- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04569903
Valutazione di un algoritmo basato sui reclami per l'identificazione dell'amiloidosi mediata dalla transtiretina (ATTR) nelle cartelle cliniche
Valutazione di un algoritmo basato sui reclami per l'identificazione dell'amiloidosi ATTR nelle cartelle cliniche
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Una strategia di screening per identificare ATTR nella vasta popolazione di base di pazienti con una o più manifestazioni comuni di ATTR, sarebbe di valore clinico significativo.
Inoltre, nuove terapie ATTR sono state recentemente rese disponibili o sono attualmente in fase di sviluppo in studi clinici in fase avanzata. Poiché ci si aspetta che la diagnosi e il trattamento precoci ottengano risultati migliori, ciò rende particolarmente importante lo sviluppo e la convalida di un algoritmo diagnostico facilmente implementabile, rapido e abilitato elettronicamente.
È stato sviluppato un algoritmo basato su indicazioni mediche e farmaceutiche per identificare potenzialmente i pazienti a rischio di ATTR. L'obiettivo di questo studio è valutare la capacità dell'algoritmo di identificare i pazienti con ATTR eseguendo un lavoro clinico diagnostico nei pazienti che l'algoritmo identifica in un ampio set di dati di pazienti a Yale.
L'obiettivo primario di questo studio è valutare le prestazioni diagnostiche dell'algoritmo nell'identificazione di pazienti con amiloidosi ATTR.
L'obiettivo secondario di questo studio è stimare il beneficio clinico dell'algoritmo, misurato dal valore diagnostico aggiunto, ovvero la proporzione o il tasso di pazienti che non erano stati precedentemente diagnosticati. La prevalenza totale ottenuta sarà valutata e confrontata in modo informale con la prevalenza basata sul rinvio dei pazienti con amiloidosi ATTR a Yale.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Cinthia S De Freitas, RN, BSN
- Numero di telefono: (203)785-6315
- Email: cinthia.defreitas@yale.edu
Luoghi di studio
-
-
Connecticut
-
New Haven, Connecticut, Stati Uniti, 06520
- Yale New Haven Hospital
-
Investigatore principale:
- Edward Miller, MD
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Descrizione
Criterio di inclusione:
Identificato dall'algoritmo diagnostico ATTR e abbinato all'elenco di potenziali soggetti di Yale definito come:
- soggetti all'interno del set di dati sui sinistri che si prevede siano a rischio di ATTR che sono gestiti anche all'interno di YNHHS
pazienti che hanno bisogno di essere contattati e hanno offerto una valutazione clinica aggiuntiva per determinare se hanno una diagnosi di ATTR (amiloidosi ATTR non ereditaria o ereditaria).
Criteri di esclusione:
- I pazienti che hanno rinunciato alla ricerca nel sistema Epic saranno esclusi completamente dallo studio
- Pazienti in gravidanza o che potrebbero rimanere incinte
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Selezione
- Assegnazione: N / A
- Modello interventistico: Assegnazione di gruppo singolo
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
---|---|
Sperimentale: Algoritmo informatico per ATTR
I pazienti saranno valutati per l'identificazione dell'amiloidosi ATTR attraverso un algoritmo basato sui reclami
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I pazienti saranno valutati per l'identificazione dell'amiloidosi ATTR attraverso un algoritmo basato sui reclami
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
---|---|---|
Prestazioni diagnostiche dell'algoritmo nell'identificazione di pazienti con amiloidosi ATTR
Lasso di tempo: 2 anni
|
Saranno esplorate le potenziali soglie per definire la positività diagnostica sulla base dei punteggi algoritmici calcolati e il corrispondente valore predittivo positivo (PPV) servirà come indicatore per le prestazioni diagnostiche.
I valori predittivi negativi (VAN) possono essere esplorati se l'effettiva distribuzione dei dati del punteggio lo consentirà.
|
2 anni
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Proporzione di pazienti diagnosticati
Lasso di tempo: 2 anni
|
La proporzione o il tasso di pazienti a cui non era stata precedentemente diagnosticata l'amiloidosi ATTR
|
2 anni
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Edward Miller, MD, Yale University
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Stimato)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2000026611
- 000 (Altro identificatore: CTGTY)
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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Prove cliniche su Algoritmo informatico per ATTR
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