Strumento radiomico per la stratificazione del rischio di noduli polmonari (ARCADES)
Valutazione di uno strumento di diagnosi assistita da computer basato sulla radiomica per la stratificazione del rischio di cancro dei noduli polmonari
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Roger Y. Kim, MD, MSCE
- Numero di telefono: 215-662-3677
- Email: roger.kim@pennmedicine.upenn.edu
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Anil Vachani, MD, MSCE
- Numero di telefono: 215-573-7931
- Email: avachani@pennmedicine.upenn.edu
Luoghi di studio
-
-
Pennsylvania
-
Philadelphia, Pennsylvania, Stati Uniti, 19104
- Reclutamento
- Perelman Center For Advanced Medicine
-
Contatto:
- Roger Kim, MD, MSCE
-
Philadelphia, Pennsylvania, Stati Uniti, 19104
- Reclutamento
- Penn Medicine University City
-
Contatto:
- Roger Kim, MD, MSCE
-
Philadelphia, Pennsylvania, Stati Uniti, 19107
- Reclutamento
- Penn Medicine Washington Square
-
Contatto:
- Roger Kim, MD, MSCE
-
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Maschio o femmina, di età compresa tra 35 e 89 anni
- Programmato per essere valutato in una clinica per noduli polmonari
- PN solido di recente scoperta di 8-30 mm di diametro massimo all'imaging TC
- Imaging TC del torace compatibile con il software Optellum Virtual Nodule Clinic e disponibile entro la data della visita clinica indice
Criteri di esclusione:
- Imaging TC del torace con linfoadenopatia mediastinica o ilare in base ai criteri delle dimensioni TC (> 10 mm di diametro massimo dell'asse corto su immagini TC assiali)
- PN con calcificazione di popcorn (coerenti con eziologia benigna)
- PN subsolidi (possono essere associati a un minor rischio di malignità clinicamente significativa)
- Storia nota di cancro attivo
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
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Nessun intervento: Cure abituali (valutazione del medico)
Nel braccio di cura abituale, i medici valuteranno le persone con noduli polmonari indeterminati come parte delle cure cliniche di routine.
Nessuna guida specifica relativa alla stratificazione del rischio di noduli polmonari verrà fornita ai medici valutatori.
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Sperimentale: Valutazione del medico + stratificazione del rischio basata su CAD
Nel braccio sperimentale, i medici valutatori riceveranno un rapporto sulla previsione del cancro al polmone da uno strumento di diagnosi assistita da computer basato sulla radiomica artificiale per la stratificazione del rischio dei noduli polmonari.
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L'Optellum Virtual Nodule Clinic è un dispositivo approvato dalla FDA (Classe II) per la stratificazione del rischio di noduli polmonari.
Utilizza una rete neurale convoluzionale per valutare i dati di imaging TC per fornire una stima del rischio di malignità per noduli polmonari indeterminati.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Gestione appropriata del nodulo polmonare
Lasso di tempo: 12 mesi
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La proporzione composita di noduli polmonari benigni gestiti con sorveglianza per immagini e noduli polmonari maligni gestiti con biopsia o trattamento empirico.
La diagnosi finale del nodulo polmonare sarà classificata come maligna o benigna sulla base della valutazione patologica.
Se la patologia non è disponibile o non è conclusiva (cioè la biopsia non era diagnostica), la risoluzione del nodulo polmonare, la contrazione o la stabilità del diametro a 12 mesi saranno definiti come diagnosi benigna.
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12 mesi
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Tempestività delle cure
Lasso di tempo: 12 mesi
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Per i pazienti con noduli polmonari maligni, definito come il numero di giorni tra la visita clinica indice e la diagnosi di malignità e la ricezione del trattamento per malignità (es. resezione chirurgica, radioterapia).
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12 mesi
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Eventi avversi
Lasso di tempo: 12 mesi
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Per i pazienti sottoposti a biopsia, definite come complicanze procedurali legate alla biopsia del nodulo polmonare.
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12 mesi
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Rendimento diagnostico
Lasso di tempo: 12 mesi
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Utilizzando le informazioni trovate nei referti patologici, definite come la proporzione di biopsie con una diagnosi istopatologica definitiva, per ogni tipo di procedura di biopsia diagnostica.
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12 mesi
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Costi sanitari
Lasso di tempo: 12 mesi
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I costi di tutti gli studi di imaging e i test diagnostici associati al processo diagnostico del nodulo polmonare, in base agli importi consentiti da Medicare (importo pagato da Medicare e importo pagato dal beneficiario e/o da terzi).
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12 mesi
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Roger Y. Kim, MD, MSCE, University of Pennsylvania
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Baldwin DR, Gustafson J, Pickup L, Arteta C, Novotny P, Declerck J, Kadir T, Figueiras C, Sterba A, Exell A, Potesil V, Holland P, Spence H, Clubley A, O'Dowd E, Clark M, Ashford-Turner V, Callister ME, Gleeson FV. External validation of a convolutional neural network artificial intelligence tool to predict malignancy in pulmonary nodules. Thorax. 2020 Apr;75(4):306-312. doi: 10.1136/thoraxjnl-2019-214104. Epub 2020 Mar 5.
- Kim RY, Oke JL, Pickup LC, Munden RF, Dotson TL, Bellinger CR, Cohen A, Simoff MJ, Massion PP, Filippini C, Gleeson FV, Vachani A. Artificial Intelligence Tool for Assessment of Indeterminate Pulmonary Nodules Detected with CT. Radiology. 2022 Sep;304(3):683-691. doi: 10.1148/radiol.212182. Epub 2022 May 24.
- Kim RY, Oke JL, Dotson TL, Bellinger CR, Vachani A. Effect of an artificial intelligence tool on management decisions for indeterminate pulmonary nodules. Respirology. 2023 Jun;28(6):582-584. doi: 10.1111/resp.14502. Epub 2023 Apr 5. No abstract available.
- Massion PP, Antic S, Ather S, Arteta C, Brabec J, Chen H, Declerck J, Dufek D, Hickes W, Kadir T, Kunst J, Landman BA, Munden RF, Novotny P, Peschl H, Pickup LC, Santos C, Smith GT, Talwar A, Gleeson F. Assessing the Accuracy of a Deep Learning Method to Risk Stratify Indeterminate Pulmonary Nodules. Am J Respir Crit Care Med. 2020 Jul 15;202(2):241-249. doi: 10.1164/rccm.201903-0505OC.
- Paez R, Kammer MN, Balar A, Lakhani DA, Knight M, Rowe D, Xiao D, Heideman BE, Antic SL, Chen H, Chen SC, Peikert T, Sandler KL, Landman BA, Deppen SA, Grogan EL, Maldonado F. Longitudinal lung cancer prediction convolutional neural network model improves the classification of indeterminate pulmonary nodules. Sci Rep. 2023 Apr 15;13(1):6157. doi: 10.1038/s41598-023-33098-y.
- Paez R, Kammer MN, Tanner NT, Shojaee S, Heideman BE, Peikert T, Balbach ML, Iams WT, Ning B, Lenburg ME, Mallow C, Yarmus L, Fong KM, Deppen S, Grogan EL, Maldonado F. Update on Biomarkers for the Stratification of Indeterminate Pulmonary Nodules. Chest. 2023 Oct;164(4):1028-1041. doi: 10.1016/j.chest.2023.05.025. Epub 2023 May 25.
- Kim RY. Radiomics and artificial intelligence for risk stratification of pulmonary nodules: Ready for primetime? Cancer Biomark. 2025 Jan;42(1):CBM230360. doi: 10.3233/CBM-230360. Epub 2024 Feb 6.
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Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
Completamento dello studio
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Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
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Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
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Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 10523
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Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti
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