ACCESS 2: 소아 당뇨병 시력 검사를 위한 AI 연구 2 (ACCESS2)
포괄적인 소아 당뇨병 치료에 디지털 망막 검사 구현
The purpose of this study is to determine if use of a nonmydriatic fundus camera using autonomous artificial intelligence software at the point of care increases the proportion of underserved youth with diabetes screened for diabetic retinopathy, and to determine the diagnostic accuracy of the autonomous AI system in detecting diabetic retinopathy from retinal images of youth with diabetes.
연구 개요
상태
상세 설명
This study will recruit up to 500 individuals ages 8-21 with type 1 or type 2 diabetes. In this study, participants will undergo a point-of-care diabetic eye exam using autonomous AI software on a non-mydriatic fundus camera. Participants will receive the diabetic eye exam results immediately from the autonomous AI system, and if abnormal will be referred to an eye care provider for a dilated eye exam.
In the AI for ChildrenS Diabetic Eye ExamS Study (ACCESS2), 398 participants will be enrolled to determine if point of care autonomous AI increases the proportion of minority and underserved youth screened for diabetic retinopathy. The autonomous AI interpretation will also be compared to consensus grading of retinal specialists to determine if there is agreement and to determine the diagnostic accuracy of the system in youth.
A cohort of youth with known diabetic retinopathy (true positives) will also be enrolled as an enriched population to determine the diagnostic accuracy of autonomous AI compared to the prognostic standard interpretation of a central reading center.
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Risa M Wolf, MD
- 전화번호: 4109556463
- 이메일: RWolf@jhu.edu
연구 연락처 백업
- 이름: Alvin Liu, MD
- 이메일: tliu25@jhmi.edu
연구 장소
-
-
Maryland
-
Baltimore, Maryland, 미국, 21287
- 모병
- Johns Hopkins Pediatric Diabetes Center
-
연락하다:
- Risa M Wolf, MD
- 전화번호: 410-955-6463
- 이메일: rwolf@jhu.edu
-
-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
Inclusion Criteria:
Meets American Diabetes Association (ADA) criteria for diabetic retinopathy screening:
- Diagnosis of Type 1 diabetes for ≥3 years, and age 11 or in puberty
- Diagnosis of Type 2 diabetes
Enriched cohort:
- Patients with Type 1 or Type 2 diabetes,
- 8-21 years of age with known diabetic retinopathy (true positives).
- No time limit on last diabetic eye exam.
Exclusion Criteria:
- Known diabetic eye exam in the last 12 months
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 상영
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
다른: Diabetic Retinopathy Exam at the point of care
Participants will undergo a point of care diabetic retinopathy eye exam using autonomous AI. Those that test positive will be referred to Eye Care Provider for dilated eye exam. |
Participants will undergo point-of-care diabetic retinopathy screening using autonomous artificial intelligence software to interpret retinal images taken with a non-mydriatic fundus camera and providing an immediate result.
다른 이름들:
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
Proportion screened for diabetic retinopathy
기간: Day 1
|
Equivalence in proportion screened for diabetic retinopathy of white and non-white youth with autonomous AI |
Day 1
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
Percentage of agreement in interpretation of retinal images
기간: Day 1
|
Agreement in interpretation of retinal images between autonomous AI and consensus grading by ophthalmologists |
Day 1
|
|
Sensitivity of autonomous AI vs. prognostic standard
기간: Day 1
|
Sensitivity of autonomous AI in detecting diabetic retinopathy in youth compared to the prognostic standard. This will be analyzed in the ACCESS2 trial cohort alone, and also in the ACCESS2 trial cohort with the enriched cohort of youth with known diabetic retinopathy. |
Day 1
|
|
Specificity of autonomous AI vs. prognostic standard
기간: Day 1
|
Specificity of autonomous AI in detecting diabetic retinopathy in youth compared to the prognostic standard. This will be analyzed in the ACCESS2 trial cohort alone, and also in the ACCESS2 trial cohort with the enriched cohort of youth with known diabetic retinopathy. |
Day 1
|
|
Proportion with diabetic retinopathy
기간: Day 1
|
Proportion of participants with diabetic retinopathy, including none, mild, moderate or severe DR. |
Day 1
|
공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Risa M Wolf, MD, Johns Hopkins University
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Channa R, Wolf R, Abramoff MD. Autonomous Artificial Intelligence in Diabetic Retinopathy: From Algorithm to Clinical Application. J Diabetes Sci Technol. 2021 May;15(3):695-698. doi: 10.1177/1932296820909900. Epub 2020 Mar 4.
- Thomas CG, Channa R, Prichett L, Liu TYA, Abramoff MD, Wolf RM. Racial/Ethnic Disparities and Barriers to Diabetic Retinopathy Screening in Youths. JAMA Ophthalmol. 2021 Jul 1;139(7):791-795. doi: 10.1001/jamaophthalmol.2021.1551.
- Wolf RM, Channa R, Abramoff MD, Lehmann HP. Cost-effectiveness of Autonomous Point-of-Care Diabetic Retinopathy Screening for Pediatric Patients With Diabetes. JAMA Ophthalmol. 2020 Oct 1;138(10):1063-1069. doi: 10.1001/jamaophthalmol.2020.3190.
- Wolf RM, Liu TYA, Thomas C, Prichett L, Zimmer-Galler I, Smith K, Abramoff MD, Channa R. The SEE Study: Safety, Efficacy, and Equity of Implementing Autonomous Artificial Intelligence for Diagnosing Diabetic Retinopathy in Youth. Diabetes Care. 2021 Mar;44(3):781-787. doi: 10.2337/dc20-1671. Epub 2021 Jan 21.
- Porter M, Channa R, Wagner J, Prichett L, Liu TYA, Wolf RM. Prevalence of diabetic retinopathy in children and adolescents at an urban tertiary eye care center. Pediatr Diabetes. 2020 Aug;21(5):856-862. doi: 10.1111/pedi.13037. Epub 2020 May 31.
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
키워드
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- IRB00180692
- 1R01EY033233-01 (미국 NIH 보조금/계약)
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
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. .