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NLP 기반 피드백으로 위험 커뮤니케이션 및 정보 공유 의사 결정 개선

2026년 8월 11일 업데이트: Timothy J. Daskivich, Cedars-Sinai Medical Center

임상적으로 국소화된 전립선암 남성의 의사 위험 커뮤니케이션 및 정보에 입각한 공유 의사 결정을 개선하기 위한 자연어 처리 기반 피드백

이 파일럿 연구에서 조사관은 새로 진단된 전립선암을 가진 남성의 20가지 상담에서 NLP 기반 피드백 시스템의 타당성을 보여줄 것입니다. 조사관은 일반적으로 이러한 환자를 진료하는 최대 10명의 의사 진료에서 모집합니다. 조사관은 상담 2주 이내에 환자와 의사 모두에게 주요 내용 영역(암 예후, 기대 수명, 발기 부전, 요실금 및 자극성 배뇨 증상)에 걸쳐 각 상담에서 상위 5개 문장을 보고합니다.

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

상세 설명

주요 연구 절차는 다음과 같습니다.

  1. 새로 임상적으로 국소화된 전립선암 진단을 받은 20명의 남성에 대한 오디오 녹음 및 전사 상담 토론 및 NLP를 활용하여 위에서 설명한 시스템을 사용하여 주요 콘텐츠를 추출합니다.
  2. 주요 내용 영역에 대한 NLP 확률별 상위 5개 문장을 포함하는 보고서가 생성되어 각 사례 후 2주 이내에 환자와 제공자에게 제공됩니다.
  3. 환자의 경우 NLP 기반 피드백을 받기 전과 후에 의사 결정 갈등과 위험 인식이 평가됩니다.
  4. 의사의 경우 조사관은 위험 커뮤니케이션의 기본 품질, 시간 경과에 따른 개별 의사 커뮤니케이션의 변경 사항 및 주요 내용 영역에 대한 위험 추정의 정확성을 평가합니다.
  5. NLP 기반 피드백을 받은 후 2주 이내에 조사관은 환자와 30분간 반구조화 인터뷰를 진행하여 NLP 기반 피드백의 효용성과 이상적인 구현 전략에 대한 의견을 듣습니다.
  6. 파일럿 테스트 종료 시 조사관은 NLP 기반 피드백에 대한 효용 및 이상적인 구현 전략에 대한 의견을 얻기 위해 상담 의사와 30분간 반구조화된 인터뷰를 수행합니다.

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

30

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 연락처 백업

연구 장소

  • 미국
    • California
      • Los Angeles, California, 미국, 90048
        • 모병
        • Cedars-Sinai Medical Center
        • 수석 연구원:
          • Timothy Daskivich, MD
        • 연락하다:
        • 연락하다:

참여기준

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

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

설명

포함 기준:

  1. 임상적으로 국소화된 전립선암에 대한 초기 치료 상담을 받는 남성;
  2. 확정적 국소 요법으로의 전환을 고려하는 능동 감시에서 업그레이드된 전립선암을 가진 남성.
  3. 시더스-시나이 환자.
  4. 영어로 읽고 쓰는 능력.

제외 기준:

  1. 18세 미만
  2. 의사소통에 어려움이 있거나 치매가 있는 피험자
  3. NLP 기반 도구는 영어 이외의 언어와 함께 사용할 수 없다는 점에서 비영어권 사용자
  4. 국소 진행성 또는 전이성 전립선암이 있는 남성;
  5. 이미 임상적으로 국소화된 전립선암 치료를 받은 남성

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 건강 서비스 연구
  • 할당: 해당 없음
  • 중재 모델: 단일 그룹 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: NLP 개입 실험군
임상적으로 국소화된 전립선암을 새로 진단하고 NLP를 활용하여 주요 내용 영역에 대한 NLP 확률별 상위 5개 문장을 사용하여 주요 내용을 추출하여 각 사례 후 2주 이내에 환자와 제공자에게 제공할 예정입니다.
행동: NLP 기반 피드백
오디오 녹음은 디지털 녹음기 또는 원격 의료 플랫폼에서 생성된 기록을 사용하여 이루어집니다. 환자 보고서에는 콘텐츠 영역과 관련된 추출된 문장만 포함됩니다. 의사 보고서는 각 콘텐츠 영역에서 추출된 진술, 미리 지정된 계층 구조를 기반으로 한 개별 진술의 품질 점수, 각 콘텐츠 영역에서 가장 높은 점수를 얻은 진술 및 개선할 수 있는 부분에 대한 피드백을 기록합니다. 환자의 경우 NLP 기반 피드백을 받기 전과 후에 의사 결정 갈등과 위험 인식이 평가됩니다. 의사의 경우, 조사관은 미리 지정된 계층 구조에 따른 위험 커뮤니케이션의 기본 품질, 시간 경과에 따른 개별 의사 커뮤니케이션의 변경 사항 및 주요 콘텐츠 영역에 대한 위험 추정치의 정확성을 평가합니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
개입 전후 결정 갈등 척도 점수의 변화(환자 수준 결과)
기간: 치료 상담 직후 및 상담 후 2주 이내에 환자에게 NLP 기반 피드백을 제공한 후 측정
조사관은 치료 선택과 관련된 불확실성을 추정하기 위해 검증된 DCS(Decisional Conflict Scale)를 사용합니다. 0.3에서 0.4의 효과 크기는 의미 있는 것으로 간주됩니다. NLP 기반 피드백을 받기 전과 후에 DCS 점수의 변동성(표준 편차)을 평가하고 더 큰 시험을 계획하는 데 사용할 것입니다.
치료 상담 직후 및 상담 후 2주 이내에 환자에게 NLP 기반 피드백을 제공한 후 측정
개입 전과 후의 위험 인식 변화(환자 수준 결과)
기간: 치료 상담 직후 측정, 상담 후 2주 이내 환자에게 NLP 기반 피드백 제공 후 측정
연구자들은 중재 전후에 환자 수준에서 실제 암 위험과 암 위험 인식의 일치성을 평가할 것입니다. 암 위험 인식은 객관식 질문으로 평가됩니다. 환자의 PCCI 예측 기대 수명에서 수술 대 주의 깊은 대기를 비교하는 SPCG-4 무작위 시험의 결과에 의해 추정된 실제 암 위험과 환자 답변의 일치는 이원 결과로 평가됩니다. 위험 인식은 상담 전후에 평가됩니다. NLP 기반 피드백을 받기 전후에 위험 인식 점수의 변동성(표준편차)을 평가하고 더 큰 시험을 계획하는 데 사용할 것입니다.
치료 상담 직후 측정, 상담 후 2주 이내 환자에게 NLP 기반 피드백 제공 후 측정
NLP 기반 정보 통합에 대한 의사의 태도(의사 수준 결과)
기간: 인터뷰는 개입 후 2주 이내에 실시됩니다.
NLP 기반 피드백에 대한 효용 및 이상적인 구현 전략에 대한 의견을 얻기 위해 개입 후 2주 이내에 상담 의사와 30분 반 구조화 인터뷰를 실시합니다.
인터뷰는 개입 후 2주 이내에 실시됩니다.
보고된 부작용 위험과 금본위제 예후의 차이(의사 수준 결과)
기간: 최대 1년의 연구 기간 동안 치료 상담 중에 데이터가 수집됩니다.
이러한 위험에 대한 황금 표준과 비교하여 상담 중에 의사가 보고한 위험 추정치의 차이(즉, 부작용의 경우 CAESAR 연구의 추정치, 치료 유무에 따른 암 위험의 경우 WW 그룹의 암 사망률 위험) 전립선암 동반이환 지수에 의해 결정된 환자의 기대 수명에서의 SPCG-4 시험). 추정 정확도의 변동성(표준편차)을 평가하여 더 큰 시험을 계획하는 데 사용합니다. 개입 기간에 대한 추정치의 정확도는 치료 표준(즉, NLP 기반 개입 없음).
최대 1년의 연구 기간 동안 치료 상담 중에 데이터가 수집됩니다.
치료 상담에서 복합 의사 위험 커뮤니케이션 점수의 품질(의사 수준 결과)
기간: 연구 기간 최대 1년 동안 치료 상담 중에 데이터가 수집됩니다.
위험 커뮤니케이션 점수의 품질은 모든 주요 장단점(암 예후, 기대 수명, 발기 부전, 요실금 및 자극성 배뇨 증상)에 관한 정보를 전달하는 데 사용되는 최고 품질의 커뮤니케이션을 평가하기 위해 치료 상담 녹취록을 정성적으로 분석하여 계산됩니다. 위험 커뮤니케이션 척도의 품질 범위는 각 결과에 대해 0에서 5까지이며, 0은 가장 낮은 점수를 나타내고 5는 가장 높은 점수를 나타냅니다(Daskivich et al, J Urol 2022; Naser-Tavakolian et al, J Urol 2022). 모든 주요 장단점에 대한 점수는 위험 커뮤니케이션 점수의 복합 품질을 산출하기 위해 평균화됩니다. 품질 점수의 변동성(표준편차)을 평가하여 더 큰 시험을 계획하는 데 사용합니다.
연구 기간 최대 1년 동안 치료 상담 중에 데이터가 수집됩니다.
NLP 기반 정보 통합에 대한 환자의 태도
기간: NLP 시스템을 사용하는 환자의 4주 이내.
NLP 기반 피드백에 대한 효용 및 이상적인 구현 전략에 대한 의견을 얻기 위해 연구 기간 종료 시 환자와의 30분 반구조화 인터뷰를 실시합니다.
NLP 시스템을 사용하는 환자의 4주 이내.

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Cedars-Sinai Medical Center

협력자

National Cancer Institute (NCI)

수사관

  • 수석 연구원: Timothy Daskivich, Cedars-Sinai Medical Center

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)

2023년 11월 15일

기본 완료 (추정된)

2027년 7월 15일

연구 완료 (추정된)

2027년 7월 15일

연구 등록 날짜

최초 제출

2023년 5월 24일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2023년 6월 27일

처음 게시됨 (실제)

2023년 6월 28일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 8월 12일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 8월 11일

마지막으로 확인됨

2026년 7월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • STUDY00002590
  • K08CA230155 (미국 NIH 보조금/계약)

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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