Erkennung und Optimierung der Behandlung schwerer Fälle von Trockenem Auge
Der Großteil der Trockene-Augent-Patienten befindet sich in der Gemeinschaft. Das Fehlen zufriedenstellender Protokolle und Vertrauen ist eine erhebliche Hürde für Praktiker, solche Patienten zu behandeln, was zu ungenauen Überweisungen und unzufriedenen Patienten führen kann. Probleme werden durch Komorbiditäten des trockenen Auges verschärft, selbst wenn diese nicht formal diagnostiziert werden.
Im Einklang mit der Gesundheitsstrategie, sich über die Gesundheitsversorgung hinaus zur Gesundheit und über die Krankenhausversorgung hinaus zur Gemeinschaftsversorgung zu bewegen, schlagen wir vor, das Vertrauen der Primärversorger durch die Verwendung eines bildbasierten Screening-Systems zu erhöhen.
Diese Studie zielt darauf ab, die Wirksamkeit dieses Screening-KI-Algorithmus, eines Prototyps, zusätzlich zu oder anstelle des Screenings auf trockenes Auge mit einem einfachen DEQ-5-Symptomfragebogen zu bestimmen.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Wir haben gezeigt, dass ein einzelnes Hornhautbild nach Farbstofffärbung DED erkennen kann, die idealerweise in der Tertiärversorgung behandelt werden, da diese verschreibungspflichtige Augentropfen erfordern. Die Hauptgruppe der DED-Patienten, die auf Cyclosporin-Augentropfen ansprechen, sind solche mit schwerer Hornhautfärbung.[1] In Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern von ASTAR zeigen unsere vorläufigen Daten mit über 1000 Bildern aus China und Singapur, dass dieses auf künstlicher Intelligenz basierende Screening sensitiv und spezifisch ist.
Durch die Reduzierung unnötiger Krankenhausüberweisungen machen wir das Gesundheitswesen nachhaltiger und erschwinglicher. Bisher wurden Patienten in der Gemeinschaft ausschließlich auf der Grundlage subjektiver Symptome beurteilt. Wir standardisieren dies nicht nur mit einem validierten und kurzen DEQ5-Fragebogen, sondern verbessern die Genauigkeit des Screenings, indem wir den KI-Algorithmus auf das Hornhautbild anwenden, einen Prototypen, zusätzlich zum DEQ5 und anstelle des DEQ5.
Ziel: Bestimmung der Wirksamkeit dieses KI-Screening-Algorithmus, eines Prototypen, zusätzlich zum oder anstelle des Screenings auf trockene Augen mit einem einfachen DEQ-5-Symptomfragebogen.
Begründung: DEQ-5 zielt darauf ab, Fälle von trockenen Augen zu erkennen, aber nicht unbedingt trockene Augen, die eine Fachbehandlung erfordern. Der KI-Algorithmus erkennt Fälle mit zentraler Hornhautfärbung, die dann zur Fachbehandlung überwiesen werden können. Nicht überwiesene Fälle können mit Lidwärmung, künstlichen Tränen und Beratung behandelt werden, mit dem Ziel, zu einem späteren Zeitpunkt erneut zu screenen.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Sharon Yeo, BSc
- Telefonnummer: 65767200
- E-Mail: sharon.yeo.w.j@singhealth.com.sg
Studienorte
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Singapore, Singapur, 169856
- Rekrutierung
- Singapore Eye Research Institute
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Kontakt:
- Sharon Yeo, BSc
- Telefonnummer: 65767200
- E-Mail: sharon.yeo.w.j@seri.com.sg
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- 21 Jahre und älter
- Teilnehmer müssen zuvor in der Trockene-Sprechstunde mit trockenem Auge diagnostiziert worden sein (zuvor überwiesen und verschiedene Behandlungen wie künstliche Tränen oder verschreibungspflichtige Augentropfen erhalten haben)
- Bereitschaft, alle Augenuntersuchungen und Fragebögen in dieser Studie durchzuführen
- Fähigkeit zur Einwilligungserklärung
Ausschlusskriterien:
- Alle Probanden, die zu Studienbeginn eines der Ausschlusskriterien erfüllen, werden von der Teilnahme ausgeschlossen, und dann werden die Kriterien aufgelistet.
- Jeder andere spezifische Grund, der vom klinischen Prüfer festgelegt wird
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Bestimmen Sie die Wirksamkeit dieses KI-Screening-Algorithmus, eines Prototyps, zusätzlich zu oder anstelle des Screenings auf trockene Augen mittels eines einfachen DEQ-5-Symptomfragebogens.
Zeitfenster: 3 Jahre
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DEQ-5 zielt darauf ab, Fälle von trockenem Auge zu erkennen, aber nicht unbedingt solche, die eine fachärztliche Behandlung erfordern.
Der KI-Algorithmus erkennt Fälle mit zentraler Hornhautanfärbung, die dann zur fachärztlichen Behandlung überwiesen werden können. Nicht überwiesene Fälle können mit Augenliderwärmung, künstlichen Tränen und Beratung behandelt werden, mit dem Ziel, zu einem späteren Zeitpunkt erneut zu screenen. |
3 Jahre
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Louis Tong, Singapore Eye Research Institute (SERI)
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 2023-2479
- MOH-001363-00 (Andere Zuschuss-/Finanzierungsnummer: Ministry of Health, NMRC, Singapore)
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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