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설문조사를 사용하여 의학 종양학자의 예후 정확성 및 의사 결정을 통해 ML 사망 위험 예측에 대한 노출 연관성 조사

2024년 11월 20일 업데이트: Abramson Cancer Center at Penn Medicine
미국 암 환자의 거의 절반은 사망 전에 자신이 원하는 것과 일치하지 않는 치료를 받게 됩니다. 조기 고급 치료 계획(ACP) 및 완화 치료는 목표에 맞는 치료 및 증상을 개선하고 불필요한 활용을 줄입니다. ACP와 완화의료를 늘리기 위한 유망한 전략은 이러한 서비스를 목표로 하기 위해 질병 과정 초기에 사망 위험이 있는 환자를 식별하는 것입니다. 기계 학습(ML) 알고리즘은 의학을 포함한 다양한 산업에서 부정적인 결과의 위험을 정확하게 예측하고 초기 리소스를 사용하는 데 사용되었습니다. ML과 인간의 직관을 모두 활용하는 시스템인 "인간-기계 협업"은 다양한 상황에서 예측과 의사 결정을 향상시키는 것으로 나타났습니다. ACP 및 완화 치료. 이 연구에서 우리는 전국의 의료 종양학자 표본에게 연락하여 비네팅 기반 설문조사를 완료하도록 요청했습니다. 우리의 목표는 ML 사망 위험 예측에 대한 노출과 임상의의 예후 정확성 및 의사 결정의 연관성을 조사하는 것이었습니다. 우리는 연령, 성별, 활동 상태, 흡연 이력, 질병 범위, 증상 및 분자 상태에 따라 달라지는 진행성 비소세포폐암(aNSCLC) 환자에 대한 세 가지 임상 시나리오를 설명하는 일련의 6가지 삽화를 제시했습니다. 우리는 이러한 비네트 기반 설문조사를 사용하여 ML 사망 위험 예측에 대한 노출과 의학 종양학자의 예후 정확성 및 의사 결정의 연관성을 조사할 것입니다.

연구 개요

상태

상태

현재 모집 상태 또는 확장 액세스 상태를 나타냅니다.
완전한

정황

정황

연구 중인 질병, 장애, 증후군, 질환 또는 부상입니다. ClinicalTrials.gov에서 조건에는 수명, 삶의 질 및 건강 위험과 같은 기타 건강 관련 문제도 포함될 수 있습니다.

개입 / 치료

개입 / 치료

임상 연구의 초점이 되는 프로세스 또는 작업입니다. 개입에는 약물, 의료 기기, 절차, 백신 및 조사 중이거나 이미 사용 가능한 기타 제품이 포함됩니다. 개입에는 교육이나 식이요법 및 운동 수정과 같은 비침습적 접근법도 포함될 수 있습니다.

연구 유형

연구 유형

임상 연구의 특성을 설명합니다. 연구 유형에는 중재 연구(임상 시험이라고도 함), 관찰 연구(환자 등록 포함) 및 확장된 액세스가 포함됩니다.
관찰

등록 (실제)

등록

임상 연구의 참가자 수. "예상" 등록은 연구원이 연구에 필요한 참가자의 목표 수입니다.
52

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

  • 미국
    • Pennsylvania
      • Philadelphia, Pennsylvania, 미국, 19104
        • Abramson Cancer Center of the University of Pennsylvania

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

자격 기준

임상 연구에 참여하고자 하는 사람들이 충족해야 하는 주요 요구 사항 또는 그들이 가져야 할 특성. 자격 기준은 포함 기준(사람이 연구에 참여하는 데 필요함)과 제외 기준(사람이 참여하지 못하게 하는 것)으로 구성됩니다. 적격성 기준 유형에는 연구가 건강한 지원자를 받아들이는지, 연령 또는 연령 그룹 요구 사항이 있는지 또는 성별에 따라 제한되는지가 포함됩니다.

공부할 수 있는 나이

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

연구 집단은 미국에서 폐암을 치료한 실무 종양학자의 편의 표본으로 구성되었습니다. 우리는 수석 조사관의 개인 연락처로 직접 이메일을 보내 종양 전문의를 모집했습니다(n=29). "흉부 종양학"을 사용하는 의료 전문가(n=17)를 위한 온라인 네트워킹 서비스인 Doximity를 통한 직접 메시지 X(이전의 Twitter)를 통한 직접 메시지(n=4). 미국의 4개 지역(북동부, 남부, 중서부, 서부)에서 균등하게 표본을 추출하려는 노력이 이루어졌습니다.

설명

포함 기준:

  • 폐암을 치료하는 종양내과 전문의

제외 기준:

  • 폐암 환자를 보지 않는 종양내과 전문의

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트

그룹/코호트

생물 의학 또는 건강 결과에 대해 평가되는 관찰 연구의 참가자 그룹 또는 하위 그룹입니다.
개입 / 치료

개입 / 치료

임상 연구의 초점이 되는 프로세스 또는 작업입니다. 개입에는 약물, 의료 기기, 절차, 백신 및 조사 중이거나 이미 사용 가능한 기타 제품이 포함됩니다. 개입에는 교육이나 식이요법 및 운동 수정과 같은 비침습적 접근법도 포함될 수 있습니다.
1A 2B 3C
1. 중급 1.A. 참조에 따라 다름. 2. 가난하다; 2.B. 절대적인 예후; 3. 좋아요; 3.C. 둘 다
다른: 조사
이 연구는 Qualtrics를 통해 호스팅된 설문조사 도구를 사용하여 세 명의 환자 비네팅을 설명하는 3×3 온라인 요인 실험으로 구성되었습니다. 세 가지 환자 비네트는 연령, 성별, 활동 상태, 흡연 이력, 질병 정도, 증상 및 분자 상태를 포함한 다양한 임상 특성에 따라 다양했습니다. 각 환자는 진행성 비소세포폐암(aNSCLC)을 앓고 있었습니다. 각 삽화는 두 부분으로 구성됩니다. 1부에서는 3명의 환자 중 1명의 사례 이력을 설명하고 그 후 예후 추정 및 의학적 의사 결정을 평가했습니다(예: 1, 2, 3). 2부에서는 가상의 ML 예측 알고리즘(예: A, B, C). 각 설문조사의 비네팅 순서는 ML 위험 예측을 위한 제시 전략과 관련하여 무작위로 지정되어 각 참가자가 무작위로 선정되는 6가지 버전의 설문조사가 있었습니다.
1A 2C 3B
1. 중급 1.A. 참조에 따라 다름. 2. 가난하다; 2.C. 둘 다; 3. 좋아요; 3.B. 절대적인 예후
다른: 조사
이 연구는 Qualtrics를 통해 호스팅된 설문조사 도구를 사용하여 세 명의 환자 비네팅을 설명하는 3×3 온라인 요인 실험으로 구성되었습니다. 세 가지 환자 비네트는 연령, 성별, 활동 상태, 흡연 이력, 질병 정도, 증상 및 분자 상태를 포함한 다양한 임상 특성에 따라 다양했습니다. 각 환자는 진행성 비소세포폐암(aNSCLC)을 앓고 있었습니다. 각 삽화는 두 부분으로 구성됩니다. 1부에서는 3명의 환자 중 1명의 사례 이력을 설명하고 그 후 예후 추정 및 의학적 의사 결정을 평가했습니다(예: 1, 2, 3). 2부에서는 가상의 ML 예측 알고리즘(예: A, B, C). 각 설문조사의 비네팅 순서는 ML 위험 예측을 위한 제시 전략과 관련하여 무작위로 지정되어 각 참가자가 무작위로 선정되는 6가지 버전의 설문조사가 있었습니다.
1B 2A 3C
1. 중급 1.B. 순수한; 2. 가난하다; 2.A. 참조에 따라 다름. 3. 좋아요; 3.C. 둘 다
다른: 조사
이 연구는 Qualtrics를 통해 호스팅된 설문조사 도구를 사용하여 세 명의 환자 비네팅을 설명하는 3×3 온라인 요인 실험으로 구성되었습니다. 세 가지 환자 비네트는 연령, 성별, 활동 상태, 흡연 이력, 질병 정도, 증상 및 분자 상태를 포함한 다양한 임상 특성에 따라 다양했습니다. 각 환자는 진행성 비소세포폐암(aNSCLC)을 앓고 있었습니다. 각 삽화는 두 부분으로 구성됩니다. 1부에서는 3명의 환자 중 1명의 사례 이력을 설명하고 그 후 예후 추정 및 의학적 의사 결정을 평가했습니다(예: 1, 2, 3). 2부에서는 가상의 ML 예측 알고리즘(예: A, B, C). 각 설문조사의 비네팅 순서는 ML 위험 예측을 위한 제시 전략과 관련하여 무작위로 지정되어 각 참가자가 무작위로 선정되는 6가지 버전의 설문조사가 있었습니다.
1B 2C 3A
1. 중급 1.B. 순수한; 2. 가난하다; 2.C. 둘 다; 3. 좋아요; 3.A. 참조에 따라 다름
다른: 조사
이 연구는 Qualtrics를 통해 호스팅된 설문조사 도구를 사용하여 세 명의 환자 비네팅을 설명하는 3×3 온라인 요인 실험으로 구성되었습니다. 세 가지 환자 비네트는 연령, 성별, 활동 상태, 흡연 이력, 질병 정도, 증상 및 분자 상태를 포함한 다양한 임상 특성에 따라 다양했습니다. 각 환자는 진행성 비소세포폐암(aNSCLC)을 앓고 있었습니다. 각 삽화는 두 부분으로 구성됩니다. 1부에서는 3명의 환자 중 1명의 사례 이력을 설명하고 그 후 예후 추정 및 의학적 의사 결정을 평가했습니다(예: 1, 2, 3). 2부에서는 가상의 ML 예측 알고리즘(예: A, B, C). 각 설문조사의 비네팅 순서는 ML 위험 예측을 위한 제시 전략과 관련하여 무작위로 지정되어 각 참가자가 무작위로 선정되는 6가지 버전의 설문조사가 있었습니다.
1C 2A 3B
1. 중급 1.C. 둘 다; 2. 가난하다; 2.A. 참조에 따라 다름. 3. 좋아요; 3.B. 순수한
다른: 조사
이 연구는 Qualtrics를 통해 호스팅된 설문조사 도구를 사용하여 세 명의 환자 비네팅을 설명하는 3×3 온라인 요인 실험으로 구성되었습니다. 세 가지 환자 비네트는 연령, 성별, 활동 상태, 흡연 이력, 질병 정도, 증상 및 분자 상태를 포함한 다양한 임상 특성에 따라 다양했습니다. 각 환자는 진행성 비소세포폐암(aNSCLC)을 앓고 있었습니다. 각 삽화는 두 부분으로 구성됩니다. 1부에서는 3명의 환자 중 1명의 사례 이력을 설명하고 그 후 예후 추정 및 의학적 의사 결정을 평가했습니다(예: 1, 2, 3). 2부에서는 가상의 ML 예측 알고리즘(예: A, B, C). 각 설문조사의 비네팅 순서는 ML 위험 예측을 위한 제시 전략과 관련하여 무작위로 지정되어 각 참가자가 무작위로 선정되는 6가지 버전의 설문조사가 있었습니다.
1C 2B 3A
1. 중급 1.C. 둘 다; 2. 가난하다; 2.B. 순수한; 3. 좋아요; 3.A. 참조에 따라 다름
다른: 조사
이 연구는 Qualtrics를 통해 호스팅된 설문조사 도구를 사용하여 세 명의 환자 비네팅을 설명하는 3×3 온라인 요인 실험으로 구성되었습니다. 세 가지 환자 비네트는 연령, 성별, 활동 상태, 흡연 이력, 질병 정도, 증상 및 분자 상태를 포함한 다양한 임상 특성에 따라 다양했습니다. 각 환자는 진행성 비소세포폐암(aNSCLC)을 앓고 있었습니다. 각 삽화는 두 부분으로 구성됩니다. 1부에서는 3명의 환자 중 1명의 사례 이력을 설명하고 그 후 예후 추정 및 의학적 의사 결정을 평가했습니다(예: 1, 2, 3). 2부에서는 가상의 ML 예측 알고리즘(예: A, B, C). 각 설문조사의 비네팅 순서는 ML 위험 예측을 위한 제시 전략과 관련하여 무작위로 지정되어 각 참가자가 무작위로 선정되는 6가지 버전의 설문조사가 있었습니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

주요 결과 측정

임상 연구 프로토콜에서 개입/치료의 효과를 평가하는 데 가장 중요한 계획된 결과 측정. 대부분의 임상 연구에는 하나의 주요 결과 측정이 있지만 일부는 둘 이상입니다.
결과 측정
측정값 설명
기간
설문조사를 통해 평가된 예후 정확도
기간: 최대 3개월

예후 예측은 3개 삽화 각각의 1부와 2부 이후에 실시된 2개 항목을 사용하여 측정되었습니다.

  1. 이 환자의 기대 수명은 몇 개월입니까?
  2. 그녀가 12개월 이내에 사망할 가능성은 얼마나 된다고 생각합니까? 0%에서 100% 사이의 비율을 입력해 주세요.

정확한 예후는 보고된 기대 수명 추정치가 포커스 그룹 이후에 수정된 LCPI 추정치의 33% 이내인지 여부로 정의되었습니다. 참가자들은 몇 달 만에 첫 번째 질문에 답변했고 두 번째 질문에는 0~100% 사이의 백분율로 답변했습니다.
최대 3개월

2차 결과 측정

2차 결과 측정

임상 연구 프로토콜에서 개입의 효과를 평가하기 위한 1차 결과 측정만큼 중요하지는 않지만 여전히 관심이 있는 계획된 결과 측정입니다. 대부분의 임상 연구에는 하나 이상의 2차 결과 측정이 있습니다.
결과 측정
측정값 설명
기간
설문조사를 통해 평가된 사전 의료 계획 결정
기간: 최대 3개월

ACP 의사결정은 3개 삽화 각각의 1부와 2부 이후에 실시되는 다음 항목을 사용하여 평가되었습니다.

1) 그녀의 질병 과정 중 이 시점에서 사전 의료 계획에 대해 논의해 주시겠습니까?

각 질문은 예/아니요 답변으로 운영되었으며 "이 결정에 대한 이유를 공유해주세요"라고 묻는 무료 응답 상자가 이어졌습니다.
최대 3개월
설문조사를 통해 평가된 완화의료 의뢰
기간: 최대 3개월

완화 치료 의뢰는 3개 삽화 각각의 1부와 2부 이후에 실시된 다음 항목을 사용하여 평가되었습니다.

1) 질병 과정의 이 시점에서 완화의료 전문가에게 환자를 소개하시겠습니까?

각 질문은 예/아니요 답변으로 운영되었으며 "이 결정에 대한 이유를 공유해주세요"라고 묻는 무료 응답 상자가 이어졌습니다.
최대 3개월

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

스폰서

연구를 시작하고 연구에 대한 권한과 통제권을 가진 조직 또는 사람.
Abramson Cancer Center at Penn Medicine

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

연구 시작

첫 번째 참가자가 임상 연구에 등록된 실제 날짜입니다. "예상" 연구 시작 날짜는 연구자가 연구 시작 날짜가 될 것이라고 생각하는 날짜입니다.
2023년 3월 13일

기본 완료 (실제)

기본 완료

임상 연구의 마지막 참가자가 1차 결과 측정을 위한 최종 데이터를 수집하기 위해 검사를 받거나 개입을 받은 날짜입니다. 임상 연구가 프로토콜에 따라 종료되었는지 또는 종료되었는지 여부는 이 날짜에 영향을 미치지 않습니다. 완료 날짜가 다른 1차 결과 측정이 둘 이상인 임상 연구의 경우 이 용어는 모든 1차 결과 측정에 대한 데이터 수집이 완료된 날짜를 나타냅니다. "예상" 기본 완료 날짜는 연구원이 연구의 기본 완료 날짜가 될 것이라고 생각하는 날짜입니다.
2023년 7월 31일

연구 완료 (실제)

연구 완료

임상 연구의 마지막 참가자가 1차 결과 측정, 2차 결과 측정 및 부작용(즉, 마지막 참가자의 마지막 방문)에 대한 최종 데이터를 수집하기 위해 검사를 받거나 중재/치료를 받은 날짜입니다. "예상" 연구 완료 날짜는 연구원이 연구 완료 날짜가 될 것이라고 생각하는 날짜입니다.
2023년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

최초 제출

연구 후원자 또는 연구자가 최초로 ClinicalTrials.gov에 연구 기록을 제출한 날짜. 일반적으로 처음 제출한 날짜와 ClinicalTrials.gov에서 기록을 사용할 수 있는 날짜(첫 게시 날짜) 사이에는 며칠의 지연이 있습니다.
2024년 4월 30일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

QC 기준을 충족하는 최초 제출

연구 스폰서 또는 연구자가 국립 의학 도서관(NLM) 품질 관리(QC) 검토 기준과 일치하는 연구 기록을 처음 제출한 날짜입니다. 의뢰자 또는 조사자는 NLM의 QC 검토 기준이 충족되기 전에 연구 기록을 한 번 이상 수정하고 제출해야 할 수 있습니다. 연구 기록이 NLM QC 검토 기준과 일치하는지 확인하는 것은 후원자 또는 조사자의 책임입니다.
2024년 6월 12일

처음 게시됨 (실제)

처음 게시됨

National Library of Medicine(NLM) 품질 관리(QC) 검토가 완료된 후 ClinicalTrials.gov에서 연구 기록을 처음 사용할 수 있는 날짜입니다. 일반적으로 연구 후원자 또는 연구자가 연구 기록을 제출한 날짜와 처음 게시된 날짜 사이에는 며칠의 지연이 있습니다.
2024년 6월 18일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (추정된)

마지막 업데이트 게시됨

ClinicalTrials.gov에서 연구 기록이 변경된 가장 최근 날짜. 연구 후원자 또는 연구자가 변경 사항을 ClinicalTrials.gov에 제출한 시점(마지막 업데이트 제출 날짜)과 마지막 업데이트 게시 날짜 사이에 지연이 있을 수 있습니다.
2024년 11월 21일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

연구 후원자 또는 연구자가 국립 의학 도서관(NLM) 품질 관리(QC) 검토 기준과 일치하는 연구 기록에 대한 변경 사항을 제출한 가장 최근 날짜. 연구 기록이 NLM QC 검토 기준과 일치하는지 확인하는 것은 후원자 또는 조사자의 책임입니다.
2024년 11월 20일

마지막으로 확인됨

마지막으로 확인됨

연구 후원자 또는 조사자가 ClinicalTrials.gov에서 임상 연구에 대한 정보가 정확하고 최신 정보라고 확인한 가장 최근 날짜. 모집 상태가 모집인 연구인 경우; 아직 모집하지 않았습니다. 또는 활성, 비모집이 지난 2년 이내에 확인되지 않은 경우 연구의 모집 상태는 알 수 없음으로 표시됩니다.
2024년 11월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

기타 연구 ID 번호

연구 후원자, 기금 제공자 또는 다른 사람이 임상 연구에 할당한 NCT 번호 이외의 식별자 또는 ID 번호. 이 번호에는 다른 시험 등록의 고유 식별자와 미국 국립보건원(National Institutes of Health) 보조금 번호가 포함될 수 있습니다.
  • UPCC 10524
  • 850382 (기타 식별자: Penn IRB)

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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