Integrating an AI-Driven Hydronephrosis Decision-Making Tool
Integration of a Hydronephrosis AI-Driven Decision-Making Tool Into Clinical Practice: A Clinical Trial
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
Accetta volontari sani
Descrizione
Inclusion Criteria:
- Seen for HN in-person in the Pediatric Urology clinic with ultrasound scans taken at SickKids
- New and follow-up patients 0-24 months.
Exclusion Criteria:
- Older than 24m
- Concurrent urinary tract anomalies (duplex configurations; PUV etc.)
- History of renal surgical intervention (post-op patients)
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Altro
- Assegnazione: N / A
- Modello interventistico: Assegnazione di gruppo singolo
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
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Sperimentale: AI Model Intervention Arm
When children with HN are seen in clinic, their ultrasound imaging and history will be provided to an initial clinician who will first formulate a plan of care without access to the AI model as per the standard of care.
After the initial plan is documented and before discussion with the primary provider, the initial clinician will then be granted access to the AI model, where they can input the ultrasound images and receive the model's prediction.
The clinician can choose to modify or maintain their drafted plan based on the model's output.
The clinician's final drafted plan will subsequently be discussed with the blinded final clinical expert (primary provider) who will make the final decision to maintain the standard of care for each patient.
The final clinical expert will be blinded to whether the initial clinician changed their plan or not given the AI model
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The AI intervention is a deep learning algorithm used to predict obstructive hydronephrosis.
It was developed at SickKids and has recently completed the silent trial phase.
This clinical trial aims to validate the model's clinical integration by assessing its impact on clinician decision-making and care plan recommendations.
To uphold standard care, a blinded clinician will make final decisions.
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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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Change in Clinician Management Decisions Following Exposure to the AI Model
Lasso di tempo: Immediately after AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
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The proportion of clinician management decisions revised immediately after exposure to the AI model output.
Management decisions include: (1) discharge, (2) monitor with ultrasound, (3) additional invasive testing, or (4) referral for surgery.
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Immediately after AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Agreement Between Clinician Decisions and Expert Reference Decisions Using Cohen's Kappa
Lasso di tempo: Immediately after clinician review and AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
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Agreement between clinician management decisions and the expert reference decision will be assessed before and after AI exposure using Cohen's kappa statistic.
Higher kappa values indicate greater agreement.
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Immediately after clinician review and AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
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Proportion of Management Decision Changes Stratified by Clinician Experience Level
Lasso di tempo: Immediately after AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
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The proportion of clinician management decisions revised after AI model exposure will be compared across clinician subgroups, including training level and years of experience.
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Immediately after AI model exposure during each case review session, through study completion (average of 6 months)
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Stimato)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
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
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 3474
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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