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Bewertung der Gesichtserkennungstechnologie in der Syndromdiagnose

13. Januar 2021 aktualisiert von: Manchester University NHS Foundation Trust

Bewertung des klinischen Nutzens der Gesichtserkennungstechnologie bei der Syndromdiagnose

Geburtsfehler sind relativ häufig und treten bei 1 von 40 lebend geborenen Babys auf. Sie können einfach oder mehrfach sein. Sie können im Rahmen multipler Fehlbildungssyndrome auftreten, oft in Verbindung mit Wachstumsstörungen oder geistiger Behinderung. Über 7000 seltene Syndrome wurden identifiziert. Obwohl sie selten sind, sind sie daher insgesamt wichtig. Zu verstehen, wie ein multiples Fehlbildungssyndrom entstanden ist, zu definieren, welche Untersuchungen und Gesundheitsüberwachung für betroffene Kinder erforderlich sind, und festzustellen, ob es eine Behandlung gibt, ist für Eltern und Fachkräfte, die sich um betroffene Kinder kümmern, und auch für die genetische Beratung ihrer erweiterten Familien sehr wichtig, da die Mehrheit wird eine genetische Basis haben. Die Diagnose dieser seltenen Erkrankungen ist daher wichtig, aber da viele Syndrome selten sind, kann dies äußerst schwierig sein und erfordert Fachwissen, viele Untersuchungen und viele Krankenhaustermine. Ziel dieser Studie ist es festzustellen, ob der Einsatz von Gesichtserkennungssoftware die Diagnose seltener Syndrome verbessern kann, wenn sie zusätzlich zur derzeitigen Routinepraxis eingesetzt wird.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Klinikärzte behandeln über 2000 Patienten pro Jahr mit seltenen Syndromen in den NHS-Kliniken von Manchester. Bei den meisten dieser Personen ist die Ursache unbekannt. Viele haben eine genetische Ursache, aber es ist schwierig zu wissen, welche Gene getestet werden müssen, und auf diese Tests zugreifen zu können. Wenn ein Patient in die Klinik kommt, werden Details zu seiner Kranken- und Entwicklungsgeschichte erhoben und er wird eingehend untersucht, um seine Untersuchungsergebnisse einzusehen. Es können auch neue Tests für Patienten angeordnet werden. In vielen Fällen können subtile Unterschiede in den körperlichen Merkmalen, insbesondere in den Gesichtszügen, einen wichtigen Hinweis auf die zugrunde liegende Diagnose liefern. Da viele der beobachteten Erkrankungen jedoch so selten sind und Ärzte diese bestimmte Erkrankung möglicherweise noch nie zuvor gesehen haben, kann die Diagnose möglicherweise nicht sofort beim Termin gestellt werden. In diesen Fällen wird eine Erlaubnis zum Fotografieren eingeholt, damit weitere Meinungen innerhalb der Abteilung eingeholt oder mit nationalen und manchmal internationalen Kollegen geteilt werden können. Dies ist Routinepraxis. Soweit eine Einwilligung für Fotos vorliegt, werden diese zunächst in einem abteilungsinternen Fallbesprechungsgespräch gesichtet. Sie können dann auch bei regionalen, nationalen oder sogar internationalen Treffen zur Syndromdiagnose mit Zustimmung des Patienten vorgestellt werden.

Die Studie zielt darauf ab, Patienten zu rekrutieren, die Kliniken zur Syndromdiagnose aufsuchen und Unterschiede in ihren Gesichtszügen aufweisen. Solche Patienten werden einer vollständigen routinemäßigen diagnostischen Aufarbeitung unterzogen, wie oben beschrieben. Anschließend werden die Patienten, wenn sie der Aufnahme von Fotos im Rahmen der Standardversorgung zugestimmt haben, gefragt, ob sie dem Hochladen der Gesichtsfotos in ein digitales Gesichtserkennungssystem zusammen mit dem Hochladen einer Liste der wichtigsten klinischen Merkmale zustimmen würden Sehen Sie, welche Diagnosen von dieser Software vorgeschlagen werden.

Eine Gruppe von Patienten mit vererbter Stoffwechselerkrankung mit bekannten Diagnosen wird in die Faces-Teilstudie aufgenommen, um festzustellen, ob die Technologie bei der Bestimmung ihres Phänotyps helfen kann. Diese Patientengruppe würde gebeten, Fotos entweder per E-Mail über eine sichere E-Mail-Adresse oder per Post an das Forschungsteam zu senden. Die Studie würde ein Gesichtsfoto von jedem der leiblichen Elternteile anfordern (falls zutreffend und verfügbar).

Zunächst findet eine routinemäßige Besprechung von Patienten und Fotos in einem Fallbesprechungsgespräch statt, wie es in der Praxis üblich ist. Darauf aufbauend werden Differenzialdiagnosen formuliert und erfasst. Anschließend wird das Gesichtsfoto in ein Gesichtserkennungssystem hochgeladen und daraus vorgeschlagene Diagnosen erfasst. Als untersuchungswürdig erachtete diagnostische Anregungen werden praxisgerecht weiterverfolgt.

Die Ermittler werden dann feststellen, ob dies a) auf die Standardmethode, b) nur von der Gesichtserkennungssoftware vorgeschlagen, oder c) unter Verwendung der beiden Methoden zusammen erfolgt ist.

Die Patienten werden nachuntersucht, um zu sehen, ob eine endgültige Diagnose bestätigt wird. Der Patient/die Eltern erhalten außerdem 6 Monate nach der Rekrutierung einen Fragebogen per E-Mail oder Post. Der Fragebogen wird fragen, ob sie Bedenken hinsichtlich der Verwendung von FDNA hatten, ob sie es hilfreich fanden und wenn ja, auf welche Weise. Ein weiterer Fragebogen für Fachleute wird Informationen darüber sammeln, wie einfach sie es in der Anwendung fanden, wie hilfreich sie es im Bereich von 1 bis 5 fanden, ob es das Patientenmanagement verändert hat, wenn ja, wie, und andere Kommentare

. Die Ermittler werden dokumentieren, ob die Verwendung der Software zu einer früheren Diagnose beigetragen hat, ob sie die Diagnose durch irreführende oder falsche Anleitung behindert hat, ob Eltern und Fachkräfte ihre Verwendung für akzeptabel hielten und ob sie sich auf das Management des Patienten auswirkte.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Tatsächlich)

111

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

    • Greater Manchester
      • Manchester, Greater Manchester, Vereinigtes Königreich, M13 9WL
        • Manchester University NHS Foundation Trust

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

Studienberechtigtes Alter

3 Jahre und älter (Kind, Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Beschreibung

Einschlusskriterien:

- Patienten, die an routinemäßigen Terminen in einer genetischen Klinik/Kinderklinik zur Diagnose eines multiplen Anomalie-Syndroms teilnehmen, bei denen charakteristische Gesichtszüge Teil ihres Präsentationsmusters sind.

ODER:

- Biochemisch oder genetisch bestätigte Diagnose einer angeborenen Stoffwechselstörung, bei der keine gut beschriebenen dysmorphen Gesichtszüge bekannt sind, die mit einer Störung einhergehen

Ausschlusskriterien:

  • Patienten unter 8 Monaten, bei denen sich die Gesichtserkennungstechnologie nicht als wirksam erwiesen hat.
  • Patienten, die die klinische Fotografie als Teil der Standardversorgung ablehnen.
  • Patienten, die der Teilnahme an der Studie nicht zustimmen möchten, obwohl sie der Aufnahme von Fotos für die Standardversorgung zustimmen.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Diagnose
  • Zuteilung: Nicht randomisiert
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Sonstiges: Hauptstudium
Patienten, die an routinemäßigen Terminen in einer genetischen Klinik/Kinderklinik zur Diagnose eines multiplen Anomalie-Syndroms teilnehmen, bei denen charakteristische Gesichtszüge Teil ihres Präsentationsmusters sind.
Diese Studie untersucht, ob eine neue diagnostische Intervention (Face2Gene-Gesichtserkennungssoftware) besser ist als die Verwendung des Standardansatzes zur Diagnose.
Sonstiges: Unterstudie Gesichter
Patienten, die für die Faces-Unterstudie geeignet sind, müssen eine biochemisch oder genetisch bestätigte Diagnose einer angeborenen Stoffwechselstörung haben, bei der keine gut beschriebenen dysmorphen Gesichtsmerkmale bekannt sind, die mit der Störung assoziiert sind.
Diese Studie untersucht, ob eine neue diagnostische Intervention (Face2Gene-Gesichtserkennungssoftware) besser ist als die Verwendung des Standardansatzes zur Diagnose.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Anzahl der Diagnosen
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre
Die Anzahl der gestellten Diagnosen seltener Syndromstörungen, gemessen nach Standardpraxis
bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre
Anzahl der Diagnosen
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre
Die Anzahl der gestellten Diagnosen seltener Syndromstörungen, gemessen nach Verwendung der Face2Gene-App
bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Patientenzufriedenheit
Zeitfenster: 6 Monate nach Einstellung.
Grad der Zufriedenheit der Eltern mit der Nutzung eines Gesichtserkennungssystems und mit E-Health-Ansätzen zur genetischen Beratung und Diagnose im Allgemeinen. Gemessen über einen Fragebogen zu Patientenerfahrungen, der sowohl quantitative als auch qualitative Antworten erfordert. Gemessen wird der Anteil der Patienten, die die Nutzung der Software als akzeptabel empfanden. Die Ergebnisse werden nicht auf einer festen Skala berichtet.
6 Monate nach Einstellung.
Berufliche Zufriedenheit
Zeitfenster: 24 Monate
Grad der Zufriedenheit von Fachleuten mit der Verwendung eines Gesichtserkennungssystems. Gemessen über einen Fragebogen zu Erfahrungen von Kollegen, der sowohl quantitative als auch qualitative Antworten erfordert. Gemessen wird der Anteil der Fachkräfte, die die Nutzung der Software als akzeptabel/hilfreich empfanden und die Software weiterhin in der Praxis einsetzen würden. Die Ergebnisse werden nicht auf einer festen Skala berichtet.
24 Monate
Anzahl der Syndrome
Zeitfenster: 24 Monate
Anzahl der identifizierten Syndrome, bei denen Gesichtserkennungssoftware die genetische Untersuchung erleichtert hat.
24 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

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

Mitarbeiter

Ermittler

  • Hauptermittler: Sofia Douzgou, MD PhD FRCP, Manchester University NHS Foundation Trust

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)

30. Januar 2018

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

25. November 2020

Studienabschluss (Tatsächlich)

25. November 2020

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

3. Dezember 2020

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

13. Januar 2021

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

14. Januar 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

14. Januar 2021

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

13. Januar 2021

Zuletzt verifiziert

1. Januar 2021

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • R04765

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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