Desarrollo de un marcador digital pasivo de riesgo de asma infantil
23 de junio de 2026 actualizado por: Arthur H. Owora, MPH, PhD, Indiana University
El infradiagnóstico y el infratratamiento es un problema importante en el manejo del asma infantil, especialmente en niños en edad preescolar. Los enfoques de pronóstico actuales que utilizan herramientas basadas en puntajes de riesgo tienen una precisión de pobre a modesta, no son prácticos y tienen evidencia limitada de eficacia en entornos clínicos y, por lo tanto, no se usan ampliamente en la práctica.
El objetivo del estudio es determinar la usabilidad, aceptabilidad, factibilidad y eficacia preliminar del marcador digital pasivo de asma infantil (PDM) entre los pediatras. El estudio incluirá pediatras en ejercicio dentro de la Red de Salud de IU.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Actual)
34
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
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Indiana
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Indianapolis, Indiana, Estados Unidos, 46202
- Indiana University
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Descripción
Criterios de inclusión: pediatras en ejercicio dentro de la Red de Salud de IU
Criterios de exclusión: Pediatras no practicantes dentro de la Red de Salud de IU
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Poner en pantalla
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Único
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Sin intervención: Clínicos de control: solo después de la prueba
N=25 médicos pediátricos de control, que recibirán solo la prueba posterior.
A cada médico se le presentarán 10 viñetas seleccionadas al azar de 10 niños [5 con y 5 sin asma] y se le pedirá que proporcione una predicción del riesgo de asma de un niño a los 6-10 años.
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Experimental: Clínicos de intervención de PDM: solo después de la prueba
N = 25 médicos pediátricos de intervención, que recibirán solo la prueba posterior.
Usando el PDM, a cada médico se le presentarán 10 viñetas seleccionadas al azar de 10 niños [5 con y 5 sin asma] y se le pedirá que proporcione una predicción del riesgo de asma de un niño a los 6-10 años.
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Un marcador digital pasivo (PDM) de asma infantil es un algoritmo de aprendizaje automático que es capaz de recuperar y sintetizar datos preexistentes de pronóstico de la díada madre/hijo recopilados "pasivamente" en un registro de salud electrónico (EHR) "digital" para proporcionar un "objetivo y cuantificable" marcador" del riesgo de un niño (probabilidad) y el fenotipo fisiopatológico asociado para informar la toma de decisiones del médico en el punto de atención.
Otros nombres:
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Sin intervención: Clínicos de control: antes y después de la prueba
N=25 clínicos pediátricos de control, quienes recibirán el pre y post test.
A cada médico se le presentarán 10 viñetas seleccionadas al azar de 10 niños [5 con y 5 sin asma] y se le pedirá que proporcione una predicción del riesgo de asma de un niño a los 6-10 años.
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Comparador activo: Clínicos de intervención de PDM: antes y después de la prueba
N=25 clínicos pediátricos de intervención, quienes recibirán el pre y post test.
Usando el PDM, a cada médico se le presentarán 10 viñetas seleccionadas al azar de 10 niños [5 con y 5 sin asma] y se le pedirá que proporcione una predicción del riesgo de asma de un niño a los 6-10 años.
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Un marcador digital pasivo (PDM) de asma infantil es un algoritmo de aprendizaje automático que es capaz de recuperar y sintetizar datos preexistentes de pronóstico de la díada madre/hijo recopilados "pasivamente" en un registro de salud electrónico (EHR) "digital" para proporcionar un "objetivo y cuantificable" marcador" del riesgo de un niño (probabilidad) y el fenotipo fisiopatológico asociado para informar la toma de decisiones del médico en el punto de atención.
Otros nombres:
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Perceived PDM Acceptance
Periodo de tiempo: 8 to 12 months
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Mean Perceived PDM acceptance measured using a Behavioral Intention scale (BIS) with a score Likert scale score of 0-5.
Here, higher score values represent a higher acceptability of the PDM (i.e., better outcome).
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8 to 12 months
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Perceived PDM Usability
Periodo de tiempo: 8 to 12 months
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Mean Perceived Usability measured using a modified Simplified System Usability Scale (SUS) with a score Likert scale of 0-5.
Here, higher score values represent a higher perceived usability of the PDM (i.e., better outcome).
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8 to 12 months
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Study Feasibility
Periodo de tiempo: 8 to 12 months
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Percent of successful study enrollment of eligible clinicians (>80%)
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8 to 12 months
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Prognostic Accuracy
Periodo de tiempo: 3 to 12 months
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Clinician prognostic accuracy was defined as the proportion of correctly classified vignettes.
Accuracy was calculated as: correct vignette classifications ÷ total vignettes evaluated.
Values ranged from 0 to 1, with higher values indicating greater prognostic accuracy.
Each clinician assessed 10 vignettes (5 cases and 5 controls) and classified them as either high or low risk.
A correct classification was high risk for a case and low risk for a control vignette.
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3 to 12 months
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Colaboradores
Publicaciones y enlaces útiles
La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
1 de junio de 2024
Finalización primaria (Actual)
16 de junio de 2025
Finalización del estudio (Actual)
16 de junio de 2025
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
12 de abril de 2023
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
12 de abril de 2023
Publicado por primera vez (Actual)
24 de abril de 2023
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
21 de julio de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
23 de junio de 2026
Última verificación
1 de junio de 2026
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 15873
- K01HL166436 (Subvención/contrato del NIH de EE. UU.)
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
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. .