Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

OCT-PRO Model vs. Clinicians: Cataract Surgery Outcome Prediction

2026. július 17. frissítette: Haotian Lin, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University

A Randomized Controlled Trial Comparing the Accuracy of the Postoperative Vision Prediction Model for Cataract Surgery (OCT-PRO) With Clinicians' Predictions of Surgical Outcomes

Cataract is the leading cause of blindness worldwide, yet 5-20% of patients fail to achieve satisfactory visual recovery after surgery. Current methods for predicting postoperative visual acuity lack accuracy, particularly in patients with co-morbid fundus diseases. The OCT-PRO model, developed by our team, uses artificial intelligence (AI) to integrate optical coherence tomography (OCT) images and clinical data to forecast surgical outcomes. This multi-center, randomized, single-blind trial aims to compare the predictive accuracy of OCT-PRO-assisted predictions versus standard clinician predictions. A total of 534 participants will be randomized 1:1 to either the experimental group (OCT-PRO-assisted prediction) or the control group (routine care). The primary outcome is the mean absolute error (MAE) between predicted and actual postoperative best-corrected visual acuity (BCVA). Secondary outcomes include patient satisfaction, informed decision-making scores, and clinician acceptance of the AI tool. This study will provide high-level evidence on the clinical utility of AI in optimizing cataract surgical decision-making and patient communication.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Még nincs toborzás

Körülmények

Részletes leírás

Cataract is the leading cause of blindness worldwide, yet 5-20% of patients fail to achieve satisfactory visual recovery after surgery. Accurate preoperative prediction remains challenging, particularly for eyes with co-morbid retinal pathologies, as current methods relying on clinician experience and traditional tests (e.g., laser interferometry) often lack reproducibility. Although AI models like OCT-PRO show promise, prospective RCT evidence comparing their accuracy against clinicians is lacking.

This multi-center, randomized, assessor-blinded trial will enroll 534 adults scheduled for cataract surgery. Participants are allocated 1:1 to either the Experimental Group or the Control Group via centralized randomization. In the Experimental Group, clinicians use the OCT-PRO model-integrating OCT images and clinical data-to obtain a predicted postoperative BCVA. Physicians may confirm or adjust this prediction, and the final value is communicated to patients during preoperative counseling. The Control Group receives standard care, where predictions are based solely on conventional clinical assessments without AI assistance. Outcome assessors will be blinded to group allocation.

The primary endpoint is the Mean Absolute Error (MAE) between predicted and actual postoperative BCVA. Secondary endpoints include patient-reported outcomes (expectations, informed choice, satisfaction), clinician acceptance of the model, and correlation analyses. Analysis will follow the Intention-to-Treat principle. This study aims to provide high-level evidence on integrating AI into clinical workflows to enhance prognostic accuracy and optimize shared decision-making in cataract surgery.

Tanulmány típusa

Beavatkozó

Beiratkozás (Becsült)

534

Fázis

  • Nem alkalmazható

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

  • Felnőtt
  • Idősebb felnőtt

Egészséges önkénteseket fogad

Nem

Leírás

Inclusion Criteria:

  • Age ≥18 years scheduled to undergo phacoemulsification with intraocular lens (Phaco+IOL) implantation.
  • Outpatient diagnosis of senile, complicated, or metabolic cataract.
  • For bilateral cataracts, the eye with more advanced disease will be included.

Exclusion Criteria:

  • History of amblyopia or neuro-ophthalmic disease in the operative eye.
  • Poor-quality OCT images precluding clear visualization of fundus structures.
  • Previous intraocular surgery in the operative eye.
  • Hearing or intellectual impairment preventing adequate cooperation.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

  • Elsődleges cél: Egyéb
  • Kiosztás: Véletlenszerűsített
  • Beavatkozó modell: Párhuzamos hozzárendelés
  • Maszkolás: Egyetlen

Fegyverek és beavatkozások

Résztvevő csoport / kar
Beavatkozás / kezelés
Kísérleti: OCT-PRO Assisted Prediction
Clinicians input preoperative OCT images and clinical data into the OCT-PRO model to generate a predicted postoperative BCVA. Physicians may confirm or adjust this AI prediction to determine a final value. This final prediction value is then communicated to the patient as supplementary information during routine preoperative counseling.
The OCT-PRO model integrates optical coherence tomography (OCT) images and clinical data to predict postoperative best-corrected visual acuity (BCVA). In the experimental group, clinicians input preoperative data into the model, confirm or adjust the prediction, and communicate the final value to patients during preoperative counseling.
Aktív összehasonlító: Routine Clinical Prediction
Clinicians perform standard preoperative assessments based on clinical experience and examination results. Predictions of postoperative visual acuity are made solely by physician judgment without AI assistance. Patients receive routine preoperative counseling regarding surgical risks and expected outcomes.
Standard preoperative communication based on clinical experience and conventional examinations without AI assistance.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Időkeret
The Mean Absolute Error (MAE) between the predicted postoperative BCVA and the actual measured BCVA at 1 month post-surgery.
Időkeret: Baseline, 1 month post-surgery
Baseline, 1 month post-surgery

Másodlagos eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Patient-reported consistency between surgical outcomes and expectations
Időkeret: Baseline, 1 month post-surgery
Patient-perceived alignment between actual surgical outcomes and preoperative expectations, measured via a validated questionnaire using a 5-point Likert scale (strongly disagree to strongly agree).
Baseline, 1 month post-surgery
Patient-reported psychological impact of preoperative prognostic disclosure
Időkeret: Baseline, 1 month post-surgery
Psychological response to receiving preoperative prognostic information (e.g., anxiety, reassurance), measured via a validated questionnaire using a 5-point Likert scale (strongly disagree to strongly agree).
Baseline, 1 month post-surgery
Patient-reported willingness to recommend prognostic information to others
Időkeret: Baseline, 1 month post-surgery
Willingness to recommend cataract surgery prognostic information to others (e.g., family or friends), measured via a validated questionnaire using a 5-point Likert scale (strongly disagree to strongly agree).
Baseline, 1 month post-surgery
Patient-reported satisfaction with healthcare services
Időkeret: Baseline, 1 month post-surgery
Patient satisfaction with overall healthcare services received during cataract surgery (e.g., communication, care quality, information clarity), measured via a validated questionnaire using a 5-point Likert scale (strongly disagree to strongly agree).
Baseline, 1 month post-surgery
Clinician-reported outcomes assessing the satisfaction of using OCT-PRO in cataract treatment decision-making
Időkeret: Baseline, 1 month post-surgery
Clinician-reported satisfaction with incorporating OCT-PRO into preoperative decision-making (e.g., ease of use, confidence in prediction, communication aid), measured via a validated questionnaire using a 5-point Likert scale (strongly disagree to strongly agree).
Baseline, 1 month post-surgery
Correlation coefficients (Pearson/Spearman) between predicted and actual BCVA in both groups
Időkeret: From before surgery to 1 month (±1 week) post-surgery
From before surgery to 1 month (±1 week) post-surgery

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Becsült)

2026. július 20.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2026. október 31.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2026. december 31.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2026. július 14.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2026. július 17.

Első közzététel (Tényleges)

2026. július 20.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2026. július 20.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2026. július 17.

Utolsó ellenőrzés

2026. július 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

További vonatkozó MeSH feltételek

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • 2026KYPJ063

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

NEM

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Iratkozz fel