HumRes65946
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NCT06629207
Künstliche Intelligenz in der Molekularbildgebung: Vorhersage des Parkinson-Risikos bei REM-Schlafverhaltensstörung
Type d'essai
Interventional
(ICTRP)
Intervention étudiée
Gerät: PET/CT mit 18-FDG
(ICTRP)
Maladie en cours d'investigation
Parkinson-Krankheit
(ICTRP)
Critères de participation
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)
Critères d'exclusion
non disponible
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)
Critères d'exclusion
non disponible
Lieu de l’étude
Suisse
(ICTRP)
Informations générales
University Bern, Inselspital, Center for Artificial Intelligence in Medicine,
+41 316322610;+41 31 632 26 10
axel.rominger@insel.ch(ICTRP)
Informations scientifiques
University Bern, Inselspital, Center for Artificial Intelligence in Medicine,
+41 316322610;+41 31 632 26 10
axel.rominger@insel.ch(ICTRP)
Titre académique
Künstliche Intelligenz in der Molekularbildgebung zur Vorhersage der Risiken der Parkinson-Krankheit bei Patienten mit REM-Schlafverhaltensstörung (ICTRP)
Plan de l'étude
Zuteilung: N/A. Interventionsmodell: Einzelgruppen-Zuweisung. Primärer Zweck: Diagnostisch. Maskierung: Keine (Offenes Label). (ICTRP)
Critères d'évaluation principaux et secondaires
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)
Date d'enregistrement
non disponible
Inclusion du premier participant
non disponible
Sponsors secondaires
non disponible
Contacts supplémentaires
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)
ID secondaires
2023-00816 (ICTRP)
Résultats-Données individuelles des participants
non disponible
Informations complémentaires sur l'essai
https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT06629207 (ICTRP)
Résultats de l'essai
Résumé des résultats
non disponible
Lien vers les résultats dans le registre primaire
non disponible