Inteligência Artificial para Detectar Falha Precoce do Implante de Substituição Total do Joelho
Usando aprendizado de máquina para detectar e prever afrouxamento da substituição total do joelho NexGen
O objetivo deste ensaio é investigar se o aprendizado de máquina (ML) pode ser usado para detectar pequenos graus de afrouxamento, zonas transparentes ou quaisquer outras alterações nas radiografias que possam prever falha precoce após a artroplastia total do joelho NexGen.
Os pesquisadores identificarão radiografias simples AP e laterais de dois grupos de pacientes. Aqueles que têm substituições totais de joelho (TKRs) NexGen que falharam e aqueles que têm TKRs de bom desempenho. As radiografias desses dois grupos serão rotuladas como 'falha' e 'bom desempenho' e serão processadas por meio de um algoritmo de aprendizado de máquina.
O algoritmo terá sucesso se for capaz de detectar um NexGen TKR que falhou ou teve um bom desempenho. Isso será determinado usando um conjunto de testes.
A população será composta por adultos que tiveram uma substituição total do joelho NexGen com uma bandeja tibial padrão. Incluirá apenas adultos que tenham o TKR nos Hospitais Universitários de Southampton entre 2003 e 2022.
A falha será definida como revisão dos componentes tibiais ou femorais, provavelmente devido ao afrouxamento aspecto. Excluirá washouts, troca de poli, fraturas periprotéticas, infecção confirmada microbiologicamente.
TKRs com bom desempenho serão definidos como pacientes que tiveram seu TKR in situ por 10 anos e não relataram sintomas significativos.
Visão geral do estudo
Status
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Rory Ormiston
- Número de telefone: 07443 432819
- E-mail: rory.ormiston@uhs.nhs.uk
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critérios de inclusão:
- Teve um NexGen TKR entre 2003 e 2022.
Critérios de exclusão:
- Abaixo de 18 anos.
- Cirurgia de revisão por qualquer motivo que não seja afrouxamento asséptico
- pacientes que não tiveram uma revisão, mas que não apresentam um ATJ funcionando bem.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
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Fracassado
Este grupo será composto por pacientes que tiveram revisão de ATJ devido à soltura asséptica dentro de 10 anos da artroplastia primária
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Bom desempenho
Este grupo será formado por pacientes que apresentarem ATJ assintomático 10 anos após a artroplastia primária.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Precisão preditiva do modelo de aprendizado de máquina
Prazo: Até 21 anos. Os dados começam em 2003.
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A precisão preditiva de um algoritmo de aprendizado de máquina.
Usando ML comum medido, AUROC etc.
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Até 21 anos. Os dados começam em 2003.
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
Conclusão Primária (Estimado)
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 (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
- T&O0238
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
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