HumRes65946
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NCT06629207
Künstliche Intelligenz in der Molekularbildgebung: Vorhersage des Parkinson-Risikos bei REM-Schlafverhaltensstörung
Tipo di studio
Interventional
(ICTRP)
Intervento studiato
Gerät: PET/CT mit 18-FDG
(ICTRP)
Malattie studiate
Parkinson-Krankheit
(ICTRP)
Criteri di partecipazione
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)
Criteri di esclusione
non disponibile
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)
Criteri di esclusione
non disponibile
Luogo dello studio
Svizzera
(ICTRP)
Informazioni generali
University Bern, Inselspital, Center for Artificial Intelligence in Medicine,
+41 316322610;+41 31 632 26 10
axel.rominger@insel.ch(ICTRP)
Informazioni scientifiche
University Bern, Inselspital, Center for Artificial Intelligence in Medicine,
+41 316322610;+41 31 632 26 10
axel.rominger@insel.ch(ICTRP)
Titolo accademico
Künstliche Intelligenz in der Molekularbildgebung zur Vorhersage der Risiken der Parkinson-Krankheit bei Patienten mit REM-Schlafverhaltensstörung (ICTRP)
Disegno dello studio
Zuteilung: N/A. Interventionsmodell: Einzelgruppen-Zuweisung. Primärer Zweck: Diagnostisch. Maskierung: Keine (Offenes Label). (ICTRP)
Endpoint primari e secondari
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)
Data di registrazione
non disponibile
Inclusione del primo partecipante
non disponibile
Sponsor secondari
non disponibile
Contatti aggiuntivi
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 secondari
2023-00816 (ICTRP)
Risultati-Dati individuali dei partecipanti
non disponibile
Ulteriori informazioni sullo studio
https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT06629207 (ICTRP)
Risultati dello studio
Riepilogo dei risultati
non disponibile
Link ai risultati nel registro primario
non disponibile