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开发人工智能算法 (SMARTLOOP)

2023年4月26日更新者：Groupe Hospitalier Paris Saint Joseph

开发一种人工智能算法来识别机械性肠梗阻缺血的主要风险

小肠的机械性梗阻是由于消化道中的有机障碍导致物质和气体关闭而导致的肠道运输中断。如果没有医疗护理，它会导致肠壁穿孔和急性腹膜炎。它占急诊科入院的 4% 和急诊手术的 20%

研究概览

地位

主动，不招人

条件

机械性肠梗阻

详细说明

腹部骨盆断层光密度检查是诊断和确定病因、病变程度以及寻找与肠组织缺血风险相关的严重程度迹象的金标准。特征明确，对于非专业放射科医师来说，这些迹象仍然难以识别。根据所研究的体征，对这些体征检测性能的评估显示灵敏度在 63% 到 100% 之间，特异性在 61% 到 96% 之间，差异很大。

我们的研究项目旨在开发一种检测机械性肠梗阻严重程度的三个主要体征的工具，以提高和标准化腹部 CT 图像上缺血风险的检测水平。

研究类型

观察性的

注册 (实际的)

589

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

法国
- Ile De France
  - Paris、Ile De France、法国、75014
    - Groupe Hospitalier Paris Saint-Joseph

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、年长者)

接受健康志愿者

不

取样方法

非概率样本

研究人群

在 Saint-Joseph 医院进行腹部扫描并被诊断为法兰或粘连的小肠机械性阻塞的患者

描述

纳入标准：

年龄≥18岁的患者
在圣约瑟夫医院接受腹部扫描的患者
诊断为法兰或粘连小肠机械性梗阻的患者
诊断后 48 小时内接受腹部手术或在圣约瑟夫医院接受医学随访的患者
说法语的病人

排除标准：

诊断前1个月有腹部手术史的患者
反对将其数据用于本研究的患者
受监护或监管的患者
受法律保护的患者
被剥夺自由的病人

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

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
开发一种计算机工具，可以支持放射科医生识别与肠梗阻相关的严重风险大体时间：第一天	临床专家执行的手动分类和位置与工具自动预测的比较分数 (Dice)。	第一天
开发一种计算机工具，可以支持放射科医生识别与肠梗阻相关的严重风险大体时间：第一天	遮挡数	第一天

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。

赞助

Groupe Hospitalier Paris Saint Joseph

调查人员

首席研究员：Marc ZINS、Groupe hospitalier Paris saint Joseph

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)

2020年8月1日

初级完成 (实际的)

2021年10月30日

研究完成 (预期的)

2023年12月31日

研究注册日期

首次提交

2021年3月5日

首先提交符合 QC 标准的

2021年3月11日

首次发布 (实际的)

2021年3月12日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2023年4月27日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2023年4月26日

最后验证

2023年4月1日