsklinikum Leipzig
-
Munich, Alemanha
- Technische Universität München
-
Munich, Alemanha
- Klinikum der Ludwig-Maximilians-Universität München
-
Münster, Alemanha
- Universitatsklinikum Munster
-
Regensburg, Alemanha
- Universitätsklinikum Regensburg
-
Stuttgart, Alemanha
- Klinikum Stuttgart
-
Tübingen, Alemanha, 72076
- University Hospital Tuebingen
-
Tübingen, Alemanha
- Hertie Institute for AI in Brain Health
-
Ulm, Alemanha
- Universitätsklinikum Ulm
-
Würzburg, Alemanha
- Universitatsklinikum Wurzburg
-
-
-
-
-
Oxford, Reino Unido
- BRAINOMIX Limited
-
-
-
-
-
Vienna, Áustria
- St. John's Hospital
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Infarto agudo ≥ subtotal de MCA (oclusão M1-M2)
- com ou sem edema cerebral maligno
- com ou sem terapia de reperfusão
- com ou sem descompressão neurocirúrgica
- com ou sem morte após edema cerebral maligno
Critério de exclusão:
- Infarto não agudo de ACM
- < subtotal de infarto da ACM
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
|---|
|
Isquemia MCA sem edema maligno
|
|
Isquemia MCA com edema maligno
Isquemia da ACM sem edema maligno sem tratamento cirúrgico
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Número de pacientes com edema maligno relacionado ao AVC após tratamento de recanalização detectado por algoritmos de aprendizado profundo
Prazo: 4/2019-3/2022
|
Algoritmos de aprendizado profundo serão usados para identificação automática de achados de imagem específicos e dados clínicos específicos que indicam um edema maligno relacionado ao AVC.
As medidas de resultados primários são Sensibilidade/Especificidade/valor preditivo negativo/valor preditivo positivo da detecção precoce de pacientes que desenvolvem edema maligno relacionado ao AVC com base na TC inicial e TC de acompanhamento de 24 horas e parâmetros clínicos.
|
4/2019-3/2022
|
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Número de achados de imagem específicos corretamente identificados para detecção precoce de edema maligno
Prazo: 4/2019-3/2022
|
Os achados de imagem específicos usados para a detecção precoce de edema cerebral maligno são Colateral status, Clot Burden Score, Vein Score, Alteração no volume do LCR.
Neste estudo, as descobertas específicas da imagem são anotadas manualmente e também detectadas automaticamente usando algoritmos de aprendizado profundo.
As medidas de resultados secundários são Sensibilidade/Especificidade/VPN/PPV de achados de imagem específicos identificados por algoritmos de aprendizado profundo.
|
4/2019-3/2022
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Sven Poli, MD MSc, sven.poli@uni-tuebingen.de
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Estimado)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- APICES
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
produto fabricado e exportado 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 .