Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Een haalbaarheidsstudie om de screening op colorectale kanker onder raciaal diverse postcodes in een hardnekkige armoederegio te verbeteren met behulp van voorspellende algoritmen voor navigatie en machinaal leren (PCSNaP)

10 februari 2026 bijgewerkt door: Carmen E. Guerra, MD, MSCE, FACP, Abramson Cancer Center at Penn Medicine
De overkoepelende doelen van de "PCSNaP" -onderzoeksstudie zijn het ondersteunen van het Abramson Cancer Center (ACC) van de Universiteit van Pennsylvania bij het uitvoeren van zijn missie om de voltooiing van de screening op colorectale kanker (CRC) te vergroten onder personen met een hoog risico die in een aanhoudende armoede leven. door het ontwerpen, uitvoeren, verspreiden en evalueren van een op elektronische medische dossiers gebaseerd geautomatiseerd identificatieprogramma om effectieve, cultureel gevoelige CRC-screeningnavigatie te richten op personen die geen geordende colonoscopie of fecale immunochemische test (FIT) hebben voltooid.

Studie Overzicht

Toestand

Voltooid

Conditie

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

Specifiek zijn de doelen van deze studie: 1) Een eerder gevalideerd machine learning-algoritme op basis van elektronische patiëntendossiers (EHR) aan te passen om de detectie van colorectale kanker (CRC) te voorspellen door het model opnieuw te trainen met gegevens van patiënten die worden gezien in eerstelijnsgezondheidszorgklinieken die postcodes bedienen met een hoog aandeel raciale en etnische minderheden in Philadelphia County, een county met aanhoudende armoede; en 2) Een algoritme-gebaseerd CRC-navigatieprogramma te implementeren en de haalbaarheid en effectiviteit ervan te evalueren om colorectale kankerscreening te verhogen onder patiënten in Philadelphia County die een hoog risico op CRC hebben en onvoltooide colonoscopieën hebben.

Samen streven deze nieuwe projecten ernaar de eerste te zijn die het gebruik van machine learning-algoritmen en patiëntnavigatie combineren om richtlijn-gebaseerde kankerscreening te verhogen, teneinde de last van CRC onder hoogrisico-individuen die in een county met aanhoudende armoede wonen te verminderen door middel van gerichte, cultureel gevoelige navigatie die sociale factoren aanpakt die CRC-screening verhinderen.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Werkelijk)

385

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studie Locaties

  • Verenigde Staten
    • Pennsylvania
      • Philadelphia, Pennsylvania, Verenigde Staten, 19104
        • University of Pennsylvania

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

  • Kind
  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Het cohort zal bestaan ​​uit patiënten die woonachtig zijn in 18 postcodes in West- en Zuidwest-Philadelphia die eerstelijnszorgverleners hebben in 4 Penn Medicine Internal Medicine-praktijken en 3 Penn Medicine Family Medicine Practices. Patiënten hebben in de afgelopen 6 maanden een bestelling voor een colonoscopie gehad en hebben hun colonoscopie niet gepland, geannuleerd of niet komen opdagen.

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Patiënten woonachtig in 18 postcodes in West- en Zuidwest-Philadelphia die eerstelijnszorgverleners hebben in 4 Penn Medicine Internal Medicine-praktijken en 3 Penn Medicine Family Medicine Practices
  • Patiënten bij wie in de afgelopen 6 maanden een bestelling voor een colonoscopie is geplaatst en die hun colonoscopie niet hebben gepland, geannuleerd of niet zijn komen opdagen

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

  • Observatiemodellen: Cohort
  • Tijdsperspectieven: Prospectief

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Interventie / Behandeling
Patiënten woonachtig in 18 postcodes in West- en Zuidwest-Philadelphia
Het cohort zal bestaan ​​uit patiënten die woonachtig zijn in 18 postcodes in West- en Zuidwest-Philadelphia die eerstelijnszorgverleners hebben in 4 Penn Medicine Internal Medicine-praktijken en 3 Penn Medicine Family Medicine Practices.
Ander: Machine Learning-algoritme met het bestaande Penn Medicine CRC-patiëntnavigatieprogramma
Deze interventie maakt gebruik van het bestaande Penn Medicine CRC-patiëntnavigatieprogramma. Er komt maandelijks een lijst van patiënten met niet-gevulde coloscopieën, die op risico zijn gestratificeerd volgens het machine learning-algoritme en criteria met een hoog risico selecteren. Het navigatieteam zal prioriteit geven aan tijdige outreach en navigatie naar patiënten met een hoog risico volgens een script dat risico's communiceert.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Inschrijving in Navigator-programma (haalbaarheid)
Tijdsspanne: Gedurende de inschrijvingsperiode van drie maanden
Aantal patiënten dat deelneemt aan het navigatieprogramma
Gedurende de inschrijvingsperiode van drie maanden
Voltooiing van darmkankerscreening
Tijdsspanne: Binnen de inschrijvingsperiode van drie maanden en de follow-upperiode van drie maanden
Aantal patiënten dat hun colonoscopie of Fecaal Immunochemisch Test (FIT) heeft voltooid
Binnen de inschrijvingsperiode van drie maanden en de follow-upperiode van drie maanden
Aantal deelnemers met adenoomdetectie
Tijdsspanne: Binnen de inschrijfperiode van drie maanden en de follow-upperiode van drie maanden
Frequentie van adenomen na voltooiing van coloscopie
Binnen de inschrijfperiode van drie maanden en de follow-upperiode van drie maanden

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

Abramson Cancer Center at Penn Medicine

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Carmen Guerra, MD, University of Pennsylvania

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

29 maart 2022

Primaire voltooiing (Werkelijk)

1 november 2024

Studie voltooiing (Werkelijk)

1 november 2024

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

17 mei 2022

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

17 mei 2022

Eerst geplaatst (Werkelijk)

20 mei 2022

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

11 februari 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

10 februari 2026

Laatst geverifieerd

1 november 2024

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • UPCC 09222
  • 850205 (Andere identificatie: IRB)

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

ONBESLIST

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren