- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT05853887
NGS basado en biopsia líquida en NSCLC recién diagnosticado (iNUDGE)
iNUDGE: Integración de la secuenciación de genes de última generación basada en biopsias líquidas en NSCLC recién diagnosticado: un ensayo clínico aleatorizado de grupo de cuña escalonada
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
En el Sistema de Salud de la Universidad de Pensilvania (UPHS), se puso a prueba una estrategia de "empujón" basada en la economía del comportamiento (BE) para guiar la práctica clínica de los médicos e incluir el uso simultáneo de pruebas de secuenciación de próxima generación (NGS) basadas en plasma y tejidos en ese momento del diagnóstico inicial para pacientes con cáncer de pulmón no microcítico (NSCLC) metastásico no escamoso (mNSq) recién diagnosticado. Estos hallazgos han demostrado que los empujones basados en registros de salud electrónicos (EHR, por sus siglas en inglés) son factibles y pueden promover pruebas de diagnóstico concordantes con las pautas tanto en la comunidad como en sitios académicos. El objetivo general de este ensayo actual es expandir la aplicación de este enfoque de impulso informado de BE, que se ha puesto en funcionamiento dentro de Epic, el EHR utilizado en UPHS, a seis hospitales satélite.
Nuestra hipótesis central es que este enfoque aumentará drásticamente la adopción de pruebas moleculares integrales y mejorará la administración de una terapia de 1 litro informada molecularmente en pacientes con NSCLC mNSq recién diagnosticado.
Las pruebas moleculares se definirán como i) completas: pruebas de EGFR, ALK, BRAF, ROS1, MET, RET y NTRK, ii) incompletas: <6 genes probados y iii) sin pruebas realizadas. Las mutaciones procesables clínicamente se definirán como una alteración en uno de los siete genes en la lista integral de genes con una terapia dirigida aprobada por la FDA en el entorno 1L, más KRAS G12C, inserción del exón 20 de EGFR y mutaciones ErbB2. La terapia de primera línea informada molecularmente se definirá como aquella que se basa en los resultados de NGS, obtenidos por plasma, tejido o ambos.
Intervención
Se implementará una intervención de impulso basada en EHR que permite la colocación predeterminada de una orden de genotipificación molecular basada en plasma en el momento de la primera visita del paciente nuevo. Posteriormente, los resultados detectados en el pedido de NGS de plasma predeterminado se transmitirán a los proveedores en forma de una notificación electrónica de apoyo a la decisión clínica.
Como parte del flujo de trabajo de intervención posterior basado en EHR, se creará e implementará en el EHR un sistema electrónico de soporte de decisiones clínicas (e-CDS) para las alteraciones detectadas en el genotipado de plasma como un "Encuentro de investigación (no cobrable)" para alertar el equipo médico que atiende al paciente. Este programa de apoyo se creará para notificar a los médicos sobre las mutaciones a las que se puede apuntar, así como la ausencia de mutaciones detectadas en las pruebas de plasma como un medio para mejorar la entrega oportuna de la terapia molecularmente informada.
Diseño del estudio
Objetivo 1: En un ensayo aleatorizado por conglomerados en cuña escalonada de pacientes con NSCLC mNSq recientemente diagnosticado, probar la eficacia de una intervención de estímulo de EHR basada en la economía del comportamiento (BE) para aumentar la recepción oportuna de resultados de pruebas moleculares integrales antes de la terapia de 1L mediante la integración de tejido y pruebas moleculares de plasma.
El diseño de este ensayo incluirá 3 grupos, que representan 6 hospitales comunitarios. Habrá un período inicial en el que ningún clúster estará expuesto a la intervención. Posteriormente, a intervalos regulares (los "pasos"), un conglomerado (o un grupo de conglomerados) se aleatorizará para pasar del control a la intervención en evaluación. Este proceso continuará hasta que todos los grupos se hayan cruzado para estar expuestos a la intervención. Al final del estudio habrá un período en el que todos los grupos estarán expuestos. La recopilación de datos continuará a lo largo del estudio, de modo que cada conglomerado contribuirá con observaciones tanto en períodos de observación de control como de intervención. Se obtendrán dos años de datos de referencia de todos los sitios de estudio para comparar.
Objetivo 2: Evaluar los mecanismos contextuales que contribuyen a la adopción, el alcance y la eficacia de las intervenciones de impulso de EHR con una lente para la equidad en salud.
Usando enfoques rigurosos que han demostrado ser exitosos en nuestro trabajo anterior, los investigadores reclutarán de 10 a 15 pacientes y médicos participantes de cada sitio (un total estimado de 40 a 60 participantes) para completar entrevistas semiestructuradas después del período de prueba activo. El objetivo de este objetivo es comprender los mecanismos contextuales (p. ej., paciente, médico, clínica, factores estructurales) que dan forma a la adopción, el alcance y la eficacia de cada intervención e identificar cómo la respuesta puede diferir según la raza y el origen étnico, el nivel socioeconómico y otros aspectos sociales clave. determinantes de la salud. Estos datos se analizarán utilizando un análisis comparativo cualitativo, un enfoque de método mixto muy adecuado para identificar mecanismos en ensayos pragmáticos con tamaños de muestra más pequeños.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Meagan Hume, MPH
- Número de teléfono: 267-734-5455
- Correo electrónico: Meagan.Hume@PennMedicine.upenn.edu
Ubicaciones de estudio
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New Jersey
-
Cherry Hill, New Jersey, Estados Unidos, 08003
- Reclutamiento
- Penn Medicine Cherry Hill
-
Contacto:
- Shayma Kazmi, MD
-
Sub-Investigador:
- Shayma Kazmi, MD
-
Plainsboro, New Jersey, Estados Unidos, 08536
- Reclutamiento
- Penn Medicine Princeton Health
-
Contacto:
- Ramy Sedhom, MD
-
Sub-Investigador:
- Ramy Sedhom, MD
-
Sewell, New Jersey, Estados Unidos, 08080
- Reclutamiento
- Penn Medicine Washington Township
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Contacto:
- Shayma Kazmi, MD
-
Sub-Investigador:
- Shayma Kazmi, MD
-
Voorhees, New Jersey, Estados Unidos, 08043
- Reclutamiento
- Penn Medicine Voorhees
-
Contacto:
- Shayma Kazmi, MD
-
-
Pennsylvania
-
Lancaster, Pennsylvania, Estados Unidos, 17602
- Reclutamiento
- Penn Medicine Lancaster General Health
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Contacto:
- Samuel J Kerr, MD
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Sub-Investigador:
- Samuel J Kerr, MD
-
Philadelphia, Pennsylvania, Estados Unidos, 19104
- Reclutamiento
- Penn Presbyterian Medical Center
-
Contacto:
- Christopher A D'Avella, MD
-
Contacto:
- Christine Ciunci, MD
-
Sub-Investigador:
- Christopher A D'Avella, MD
-
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- Participantes con un diagnóstico histológico o citológico de cáncer de pulmón no microcítico (NSCLC) metastásico no escamoso (mNSq) que aún no han recibido tratamiento sistémico para la enfermedad metastásica.
- Los participantes deben ser atendidos en Lancaster General Health (LGH), Penn Presbyterian Medical Center (PPMC), Penn Medicine Cherry Hill (PMCH), Penn Medicine Princeton Health (PMPH), Penn Medicine Voorhees (PMV) o Penn Medicine Washington Township (PMWT) para mNSq NSCLC.
Criterio de exclusión:
- Participantes con información de estadificación incompleta.
- Los niños, las mujeres embarazadas, los fetos, los recién nacidos o los presos no están incluidos en este estudio de investigación.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Investigación de servicios de salud
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación Secuencial
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Otro: Medicina Penn Nueva Jersey
Todos los sitios se aleatorizarán para implementar el empujón en diferentes puntos en el tiempo.
Los datos prospectivos se compararán con los números de referencia respectivos de cada sitio durante un período de dos años.
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Empuje de registro de salud electrónico que incita a los médicos a ordenar pruebas de NGS basadas en plasma para pacientes elegibles con cáncer de pulmón recién diagnosticado.
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Otro: Penn Medicine Lancaster Salud general
Todos los sitios se aleatorizarán para implementar el empujón en diferentes puntos en el tiempo.
Los datos prospectivos se compararán con los números de referencia respectivos de cada sitio durante un período de dos años.
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Empuje de registro de salud electrónico que incita a los médicos a ordenar pruebas de NGS basadas en plasma para pacientes elegibles con cáncer de pulmón recién diagnosticado.
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Otro: Centro médico presbiteriano de Penn
Todos los sitios se aleatorizarán para implementar el empujón en diferentes puntos en el tiempo.
Los datos prospectivos se compararán con los números de referencia respectivos de cada sitio durante un período de dos años.
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Empuje de registro de salud electrónico que incita a los médicos a ordenar pruebas de NGS basadas en plasma para pacientes elegibles con cáncer de pulmón recién diagnosticado.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Disponibilidad de resultados completos de pruebas moleculares antes de la terapia de primera línea para pacientes con CPNM mNSq recién diagnosticado
Periodo de tiempo: Medido hasta 6 semanas desde el diagnóstico inicial
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¿Estaban disponibles los resultados completos de las pruebas moleculares antes del inicio de la terapia con 1L?
(Sí No)
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Medido hasta 6 semanas desde el diagnóstico inicial
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Entrega exitosa de nudge basada en EHR
Periodo de tiempo: Medido hasta 6 semanas desde la aleatorización
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Entre los pacientes elegibles, calcule la proporción de pacientes para quienes el impulso de EHR se activó con éxito (Sí/No).
Aplicable para los pacientes inscritos en los períodos de tiempo posteriores a la aleatorización.
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Medido hasta 6 semanas desde la aleatorización
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Tiempo de entrega de alertas centradas en el proveedor
Periodo de tiempo: Medido hasta 6 semanas desde la aleatorización
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Informado como número de días, mediana.
Aplicable para los pacientes inscritos en los períodos de tiempo posteriores a la aleatorización.
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Medido hasta 6 semanas desde la aleatorización
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Finalización de pruebas moleculares integrales y modalidad utilizada
Periodo de tiempo: Medido hasta 3 meses desde el diagnóstico inicial
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Se tabulará el cambio relativo y absoluto en la finalización de las pruebas exhaustivas por tejido y plasma, plasma solo o tejido solo.
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Medido hasta 3 meses desde el diagnóstico inicial
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Razones por las que no se completaron las pruebas moleculares integrales:
Periodo de tiempo: Medido hasta 3 meses desde el diagnóstico inicial
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Resumir las razones por las que no se completaron las pruebas i. Relacionado con el tejido (QNS) ii.
Factores relacionados con el paciente (no se puede realizar la biopsia, el paciente rechazó la biopsia, etc.) iii. Factores relacionados con el ensayo (el ensayo de plasma no detecta mutaciones) iv.
Otro
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Medido hasta 3 meses desde el diagnóstico inicial
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Tiempo hasta el inicio del tratamiento informado molecularmente
Periodo de tiempo: Medido hasta 6 semanas desde el diagnóstico inicial
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i. Calculado como tiempo hasta la terapia desde la fecha de diagnóstico de la enfermedad en estadio IV (fecha de la biopsia) ii.
Calculado como tiempo hasta la terapia desde la fecha de la primera visita del paciente nuevo a oncología médica
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Medido hasta 6 semanas desde el diagnóstico inicial
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Tipo de terapia recibida
Periodo de tiempo: Medido hasta 3 meses desde el diagnóstico inicial
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i. Terapia dirigida ii.
Quimioinmunoterapia iii.
Inmunoterapia iv.
Ensayo clínico o n v. Ninguno
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Medido hasta 3 meses desde el diagnóstico inicial
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Sobrevivencia promedio
Periodo de tiempo: Medido hasta 1 año desde el momento de la aleatorización hasta la muerte por cualquier causa
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i. Tiempo desde el diagnóstico inicial hasta la fecha de la muerte o último seguimiento.
ii. Se calcularán las tasas de supervivencia general a 1 y 2 años para el grupo de intervención y se compararán con el valor inicial.
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Medido hasta 1 año desde el momento de la aleatorización hasta la muerte por cualquier causa
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Charu Aggarwal, MD, MPH, Penn Medicine
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Kane H, Lewis MA, Williams PA, Kahwati LC. Using qualitative comparative analysis to understand and quantify translation and implementation. Transl Behav Med. 2014 Jun;4(2):201-8. doi: 10.1007/s13142-014-0251-6.
- Shelton RC, Chambers DA, Glasgow RE. An Extension of RE-AIM to Enhance Sustainability: Addressing Dynamic Context and Promoting Health Equity Over Time. Front Public Health. 2020 May 12;8:134. doi: 10.3389/fpubh.2020.00134. eCollection 2020.
- Leighl NB, Page RD, Raymond VM, Daniel DB, Divers SG, Reckamp KL, Villalona-Calero MA, Dix D, Odegaard JI, Lanman RB, Papadimitrakopoulou VA. Clinical Utility of Comprehensive Cell-free DNA Analysis to Identify Genomic Biomarkers in Patients with Newly Diagnosed Metastatic Non-small Cell Lung Cancer. Clin Cancer Res. 2019 Aug 1;25(15):4691-4700. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-19-0624. Epub 2019 Apr 15.
- Aggarwal C, Thompson JC, Black TA, Katz SI, Fan R, Yee SS, Chien AL, Evans TL, Bauml JM, Alley EW, Ciunci CA, Berman AT, Cohen RB, Lieberman DB, Majmundar KS, Savitch SL, Morrissette JJD, Hwang WT, Elenitoba-Johnson KSJ, Langer CJ, Carpenter EL. Clinical Implications of Plasma-Based Genotyping With the Delivery of Personalized Therapy in Metastatic Non-Small Cell Lung Cancer. JAMA Oncol. 2019 Feb 1;5(2):173-180. doi: 10.1001/jamaoncol.2018.4305.
- Aggarwal C, Rolfo CD, Oxnard GR, Gray JE, Sholl LM, Gandara DR. Strategies for the successful implementation of plasma-based NSCLC genotyping in clinical practice. Nat Rev Clin Oncol. 2021 Jan;18(1):56-62. doi: 10.1038/s41571-020-0423-x. Epub 2020 Sep 11.
- Rolfo C, Mack P, Scagliotti GV, Aggarwal C, Arcila ME, Barlesi F, Bivona T, Diehn M, Dive C, Dziadziuszko R, Leighl N, Malapelle U, Mok T, Peled N, Raez LE, Sequist L, Sholl L, Swanton C, Abbosh C, Tan D, Wakelee H, Wistuba I, Bunn R, Freeman-Daily J, Wynes M, Belani C, Mitsudomi T, Gandara D. Liquid Biopsy for Advanced NSCLC: A Consensus Statement From the International Association for the Study of Lung Cancer. J Thorac Oncol. 2021 Oct;16(10):1647-1662. doi: 10.1016/j.jtho.2021.06.017. Epub 2021 Jul 8.
- Singal G, Miller PG, Agarwala V, Li G, Kaushik G, Backenroth D, Gossai A, Frampton GM, Torres AZ, Lehnert EM, Bourque D, O'Connell C, Bowser B, Caron T, Baydur E, Seidl-Rathkopf K, Ivanov I, Alpha-Cobb G, Guria A, He J, Frank S, Nunnally AC, Bailey M, Jaskiw A, Feuchtbaum D, Nussbaum N, Abernethy AP, Miller VA. Association of Patient Characteristics and Tumor Genomics With Clinical Outcomes Among Patients With Non-Small Cell Lung Cancer Using a Clinicogenomic Database. JAMA. 2019 Apr 9;321(14):1391-1399. doi: 10.1001/jama.2019.3241. Erratum In: JAMA. 2020 Feb 4;323(5):480.
- Robert NJ, Espirito JL, Chen L, Nwokeji E, Karhade M, Evangelist M, Spira A, Neubauer M, Bullock S, Walberg J, Cheng SK, Coleman RL. Biomarker testing and tissue journey among patients with metastatic non-small cell lung cancer receiving first-line therapy in The US Oncology Network. Lung Cancer. 2022 Apr;166:197-204. doi: 10.1016/j.lungcan.2022.03.004. Epub 2022 Mar 10.
- Thompson JC, Yee SS, Troxel AB, Savitch SL, Fan R, Balli D, Lieberman DB, Morrissette JD, Evans TL, Bauml J, Aggarwal C, Kosteva JA, Alley E, Ciunci C, Cohen RB, Bagley S, Stonehouse-Lee S, Sherry VE, Gilbert E, Langer C, Vachani A, Carpenter EL. Detection of Therapeutically Targetable Driver and Resistance Mutations in Lung Cancer Patients by Next-Generation Sequencing of Cell-Free Circulating Tumor DNA. Clin Cancer Res. 2016 Dec 1;22(23):5772-5782. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-16-1231. Epub 2016 Sep 6.
- Rendle KA, Abramson CM, Garrett SB, Halley MC, Dohan D. Beyond exploratory: a tailored framework for designing and assessing qualitative health research. BMJ Open. 2019 Aug 27;9(8):e030123. doi: 10.1136/bmjopen-2019-030123.
- Whitaker RG, Sperber N, Baumgartner M, Thiem A, Cragun D, Damschroder L, Miech EJ, Slade A, Birken S. Coincidence analysis: a new method for causal inference in implementation science. Implement Sci. 2020 Dec 11;15(1):108. doi: 10.1186/s13012-020-01070-3. Erratum In: Implement Sci. 2021 Jan 12;16(1):11.
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
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Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- UPCC 27522
- 852795 (Otro identificador: University of Pennsylvania Institutional Review Board)
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
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.
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