- ICH GCP
- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT06902688
Commande en temps opportun des tests pharmacogénétiques
Ordonnance en temps opportun des tests pharmacogénétiques en oncologie pédiatrique
L'objectif de cet essai est d'apprendre si un modèle d'apprentissage automatique (ML) peut aider à optimiser la pharmacothérapie dans la population pédiatrique. La principale question à laquelle il vise à répondre est de savoir si un modèle d'apprentissage automatique prédisant la réception d'un médicament ciblé dans les trois prochains mois:
- Augmente l'offre de tests pharmacogénétiques avant la réception d'un médicament ciblé
- Augmente le nombre de patients avec des résultats pharmacogénétiques avant la réception d'un médicament ciblé
- Augmente le nombre de patients qui ont une altération du choix des médicaments ou de la dose basée sur des résultats pharmacogénétiques
Cet essai se concentre uniquement sur la prédiction et la fourniture de participants avec un risque élevé de recevoir un médicament avec une indication pharmacogénétique au cours des trois prochains mois.
Aperçu de l'étude
Statut
Intervention / Traitement
Description détaillée
Cette étude vise à évaluer l'efficacité d'un modèle ML dans la prévision des patients à haut risque d'exiger un "médicament ciblé" dans les trois prochains mois. Un modèle d'apprentissage automatique prédira, le matin suivant l'admission à tout service pour patients hospitalisés, qu'il y ait reçu un médicament ciblé dans les trois prochains mois. L'équipe de recherche sera informée des patients éligibles chaque matin, et l'équipe de recherche ou l'équipe de pharmacogénomique abordera l'équipe de soins primaires du patient, le cas échéant. En tirant parti de la ML, cette étude vise à améliorer l'identification des patients qui bénéficieraient de ces médicaments en temps opportun et économe en temps opportun.
L'équipe d'étude a identifié des médicaments spécifiques comme des indications de tests pharmacogénétiques basés sur la prévalence et le niveau de preuve pour la modification des pratiques de prescription. Ces médicaments présélectionnés sont appelés «médicaments ciblés» et sont les suivants: l'azathioprine, le brivaracétam, le clobazam, le clopidogrel, le flécaïnide, la phénytoïne, le tacrolimus, le voriconazole et la warfarine. Seulement des médicaments ou des prescriptions de médicaments ou de sous-cutanés, intramusculaires ou intraveineux) (oraux, sous-cutanés, intramusculaires ou intrave Pas topique, intrathécal ou intravitréen) sont inclus. La phénytoïne n'a été considérée que si elle était donnée par voie orale (pour exclure l'administration d'urgence sans plan pour un traitement continu).
Des tests pharmacogénétiques seront offerts aux participants et effectués comme traité dans un protocole de test pharmacogénétique associé (REB # 1000053445 PI: IRIS COHN).
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
-
-
Ontario
-
Toronto, Ontario, Canada, M5G1X8
- The Hospital for Sick Children
-
-
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Enfant
- Adulte
Accepte les volontaires sains
La description
Critères d'inclusion:
- Hospitalisé à l'hôpital pour enfants malades
- Entre 6 mois et 18 ans
Critères d'exclusion:
- Test pharmacogénétique antérieur et / ou réception préalable d'un médicament ciblé
- Admission actuelle de l'unité de soins intensifs (USI)
- La libération attendue de l'hôpital est avant minuit le jour de l'admission
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Soins de soutien
- 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: Modèle ML
Les participants ont prédit par un modèle ML pour recevoir un "médicament ciblé" dans les trois mois suivant l'admission.
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Un modèle basé sur ML prédire et identifiera les participants qui sont à haut risque de recevoir un médicament ciblé dans les trois mois suivant leur date d'admission à l'hôpital.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Proportion de patients avec des tests pharmacogénétiques
Délai: Jour 1 à 3 mois
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Le principal résultat sera la proportion de patients ayant des tests pharmacogénétiques proposés parmi ceux qui reçoivent un médicament avec une indication pharmacogénétique dans les trois mois suivant le temps de prédiction.
Les tests doivent être offerts avant la réception du premier médicament ciblé.
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Jour 1 à 3 mois
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Nombre de patients avec des résultats pharmacogénétiques disponibles avant la réception de médicaments ciblés
Délai: Jour 1
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Mesuré via l'examen des graphiques
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Jour 1
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Nombre de patients qui ont une altération du choix des médicaments ou de la dose basée sur des résultats pharmacogénétiques
Délai: Jour 1
|
Mesuré via l'examen des graphiques
|
Jour 1
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Lillian Sung, MD, PhD, The Hospital for Sick Children
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Autres numéros d'identification d'étude
- 3423
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
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