Radiomics-Tool zur Risikostratifizierung von Lungenknoten (ARCADES)
Bewertung eines auf Radiomics basierenden computergestützten Diagnosetools zur Krebsrisikostratifizierung von Lungenknoten
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Roger Y. Kim, MD, MSCE
- Telefonnummer: 215-662-3677
- E-Mail: roger.kim@pennmedicine.upenn.edu
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Anil Vachani, MD, MSCE
- Telefonnummer: 215-573-7931
- E-Mail: avachani@pennmedicine.upenn.edu
Studienorte
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Pennsylvania
-
Philadelphia, Pennsylvania, Vereinigte Staaten, 19104
- Rekrutierung
- Perelman Center For Advanced Medicine
-
Kontakt:
- Roger Kim, MD, MSCE
-
Philadelphia, Pennsylvania, Vereinigte Staaten, 19104
- Rekrutierung
- Penn Medicine University City
-
Kontakt:
- Roger Kim, MD, MSCE
-
Philadelphia, Pennsylvania, Vereinigte Staaten, 19107
- Rekrutierung
- Penn Medicine Washington Square
-
Kontakt:
- Roger Kim, MD, MSCE
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-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Männlich oder weiblich, im Alter von 35–89 Jahren
- Die Untersuchung ist in einer Klinik für Lungenknötchen geplant
- Neu entdeckter fester PN mit einem maximalen Durchmesser von 8–30 mm in der CT-Bildgebung
- Thorax-CT-Bildgebung, kompatibel mit der Optellum Virtual Nodule Clinic-Software und verfügbar am oder vor dem Datum des Index-Klinikbesuchs
Ausschlusskriterien:
- Thorax-CT-Bildgebung mit mediastinaler oder hilärer Lymphadenopathie nach CT-Größenkriterien (>10 mm im maximalen Kurzachsendurchmesser auf axialen CT-Bildern)
- PNs mit Popcorn-Verkalkung (im Einklang mit einer gutartigen Ätiologie)
- Subsolide PNs (können mit einem geringeren Risiko einer klinisch signifikanten Malignität verbunden sein)
- Bekannte Vorgeschichte von aktivem Krebs
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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Kein Eingriff: Übliche Pflege (ärztliche Beurteilung)
Im Rahmen der üblichen Pflege untersuchen Ärzte im Rahmen der klinischen Routineversorgung Personen mit unbestimmten Lungenknoten.
Den beurteilenden Ärzten werden keine spezifischen Leitlinien zur Risikostratifizierung für Lungenknoten zur Verfügung gestellt.
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Experimental: Beurteilung durch den Arzt + CAD-basierte Risikostratifizierung
Im experimentellen Teil erhalten die bewertenden Kliniker einen Lungenkrebs-Vorhersagebericht von einem computergestützten Diagnosetool auf Radiomics-Basis mit künstlicher Intelligenz zur Risikostratifizierung von Lungenknoten.
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Die Optellum Virtual Nodule Clinic ist ein von der FDA zugelassenes Gerät (Klasse II) zur Risikostratifizierung von Lungenknoten.
Es nutzt ein Faltungs-Neuronales Netzwerk zur Auswertung von CT-Bilddaten, um eine Schätzung des Malignitätsrisikos für unbestimmte Lungenknoten zu erhalten.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Angemessene Behandlung von Lungenknoten
Zeitfenster: 12 Monate
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Der zusammengesetzte Anteil gutartiger Lungenknötchen, die durch bildgebende Überwachung behandelt wurden, und bösartiger Lungenknötchen, die durch Biopsie oder empirische Behandlung behandelt wurden.
Die endgültige Diagnose eines Lungenknotens wird anhand der pathologischen Beurteilung als bösartig oder gutartig eingestuft.
Wenn die Pathologie nicht verfügbar oder nicht schlüssig ist (d. h. die Biopsie war nicht diagnostisch), wird die Auflösung des Lungenknotens, die Schrumpfung oder die Durchmesserstabilität nach 12 Monaten als gutartige Diagnose definiert.
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12 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Pünktlichkeit der Pflege
Zeitfenster: 12 Monate
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Für Patienten mit bösartigen Lungenknoten, definiert als die Anzahl der Tage zwischen dem Besuch in der Indexklinik und der Diagnose einer bösartigen Erkrankung und dem Erhalt der Behandlung der bösartigen Erkrankung (d. h. chirurgische Resektion, Strahlentherapie).
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12 Monate
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Nebenwirkungen
Zeitfenster: 12 Monate
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Für Patienten, die sich einer Biopsie unterziehen, definiert als Verfahrenskomplikationen im Zusammenhang mit einer Lungenknotenbiopsie.
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12 Monate
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Diagnostischer Ertrag
Zeitfenster: 12 Monate
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Verwendung von Informationen aus Pathologieberichten, definiert als der Anteil der Biopsien mit einer definitiven histopathologischen Diagnose, für jede Art von diagnostischem Biopsieverfahren.
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12 Monate
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Gesundheitskosten
Zeitfenster: 12 Monate
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Die Kosten aller bildgebenden Untersuchungen und diagnostischen Tests im Zusammenhang mit der Lungenknotendiagnose, basierend auf den von Medicare zulässigen Beträgen (von Medicare gezahlter Betrag und vom Leistungsempfänger und/oder Dritten gezahlter Betrag).
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12 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Roger Y. Kim, MD, MSCE, University of Pennsylvania
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Baldwin DR, Gustafson J, Pickup L, Arteta C, Novotny P, Declerck J, Kadir T, Figueiras C, Sterba A, Exell A, Potesil V, Holland P, Spence H, Clubley A, O'Dowd E, Clark M, Ashford-Turner V, Callister ME, Gleeson FV. External validation of a convolutional neural network artificial intelligence tool to predict malignancy in pulmonary nodules. Thorax. 2020 Apr;75(4):306-312. doi: 10.1136/thoraxjnl-2019-214104. Epub 2020 Mar 5.
- Kim RY, Oke JL, Pickup LC, Munden RF, Dotson TL, Bellinger CR, Cohen A, Simoff MJ, Massion PP, Filippini C, Gleeson FV, Vachani A. Artificial Intelligence Tool for Assessment of Indeterminate Pulmonary Nodules Detected with CT. Radiology. 2022 Sep;304(3):683-691. doi: 10.1148/radiol.212182. Epub 2022 May 24.
- Kim RY, Oke JL, Dotson TL, Bellinger CR, Vachani A. Effect of an artificial intelligence tool on management decisions for indeterminate pulmonary nodules. Respirology. 2023 Jun;28(6):582-584. doi: 10.1111/resp.14502. Epub 2023 Apr 5. No abstract available.
- Massion PP, Antic S, Ather S, Arteta C, Brabec J, Chen H, Declerck J, Dufek D, Hickes W, Kadir T, Kunst J, Landman BA, Munden RF, Novotny P, Peschl H, Pickup LC, Santos C, Smith GT, Talwar A, Gleeson F. Assessing the Accuracy of a Deep Learning Method to Risk Stratify Indeterminate Pulmonary Nodules. Am J Respir Crit Care Med. 2020 Jul 15;202(2):241-249. doi: 10.1164/rccm.201903-0505OC.
- Paez R, Kammer MN, Balar A, Lakhani DA, Knight M, Rowe D, Xiao D, Heideman BE, Antic SL, Chen H, Chen SC, Peikert T, Sandler KL, Landman BA, Deppen SA, Grogan EL, Maldonado F. Longitudinal lung cancer prediction convolutional neural network model improves the classification of indeterminate pulmonary nodules. Sci Rep. 2023 Apr 15;13(1):6157. doi: 10.1038/s41598-023-33098-y.
- Paez R, Kammer MN, Tanner NT, Shojaee S, Heideman BE, Peikert T, Balbach ML, Iams WT, Ning B, Lenburg ME, Mallow C, Yarmus L, Fong KM, Deppen S, Grogan EL, Maldonado F. Update on Biomarkers for the Stratification of Indeterminate Pulmonary Nodules. Chest. 2023 Oct;164(4):1028-1041. doi: 10.1016/j.chest.2023.05.025. Epub 2023 May 25.
- Kim RY. Radiomics and artificial intelligence for risk stratification of pulmonary nodules: Ready for primetime? Cancer Biomark. 2025 Jan;42(1):CBM230360. doi: 10.3233/CBM-230360. Epub 2024 Feb 6.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
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- 10523
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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