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预测胆总管结石的符号回归模型 ((SymChole))

2020年5月29日 更新者:Dr. med. Hector Eloy Tamez Perez、Hospital Universitario Dr. Jose E. Gonzalez

预测胆总管结石的符号回归模型:前瞻性验证

胆总管结石是指胆总管内存在胆结石。 建议寻找有助于诊断和区分保留胆结石和迁移胆结石的标记物。 由于经济方面和可能的并发症,患者的选择是一个非常重要的方面。 利用技术的发展、计算机系统的改进、人工智能的使用和符号回归模型来预测胆总管结石的存在,并提供证据来阐明对患有这种病症的患者的治疗,特别是在这个群体中有更大的争议。

研究概览

详细说明

胆总管结石是指胆总管内存在胆结石。 建议寻找有助于诊断和区分保留胆结石和迁移胆结石的标记物。 由于经济方面和可能的并发症,选择患者进行内镜逆行胰胆管造影术 (ERCP) 是一个非常重要的方面。 通过为额外的研究或程序选择合适的患者,可以减少费用、并发症和住院天数。 避免不必要地使用 ERCP 将避免其并发症。 利用技术的发展、计算机系统的改进、人工智能的使用和符号回归模型来预测胆总管结石的存在并提供证据来阐明患有这种病症的患者的治疗,特别是在这个群体中有更大的争议。

利用大学医院(HU)的历史数据库,关于疑似胆总管结石患者的临床、实验室和图像变量,使用符号回归方法,生成几个随机形成的方程。 每个方程扣除其线性相关系数(皮尔逊相关系数)。

对于以下研究,我们将所有临床怀疑胆总管结石且符合纳入标准的患者纳入大学医院急诊科的成人患者。 所实现的研究是基于临床预测因子方法的常规研究,获得实验室研究、图像研究和患者管理将基于临床预测因子方法进行。 使用获得的方程进行计算,并监测患者直至出院。 从方程式获得的计算将不会被考虑用于患者管理的决策。 研究的变量包括入院时的白细胞、总胆红素值、直接胆红素、间接胆红素、血清丙氨酸转氨酶 (ALT) 和天冬氨酸转氨酶 (AST)、碱性磷酸酶 (AP)、γ-谷氨酰转肽酶 (GGT)临床记录。 HU 的诊断放射科将在入院时进行经腹超声检查,并从报告中获取以毫米为单位的胆管大小、是否存在胆囊结石和胆管结石。 进行ERCP、磁共振胰胆管造影(MRCP)或术中胆管造影,其中一项作为胆总管结石的确诊,无则排除。

研究类型

观察性的

注册 (预期的)

200

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。

学习地点

    • Nuevo Leon
      • Monterrey、Nuevo Leon、墨西哥、64460
        • 招聘中
        • Hospital Universitario Dr. Jose E. Gonzalez, Universidad Autónoma de Nuevo León
        • 接触:
        • 接触:

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

18年 及以上 (成人、OLDER_ADULT)

接受健康志愿者

有资格学习的性别

全部

取样方法

非概率样本

研究人群

临床怀疑胆总管结石的患者。

描述

纳入标准:

  • 18 岁以上的患者因胆道型疼痛临床怀疑胆总管结石,实验室检查显示肝功能异常、胆源性胰腺炎或胆总管扩张的胆汁淤积模式

排除标准:

  • 有胆囊切除史的患者
  • 既往 ERCP 或胆管手术史
  • 无法随访的患者
  • 患有其他导致肝功能检查改变的病症的患者。

学习计划

本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的?

设计细节

队列和干预

团体/队列
干预/治疗
所有怀疑胆总管结石的患者
患者因右上腹疼痛型绞痛、胆红素、碱性磷酸酶升高、胰腺炎、胆总管扩张、胆管炎疑似胆总管结石。 根据标准来分配胆总管结石的风险。 与临床预测器相比,我们将验证基于人工智能的量表。
用符号回归模型确定胆总管结石的诊断

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
前瞻性验证预测胆总管结石的符号回归模型
大体时间:72小时
验证模型以预测胆总管结石并比较临床预测因子。
72小时

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

调查人员

  • 研究主任:José A. González González, MD、José Eleuterio González University Hospital

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2019年6月7日

初级完成 (预期的)

2020年5月30日

研究完成 (预期的)

2020年7月31日

研究注册日期

首次提交

2020年1月20日

首先提交符合 QC 标准的

2020年5月29日

首次发布 (实际的)

2020年6月1日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2020年6月1日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2020年5月29日

最后验证

2020年5月1日

更多信息

与本研究相关的术语

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

研究美国 FDA 监管的设备产品

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