AI-Assisted vs Conventional Teleglaucoma Referral (GATES)
Artificial Intelligence-Assisted Teleophthalmology for Glaucoma Screening: A Randomized Controlled Trial
This randomized controlled trial will compare an artificial intelligence (AI)-assisted teleglaucoma referral pathway with conventional referral among adults identified with referable glaucoma through the Los Angeles County Department of Health Services (LAC DHS) Teleretinal Screening Program. The primary objective is to determine whether AI-assisted referral reduces time to in-office diagnosis of manifest glaucoma. Secondary outcomes include glaucoma severity, visual function, need for glaucoma surgery, patient-reported quality of life and satisfaction, health system resource utilization, and cost-effectiveness.
Descripción general del estudio
Estado
Estado
Condiciones
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Participants identified with referable glaucoma during routine teleretinal screening will be randomized 1:1 to an AI-assisted referral pathway or a conventional referral pathway.
In the AI-assisted arm, fundus photographs will be analyzed using validated deep learning models integrated within the Eye-AI platform. AI outputs, together with intraocular pressure and other clinical information, will be used to stratify referral urgency. AI-generated recommendations will undergo review by glaucoma specialists before referral.
In the conventional referral arm, fundus images will undergo manual review by LAC DHS optometrists, with referral and prioritization performed according to current clinical practice.
Participants in both groups will undergo comprehensive in-office glaucoma evaluation following referral and will be followed for up to 36 months. The primary outcome is time from screening to in-office diagnosis of manifest glaucoma. Secondary outcomes will evaluate disease severity and visual function, need for glaucoma surgery, patient-reported quality of life and satisfaction, health system resource utilization, and cost-effectiveness.
Tipo de estudio
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Inscripción
Fase
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
Estudio Contacto
- Nombre: Benjamin Y. Xu, MD, PhD
- Número de teléfono: 323-442-6425
- Correo electrónico: benjamix@usc.edu
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Descripción
Inclusion Criteria:
- Provision of signed and dated informed consent
- Age ≥18 years
- Receiving routine teleretinal screening through the Los Angeles County Department of Health Services (LAC DHS) Teleretinal Screening Program
- Positive prediction for referable glaucoma by the validated AI algorithm at the time of screening
- No prior ophthalmology or optometry follow-up within the past year
- Willingness and ability to comply with study procedures and follow-up
Exclusion Criteria:
- Inability to tolerate fundus photography or ungradable fundus images
- Acute vision loss or major ocular complaints requiring immediate in-person evaluation
- Prior glaucoma diagnosis or treatment within the past year
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Número de brazos
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazoGrupo de participantes/brazo |
Intervención / TratamientoIntervención / Tratamiento |
|---|---|
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Experimental: AI-Assisted Teleglaucoma Referral
Participants will undergo AI-assisted referral using validated deep learning models integrated within the Eye-AI platform. AI outputs, together with intraocular pressure and other clinical information, will be used to stratify referral urgency. AI-generated recommendations will be reviewed by glaucoma specialists before referral. |
Fundus photographs acquired during routine teleretinal screening will be analyzed using validated deep learning models integrated within the Eye-AI platform. For participants identified with referable glaucoma, AI outputs will be combined with intraocular pressure and other clinical information to stratify referral urgency. All AI-generated recommendations will undergo review by a glaucoma specialist before referral. |
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Comparador activo: Conventional Teleglaucoma Referral
Participants will undergo conventional teleglaucoma referral based on manual grading of fundus photographs by LAC DHS optometrists, with referral and prioritization performed according to current clinical practice. |
Fundus photographs will undergo conventional manual grading by LAC DHS optometrists, with referral and prioritization performed according to current clinical practice. |
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Time to in-office diagnosis of glaucoma
Periodo de tiempo: From screening through 36 months
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Number of days from the initial teleophthalmology screening to the first in-office glaucoma evaluation at which manifest glaucoma is diagnosed. |
From screening through 36 months
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Medidas de resultado secundarias
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Visual field mean deviation (MD)
Periodo de tiempo: Baseline and 36 months
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Glaucoma disease severity assessed using visual field mean deviation (MD), measured in decibels (dB), at baseline and 36 months. |
Baseline and 36 months
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Visual field index (VFI)
Periodo de tiempo: Baseline and 36 months
|
Glaucoma disease severity assessed using visual field index (VFI), expressed as a percentage (%), at baseline and 36 months. |
Baseline and 36 months
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Mean retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness
Periodo de tiempo: Time Frame: Baseline and 36 months
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Glaucoma disease severity assessed using mean retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness measured by optical coherence tomography (OCT), expressed in micrometers (µm), at baseline and 36 months. |
Time Frame: Baseline and 36 months
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Colaboradores
Colaboradores
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
Inicio del estudio
Finalización primaria (Estimado)
Finalización primaria
Finalización del estudio (Estimado)
Finalización del estudio
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Publicado por primera vez
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización publicada
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
Otros números de identificación del estudio
- APP-26-03722
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Individual participant data will not be shared because patient-level health data from the Los Angeles County Department of Health Services (LAC DHS) are subject to HIPAA and LAC DHS data-sharing restrictions. Aggregate-level study results and derived analytic outputs will be shared in accordance with NIH policy and the approved Data Management and Sharing Plan.
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .