- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT06910956
Aprendizaje profundo utilizando radiografías en el tórax para identificar a los pacientes de alto riesgo para la detección de cáncer de pulmón CT
Aprendizaje profundo utilizando radiografías de rutina en el tórax y datos de registros médicos electrónicos para identificar pacientes de alto riesgo para la detección de cáncer de pulmón CT
El objetivo de este ensayo clínico es evaluar si una herramienta de IA que alerta a los proveedores de pacientes con un alto riesgo de cáncer de pulmón de 6 años en función de sus imágenes de rayos X de tórax mejorará la participación de TC de detección de cáncer de pulmón. La pregunta principal que tiene como objetivo responder es: ¿La herramienta AI mejora la participación de CT de detección de cáncer de pulmón a los 6 meses después de la visita ambulatoria de la línea de base
La intervención es una alerta al proveedor de discutir la elegibilidad de TC de detección del cáncer de pulmón, para pacientes considerados con alto riesgo de cáncer de pulmón basado en la herramienta CXR-LC AI.
Si hay un grupo de comparación: los investigadores compararán los brazos de intervención y no intervención para determinar si aumenta la participación de TC de pantalla de cáncer de pulmón.
Descripción general del estudio
Estado
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Michael T Lu, MD, MPH
- Número de teléfono: 617-726-1255
- Correo electrónico: mlu@mgh.harvard.edu
Ubicaciones de estudio
-
-
Massachusetts
-
Boston, Massachusetts, Estados Unidos, 02114
- Reclutamiento
- Massachusetts General Hospital
-
Contacto:
- Michael T Lu, MD, MPH
- Número de teléfono: 617-724-9729
- Correo electrónico: mlu@mgh.harvard.edu
-
-
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión importantes:
- Cita ambulatoria programada con el proveedor participante.
- De 50 a 77 años que actualmente o anteriormente fumaban, para incluir a las personas potencialmente elegibles para el examen pulmonar basado en las pautas de Medicare.
- Radiografía de tórax reciente (dentro de 2 años).
Criterios de exclusión:
• Historia o signos/síntomas de cáncer de pulmón. CT reciente (dentro de 2 años) CT. Indicación clínica para la TC de tórax más allá de la detección del cáncer de pulmón.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Poner en pantalla
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Doble
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Experimental: Intervención
|
Alerta al proveedor de discutir la elegibilidad de TC de detección del cáncer de pulmón, para pacientes considerados con alto riesgo de cáncer de pulmón basado en la herramienta CXR-LC AI.
|
|
Sin intervención: No intervención
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Proporción Completar la CT de detección del cáncer de pulmón en 6 meses después de la visita
Periodo de tiempo: 6 meses
|
Evaluar el impacto en la participación de la TC de detección del cáncer de pulmón (definido como completar la TC de detección del cáncer de pulmón) en los 6 meses posteriores a la visita de referencia.
|
6 meses
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Suspicious lung nodules
Periodo de tiempo: 6 months
|
Suspicious lung nodules (Lung-RADS 4a or greater, including lung nodules ≥8 mm in diameter) identified on CT or diagnosed lung cancer.
|
6 months
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Lu MT, Raghu VK, Mayrhofer T, Aerts HJWL, Hoffmann U. Deep Learning Using Chest Radiographs to Identify High-Risk Smokers for Lung Cancer Screening Computed Tomography: Development and Validation of a Prediction Model. Ann Intern Med. 2020 Nov 3;173(9):704-713. doi: 10.7326/M20-1868. Epub 2020 Sep 1.
- Lee JH, Lee D, Lu MT, Raghu VK, Park CM, Goo JM, Choi SH, Kim H. Deep Learning to Optimize Candidate Selection for Lung Cancer CT Screening: Advancing the 2021 USPSTF Recommendations. Radiology. 2022 Oct;305(1):209-218. doi: 10.1148/radiol.212877. Epub 2022 Jun 14.
- Raghu VK, Walia AS, Zinzuwadia AN, Goiffon RJ, Shepard JO, Aerts HJWL, Lennes IT, Lu MT. Validation of a Deep Learning-Based Model to Predict Lung Cancer Risk Using Chest Radiographs and Electronic Medical Record Data. JAMA Netw Open. 2022 Dec 1;5(12):e2248793. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2022.48793.
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
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 2023P002872
- 2025P002902 (Otro identificador: Mass General Hospital)
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (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.
producto fabricado y exportado desde los 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. .
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