Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Зрительная оценка растяжимости суставов при синдроме Элерса-Данлоса

27 ноября 2023 г. обновлено: Nimish Mittal, University Health Network, Toronto

Оценка осуществимости приложения визуальной визуализации на базе смартфона с машинным обучением для оценки гиперрастяжимости периферических суставов при синдроме Элерса-Данлоса

Синдром Элерса-Данлоса (СЭД) представляет собой гетерогенную группу генетических нарушений с 13 идентифицированными подтипами. Гипермобильный EDS (hEDS), хотя и является наиболее распространенным подтипом EDS, еще не имеет идентифицированной генетической мутации для диагностического подтверждения. Генерализованная гипермобильность суставов (GJH) является одним из отличительных признаков hEDS. Система оценки, используемая для измерения GJH, была описана Beighton. Оценка Бейтона рассчитывается с использованием дихотомической системы оценки для оценки растяжимости девяти суставов. Каждый сустав оценивается как гипермобильный (оценка = 1) или не гипермобильный (оценка = 0). Общий балл (балл Бейтона) может варьироваться от минимума 0 до максимума 9, при этом более высокие баллы указывают на большую слабость сустава.

Несмотря на умеренную валидность и межэкспертную изменчивость в использовании шкалы Бейтона, по-прежнему остается несколько проблем с ее широким и последовательным применением клиницистами. Некоторые из барьеров, описанных в литературе, включают:

i) В открытых, нестандартизированных системах могут быть значительные различия в методах выполнения этих совместных тестов на расширяемость, включая оценку базовых измерений, ii) Определение согласованных и стандартных инструментов/методологии измерения, например. использование гониометра может широко варьироваться iii) оценка надежности пороговых значений и iv) выполнение полной оценки до информирования пациентов о возможной классификации позитивности GJH (низкая специфичность и низкий положительный прогностический потенциал).

Неправильное выполнение тестов для оценки GJH приводит к неточной идентификации GJH и потенциально непреднамеренным негативным последствиям постановки неправильного диагноза EDS. Целью этого исследования является создание более надежного и достоверного метода измерения подвижности суставов и уменьшение ошибок при скрининге EDS за счет использования прикладных систем машинного обучения на базе смартфонов для измерения растяжимости суставов.

Проект будет:

i) Создать приложение визуальной визуализации с поддержкой смартфона для оценки измерения растяжимости сустава, ii) Оценить возможность использования приложения для смартфона в клинических условиях для скрининга потенциальных пациентов с СЭД, iii) Определить достоверность приложения в сравнение с личной клинической оценкой в ​​академической программе EDS третичного уровня. В случае успеха приложение для смартфона может помочь стандартизировать уход за потенциальными пациентами с СЭД эффективным и экономичным образом.

Обзор исследования

Статус

Запись по приглашению

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Оцененный)

225

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

    • Ontario
      • Toronto, Ontario, Канада, M5G 2C4
        • GoodHope EDS - Toronto General Hospital

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

18 лет и старше (Взрослый, Пожилой взрослый)

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

Исследуемая популяция включает всех пациентов, направленных или наблюдаемых в клинике GoodHope EDS. Клиника принимает направления от взрослых пациентов с симптомами (возраст > 18 лет) с СЭД или подозрением на СЭД. СЭД представляет собой заболевание соединительной ткани со 100%-ной пенетрантностью, но с вариабельным фенотипическим выражением, поэтому предполагаемые случаи СЭД или G-HSD могут включать другие наследственные или приобретенные заболевания/расстройства соединительной ткани и/или сложные хронические заболевания, характеризующиеся или имеющие признаки , гипермобильность суставов, боль и усталость.

Описание

Критерии включения:

  • Все пациенты, наблюдаемые в клинике GoodHope EDS в Торонто Дженерал, имеют право на включение, независимо от их текущего диагноза или результатов их оценок.

Критерий исключения:

  • Пациенты, не давшие согласия на участие, не будут включены (участники могут отозвать свое согласие в любое время)

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

  • Наблюдательные модели: Только для случая
  • Временные перспективы: Поперечный разрез

Когорты и вмешательства

Группа / когорта
Вмешательство/лечение
Новые пациенты в клинике GoodHope EDS в больнице общего профиля Торонто
Все пациенты, наблюдаемые в клинике EDS, имеют право на включение, независимо от их диагноза или результатов их оценки.
Никакое вмешательство не будет использоваться. Давшие согласие участники будут иметь видеозаписи, снятые во время их исследования гипермобильности суставов, которые будут проанализированы позднее.

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Сравнение совпадения прогнозируемого угла с помощью библиотеки оценки позы
Временное ограничение: 4 месяца
Производительность разработанных моделей машинного обучения для прогнозирования диапазона движения будет анализироваться с помощью используемой библиотеки оценки позы. Этот анализ будет выполняться на подмножестве данных, собранных в течение первых 2 месяцев сбора данных. Эта информация будет использоваться для выбора библиотек оценки позы, которые будут использоваться при уточнении моделей машинного обучения.
4 месяца
Сравнение совпадения предсказанного угла по суставу
Временное ограничение: 1 год
Производительность разработанных моделей машинного обучения для прогнозирования диапазона движений в каждом суставе (позвоночник, колено, голеностопный, локтевой, плечевой, большой и пятый пальцы) будет анализироваться независимо для каждого сустава. Это даст представление о том, какие суставы система точнее прогнозирует по видео.
1 год
Оцените точность предсказания диапазона движения, используя данные на основе зрения
Временное ограничение: 1 год
Будут разработаны модели машинного обучения, обученные на видео людей, выполняющих совместные маневры гипермобильности. Их производительность будет сравниваться с диапазоном движений, измеренным опытным клиницистом с помощью гониометра.
1 год

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Следователи

  • Главный следователь: Nimish Mittal, MD, GoodHope Ehlers Danlos Syndrome Clinic, Toronto General Hospital

Публикации и полезные ссылки

Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.

Общие публикации

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

26 апреля 2022 г.

Первичное завершение (Оцененный)

1 июня 2024 г.

Завершение исследования (Оцененный)

1 декабря 2024 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

4 мая 2022 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

4 мая 2022 г.

Первый опубликованный (Действительный)

9 мая 2022 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

28 ноября 2023 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

27 ноября 2023 г.

Последняя проверка

1 ноября 2023 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕТ

Описание плана IPD

Никакие IPD не будут переданы другим исследователям.

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Клинические исследования Синдром Элерса-Данлоса

Подписаться