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Ovarialkarzinom-Screening und KI (AI-OCS-Gyn)

25. März 2026 aktualisiert von: Odette Wegwarth, Charite University, Berlin, Germany

KI zu Einstellungen gegenüber Eierstockkrebs-Screening bei Gynäkologen

Gynäkologen überschätzen häufig den Nutzen und die Sicherheit des Eierstockkrebs-Screenings. KI-gestützte Diskussionen können helfen, diese Fehleinschätzungen zu korrigieren. Diese Studie untersucht, ob ein KI-gesteuertes Gespräch über die Evidenz zum Eierstockkrebs-Screening im Vergleich zu einer Kontroll-KI-Diskussion über die Prävalenz von Eierstockkrebs das Wissen von Gynäkologen verbessern und nicht evidenzbasierte Screening-Empfehlungen reduzieren kann.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Frühere Untersuchungen haben gezeigt, dass Gynäkologen die Wirksamkeit und Sicherheit von Eierstockkrebs-Screenings oft erheblich überschätzen, obwohl robuste Belege darauf hindeuten, dass solche Screenings keinen klinischen Nettonutzen bieten. Diese Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit innovativer Kommunikationsstrategien, um evidenzbasierte klinische Praxis zu unterstützen und geringwertige Versorgung zu reduzieren.

KI-basierte konversationelle Interventionen haben in anderen Bereichen vielversprechende Ergebnisse gezeigt, wenn es darum geht, Fehlvorstellungen zu korrigieren oder die Auseinandersetzung mit Evidenz zu fördern, insbesondere bei Personen, die anfangs resistent gegenüber faktischen Informationen sind. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen untersucht diese Studie, ob KI-gestützte Diskussionen effektiv das Wissen von Gynäkologen über das Nutzen-Schaden-Profil von Eierstockkrebs-Screenings verbessern und folglich nicht-evidenzbasierte Empfehlungen reduzieren können.

Die Studie verwendet ein Querschnittsstudien-Design, bei dem Gynäkologen, die zuvor angegeben haben, regelmäßig Eierstockkrebs-Screenings mit transvaginalem Ultraschall und gegebenenfalls mit zusätzlichen CA 125-Tests für ihre asymptomatischen Patientinnen mit durchschnittlichem Risiko zu empfehlen, randomisiert einer von zwei Bedingungen zugeteilt werden:

  1. Interventionsbedingung: Die Teilnehmer führen ein KI-gestütztes Gespräch, in dem sie ihre Gründe für die Empfehlung von Eierstockkrebs-Screenings erläutern. Die KI ist angewiesen, Fehlvorstellungen anzusprechen und das Fehlen von Belegen für ein positives Nutzen-Schaden-Verhältnis zu klären.
  2. Kontrollbedingung: Die Teilnehmer führen eine KI-Diskussion über die Prävalenz von Eierstockkrebs, ohne Informationen oder korrigierendes Feedback bezüglich der Screening-Ergebnisse zu erhalten.

Vor und nach der KI-basierten Diskussion werden alle Teilnehmer zu ihrer numerischen (X von 1.000 Frauen) und subjektiven Wahrnehmung der Nutzen und Schäden von Eierstockkrebs-Screenings sowie ihren Screening-Empfehlungen befragt. Die Maße stammen aus Instrumenten, die in früheren Untersuchungen verwendet wurden.

Das primäre Ziel dieser Studie ist es, die Veränderung im Verständnis der Kliniker über das Nutzen-Schaden-Verhältnis und ihre Empfehlungen bezüglich routinemäßiger Eierstockkrebs-Screenings für asymptomatische Frauen mit durchschnittlichem Risiko vor und nach dem KI-basierten Gespräch innerhalb und zwischen den Studiengruppen zu bewerten.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

350

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studieren Sie die Kontaktsicherung

Studienorte

  • Deutschland
    • State of Berlin
      • Mitte, State of Berlin, Deutschland, 10117
        • Charité - Universitätsmedizin Berlin

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

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Gynäkologen in der ambulanten Versorgung, die asymptomatischen Frauen mit durchschnittlichem Risiko ein Ovarialkarzinom-Screening anbieten (nicht leitliniengerecht)

Ausschlusskriterien:

  • Gynäkologen in der stationären Versorgung
  • Gynäkologen in der ambulanten Versorgung, die asymptomatischen Frauen mit durchschnittlichem Risiko KEIN Ovarialkarzinom-Screening anbieten (leitliniengerecht)

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Screening
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Single

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Sonstiges: Kontrolle (ChatGPT-Kontrollbedingung)

Teilnehmer in diesem Arm führen ein dreiteiliges Gespräch mit ChatGPT. Die Rolle der KI besteht darin:

  • Die Wahrnehmung des Teilnehmers bezüglich der Gefährlichkeit von Eierstockkrebs zu besprechen.
  • Faktische Informationen zu Prävalenz, Lebenszeitrisiko, Sterberaten und allgemeiner Epidemiologie bereitzustellen.
  • Jede Erwähnung von Screening-Tests, Leitlinienempfehlungen oder Vor-/Nachteilen des Screenings zu vermeiden.
  • Antworten prägnant zu halten (5–8 Sätze pro Runde).
  • Mit einer Reaktion auf die Eröffnungsfrage des Teilnehmers zu beginnen: „Wie gefährlich ist Eierstockkrebs Ihrer Meinung nach?“
Verhalten: ChatGPT - Steuerung

Dreiteiliges Gespräch; erörtert das Risiko und die Epidemiologie von Eierstockkrebs; vermeidet Screening-Themen; prägnante Antworten (5-8 Sätze).

Art der Durchführung: Online-Chat-Oberfläche; Teilnehmer interagiert direkt mit ChatGPT.
Experimental: Experimentell (ChatGPT Evidenzbasierte Screening-Diskussion)

Teilnehmer in diesem Arm führen ein Drei-Runden-Gespräch mit ChatGPT. Die Rolle der KI ist es:

  • Teilnehmer zu bitten, ihre Gründe für die Empfehlung von Eierstockkrebs-Screening zu erläutern.
  • Klar, evidenzbasierte Informationen über Nutzen und Schäden des Eierstockkrebs-Screenings bei durchschnittlich gefährdeten Frauen bereitzustellen.
  • Auf zentrale Ergebnisse großer Studien (z. B. PLCO, UKCTOCS) mit absoluten Zahlen zu verweisen (falsch-positive Raten, unnötige Operationen, Komplikationsraten, fehlender Sterblichkeitsvorteil).
  • Die Positionen wichtiger US-Leitlinien (z. B. USPSTF, ACOG) zusammenzufassen, einschließlich der Empfehlung gegen routinemäßiges Screening bei asymptomatischen, durchschnittlich gefährdeten Frauen.
  • Die Evidenz zu bewerten und zu erklären, ob routinemäßiges Screening auf Basis aktueller Daten unterstützt wird.
  • Einen respektvollen, nicht-wertenden Ton beizubehalten; die Evidenz kritisieren, nicht den Teilnehmer.
  • Antworten prägnant zu halten (5-8 Sätze pro Runde).
  • Mit der Antwort auf die Eröffnungsfrage des Teilnehmers zu beginnen: „Warum empfehlen Sie ein Eierstockkrebs-Screening?“
Verhalten: ChatGPT - Evidenzbasierte Screening-Diskussion

Drei-Runden-Konversation; fragt Teilnehmer nach dem Screening-Hintergrund; liefert evidenzbasierte Informationen zu Nutzen/Risiken, Studiendaten, Leitlinienpositionen; prägnante Antworten (5-8 Sätze).

Art der Durchführung: Online-Chat-Oberfläche; Teilnehmer interagiert direkt mit ChatGPT.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Änderung der Absicht, ein Ovarialkarzinom-Screening zu empfehlen
Zeitfenster: Unmittelbar nach der Intervention
Unterschied in der selbstberichteten Häufigkeit, mit der die Teilnehmerinnen in Zukunft nach der ChatGPT-Interaktion ein Ovarialkarzinom-Screening für Frauen mit durchschnittlichem Risiko empfehlen, und ihrer selbstberichteten Häufigkeit, in der Vergangenheit das Screening empfohlen zu haben.
Unmittelbar nach der Intervention

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Änderung der Nutzen-Risiko-Bewertung von Eierstockkrebs-Screenings
Zeitfenster: Unmittelbar nach der Intervention
Unterschied zwischen der selbstberichteten Nutzen-Risiko-Bewertung vor und nach der ChatGPT-Interaktion.
Unmittelbar nach der Intervention
Genauigkeit des Wissens über Evidenz zur Eierstockkrebs-Früherkennung
Zeitfenster: Unmittelbar nach der Intervention
Verständnis der Teilnehmer über Nutzen, Schäden und Leitlinienempfehlungen für das Ovarialkarzinom-Screening, bewertet durch Umfragefragen
Unmittelbar nach der Intervention

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Charite University, Berlin, Germany

Mitarbeiter

German Research Foundation
Max Planck Institute for Human Development

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

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 (Geschätzt)

27. März 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

30. April 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

30. April 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

25. März 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

25. März 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

31. März 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

31. März 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

25. März 2026

Zuletzt verifiziert

1. März 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2025ChatGPTGyn

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

JA

Beschreibung des IPD-Plans

Wir werden osf.io nutzen, um die rohen Verhaltensdaten der Teilnehmer ohne jegliche Identifikatoren und offene Textkommunikation nach Studienabschluss und Veröffentlichung der Ergebnisse (Oktober 2026) zu veröffentlichen.

Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen

  • ANALYTIC_CODE

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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