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Verwendung von Umfragen zur Untersuchung des Zusammenhangs zwischen der Exposition gegenüber ML-Mortalitätsrisikovorhersagen und der Prognosegenauigkeit und Entscheidungsfindung medizinischer Onkologen

20. November 2024 aktualisiert von: Abramson Cancer Center at Penn Medicine
Fast die Hälfte der Krebspatienten in den USA erhält eine Behandlung, die nicht mit ihren Wünschen vor ihrem Tod übereinstimmt. Frühzeitige Advanced Care Planning (ACP) und Palliativpflege verbessern die zielgerechte Versorgung und Symptomatik und reduzieren unnötige Inanspruchnahmen. Eine vielversprechende Strategie zur Verbesserung der ACP- und Palliativversorgung besteht darin, Patienten mit Sterblichkeitsrisiko früher im Krankheitsverlauf zu identifizieren, um diese Dienste gezielt in Anspruch nehmen zu können. Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) werden in verschiedenen Branchen, einschließlich der Medizin, eingesetzt, um das Risiko unerwünschter Folgen genau vorherzusagen und frühere Ressourcen zu lenken. „Mensch-Maschine-Kooperationen“ – Systeme, die sowohl ML als auch menschliche Intuition nutzen – verbessern nachweislich Vorhersagen und Entscheidungsfindung in verschiedenen Situationen. Es ist jedoch nicht bekannt, ob Mensch-Maschine-Kooperationen die Prognosegenauigkeit verbessern und zu größeren und früheren Ergebnissen führen können ACP und Palliativversorgung. In dieser Studie haben wir eine nationale Stichprobe medizinischer Onkologen kontaktiert und sie gebeten, an einer vignettenbasierten Umfrage teilzunehmen. Unser Ziel war es, den Zusammenhang zwischen der Exposition gegenüber ML-Mortalitätsrisikovorhersagen und der Prognosegenauigkeit und Entscheidungsfindung von Ärzten zu untersuchen. Wir präsentierten eine Reihe von sechs Vignetten, die drei klinische Szenarien beschreiben, die speziell für einen Patienten mit fortgeschrittenem nicht-kleinzelligem Lungenkrebs (aNSCLC) gelten und sich nach Alter, Geschlecht, Leistungsstatus, Rauchergeschichte, Ausmaß der Erkrankung, Symptomen und molekularem Status unterscheiden. Wir werden diese vignettenbasierten Umfragen verwenden, um den Zusammenhang zwischen der Exposition gegenüber ML-Mortalitätsrisikovorhersagen und der Prognosegenauigkeit und Entscheidungsfindung medizinischer Onkologen zu untersuchen.

Studienübersicht

Status

Status

Zeigt den aktuellen Rekrutierungsstatus oder den erweiterten Zugriffsstatus an.
Abgeschlossen

Bedingungen

Bedingungen

Die Krankheit, Störung, das Syndrom, die Krankheit oder die Verletzung, die untersucht wird. Auf ClinicalTrials.gov können die Bedingungen auch andere gesundheitsbezogene Themen wie Lebensdauer, Lebensqualität und Gesundheitsrisiken umfassen.

Intervention / Behandlung

Intervention / Behandlung

Ein Prozess oder eine Handlung, die im Mittelpunkt einer klinischen Studie steht. Interventionen umfassen Medikamente, medizinische Geräte, Verfahren, Impfstoffe und andere Produkte, die entweder in der Erprobungsphase oder bereits verfügbar sind. Interventionen können auch nicht-invasive Ansätze umfassen, wie z. B. Aufklärung oder eine Änderung der Ernährung und Bewegung.

Studientyp

Studientyp

Beschreibt die Art einer klinischen Studie. Zu den Studientypen gehören Interventionsstudien (auch klinische Studien genannt), Beobachtungsstudien (einschließlich Patientenregister) und erweiterter Zugang.
Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

Einschreibung

Die Anzahl der Teilnehmer an einer klinischen Studie. Die „erwartete“ Einschreibung ist die Zielzahl an Teilnehmern, die die Forscher für die Studie benötigen.
52

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • Vereinigte Staaten
    • Pennsylvania
      • Philadelphia, Pennsylvania, Vereinigte Staaten, 19104
        • Abramson Cancer Center of the University of Pennsylvania

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Zulassungskriterien

Die wichtigsten Voraussetzungen, die Personen erfüllen müssen, die an einer klinischen Studie teilnehmen möchten, bzw. welche Eigenschaften sie mitbringen müssen. Auswahlkriterien bestehen sowohl aus Einschlusskriterien (die erforderlich sind, damit eine Person an der Studie teilnehmen kann) als auch aus Ausschlusskriterien (die eine Person an der Teilnahme hindern). Arten von Zulassungskriterien umfassen, ob eine Studie gesunde Freiwillige akzeptiert, Alters- oder Altersgruppenanforderungen hat oder durch das Geschlecht begrenzt ist.

Studienberechtigtes Alter

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Die Studienpopulation bestand aus einer Stichprobe praktizierender medizinischer Onkologen, die in den USA Lungenkrebs behandelten. Wir haben medizinische Onkologen über direkte E-Mails an die persönlichen Kontakte des Studienleiters rekrutiert (n=29); Direktnachrichten über Doximity, einen Online-Netzwerkdienst für medizinisches Fachpersonal (n=17), unter Verwendung einer „thorakalen Onkologie“; und Direktnachrichten über X (ehemals Twitter) (n=4). Es wurden Anstrengungen unternommen, gleichmäßige Stichproben aus vier geografischen Regionen der USA (Nordosten, Süden, Mittlerer Westen, Westen) zu ziehen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Medizinische Onkologen, die Lungenkrebs behandeln

Ausschlusskriterien:

  • Medizinische Onkologen, die Lungenkrebspatienten nicht behandeln

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte

Gruppe / Kohorte

Eine Gruppe oder Untergruppe von Teilnehmern an einer Beobachtungsstudie, die hinsichtlich biomedizinischer oder gesundheitlicher Ergebnisse bewertet wird.
Intervention / Behandlung

Intervention / Behandlung

Ein Prozess oder eine Handlung, die im Mittelpunkt einer klinischen Studie steht. Interventionen umfassen Medikamente, medizinische Geräte, Verfahren, Impfstoffe und andere Produkte, die entweder in der Erprobungsphase oder bereits verfügbar sind. Interventionen können auch nicht-invasive Ansätze umfassen, wie z. B. Aufklärung oder eine Änderung der Ernährung und Bewegung.
1A 2B 3C
1. Mittelstufe; 1.A. Referenzabhängig; 2. Schlecht; 2.B. Absolute Prognose; 3. Gut; 3.C. Beide
Sonstiges: Umfrage
Die Studie bestand aus einem 3 × 3-Online-Faktorexperiment unter Verwendung eines von Qualtrics gehosteten Umfrageinstruments, in dem drei Patientenvignetten beschrieben wurden. Die drei Patientenvignetten unterschieden sich durch verschiedene klinische Merkmale, darunter Alter, Geschlecht, Leistungsstatus, Rauchergeschichte, Ausmaß der Erkrankung, Symptome und molekularer Status. Jeder Patient hatte fortgeschrittenen nicht-kleinzelligen Lungenkrebs (aNSCLC). Jede Vignette bestand aus zwei Teilen: Teil 1 beschrieb die Krankengeschichte eines der drei Patienten, danach wurden prognostische Schätzungen und medizinische Entscheidungen bewertet (d. h. 1, 2, 3). Teil 2 folgte unmittelbar und beschrieb dieselbe Vignette desselben Patienten mit zusätzlichen Informationen aus einem hypothetischen ML-Vorhersagealgorithmus (d. h. A, B, C). Die Reihenfolge der Vignetten in jeder Umfrage wurde im Hinblick auf Präsentationsstrategien für die ML-Risikovorhersagen randomisiert, sodass es 6 Versionen der Umfrage gab, denen jeder Teilnehmer randomisiert zugeteilt wurde.
1A 2C 3B
1. Mittelstufe; 1.A. Referenzabhängig; 2. Schlecht; 2.C. Beide; 3. Gut; 3.B. Absolute Prognose
Sonstiges: Umfrage
Die Studie bestand aus einem 3 × 3-Online-Faktorexperiment unter Verwendung eines von Qualtrics gehosteten Umfrageinstruments, in dem drei Patientenvignetten beschrieben wurden. Die drei Patientenvignetten unterschieden sich durch verschiedene klinische Merkmale, darunter Alter, Geschlecht, Leistungsstatus, Rauchergeschichte, Ausmaß der Erkrankung, Symptome und molekularer Status. Jeder Patient hatte fortgeschrittenen nicht-kleinzelligen Lungenkrebs (aNSCLC). Jede Vignette bestand aus zwei Teilen: Teil 1 beschrieb die Krankengeschichte eines der drei Patienten, danach wurden prognostische Schätzungen und medizinische Entscheidungen bewertet (d. h. 1, 2, 3). Teil 2 folgte unmittelbar und beschrieb dieselbe Vignette desselben Patienten mit zusätzlichen Informationen aus einem hypothetischen ML-Vorhersagealgorithmus (d. h. A, B, C). Die Reihenfolge der Vignetten in jeder Umfrage wurde im Hinblick auf Präsentationsstrategien für die ML-Risikovorhersagen randomisiert, sodass es 6 Versionen der Umfrage gab, denen jeder Teilnehmer randomisiert zugeteilt wurde.
1B 2A 3C
1. Mittelstufe; 1.B. Absolut; 2. Schlecht; 2.A. Referenzabhängig; 3. Gut; 3.C. Beide
Sonstiges: Umfrage
Die Studie bestand aus einem 3 × 3-Online-Faktorexperiment unter Verwendung eines von Qualtrics gehosteten Umfrageinstruments, in dem drei Patientenvignetten beschrieben wurden. Die drei Patientenvignetten unterschieden sich durch verschiedene klinische Merkmale, darunter Alter, Geschlecht, Leistungsstatus, Rauchergeschichte, Ausmaß der Erkrankung, Symptome und molekularer Status. Jeder Patient hatte fortgeschrittenen nicht-kleinzelligen Lungenkrebs (aNSCLC). Jede Vignette bestand aus zwei Teilen: Teil 1 beschrieb die Krankengeschichte eines der drei Patienten, danach wurden prognostische Schätzungen und medizinische Entscheidungen bewertet (d. h. 1, 2, 3). Teil 2 folgte unmittelbar und beschrieb dieselbe Vignette desselben Patienten mit zusätzlichen Informationen aus einem hypothetischen ML-Vorhersagealgorithmus (d. h. A, B, C). Die Reihenfolge der Vignetten in jeder Umfrage wurde im Hinblick auf Präsentationsstrategien für die ML-Risikovorhersagen randomisiert, sodass es 6 Versionen der Umfrage gab, denen jeder Teilnehmer randomisiert zugeteilt wurde.
1B 2C 3A
1. Mittelstufe; 1.B. Absolut; 2. Schlecht; 2.C. Beide; 3. Gut; 3.A. Referenzabhängig
Sonstiges: Umfrage
Die Studie bestand aus einem 3 × 3-Online-Faktorexperiment unter Verwendung eines von Qualtrics gehosteten Umfrageinstruments, in dem drei Patientenvignetten beschrieben wurden. Die drei Patientenvignetten unterschieden sich durch verschiedene klinische Merkmale, darunter Alter, Geschlecht, Leistungsstatus, Rauchergeschichte, Ausmaß der Erkrankung, Symptome und molekularer Status. Jeder Patient hatte fortgeschrittenen nicht-kleinzelligen Lungenkrebs (aNSCLC). Jede Vignette bestand aus zwei Teilen: Teil 1 beschrieb die Krankengeschichte eines der drei Patienten, danach wurden prognostische Schätzungen und medizinische Entscheidungen bewertet (d. h. 1, 2, 3). Teil 2 folgte unmittelbar und beschrieb dieselbe Vignette desselben Patienten mit zusätzlichen Informationen aus einem hypothetischen ML-Vorhersagealgorithmus (d. h. A, B, C). Die Reihenfolge der Vignetten in jeder Umfrage wurde im Hinblick auf Präsentationsstrategien für die ML-Risikovorhersagen randomisiert, sodass es 6 Versionen der Umfrage gab, denen jeder Teilnehmer randomisiert zugeteilt wurde.
1C 2A 3B
1. Mittelstufe; 1.C. Beide; 2. Schlecht; 2.A. Referenzabhängig; 3. Gut; 3.B. Absolut
Sonstiges: Umfrage
Die Studie bestand aus einem 3 × 3-Online-Faktorexperiment unter Verwendung eines von Qualtrics gehosteten Umfrageinstruments, in dem drei Patientenvignetten beschrieben wurden. Die drei Patientenvignetten unterschieden sich durch verschiedene klinische Merkmale, darunter Alter, Geschlecht, Leistungsstatus, Rauchergeschichte, Ausmaß der Erkrankung, Symptome und molekularer Status. Jeder Patient hatte fortgeschrittenen nicht-kleinzelligen Lungenkrebs (aNSCLC). Jede Vignette bestand aus zwei Teilen: Teil 1 beschrieb die Krankengeschichte eines der drei Patienten, danach wurden prognostische Schätzungen und medizinische Entscheidungen bewertet (d. h. 1, 2, 3). Teil 2 folgte unmittelbar und beschrieb dieselbe Vignette desselben Patienten mit zusätzlichen Informationen aus einem hypothetischen ML-Vorhersagealgorithmus (d. h. A, B, C). Die Reihenfolge der Vignetten in jeder Umfrage wurde im Hinblick auf Präsentationsstrategien für die ML-Risikovorhersagen randomisiert, sodass es 6 Versionen der Umfrage gab, denen jeder Teilnehmer randomisiert zugeteilt wurde.
1C 2B 3A
1. Mittelstufe; 1.C. Beide; 2. Schlecht; 2.B. Absolut; 3. Gut; 3.A. Referenzabhängig
Sonstiges: Umfrage
Die Studie bestand aus einem 3 × 3-Online-Faktorexperiment unter Verwendung eines von Qualtrics gehosteten Umfrageinstruments, in dem drei Patientenvignetten beschrieben wurden. Die drei Patientenvignetten unterschieden sich durch verschiedene klinische Merkmale, darunter Alter, Geschlecht, Leistungsstatus, Rauchergeschichte, Ausmaß der Erkrankung, Symptome und molekularer Status. Jeder Patient hatte fortgeschrittenen nicht-kleinzelligen Lungenkrebs (aNSCLC). Jede Vignette bestand aus zwei Teilen: Teil 1 beschrieb die Krankengeschichte eines der drei Patienten, danach wurden prognostische Schätzungen und medizinische Entscheidungen bewertet (d. h. 1, 2, 3). Teil 2 folgte unmittelbar und beschrieb dieselbe Vignette desselben Patienten mit zusätzlichen Informationen aus einem hypothetischen ML-Vorhersagealgorithmus (d. h. A, B, C). Die Reihenfolge der Vignetten in jeder Umfrage wurde im Hinblick auf Präsentationsstrategien für die ML-Risikovorhersagen randomisiert, sodass es 6 Versionen der Umfrage gab, denen jeder Teilnehmer randomisiert zugeteilt wurde.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Primäre Ergebnismessungen

Im Protokoll einer klinischen Studie die geplante Ergebnismessung, die für die Bewertung der Wirkung einer Intervention/Behandlung am wichtigsten ist. Die meisten klinischen Studien haben einen primären Endpunkt, aber einige haben mehr als einen.
Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Prognosegenauigkeit anhand einer Umfrage ermittelt
Zeitfenster: Bis zu 3 Monaten

Prognoseschätzungen wurden anhand von zwei Items gemessen, die nach Teil 1 und 2 jeder der drei Vignetten verabreicht wurden:

  1. Wie hoch ist Ihre voraussichtliche Lebenserwartung für diesen Patienten in Monaten?
  2. Wie groß ist Ihrer Meinung nach die Wahrscheinlichkeit, dass sie innerhalb von 12 Monaten stirbt? Bitte geben Sie einen Prozentsatz auf einer Skala von 0 % bis 100 % an.

Genaue Prognosen wurden definiert als ob die gemeldete Lebenserwartungsschätzung innerhalb von 33 % der LCPI-Schätzung lag, wie sie nach den Fokusgruppen geändert wurde. Die Teilnehmer beantworteten die erste Frage in Monaten und die zweite Frage als Prozentsatz zwischen 0 und 100 %.
Bis zu 3 Monaten

Sekundäre Ergebnismessungen

Sekundäre Ergebnismessungen

Im Protokoll einer klinischen Studie ein geplantes Ergebnismaß, das nicht so wichtig ist wie das primäre Ergebnismaß für die Bewertung der Wirkung einer Intervention, aber dennoch von Interesse ist. Die meisten klinischen Studien haben mehr als einen sekundären Endpunkt.
Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Vorausschauende Pflegeplanungsentscheidungen, die anhand einer Umfrage beurteilt werden
Zeitfenster: Bis zu 3 Monaten

Die AKP-Entscheidungsfindung wurde anhand des folgenden Punktes bewertet, der nach den Teilen 1 und 2 jeder der drei Vignetten verabreicht wurde:

1) Würden Sie zu diesem Zeitpunkt im Krankheitsverlauf eine Diskussion über die Vorsorgeplanung führen?

Jede Frage wurde als Ja/Nein-Antwort operationalisiert und von einem kostenlosen Antwortfeld mit der Frage gefolgt: „Bitte teilen Sie uns Ihre Gründe für diese Entscheidung mit.“
Bis zu 3 Monaten
Überweisung zur Palliativversorgung gemäß Umfrage
Zeitfenster: Bis zu 3 Monaten

Die Überweisung zur Palliativversorgung wurde anhand des folgenden Punktes beurteilt, der nach Teil 1 und 2 jeder der drei Vignetten verabreicht wurde:

1) Würden Sie ihn/sie zu diesem Zeitpunkt seines Krankheitsverlaufs an einen Palliativmediziner überweisen?

Jede Frage wurde als Ja/Nein-Antwort operationalisiert und von einem kostenlosen Antwortfeld mit der Frage gefolgt: „Bitte teilen Sie uns Ihre Gründe für diese Entscheidung mit.“
Bis zu 3 Monaten

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Sponsor

Die Organisation oder Person, die die Studie initiiert und die Autorität und Kontrolle über die Studie hat.
Abramson Cancer Center at Penn Medicine

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

Studienbeginn

Das tatsächliche Datum, an dem der erste Teilnehmer in eine klinische Studie aufgenommen wurde. Das „voraussichtliche“ Studienstartdatum ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das Studienstartdatum sein wird.
13. März 2023

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

Primärer Abschluss

Das Datum, an dem der letzte Teilnehmer einer klinischen Studie untersucht wurde oder eine Intervention erhalten hat, um endgültige Daten für das primäre Ergebnis zu sammeln. Ob die klinische Studie protokollgemäß endete oder beendet wurde, hat keinen Einfluss auf dieses Datum. Bei klinischen Studien mit mehr als einem primären Ergebnismaß mit unterschiedlichen Abschlussdaten bezieht sich dieser Begriff auf das Datum, an dem die Datenerhebung für alle primären Ergebnismaße abgeschlossen ist. Das „erwartete“ primäre Abschlussdatum ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das primäre Abschlussdatum für die Studie sein wird.
31. Juli 2023

Studienabschluss (Tatsächlich)

Studienabschluss

Das Datum, an dem der letzte Teilnehmer an einer klinischen Studie untersucht wurde oder eine Intervention/Behandlung erhielt, um endgültige Daten für die primären Ergebnismaße, sekundären Ergebnismaße und Nebenwirkungen zu sammeln (d. h. der letzte Besuch des letzten Teilnehmers). Das „voraussichtliche“ Abschlussdatum der Studie ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das Abschlussdatum der Studie sein wird.
31. Dezember 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

Zuerst eingereicht

Das Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer zum ersten Mal einen Studienbericht bei ClinicalTrials.gov eingereicht hat. Zwischen dem Datum der ersten Einreichung und der Verfügbarkeit des Datensatzes auf ClinicalTrials.gov (dem ersten veröffentlichten Datum) liegt in der Regel eine Verzögerung von einigen Tagen.
30. April 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

Das Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer zum ersten Mal einen Studienbericht einreicht, der den Qualitätskontrollkriterien (QC) der National Library of Medicine (NLM) entspricht. Der Sponsor oder Prüfer muss möglicherweise einen Studienbericht ein- oder mehrmals überarbeiten und einreichen, bevor die QC-Überprüfungskriterien von NLM erfüllt sind. Es liegt in der Verantwortung des Sponsors oder Prüfers, sicherzustellen, dass die Studienaufzeichnung mit den NLM-QC-Überprüfungskriterien übereinstimmt.
12. Juni 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

Zuerst gepostet

Das Datum, an dem der Studienbericht zum ersten Mal auf ClinicalTrials.gov verfügbar war, nachdem die Qualitätskontrolle (QC) der National Library of Medicine (NLM) abgeschlossen wurde. Zwischen dem Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer den Studienbericht eingereicht hat, und dem ersten veröffentlichten Datum liegt in der Regel eine Verzögerung von einigen Tagen.
18. Juni 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Geschätzt)

Letztes Update gepostet

Das letzte Datum, an dem Änderungen an einem Studienbericht auf ClinicalTrials.gov verfügbar gemacht wurden. Es kann eine Verzögerung zwischen der Übermittlung der Änderungen an ClinicalTrials.gov durch den Sponsor oder Prüfer der Studie (Datum der letzten eingereichten Aktualisierung) und dem Datum der letzten Veröffentlichung der Aktualisierung geben.
21. November 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

Das letzte Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer Änderungen an einem Studienbericht eingereicht hat, die mit den Qualitätskontrollkriterien (QC) der National Library of Medicine (NLM) übereinstimmen. Es liegt in der Verantwortung des Sponsors oder Prüfers, sicherzustellen, dass die Studienaufzeichnung mit den NLM-QC-Überprüfungskriterien übereinstimmt.
20. November 2024

Zuletzt verifiziert

Zuletzt verifiziert

Das letzte Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer die Informationen über eine klinische Studie auf ClinicalTrials.gov als richtig und aktuell bestätigt hat. Wenn eine Studie den Rekrutierungsstatus Recruiting hat; noch keine Rekrutierung; oder aktiv, keine Rekrutierung wurde innerhalb der letzten 2 Jahre nicht bestätigt, der Rekrutierungsstatus der Studie wird als unbekannt angezeigt.
1. November 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

Andere Studien-ID-Nummern

Andere Identifikatoren oder ID-Nummern als die NCT-Nummer, die einer klinischen Studie vom Sponsor der Studie, Geldgebern oder anderen zugewiesen werden. Diese Nummern können eindeutige Kennungen von anderen Studienregistern und Zuschussnummern der National Institutes of Health enthalten.
  • UPCC 10524
  • 850382 (Andere Kennung: Penn IRB)

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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