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ブルーボタン地域トライアルスクリーニング

地域登録におけるブルーボタン自動臨床試験事前スクリーニングの有効性の評価: ランダム化試験

臨床試験への登録は、乳がんを含む最も一般的な種類のがんにおける生存率の向上を予測し、新しい治療法の試験と有効性の証明は臨床試験の成功にかかっています。 しかし、がん臨床試験の約 5 分の 1 は患者登録が不十分なために失敗しており、成人がん患者のうち臨床試験に登録されているのはわずか約 6% です。 臨床試験への患者の参加、特にがん患者の参加には依然として障壁が残っています。 具体的な障壁の 1 つは、治験の識別と、患者と医療提供者の両方に対する治験の利用可能性の認識です。

この試験では、ほとんど労力を必要としない方法で臨床試験の適格性スクリーニングを日常診療の一部に統合し、そのスクリーニング部位に依存しないようにすることで、ブルーボタンのマッチング機能によりがん臨床試験の登録者数が全体的に増加し、また、米国のがん人口をよりよく反映する、より多様な臨床試験参加者を対象としています。 さらに、登録者数の変更に関係なく、青いボタンのスクリーニングにより、現在の方法と比較して、少ない人的リソースでより迅速にスクリーニングを行うことができる可能性があります。 ただし、潜在的な治験機会の特定は治験登録への最初の障壁にすぎないため、この研究には、特定された治験への患者の登録を妨げる患者レベルの障壁をカタログ化することにより、関連する治験を特定した後の障壁の追加検査が含まれています。

調査の概要

状態

招待による登録

条件

詳細な説明

がんの臨床試験の実施は、試験における重要な最終ステップであり、新しい治療法の有効性を証明するには、臨床試験の実施が成功するかどうかにかかっています。 しかし、米国人の大多数が臨床試験への参加を好意的に考えているにもかかわらず、がん臨床試験の5件に1件は患者登録が不十分なために失敗しており、臨床試験に登録されている成人がん患者はわずか約6%に過ぎない。

患者の治験参加意欲と実際の治験参加率との間に大きなギャップがあることは、特にがん患者において、臨床試験への参加には多くの障壁が存在することを示唆している。 具体的な障壁の 1 つは、治験の識別と、患者と医療提供者の両方に対する治験の利用可能性の認識です。 特定して臨床試験に参加させるのは難しく、時間がかかる場合があります。 がん患者と治験を照合するには、膨大な量の手動入力や治験の手動レビューが必要ですが、これが既存の臨床ワークフローに統合されていないことがよくあります。 その結果、多くの患者にとって、地域で利用可能な治験が特定されなかったり、参加資格のある患者が登録を求められなかったりする可能性があります。 合計すると、がん患者の約 4 人に 1 人だけが、自分の施設で臨床試験に参加するという選択肢さえ持っていることになります。 医療提供者には、治療を行っている医療機関の外で実施されている患者向けの治験を簡単に特定する手段がありません。 この問題を軽減するための 1 つの解決策は、電子医療記録 (EHR) を使用して、施設に依存しない基本的な治験スクリーニング機能を提供することです。EHR は、ほぼすべての医療現場にすでに存在しています。

ACS CANは、MITRE組織との協力を通じて、医療提供者が臨床試験のためにがん患者を事前スクリーニングするためのワークフロー内ツールの不足に対処するため、オープンソースの統合臨床試験スクリーニング機能(「ブルーボタン」)を開発しました。 Blue-button は、MITRE の Fast Healthcare Interoperability Resource (FHIR) アクセラレータの Common Oncology Data Elements Extensions (CodeX) アプリケーションを通じて開発されました (FHIR は、HL7 International によって開発されたドラフト データ標準です)。 ブルーボタン機能は既存の EHR 内で動作し、患者または医療提供者が診療の指定された半径内で特定の患者に関連する治験の事前スクリーニングを開始できるようにします。 これは、8 つの匿名化された単一患者データ要素を自動的に抽出し、潜在的な治験マッチングを返す既存の治験マッチング サービスに送信することによって行われます。 事前スクリーニングに使用される 8 つの患者データ要素 (最適化患者データ要素 (OPDE) と呼ばれます) には、年齢、がんの種類、がんのサブタイプ、転移の有無、病期、バイオマーカー、以前の治療、パフォーマンス ステータスが含まれます。 アプリケーションのユーザーは、サービスに送信する前に、不足している、または間違っている可能性がある 8 つのデータ要素を追加/編集できます。 次に、青いボタン ツール (正式には FHIR アプリの臨床試験マッチング SMART として知られています) は、患者の OPDE を Minimal Common Oncology Data Elements (mCODE) 対応の臨床試験マッチング サービスに送信します。

現在、臨床試験に参加したいと考えている多くの患者がスクリーニングを受けていないか、限られたオンサイト試験に対してのみスクリーニングを受けています。 したがって、この研究の目的は、Blue-button 試験スクリーニング ツールの使用により、がんの臨床試験への患者の参加を増やすことができるかどうかを検討することです。 仮説は、施設に依存しないブルーボタン マッチング機能を日常的に使用することで、施設と患者の両方にとって臨床試験のスクリーニングが容易になるというものです。 そうすることで、その使用はがん臨床試験全体の登録者数を増加させるだけでなく、歴史的に過小評価されてきた集団の登録数を増やすのに特に有利となり、その結果、米国のがん人口をよりよく反映したより多様な臨床試験参加者が得られることになります。 さらに、登録者数の変更に関係なく、ブルーボタン スクリーニング ツールを使用すると、現在の方法と比較して、少ない人的リソースでより迅速にスクリーニングを実行できる可能性があります。 さらに、この研究は患者を長期間追跡して治験の意思決定に関する重要な詳細を記録するため、利用可能な治験の参加資格がある個人が参加を辞退する場合の患者レベルの障壁を調査することになる。

研究の種類

介入

入学 (推定)

1050

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。

研究場所

    • Florida
      • Tampa、Florida、アメリカ、33602
        • University of South Florida
    • Texas
      • Dallas、Texas、アメリカ、75390
        • University of Texas Southwestern Simmons Comprehensive Cancer Center

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

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

説明

包含基準:

  • 臨床試験参加のためのスクリーニングを受けるために来院する成人がん患者

除外基準:

  • 18歳未満

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:ヘルスサービス研究
  • 割り当て:ランダム化
  • 介入モデル:並列代入
  • マスキング:なし(オープンラベル)

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
介入なし:標準治療
この群の被験者は、標準的な施設プロトコルに従って、臨床試験のための定期的なスクリーニングまたはスクリーニングなしのいずれかの標準治療を受けることになります。 可能性のある臨床試験が特定された場合、通常の施設内プロセスに従って被験者に提供されます。
実験的:ブルーボタンスクリーニング
この部門に割り当てられた被験者は、対象となる可能性のある臨床試験を識別するために、匿名化されたデータ要素を EHR から青いボタン ツールに転送します。 臨床研究スタッフによる審査の後、適切な試験が被験者に提供されます。
患者は、青いボタン ツールを使用して臨床試験の適合性についてスクリーニングされます。

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
臨床試験参加率
時間枠:治験への参加は、治験期間中、最長 24 か月間、各患者ごとに記録されます。
標準的な実施と比較して、臨床試験への登録を増加させるための自動臨床試験事前スクリーニング ツール (「ブルーボタン」) の有効性を評価する。
治験への参加は、治験期間中、最長 24 か月間、各患者ごとに記録されます。

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
ブルーボタンツールの使いやすさについて参加者がレポート
時間枠:最長 24 か月の治験期間中、研究スタッフを対象に四半期ごとに調査。
プロバイダーと調査コーディネーターは、ブルーボタン事前スクリーニング ツールの使いやすさとそれにかかる時間と労力を報告するためのアンケートに回答します。
最長 24 か月の治験期間中、研究スタッフを対象に四半期ごとに調査。
患者の不登録理由
時間枠:調査は、患者が登録しないという選択を提供者に通知してから、研究完了まで(最長 24 か月)15 日(+/- 10 日)以内に実施されます。
適合する臨床試験を提案されたにもかかわらず登録しないことを選択した患者は、登録しないことを選択した理由を説明するアンケートに回答します。
調査は、患者が登録しないという選択を提供者に通知してから、研究完了まで(最長 24 か月)15 日(+/- 10 日)以内に実施されます。

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。

捜査官

  • 主任研究者:Mark Fleury, PhD、ACS CAN

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

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 (実際)

2023年12月1日

一次修了 (推定)

2025年12月1日

研究の完了 (推定)

2026年6月1日

試験登録日

最初に提出

2023年5月12日

QC基準を満たした最初の提出物

2023年5月31日

最初の投稿 (実際)

2023年6月2日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年3月25日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年1月27日

最終確認日

2025年1月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • 2018254-4

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

はい

IPD プランの説明

結果の基礎となるすべての IPD を出版物で共有します。

IPD 共有時間枠

結果発表後 3 か月から 3 年後に終了

IPD 共有アクセス基準

IPD は、計画された分析のレビューと承認、およびデータ共有契約の締結後に共有されます。

IPD 共有サポート情報タイプ

  • STUDY_PROTOCOL
  • SAP
  • ICF

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

米国で製造され、米国から輸出された製品。

いいえ

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。

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