Denna sida har översatts automatiskt och översättningens korrekthet kan inte garanteras. Vänligen se engelsk version för en källtext.

Identifiera lokala tecken vid kateterinföringsstället med artificiell intelligens (DeepCath)

24 oktober 2022 uppdaterad av: Outcome Rea

Utveckling av en artificiell intelligensmodell för bildigenkänning genom bilder av intravaskulära katetrar från slutenvårdspatienter och öppenvårdspatienter för att identifiera förekomsten av lokala tecken associerade med infektion

Deepcath är det första steget till införandet av artificiell intelligens inom katetervården. En bättre användning av visualisering av kateterutgångsstället bör användas inte bara av HCWs utan också av patienterna och deras familj.

Ett system för djupinlärning som kan upptäcka visuella abnormiteter på kateterutgångsstället kommer att vara ett användbart verktyg för att utveckla en kontinuerlig uppföljning av intravaskulära katetrar.

Studieöversikt

Status

Rekrytering

Betingelser

Intervention / Behandling

Studietyp

Observationell

Inskrivning (Förväntat)

1000

Kontakter och platser

Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.

Studiekontakt

Studieorter

      • Tours, Frankrike
    • Ile De France
      • Paris, Ile De France, Frankrike, 75018
    • Isère
      • Grenoble, Isère, Frankrike, 38000
        • Rekrytering
        • CHU Grenoble Alpes
        • Kontakt:
        • Huvudutredare:
          • Carole SCHWEBEL
    • Puy-de-Dôme

Deltagandekriterier

Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.

Urvalskriterier

Åldrar som är berättigade till studier

18 år och äldre (VUXEN, OLDER_ADULT)

Tar emot friska volontärer

Nej

Kön som är behöriga för studier

Allt

Testmetod

Sannolikhetsprov

Studera befolkning

Patienter kommer att rekryteras oberoende i vart och ett av de centra som deltar i studien, i enlighet med den specifika organisationen av varje tjänst (sjukhus och hem). Patienterna kommer att väljas ut baserat på studiens inklusions-/icke-inklusionskriterier. De inkluderade patienterna kommer att få muntlig information om studien. Det informerade samtycket kommer att erhållas innan någon utredning.

Beskrivning

Inklusionskriterier:

Patienter över 18 år Patienter med en eller flera implanterade centrala venösa, mittlinje-, piCCline-, arteriella eller perifera katetrar.

Patient och/eller betrodd person och/eller familj som muntligen har förklarat att de inte invänder mot studien Patient som är ansluten till eller förmånstagare i en socialförsäkringsplan

Exklusions kriterier:

Patienter som uppvisar en perifer identifieringsskylt nära kateterinföringspunkten kan inte maskeras när fotografiet tas. Således är smycken, kläder, tatueringar, ärr och födelsemärken identifierande egenskaper.

Patienter vars kateterinföringspunkt inte är synlig.

Studieplan

Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

Kohorter och interventioner

Grupp / Kohort
Intervention / Behandling
Patient

Patienter kommer att rekryteras oberoende i vart och ett av de centra som deltar i studien, i enlighet med den specifika organisationen av varje tjänst (sjukhus och hem). Patienterna kommer att väljas ut baserat på studiens inklusions-/icke-inklusionskriterier. De inkluderade patienterna kommer att få muntlig information om studien. Det informerade samtycket kommer att erhållas innan någon utredning.

Varje fotografi kommer att fokusera på den intravaskulära katetern. Utredarna kommer att respektera det huvudsakliga icke-inkluderande kriteriet: att inte visa några perifera identifieringsskyltar nära kateterns insättningspunkt som inte kan maskeras när fotografiet tas. I detta sammanhang representerar smycken, kläder, tatueringar, ärr och födelsemärken identifierande egenskaper. Individuella åtkomstkonton med säkra, slumpmässigt genererade lösenord kommer att tillhandahållas utredare.

Fotografierna kommer att vara anonyma och eventuell identifiering av den berörda personen kommer att vara omöjlig.

Tre medicinska experter har valts ut för att granska det insamlade fotot. Varje medicinsk expert bedömer förekomsten av lokala tecken på infektion på fotografierna genom att kommentera dem direkt via en dedikerad programvara. De kommer att kommentera lokala tecken: rodnad, perfusionsextravasation, nekros, hematom, ödem, icke-purulent flytning och purulent flytning.

En konvolutionell neural nätverksmodell kommer att bestämma sannolikheten för lokal teckennärvaro. Varje bild kommer att kommenteras för att bestämma kateterns huvudsakliga egenskaper. En datauppsättningsförberedelse med fotobeskärning kommer att utföras för modellering.

Andra namn:
  • Fotografier genomgångsfasen av medicinska experter
  • Utveckling/validering av artificiell intelligensalgoritm

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Antalet korrekta förutsägelser för rodnad dividerat med det totala antalet förutsägelser
Tidsram: genom avslutad studie, i genomsnitt 1 år
Övergripande klassificeringsnoggrannhet för inlärningsmodellen jämfört med bedömningen av tre oberoende medicinska experter på upptäckten av närvaron av rodnad större än eller lika med 5 mm vid kateterinföringsstället.
genom avslutad studie, i genomsnitt 1 år

Sekundära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Förhållandet mellan sanna positiva och totala positiva förutspådda:
Tidsram: genom avslutad studie, i genomsnitt 1 år
Precisionsmåttet fokuserar på typ I-fel (FP). Ett typ-I-fel uppstår när vi förkastar en sann nollhypotes.
genom avslutad studie, i genomsnitt 1 år
Antalet korrekta förutsägelser för indurerad vensträng dividerat med det totala antalet förutsägelser
Tidsram: genom avslutad studie, i genomsnitt 1 år
Utvärdera, på basis av bilder av perifera kateterinföringsställen, tillförlitligheten av inlärningsmodellen vid bedömning av förekomsten av indurerad vensträng.
genom avslutad studie, i genomsnitt 1 år
Kopplingen mellan förekomst av lokala tecken och infektion
Tidsram: genom avslutad studie, i genomsnitt 1 år
Mät korrelationen mellan utseendet på kateterpunktionsstället och förekomsten av tecken som överensstämmer med lokal och systemisk infektion.
genom avslutad studie, i genomsnitt 1 år

Samarbetspartners och utredare

Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.

Publikationer och användbara länkar

Den som ansvarar för att lägga in information om studien tillhandahåller frivilligt dessa publikationer. Dessa kan handla om allt som har med studien att göra.

Allmänna publikationer

Studieavstämningsdatum

Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.

Studera stora datum

Studiestart (FAKTISK)

1 september 2022

Primärt slutförande (FÖRVÄNTAT)

31 december 2023

Avslutad studie (FÖRVÄNTAT)

31 december 2023

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

21 juni 2022

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

27 juni 2022

Första postat (FAKTISK)

30 juni 2022

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (FAKTISK)

25 oktober 2022

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

24 oktober 2022

Senast verifierad

1 oktober 2022

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Ytterligare relevanta MeSH-villkor

Andra studie-ID-nummer

  • DeepCath

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

NEJ

Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument

Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt

Nej

Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt

Ja

produkt tillverkad i och exporterad från U.S.A.

Nej

Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .

Prenumerera