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Acute Risk Monitoring for Oncology Therapy Regimen (ARMOR)

15 mai 2026 mis à jour par: University of California, San Francisco

Acute Risk Monitoring for Oncology Therapy Regimens (ARMOR): A Silent Prospective Validation of a Machine Learning Model

Patients undergoing outpatient infusion systemic therapy for cancer are at risk for potentially preventable, unplanned acute care in the form of emergency department (ED) visits and hospitalizations. These events impact patient outcomes, treatment decisions, and healthcare costs. To address this need, the Centers for Medicare & Medicaid Services developed the chemotherapy measure (OP-35). Recent randomized controlled studies indicate that electronic health record (EHR)-based machine learning (ML) approaches accurately direct supportive care to reduce acute care during radiotherapy. This study aims to develop and prospectively validate ML approaches to predict the risk of OP-35 qualifying, potentially preventable, acute care events within 30 days of infusion systemic therapy.

Aperçu de l'étude

Statut

Complété

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

OBJECTIVES:

I. Develop and retrospectively validate electronic health record-based machine learning models using routinely collected clinical data from patients receiving systemic therapy to predict risk of potentially preventable OP-35 qualifying acute care events. (Phase 1: Retrospective)

II. Prospectively validate machine learning models across distinct time periods. (Phase 2: Prospective)

III. Understand patterns of care by stratifying and analyzing model performance by treatment type, cancer diagnosis, and race/ethnicity to assess bias and disparities in outcomes.

OUTLINE:

Retrospective and prospective clinical data obtained from medical records will be used to develop and validate predictive machine learning models. Prospective data will be divided into 2 phases: Prospective validation (PV) 1 and PV 2.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Réel)

4740

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Lieux d'étude

    • California
      • San Francisco, California, États-Unis, 94143
        • University of California, San Francisco

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Adult patients receiving care for cancer

La description

Inclusion Criteria:

  • Patients 18 years or older diagnosed with cancer who receive care at UCSF and/or one of the UCSF affiliate locations.

Exclusion Criteria:

  • Patients under the age of 18.
  • Patients receiving care as part of a clinical trial.

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
Patients receiving cancer therapy at University of California, San Francisco (UCSF)
All adults undergoing systemic cancer-related therapy from July 2017 to March 2024 at any UCSF outpatient, infusion center with available OP-35 data.
Retrospective chart reviews for data collection will be conducted.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) for OP-35 prediction model.
Délai: Up to 6.75 years
UCSF patients receiving infusion systemic therapy had clinical data incorporated into machine learning (ML) models to predict risk of Centers for Medicare & Medicaid Services Chemotherapy Measure (OP-35) qualifying acute care events within 30 days of infusion. Models included variables such as cancer diagnosis, therapeutic agents, and laboratory values. Three ML approaches were employed to train models in predicting OP-35 events. Models were trained and retrospectively validated on data from July 7, 2017, to February 11, 2021, and prospectively validated on 2 cohorts: April 17, 2023, to October 29, 2023 (PV1) and February 19, 2024, to March 31, 2024 (PV2) to generate a validation AUROC. The initial prospective validation occurred over a pre-planned period with the assumption of a 2% event rate, based on the model development data, with an alpha of 0.05 and 84% power to detect an AUROC of 0.75, requiring a sample size of at least 8000 infusions.
Up to 6.75 years

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Collaborateurs

Les enquêteurs

  • Chercheur principal: Julian Hong, MD, MS, University of California, San Francisco

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

1 juillet 2017

Achèvement primaire (Réel)

31 mars 2024

Achèvement de l'étude (Réel)

31 mars 2024

Dates d'inscription aux études

Première soumission

15 mai 2026

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

15 mai 2026

Première publication (Réel)

22 mai 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

22 mai 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

15 mai 2026

Dernière vérification

1 mai 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • 20721 (Identificateur de registre: DAIDS-ES Registry Number)
  • R01CA277782 (Subvention/contrat des NIH des États-Unis)

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

OUI

Description du régime IPD

De-identified data may be shared with study collaborators during the course of the study.

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .