Personalised Prediction of Disease Course in Ulcerative Colitis Using Multimodal Machine Learning - Part of the Presager Project
Ориентир для пациента и семьи
Простыми словами
Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.
- Что изучают
- В протоколе указаны: Deep learning model.
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: Ulcerative Colitis. Базовые параметры: от 18 лет · Все.
- Что важно проверить
- Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
- Где проводится
- Дания
- Следующий шаг
- Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →
Обзор
In patients achieving clinical remission following a flare, artificial intelligence can reliably predict a new flare within the next 12 months utilizing clinical and objective information at day 0 and week 8. Secondary endpoints: * An artificial intelligence model's precision in predicting a new flare within 2 and 3 years * An artificial intelligence model's precision to rule out patients who will not experience a new flare within 1, 2 and 3 year
Вмешательства
- Другое Deep learning model
Use of deep learning model to predict individual patients disease course
Первичные конечные точки
- Flare I [Срок оценки: within 1 year]
Вторичные конечные точки (2)
- Flare II [Срок оценки: within 2 years]
- Flare III [Срок оценки: within 3 years]
Критерии участия
Критерии включения
- Signed informed consent
- Diagnosis of UC for at least 1 year
- Relapse due to UC.
- First endoscopic and histological evaluation of the flare Exclusion criteria
- Well-founded doubt that the flare is due to other than the patients UC
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Здоровые добровольцы: Нет
Дизайн исследования
- Модель наблюдения
- Когортное
Центры проведения
Дания · 1 центр
- Gastrounit, medical section, Copenhagen University Hospital Hvidovre — Hvidovre
Идентификаторы
NCT: NCT05479617 · H-21020965