Integrating an AI-Driven Hydronephrosis Decision-Making Tool
Integration of a Hydronephrosis AI-Driven Decision-Making Tool Into Clinical Practice: A Clinical Trial
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- Seen for HN in-person in the Pediatric Urology clinic with ultrasound scans taken at SickKids
- New and follow-up patients 0-24 months.
Exclusion Criteria:
- Older than 24m
- Concurrent urinary tract anomalies (duplex configurations; PUV etc.)
- History of renal surgical intervention (post-op patients)
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Sonstiges
- Zuteilung: N / A
- Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Experimental: AI Model Intervention Arm
When children with HN are seen in clinic, their ultrasound imaging and history will be provided to an initial clinician who will first formulate a plan of care without access to the AI model as per the standard of care.
After the initial plan is documented and before discussion with the primary provider, the initial clinician will then be granted access to the AI model, where they can input the ultrasound images and receive the model's prediction.
The clinician can choose to modify or maintain their drafted plan based on the model's output.
The clinician's final drafted plan will subsequently be discussed with the blinded final clinical expert (primary provider) who will make the final decision to maintain the standard of care for each patient.
The final clinical expert will be blinded to whether the initial clinician changed their plan or not given the AI model
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The AI intervention is a deep learning algorithm used to predict obstructive hydronephrosis.
It was developed at SickKids and has recently completed the silent trial phase.
This clinical trial aims to validate the model's clinical integration by assessing its impact on clinician decision-making and care plan recommendations.
To uphold standard care, a blinded clinician will make final decisions.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Change in Clinician Management Decisions Following Exposure to the AI Model
Zeitfenster: Immediately after AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
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The proportion of clinician management decisions revised immediately after exposure to the AI model output.
Management decisions include: (1) discharge, (2) monitor with ultrasound, (3) additional invasive testing, or (4) referral for surgery.
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Immediately after AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Agreement Between Clinician Decisions and Expert Reference Decisions Using Cohen's Kappa
Zeitfenster: Immediately after clinician review and AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
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Agreement between clinician management decisions and the expert reference decision will be assessed before and after AI exposure using Cohen's kappa statistic.
Higher kappa values indicate greater agreement.
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Immediately after clinician review and AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
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Proportion of Management Decision Changes Stratified by Clinician Experience Level
Zeitfenster: Immediately after AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
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The proportion of clinician management decisions revised after AI model exposure will be compared across clinician subgroups, including training level and years of experience.
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Immediately after AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
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
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- 3474
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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