Un algorithme d'intelligence artificielle pour identifier les patientes atteintes d'un cancer gynécologique ayant besoin de soins palliatifs ambulatoires
1 avril 2025 mis à jour par: Mayo Clinic
Pilotage d'un algorithme d'intelligence artificielle utilisé pour identifier les patients ayant besoin de soins palliatifs ambulatoires (ou ambulatoires) dans une population d'oncologie
Cet essai clinique teste un algorithme d'intelligence artificielle (IA) pour sa capacité à identifier les patients susceptibles de bénéficier d'une consultation de soins palliatifs pour un cancer gynécologique qui s'est propagé de son point d'origine aux tissus voisins, aux ganglions lymphatiques ou à des parties distantes du corps ( avancé).
Un retard important dans l’orientation vers des soins palliatifs survient souvent chez les patients atteints de cancer.
Ce retard peut entraîner une moins bonne gestion des symptômes, une diminution de la qualité de vie et des soins qui ne correspondent pas aux objectifs ou aux valeurs du patient.
Les algorithmes d’IA sont des programmes informatiques qui utilisent des procédures étape par étape pour résoudre un problème.
Dans cet essai, un algorithme d'IA est appliqué aux dossiers médicaux des patients afin d'identifier les patients présentant une charge de morbidité élevée.
Les informations recueillies dans le cadre de cette étude pourraient aider les chercheurs à déterminer si cet algorithme d’IA est utile pour identifier les patients qui pourraient bénéficier d’une consultation ambulatoire en soins palliatifs.
Aperçu de l'étude
Statut
Complété
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
OBJECTIF PRINCIPAL:
I. Piloter un modèle de prédiction des risques en oncologie pour identifier les patients qui peuvent bénéficier d'une consultation ambulatoire de soins palliatifs pour améliorer la gestion des symptômes et les soins conformes aux objectifs dans cette population.
CONTOUR:
Les dossiers médicaux des patients sont examinés pour envisager une consultation de soins palliatifs à l'aide de l'algorithme d'IA une fois par semaine (QW) pendant 6 mois.
Type d'étude
Interventionnel
Inscription (Réel)
221
Phase
- N'est pas applicable
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
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Minnesota
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Rochester, Minnesota, États-Unis, 55905
- Mayo Clinic in Rochester
-
-
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
La description
Critère d'intégration:
- Patient adulte dans le cadre du contrôle amélioré des symptômes du cancer (E2C2) facilité par le DSE avec un diagnostic de malignité gynécologique avancée (codes de la Classification internationale des maladies [CIM] C51 à C58)
- Chaque semaine, les évaluateurs sélectionneront les patients en examinant les patients dans un ordre trié en commençant par le score le plus élevé, en descendant dans la liste et en évaluant chaque patient pour les critères d'exclusion.
Critère d'exclusion:
- Les patients vus en soins palliatifs seront exclus pendant 75 jours
- Patients de moins de 18 ans
- Patients actuellement inscrits dans un centre de soins palliatifs
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
- Objectif principal: Dépistage
- Répartition: N / A
- Modèle interventionnel: Affectation à un seul groupe
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
|---|---|
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Expérimental: Dépistage (algorithme IA)
Les dossiers médicaux des patients sont examinés pour envisager une consultation de soins palliatifs à l'aide de l'algorithme d'IA QW pendant 6 mois.
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Passer l'examen du dossier médical
Utiliser l'algorithme d'IA
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Identification en temps opportun du besoin de soins palliatifs
Délai: Jusqu'à 6 mois
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Sera mesuré en fonction du temps d'enregistrement électronique de la consultation par l'équipe de soins palliatifs en ambulatoire.
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Jusqu'à 6 mois
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Nombre de consultations en soins palliatifs
Délai: Jusqu'à 6 mois
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Le nombre de consultations de soins palliatifs sera évalué en fonction du nombre de participants qui reçoivent des consultations de soins palliatifs.
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Jusqu'à 6 mois
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Nombre de notes de planification avancée des soins documentées dans le dossier de santé électronique
Délai: Jusqu'à 6 mois
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Les dossiers de santé électroniques des participants seront examinés pour le nombre de notes de planification avancée des soins répertoriées.
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Jusqu'à 6 mois
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Nombre de codes de facturation Classification internationale des maladies, 10e révision pour les soins palliatifs
Délai: Jusqu'à 6 mois
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Les dossiers de santé électroniques des participants seront examinés pour le nombre de codes de facturation de la Classification internationale des maladies, 10e révision (ICD-10) pour les soins palliatifs.
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Jusqu'à 6 mois
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Valeur prédictive positive des patients dépistés
Délai: Jusqu'à 6 mois
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Sera évalué comme le nombre de patients identifiés par l'algorithme d'intelligence artificielle qui ont effectivement reçu une consultation de soins palliatifs.
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Jusqu'à 6 mois
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Mesures de performance lors du transfert du réviseur/oncologue
Délai: Jusqu'à 6 mois
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Sera évalué par des statistiques d'accord et des statistiques descriptives sur le temps entre le contact en oncologie et la réponse en oncologie.
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Jusqu'à 6 mois
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Rachel D. Havyer, MD, Mayo Clinic in Rochester
Publications et liens utiles
La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.
Liens utiles
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)
11 décembre 2023
Achèvement primaire (Réel)
26 juin 2024
Achèvement de l'étude (Réel)
26 juillet 2024
Dates d'inscription aux études
Première soumission
8 décembre 2023
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
13 décembre 2023
Première publication (Réel)
26 décembre 2023
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
4 avril 2025
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
1 avril 2025
Dernière vérification
1 avril 2025
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 23-008371 (Autre identifiant: Mayo Clinic in Rochester)
- NCI-2023-09943 (Identificateur de registre: CTRP (Clinical Trial Reporting Program))
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
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
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 .