PROSAIC-DS 研究 (がんにおける PROState AI - 意思決定支援) (PROSAIC-DS)
2022年4月27日 更新者：Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust
PROSAIC-DS (PROState AI in Cancer - Decision Support): 集学的がん治療におけるエビデンスに基づく治療計画のための Deontics AI プラットフォームの評価: 前立腺がんにおけるコンプライアンスの向上と MDT の合理化
英国では年間約 375,000 件のがんが診断されており、この数字は 2035 年までに 500,000 件に達すると予想されています。 さまざまながん治療オプションの数と科学的理解が急速に拡大し続けているため、臨床医がベストプラクティスを最新の状態に保つことが難しくなり、患者のケアの質と臨床転帰に不当なばらつきが生じる可能性があります。
現在、患者が臨床医に紹介されて診察を受けると、その治療について学際的チームミーティング (MDTM) で議論されます。 MDTM は、外科医、腫瘍専門医、看護師、およびがん、画像診断、診断の専門家を含む医療専門家の会合です。 これは、治療の決定が単純であっても当てはまります。
2017 年に CRUK が発行した全国的なレビューでは、がんチームと MDTM プロセスに対する要求が強調されています。
- 症例数の増加により、臨床医が MDTM に費やす時間が劇的に増加し、持続不可能なコストの上昇につながっています。
- MDTM では、複雑なケースについて議論するのに十分な時間はありません。
- 意思決定プロセスに患者を関与させることができていません。約 75% の患者が、MDTM では自分の意見が反映されていないと感じています。私たちの研究では、技術、特に臨床意思決定支援システム (CDSS) が MDTM の意思決定を改善する可能性に注目しています。
Deontics には、個々の患者データと好みを証拠に基づく臨床ガイドラインと統合する、CE マーク付きの AI ベースの CDSS があります。 これにより、治療の決定に役立つベストプラクティスの個別化された治療の推奨事項が動的かつ透過的に生成されます。 Deontics の AI ツールは、患者の価値観を取り入れながら、英国のベスト プラクティスと一致するパーソナライズされた推奨事項を提供することが既に示されています。 私たちのプロジェクトは Deontics と提携して、PROSAIC-DS - 前立腺癌の CDSS - を開発しています。
調査の概要
詳細な説明
私
研究の種類
介入
入学 (予想される)
1040
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Danny Ruta, MBBS MSc
- 電話番号：+44 (0)7969917016
- メール：Danny.Ruta@gstt.nhs.uk
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Kate Dodgson, LLB LLM
- 電話番号：+447704783880
- メール：kate.dodgson@deontics.com
研究場所
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London、イギリス、SE5 9RS
- Kings College Hospital
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コンタクト：
- Jonathan Makanjuola, MBBS BSc
- 電話番号：+447939512119
- メール：jonathan.makanjuola@nhs.net
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London、イギリス、SE1 9RT
- Guys and St Thomas Hospitals
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コンタクト：
- Danny Ruta, MBBS MSc
- 電話番号：+44 (0)7969917016
- メール：Danny.Ruta@gstt.nhs.uk
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
35年歳以上 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
受講資格のある性別
男
説明
包含基準:
- すべての患者は、MDT が治療の決定を下すのに十分な情報が得られる GSTT および KCH 前立腺 MDT ミーティングに言及しました (週に約 40 ～ 50 人) が研究の対象となります。
除外基準:
- 患者が利用できるデータが治療の決定を下すのに十分でない場合、それらは除外されます。 同意のない患者は除外されます。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：他の
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：ダブル
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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他の：アーム A: MDTM に表示
このアームを通過する患者は、意思決定支援ツールの結果を MDTM に表示できます。
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PROSAIC-DS ツールは変数を取得し、推奨される結果を生成します。
それは、その推奨事項を裏付ける証拠とベスト プラクティスを提供します。
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他の：アーム B: MDTM から見えない
このアームを通過する患者は、意思決定支援ツールの結果を MDTM に表示できません。
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PROSAIC-DS ツールは変数を取得し、推奨される結果を生成します。
それは、その推奨事項を裏付ける証拠とベスト プラクティスを提供します。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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トリアージツールとしてのPROSAIC-DS
時間枠：6-9ヶ月
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PROSAIC-DS ツールが、承認されたガイドライン (EAU、BAUS、NICE、AUA) に従って適切な治療計画を使用して、MDTM から非複雑性前立腺がん症例を適切にトリアージできる患者の割合。
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6-9ヶ月
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承認されたガイドラインとの MDTM の一致に対する PROSAIC-DS の影響
時間枠：6-9ヶ月
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MDTM で議論された無作為化された患者に関する承認されたガイドライン (EAU、BAUS、NICE、AUA) との MDTM 決定の一致に対するライブ PROSAIC-DS 勧告の影響による、MDTM のメンバーとしての PROSAIC-DS の評価。
これは、PROSAIC-DS がオフになっている MDTM と PROSAIC-DS がオンになっている MDTM との一致レベルの差によって測定されます。
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6-9ヶ月
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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PROSAIC-DSの費用対効果
時間枠：6 ～ 9 か月 - データ収集期間
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複雑でないケースを MDTM から切り離してトリアージすることで、PROSAIC-DS がもたらす経済的な節約を見積もってください。
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6 ～ 9 か月 - データ収集期間
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定性分析: 患者の受容性
時間枠：12ヶ月
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定性的な方法と、自己記入式アンケート、フォーカスグループ、半構造化インタビュー、ビデオ分析などのデータ収集方法を使用して、臨床上の意思決定をサポートするための AI テクノロジーの使用に関する懸念や満足度など、患者とスタッフの見解を調査します。前立腺癌では、PROSAIC-DS を使用する前、患者への技術ツールの導入中および導入後の両方で使用されます。
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12ヶ月
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
協力者
捜査官
- 主任研究者：Danny Ruta, MBBS MSc、Guys and St Thomas NHS Foundation Trust
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Knight SR, Cao KN, South M, Hayward N, Hunter JP, Fox J. Development of a Clinical Decision Support System for Living Kidney Donor Assessment Based on National Guidelines. Transplantation. 2018 Oct;102(10):e447-e453. doi: 10.1097/TP.0000000000002374.
- Taylor C, Atkins L, Richardson A, Tarrant R, Ramirez AJ. Measuring the quality of MDT working: an observational approach. BMC Cancer. 2012 May 29;12:202. doi: 10.1186/1471-2407-12-202.
- Munro AJ. Multidisciplinary Team Meetings in Cancer Care: An Idea Whose Time has Gone? Clin Oncol (R Coll Radiol). 2015 Dec;27(12):728-31. doi: 10.1016/j.clon.2015.08.008. Epub 2015 Sep 11.
- Patkar V, Acosta D, Davidson T, Jones A, Fox J, Keshtgar M. Cancer multidisciplinary team meetings: evidence, challenges, and the role of clinical decision support technology. Int J Breast Cancer. 2011;2011:831605. doi: 10.4061/2011/831605. Epub 2011 Jul 17.
- Miles A, Chronakis I, Fox J, Mayer A. Use of a computerised decision aid (DA) to inform the decision process on adjuvant chemotherapy in patients with stage II colorectal cancer: development and preliminary evaluation. BMJ Open. 2017 Mar 24;7(3):e012935. doi: 10.1136/bmjopen-2016-012935.
- Patkar V, Acosta D, Davidson T, Jones A, Fox J, Keshtgar M. Using computerised decision support to improve compliance of cancer multidisciplinary meetings with evidence-based guidance. BMJ Open. 2012 Jun 25;2(3). pii: e000439. doi: 10.1136/bmjopen-2011-000439. Print 2012.
- Patkar V, Hurt C, Steele R, Love S, Purushotham A, Williams M, Thomson R, Fox J. Evidence-based guidelines and decision support services: A discussion and evaluation in triple assessment of suspected breast cancer. Br J Cancer. 2006 Dec 4;95(11):1490-6. Epub 2006 Nov 21.
- Peleg M, Fox J, Patkar V, Glasspool D, Chronakis I, South M, Nassar S, Gaglia JL, Gharib H, Papini E, Paschke R, Duick DS, Valcavi R, Hegedüs L, Garber JR. A Computer-Interpretable Version of the AACE, AME, ETA Medical Guidelines for Clinical Practice for the Diagnosis and Management of Thyroid Nodules. Endocr Pract. 2014 Apr;20(4):352-9. doi: 10.4158/EP13271.OR.
- Bury J, Hurt C, Roy A, Cheesman L, Bradburn M, Cross S, Fox J, Saha V. LISA: a web-based decision-support system for trial management of childhood acute lymphoblastic leukaemia. Br J Haematol. 2005 Jun;129(6):746-54.
- Tural C, Ruiz L, Holtzer C, Schapiro J, Viciana P, González J, Domingo P, Boucher C, Rey-Joly C, Clotet B; Havana Study Group. Clinical utility of HIV-1 genotyping and expert advice: the Havana trial. AIDS. 2002 Jan 25;16(2):209-18.
- Walton RT, Gierl C, Yudkin P, Mistry H, Vessey MP, Fox J. Evaluation of computer support for prescribing (CAPSULE) using simulated cases. BMJ. 1997 Sep 27;315(7111):791-5.
- Patkar V, Fox J. Clinical guidelines and care pathways: a case study applying PROforma decision support technology to the breast cancer care pathway. Stud Health Technol Inform. 2008;139:233-42.
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (予想される)
2022年6月1日
一次修了 (予想される)
2022年12月1日
研究の完了 (予想される)
2022年12月1日
試験登録日
最初に提出
2022年2月16日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年4月27日
最初の投稿 (実際)
2022年5月2日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2022年5月2日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2022年4月27日
最終確認日
2022年4月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。