- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT05608330
개인의 선택, 위험 및 빅데이터를 결합한 단극성 우울증에 대한 항우울제 개인화 치료 (PETRUSHKA)
PETRUSHKA는 일상적인 NHS 임상 환경에서 사용할 수 있는 성인 주요 우울 장애의 약리학적 치료에 대한 개인화된 접근 방식을 개발하고 테스트하는 것을 목표로 합니다.
우리는 실제 레지스트리(영국에서 일상적으로 수집된 NHS 데이터를 보유하는 레지스터)뿐만 아니라 무작위 시험을 포함한 다양한 데이터 세트에서 얻은 주요 우울 장애가 있는 환자로부터 데이터를 수집했습니다. 이 데이터는 우울증에 대한 항우울제의 이점과 부작용에 대한 가장 신뢰할 수 있고 가장 최신의 과학적 증거를 요약하고 개별화된 치료 권장 사항을 생성하기 위해 PETRUSHKA 예측 모델을 알리는 데 사용되었습니다. 예측 모델은 치료 옵션의 순위를 매기고 각 환자에게 치료를 맞춤화하기 위해 환자와 임상의의 선호도를 통합하는 웹 기반 의사 결정 지원 도구(PETRUSHKA 도구)를 뒷받침합니다.
이 시험은 영국의 1차 진료 내 NHS에서 참가자를 모집하고 PETRUSHKA 도구의 사용이 항우울제 치료 순응도, 임상 반응 및 삶의 질, 비용 효율성 측면에서 '일반적인 치료' 치료보다 나은지 여부를 조사합니다. 6개월 이상 추적 관찰.
연구 개요
상세 설명
연구 유형
등록 (예상)
단계
- 해당 없음
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
포함 기준:
- 18세 - 74세 포함
- 임상시험 참여에 대해 정보에 입각한 동의를 할 의지와 능력
- 임상적으로 항우울제가 필요한 우울증의 임상 진단(단일 에피소드 또는 재발성)
- 단일 요법으로 항우울제 치료를 시작하려는 의지;
- 영어로 온라인에서 자기 관리 설문지를 읽고/이해하고/하거나 작성할 수 있습니다.
- 특정 약물 복용과 관련된 모든 임상 요구 사항을 기꺼이 충족
제외 기준:
- 지난 4주 동안 항우울제 처방;
- ADHD, 알코올/약물 사용 장애, 양극성 장애, 치매, 섭식 장애, 조증/경조증, 강박 장애, 외상 후 스트레스 장애(PTSD), 정신병/정신분열증, 치료 저항성 우울증(동일한 우울 삽화에 대해 적절한 용량으로 2가지 이상의 항우울제를 시도한 적이 있음)의 현재 또는 과거 진단 복용량과 시간);
- 부정맥의 진단(Q-T 연장, 심장 블록 포함), 최근 MI, 잘 조절되지 않는 간질, 급성 포르피린증;
- 긴급한 정신 치료 또는 입원이 필요한 경우(자살 의도/계획 포함)
- 우울증에 대한 다른 연구 의약품(IMP) 시험 또는 중재적 시험에 동시 등록;
- 현재 임신 중이거나 임신을 계획 중이거나 수유 중인 참가자
- 연구자의 의견에 따라 참가자가 모든 시험 요구 사항을 준수할 수 없게 만들 수 있는 의학적, 사회적 또는 기타 조건이 있습니다(예: 말기 질환 - 운동 신경 질환).
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 치료
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: PETRUSHKA 도구
개입은 PETRUSHKA 웹 기반 앱(PETRUSHKA 도구라고도 함)으로, 우울증이 있는 성인에게 최고의 항우울제를 처방하기 위해 개인화된 증거 기반 예측 모델과 개별 환자 선호도를 통합하는 임상 의사 결정 지원 시스템입니다.
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실험 부문에서 PETRUSHKA 도구는 각 개별 참가자에 대한 효능 및 수용성 측면에서 최상의 프로필을 가진 항우울제를 자동으로 선택한 다음(기준 인구 통계 및 임상 특성에 따라) 참가자에게 공통 항목에 대한 선호도를 제공하도록 요청합니다. 및 심각하지 않은) 부작용.
환자의 선호도와 개별 특성에 따라 PETRUSHKA 도구는 참가자에게 가장 적합한 세 가지 항우울제를 식별합니다.
임상의와 참가자는 개별 환자에게 각 항우울제가 얼마나 강력하게 권장되는지를 보여주는 전체 권장 사항(픽토그램 형식)을 제시합니다.
공유 의사 결정 프로세스를 통해 참가자와 임상의는 후보 목록에서 선택할 항우울제에 동의합니다.
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위약 비교기: 평상시 관리
NHS에서 제공되는 정기 진료(예:
주로 임상의의 판단에 근거한 항우울제 선택)을 본 연구에서 '일반적인 치료'라고 명명했습니다.
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임상적 판단에 따라 임상의가 처방한 모든 항우울제.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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항우울제 치료를 "개인화"하기 위해 PETRUSHKA 도구를 사용하는지 여부를 결정하기 위해 할당된 치료를 계속하는 환자의 비율이 일반적인 치료에 비해 증가합니다.
기간: 8주
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8주 후에도 할당된 항우울제를 여전히 복용하고 있는 참가자의 수.
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8주
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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기준선에서 우울 증상의 자기 평가 변화
기간: 기준선, 2주, 4주, 6주, 8주, 12주, 16주, 20주, 24주
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9개 항목 환자 건강 설문지를 사용하여 측정한 우울 증상의 자가 평가 변화
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기준선, 2주, 4주, 6주, 8주, 12주, 16주, 20주, 24주
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기준선에서 우울 증상의 관찰자 평가 변화
기간: 기준선, 2주, 4주, 6주, 8주, 12주, 16주, 20주, 24주
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관찰자 평가 17항목 Hamilton Depression Rating Scale을 사용하여 측정한 우울 증상의 변화
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기준선, 2주, 4주, 6주, 8주, 12주, 16주, 20주, 24주
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어떤 이유로든 8주차에 치료를 중단한 참가자 수
기간: 8주차
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모든 원인으로 인한 치료 중단
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8주차
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어떤 이유로든 24주차에 치료를 중단한 참가자 수
기간: 24주차
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모든 원인으로 인한 치료 중단
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24주차
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부작용으로 인해 8주차에 치료를 중단한 참가자 수
기간: 8주차
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부작용으로 인한 치료 중단
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8주차
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부작용으로 인해 24주에 치료를 중단한 참가자 수
기간: 24주차
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부작용으로 인한 치료 중단
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24주차
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기준선에서 불안 증상의 자기 평가 변화
기간: 기준선, 2주, 4주, 6주, 8주, 12주, 20주 및 24주차,
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7항목 일반 불안 장애 평가를 사용하여 측정한 불안 증상의 자가 평가 변화
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기준선, 2주, 4주, 6주, 8주, 12주, 20주 및 24주차,
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기준선에서 관찰자가 평가한 불안 증상의 변화
기간: 기준선, 2주, 4주, 6주, 8주, 12주, 20주 및 24주차,
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Hamilton Anxiety Rating Scale을 사용하여 관찰자가 평가한 불안 증상의 변화
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기준선, 2주, 4주, 6주, 8주, 12주, 20주 및 24주차,
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삶의 질과 능력 웰빙에 대한 우울증의 영향
기간: 기준선, 4,8,12,24주
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EQ-5D-5L 설문지(자체 평가)
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기준선, 4,8,12,24주
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기준선에서 자살 가능성의 위험 감소
기간: 기준선, 8주 및 24주
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Columbia Suicide Severity Rating Scale(관찰자 평가), 1-5 범위, 여기서 1은 가장 덜 심각하고 5는 가장 심각합니다.
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기준선, 8주 및 24주
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기준선에서 기능적 결과의 개선(0은 전혀 없음, 40은 매우 심각하게 손상됨).
기간: 기준선, 4주, 8주, 12주 및 24주
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직업 및 사회적 적응 척도(자체 평가)
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기준선, 4주, 8주, 12주 및 24주
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기준선에서 우울증의 건강/사회적 돌봄 비용(직접 및 간접)의 변화
기간: 기준선, 4주, 8주, 12주 및 24주
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건강 경제학 설문지(자체 평가)
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기준선, 4주, 8주, 12주 및 24주
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공동 작업자 및 조사자
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Chekroud AM, Zotti RJ, Shehzad Z, Gueorguieva R, Johnson MK, Trivedi MH, Cannon TD, Krystal JH, Corlett PR. Cross-trial prediction of treatment outcome in depression: a machine learning approach. Lancet Psychiatry. 2016 Mar;3(3):243-50. doi: 10.1016/S2215-0366(15)00471-X. Epub 2016 Jan 21.
- Christodoulou E, Ma J, Collins GS, Steyerberg EW, Verbakel JY, Van Calster B. A systematic review shows no performance benefit of machine learning over logistic regression for clinical prediction models. J Clin Epidemiol. 2019 Jun;110:12-22. doi: 10.1016/j.jclinepi.2019.02.004. Epub 2019 Feb 11.
- Austin PC, Harrell FE Jr, Steyerberg EW. Predictive performance of machine and statistical learning methods: Impact of data-generating processes on external validity in the "large N, small p" setting. Stat Methods Med Res. 2021 Jun;30(6):1465-1483. doi: 10.1177/09622802211002867. Epub 2021 Apr 13.
- Riley RD, Ensor J, Snell KIE, Harrell FE Jr, Martin GP, Reitsma JB, Moons KGM, Collins G, van Smeden M. Calculating the sample size required for developing a clinical prediction model. BMJ. 2020 Mar 18;368:m441. doi: 10.1136/bmj.m441. No abstract available.
- Tervonen T, Naci H, van Valkenhoef G, Ades AE, Angelis A, Hillege HL, Postmus D. Applying Multiple Criteria Decision Analysis to Comparative Benefit-Risk Assessment: Choosing among Statins in Primary Prevention. Med Decis Making. 2015 Oct;35(7):859-71. doi: 10.1177/0272989X15587005. Epub 2015 May 18.
- Califf RM, Robb MA, Bindman AB, Briggs JP, Collins FS, Conway PH, Coster TS, Cunningham FE, De Lew N, DeSalvo KB, Dymek C, Dzau VJ, Fleurence RL, Frank RG, Gaziano JM, Kaufmann P, Lauer M, Marks PW, McGinnis JM, Richards C, Selby JV, Shulkin DJ, Shuren J, Slavitt AM, Smith SR, Washington BV, White PJ, Woodcock J, Woodson J, Sherman RE. Transforming Evidence Generation to Support Health and Health Care Decisions. N Engl J Med. 2016 Dec 15;375(24):2395-2400. doi: 10.1056/NEJMsb1610128. No abstract available.
- Chekroud AM, Krystal JH. Personalised pharmacotherapy: an interim solution for antidepressant treatment? BMJ. 2015 May 14;350:h2502. doi: 10.1136/bmj.h2502. No abstract available.
- Lewis G, Pelosi AJ, Araya R, Dunn G. Measuring psychiatric disorder in the community: a standardized assessment for use by lay interviewers. Psychol Med. 1992 May;22(2):465-86. doi: 10.1017/s0033291700030415.
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