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Multi-Agent Collaborative ADR Prediction With Human-Machine Decision Comparison

2. September 2026 aktualisiert von: Hongmei Jing, Peking University Third Hospital

Multi-Agent Collaborative Framework for Adverse Drug Reaction Prediction: Evidence-Based Verification and Human-Machine Decision Comparative Study

This study develops a multi-agent collaborative prediction model to forecast adverse drug reactions using real-world clinical medical records. It validates model performance via evidence-based data and compares decision outputs between the AI model and clinical physicians, aiming to improve early identification of drug adverse events. Only de-identified historical medical data will be analyzed; no new clinical interventions will be conducted, with no additional risks to participants.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

This observational study first retrospectively collects desensitization cases related to adverse drug reactions to construct a predictive model, and then prospectively enrolls patients to evaluate model efficacy and conduct comparative research with expert blind assessment.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

20000

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

  • China
      • Beijing, China
        • Noch keine Rekrutierung
        • Peking University Third Hospital
    • Beijing Municipality
      • Beijing, Beijing Municipality, China
        • Rekrutierung
        • Peking University Third Hospital
        • Kontakt:

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

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

This study includes two types of research subjects:

Retrospective de-identified adverse drug reaction (ADR) medical records: A total of 253 ADR consultation cases covering anti-infectives, cardiovascular agents, anti-tumor drugs, central nervous system drugs and digestive system drugs. Each case contains complete medical history, medication records, ADR occurrence process and clinical outcome data, as well as at least one clinically confirmed definite ADR event.

Clinical evaluators: 20 licensed physicians or pharmacists holding intermediate or higher professional titles, with clinical pharmacy practice and regular participation in hospital ADR monitoring and consultation work.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • Cases shall involve drug categories including anti-infectives, cardiovascular agents, anti-tumor drugs, central nervous system drugs, digestive system drugs, etc. Each case must contain at least one definite adverse drug reaction (ADR) event, with complete supporting documentation (medical history, medication history, ADR occurrence process, and clinical outcome).

Exclusion Criteria:

  • Cases with incomplete supporting documentation lacking medical history, medication history, ADR occurrence process or clinical outcome.
  • Cases only with suspected or possible ADRs without definite clinical confirmation.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Coverage rate of known ADRs
Zeitfenster: Up to 8 weeks
Up to 8 weeks
Objective question accuracy
Zeitfenster: Up to 24 weeks
Up to 24 weeks
Concordance rate of predicted unknown ADRs
Zeitfenster: Up to 8 weeks
Up to 8 weeks
Expert-rated subjective answer quality
Zeitfenster: Up to 24 weeks
Up to 24 weeks

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Subgroup differences in ADR recognition coverage rate
Zeitfenster: Up to 24 weeks
Up to 24 weeks
Inter-rater consistency
Zeitfenster: Up to 24 weeks
Up to 24 weeks
Subgroup differences in answer quality score
Zeitfenster: Up to 24 weeks
Up to 24 weeks
Rater acceptance scale score
Zeitfenster: Up to 24 weeks
Up to 24 weeks

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Peking University Third Hospital

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)

19. Juni 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

19. Juni 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

19. Dezember 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

18. August 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

2. September 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

9. September 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

9. September 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

2. September 2026

Zuletzt verifiziert

1. Juni 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • LLSC-2026288

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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