Itens de relatório preferidos para revisões sistemáticas e meta-análises - Extensão de Inteligência Artificial (PRISMA-AI)
Itens de relatório preferidos para revisões sistemáticas e meta-análises - Artificial. Consenso Delphi
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Com os avanços na inteligência artificial (IA) nas últimas duas décadas, o entusiasmo e a adoção dessa tecnologia na medicina aumentaram constantemente. No entanto, apesar da maior adoção da IA na medicina, a forma como essas metodologias e resultados são relatados varia muito e a legibilidade dos estudos clínicos que utilizam IA pode ser um desafio para o clínico geral.
As revisões sistemáticas de aplicações de IA são uma área importante para a qual é necessária uma orientação específica. Uma revisão sistemática em andamento liderada por nossa equipe mostrou que o número de revisões sistemáticas sobre aplicações de IA (com ou sem meta-análise) está aumentando drasticamente ao longo do tempo, mas a qualidade dos relatórios ainda é pobre e heterogênea, levando a inconsistências na relatórios de detalhes informativos entre estudos individuais. Consequentemente, a falta desses detalhes informativos pode causar problemas para pesquisa primária e síntese e potencialmente limita sua utilidade para as partes interessadas na implementação da IA ou no uso das informações em revisões sistemáticas.
Os critérios derivarão do consenso entre especialistas multiespecializados (em cada especialidade médica) que já publicaram sobre aplicações de IA nas principais revistas médicas e os principais autores de PRISMA, STARD-AI, CONSORT-AI, SPIRIT-AI, TRIPOD- AI, PROBAST-AI, CLAIM-AI e DECIDE-AI para garantir que os critérios tenham aplicabilidade global em todas as disciplinas e para cada tipo de estudo que envolva o AI.
Os critérios de extensão PRISMA-AI propostos concentram-se na padronização dos relatórios de métodos e resultados para estudos clínicos utilizando IA. Esses critérios refletirão os detalhes técnicos mais relevantes que um cientista de dados requer para reprodutibilidade futura, mas eles se concentram na capacidade do leitor clínico de acompanhar criticamente e verificar os resultados relevantes de tais estudos.
A extensão PRISMA-AI resultante será
- ajudar as partes interessadas na implementação da IA ou no uso de informações relacionadas à IA em revisões sistemáticas
- criar uma estrutura para revisores que avaliam publicações,
- fornecer uma ferramenta para treinamento de pesquisadores em metodologia de Inteligência Artificial SR
- ajudar os usuários finais da RS, como médicos e formuladores de políticas, a avaliar melhor a validade e a aplicabilidade da RS em seu processo de tomada de decisão.
O sucesso dos critérios será visto em como os manuscritos são escritos, como os revisores os avaliam e, finalmente, como os leitores em geral são capazes de ler e digerir os estudos publicados.
Tipo de estudo
Inscrição (Antecipado)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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California
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Los Angeles, California, Estados Unidos, 90005
- University of Southern California
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- especialistas no uso da tecnologia AI na medicina
- especialistas em PRISMA
- principais autores de STARD-AI, CONSORT-AI, SPIRIT-AI, TRIPOD-AI, PROBAST-AI, CLAIM-AI e DECIDE-AI
Critério de exclusão:
- Os membros do painel que não puderem se comprometer com todas as rodadas do processo Delphi modificado serão excluídos
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
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Painel Delphi
Uma equipe de especialistas no uso da tecnologia AI na medicina, juntamente com especialistas em PRISMA, STARD-AI, CONSORT-AI, SPIRIT-AI, TRIPOD-AI, PROBAST-AI, CLAIM-AI e DECIDE-AI avaliarão o PRISMA-AI diretrizes de relatório de extensão
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Um e-mail de convite, incluindo um link para a pesquisa, será enviado ao painel de especialistas em IA na área da saúde. O questionário Delphi será administrado via Welphi.com. Na primeira pesquisa, os membros do painel delinearão os padrões de relatórios de IA em revisões sistemáticas e identificarão objetivamente os aspectos críticos da metodologia e dos resultados dos relatórios. Em pesquisas subsequentes, o painel de especialistas avaliará os critérios modificados usando uma escala Likert de 1 a 5 pontos com espaço para sugestões de edições e comentários. Múltiplas rodadas serão realizadas até que o consenso seja alcançado. Após cada rodada de respostas Likert, a equipe de estudo calculará a concordância e a distribuição das respostas. As respostas Likert serão dicotomizadas com valores positivos indicando concordância e valores neutros ou negativos indicando discordância. Para as questões que não alcançarem um consenso de mais de 80% na primeira rodada ou que necessitem de maiores esclarecimentos, rodadas adicionais da pesquisa podem ser realizadas. |
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Grau de consenso
Prazo: 3 meses
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O nível de concordância para todas as declarações que obtiveram consenso do painel de especialistas; o consenso é predefinido como ≥ 80% da avaliação do painel de uma determinada declaração
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3 meses
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Cadeira de estudo: Giovanni Cacciamani, MD, University of Southern California
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Ibrahim H, Liu X, Rivera SC, Moher D, Chan AW, Sydes MR, Calvert MJ, Denniston AK. Reporting guidelines for clinical trials of artificial intelligence interventions: the SPIRIT-AI and CONSORT-AI guidelines. Trials. 2021 Jan 6;22(1):11. doi: 10.1186/s13063-020-04951-6.
- Cruz Rivera S, Liu X, Chan AW, Denniston AK, Calvert MJ; SPIRIT-AI and CONSORT-AI Working Group. Guidelines for clinical trial protocols for interventions involving artificial intelligence: the SPIRIT-AI extension. Lancet Digit Health. 2020 Oct;2(10):e549-e560. doi: 10.1016/S2589-7500(20)30219-3. Epub 2020 Sep 9.
- Sounderajah V, Ashrafian H, Aggarwal R, De Fauw J, Denniston AK, Greaves F, Karthikesalingam A, King D, Liu X, Markar SR, McInnes MDF, Panch T, Pearson-Stuttard J, Ting DSW, Golub RM, Moher D, Bossuyt PM, Darzi A. Developing specific reporting guidelines for diagnostic accuracy studies assessing AI interventions: The STARD-AI Steering Group. Nat Med. 2020 Jun;26(6):807-808. doi: 10.1038/s41591-020-0941-1. No abstract available.
- Collins GS, Dhiman P, Andaur Navarro CL, Ma J, Hooft L, Reitsma JB, Logullo P, Beam AL, Peng L, Van Calster B, van Smeden M, Riley RD, Moons KG. Protocol for development of a reporting guideline (TRIPOD-AI) and risk of bias tool (PROBAST-AI) for diagnostic and prognostic prediction model studies based on artificial intelligence. BMJ Open. 2021 Jul 9;11(7):e048008. doi: 10.1136/bmjopen-2020-048008.
- Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, Boutron I, Hoffmann TC, Mulrow CD, Shamseer L, Tetzlaff JM, Akl EA, Brennan SE, Chou R, Glanville J, Grimshaw JM, Hrobjartsson A, Lalu MM, Li T, Loder EW, Mayo-Wilson E, McDonald S, McGuinness LA, Stewart LA, Thomas J, Tricco AC, Welch VA, Whiting P, Moher D. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021 Mar 29;372:n71. doi: 10.1136/bmj.n71.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Antecipado)
Conclusão Primária (Antecipado)
Conclusão do estudo (Antecipado)
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 (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Outros números de identificação do estudo
- UP-22-00370
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
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