HumRes65946
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NCT06629207
Künstliche Intelligenz in der Molekularbildgebung: Vorhersage des Parkinson-Risikos bei REM-Schlafverhaltensstörung
Studientyp
Interventional
(ICTRP)
Untersuchte Intervention
Gerät: PET/CT mit 18-FDG
(ICTRP)
Untersuchte Krankheit(en)
Parkinson-Krankheit
(ICTRP)
Kriterien zur Teilnahme
Geschlecht: Alle
Maximales Alter: N/A
Minimales Alter: 18 Jahre
Einschlusskriterien:
1. Bestätigte klinische iRBD-Diagnose durch Spezialisten für Bewegungsstörungen gemäß der
Internationalen Klassifikation der Schlafstörungen
2. Schriftliche informierte Zustimmung
Ausschlusskriterien:
1. Bekannte Diagnose von PD oder anderen neurodegenerativen Erkrankungen
2. Eindeutige Anzeichen von Parkinsonismus bei der Untersuchung
3. Narkolepsie oder andere bekannte Ursachen von RBD
4. Mäßige bis schwere obstruktive Schlafapnoe
5. Abnormale neurologische oder MRT-Untersuchung (ICTRP)
Ausschlusskriterien
nicht verfügbar
Geschlecht: Alle
Maximales Alter: N/A
Minimales Alter: 18 Jahre
Einschlusskriterien:
1. Bestätigte klinische iRBD-Diagnose durch Spezialisten für Bewegungsstörungen gemäß der
Internationalen Klassifikation der Schlafstörungen
2. Schriftliche informierte Zustimmung
Ausschlusskriterien:
1. Bekannte Diagnose von PD oder anderen neurodegenerativen Erkrankungen
2. Eindeutige Anzeichen von Parkinsonismus bei der Untersuchung
3. Narkolepsie oder andere bekannte Ursachen von RBD
4. Mäßige bis schwere obstruktive Schlafapnoe
5. Abnormale neurologische oder MRT-Untersuchung (ICTRP)
Ausschlusskriterien
nicht verfügbar
Studienstandort
Schweiz
(ICTRP)
Allgemeine Auskünfte
University Bern, Inselspital, Center for Artificial Intelligence in Medicine,
+41 316322610;+41 31 632 26 10
axel.rominger@insel.ch(ICTRP)
Wissenschaftliche Auskünfte
University Bern, Inselspital, Center for Artificial Intelligence in Medicine,
+41 316322610;+41 31 632 26 10
axel.rominger@insel.ch(ICTRP)
Wissenschaftlicher Titel
Künstliche Intelligenz in der Molekularbildgebung zur Vorhersage der Risiken der Parkinson-Krankheit bei Patienten mit REM-Schlafverhaltensstörung (ICTRP)
Studiendesign
Zuteilung: N/A. Interventionsmodell: Einzelgruppen-Zuweisung. Primärer Zweck: Diagnostisch. Maskierung: Keine (Offenes Label). (ICTRP)
Primäre und sekundäre Endpunkte
Bewertung der Genauigkeit des Deep-Learning-Modells bei der Vorhersage der neurodegenerativen Umwandlung bei isolierter REM-Schlafverhaltensstörung (iRBD) durch frühe Biomarkererkennung (ICTRP)
Vergleich des geschätzten versus beobachteten jährlichen Umwandlungsrisikos der isolierten REM-Schlafverhaltensstörung (iRBD) zu neurodegenerativen Erkrankungen;Bewertung der Genauigkeit des Deep-Learning-Modells bei der Vorhersage der Umwandlung der isolierten REM-Schlafverhaltensstörung (iRBD) zur Parkinson-Krankheit (ICTRP)
Registrierungsdatum
nicht verfügbar
Einschluss des ersten Teilnehmers
nicht verfügbar
Sekundäre Sponsoren
nicht verfügbar
Weitere Kontakte
Kuanggyu Shi, Prof. Dr. ing.;Axel Rominger, Prof. Dr. med.;Axel Rominger, Prof. Dr. med., axel.rominger@insel.ch, +41 316322610;+41 31 632 26 10, University Bern, Inselspital, Center for Artificial Intelligence in Medicine, (ICTRP)
Sekundäre IDs
2023-00816 (ICTRP)
Angaben zur Verfügbarkeit von individuellen Teilnehmerdaten
nicht verfügbar
Weitere Informationen zur Studie
https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT06629207 (ICTRP)
Ergebnisse der Studie
Zusammenfassung der Ergebnisse
nicht verfügbar
Link zu den Ergebnissen im Primärregister
nicht verfügbar