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Impacto da IA ​​na ADR do Trainee

2 de março de 2023 atualizado por: James Buxbaum, University of Southern California

Impacto da Inteligência Artificial na Taxa de Detecção de Adenoma em Treinamento

A taxa de detecção de adenoma (ADR) é uma métrica de qualidade validada para colonoscopia com maior ADR correlacionada com melhores resultados de câncer colorretal. A inteligência artificial (IA) pode detectar pólipos automaticamente no monitor de vídeo, o que pode permitir que os endoscopistas em treinamento melhorem sua ADR. Objetivo e finalidade do estudo: Medir o efeito da IA ​​de forma prospectiva e randomizada para determinar seu impacto nas RAM de estagiários de Gastroenterologia.

Visão geral do estudo

Status

Recrutamento

Condições

Intervenção / Tratamento

Descrição detalhada

Nosso objetivo é determinar o impacto da IA ​​na taxa de detecção de adenoma em estagiários de Gastroenterologia. O objetivo secundário deste estudo de melhoria de qualidade é determinar o impacto da endoscopia baseada em IA na taxa de registro de métricas de melhoria de qualidade versus desempenho histórico em nosso programa.

Os bolsistas passarão por uma sessão educacional antes do início do estudo, descrevendo métricas comumente usadas para avaliar a qualidade da colonoscopia e como usar o software de inteligência artificial. Os bolsistas de gastroenterologia serão consentidos para o estudo antes do início. Os bolsistas serão randomizados diariamente para realizar colonoscopias em sala. Os resultados medirão os efeitos da IA ​​nos bolsistas

Tipo de estudo

Intervencional

Inscrição (Antecipado)

25

Estágio

  • Não aplicável

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Contato de estudo

Estude backup de contato

Locais de estudo

  • Estados Unidos
    • California
      • Los Angeles, California, Estados Unidos, 90033
        • Recrutamento
        • LAC+USC Medical Center
        • Contato:
          • James Buxbaum, MD

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

  • Filho
  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Descrição

Critério de inclusão:

  • Todos os bolsistas de Gastroenterologia da USC que realizam endoscopias serão incluídos no estudo.

Critério de exclusão:

  • Se os bolsistas recusarem o consentimento informado, eles serão excluídos.
  • Os procedimentos realizados na unidade de terapia intensiva ou na sala de cirurgia não serão contabilizados nas métricas do estudo, pois o sistema de IA estará disponível apenas na unidade de endoscopia.
  • Se os procedimentos forem realizados apenas por professores, nos quais o bolsista não seja o operador principal, eles não serão usados ​​para métricas de estudo.

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

  • Finalidade Principal: Diagnóstico
  • Alocação: Randomizado
  • Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
  • Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)

Armas e Intervenções

Grupo de Participantes / Braço
Intervenção / Tratamento
Comparador Ativo: Sala de Endoscopia de Inteligência Artificial
Os bolsistas serão randomizados diariamente para realizar colonoscopias em uma sala com IA (intervenção)
Teste de diagnostico: Uso de IA na Sala de Endoscopia
O uso de IA versus não IA na comparação da detecção de adenomas durante procedimentos de Endoscopia.
Comparador Ativo: Sala de Endoscopia de Inteligência Não Artificial
Os bolsistas serão randomizados diariamente para realizar colonoscopias em uma sala de endoscopia não AI (atendimento padrão).
Outro: Sala de endoscopia Standard of Care sem uso de IA
Uso não-IA na comparação da detecção de adenomas durante procedimentos de Endoscopia.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Taxa média de detecção de adenoma
Prazo: Ao longo do estudo, uma média de 2 anos
Taxa de detecção de adenomas com e sem IA
Ao longo do estudo, uma média de 2 anos

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Taxa média de detecção de pólipos
Prazo: Através de nosso estudo, uma média de 2 anos
Taxa de detecção de pólipos com e sem IA
Através de nosso estudo, uma média de 2 anos

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

University of Southern California

Investigadores

  • Investigador principal: James L Buxbaum, MD, University of Southern California

Publicações e links úteis

A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.

Publicações Gerais

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

1 de janeiro de 2023

Conclusão Primária (Antecipado)

1 de junho de 2025

Conclusão do estudo (Antecipado)

1 de setembro de 2025

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

26 de abril de 2022

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

14 de junho de 2022

Primeira postagem (Real)

21 de junho de 2022

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Estimativa)

6 de março de 2023

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

2 de março de 2023

Última verificação

1 de março de 2023

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

  • HS-21-00094

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

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 .

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