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

Implementing Artificial Intelligence to Prevent Vision Loss From Diabetes

23 april 2026 bijgewerkt door: University of Wisconsin, Madison

Implementing Artificial Intelligence (AI) to Prevent Vision Loss From Diabetes

This pragmatic clinical trial is being conducted to test the effectiveness of AI in improving screening and follow-up eye care compared to usual-care among patients with diabetes across 4 primary care clinics. This is an autonomous AI-based screening to detect diabetic eye disease at primary care visits.

Studie Overzicht

Toestand

Aanmelden op uitnodiging

Conditie

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

Four clinics from two health systems will be recruited, with two clinics from each health system and randomly assigned to either usual-care or the AI Intervention with 2 clinics assigned to each arms. Beginning in month 3, a 6-week baseline period will be conducted in all clinics, followed by a 4-month intervention period for the two clinics assigned to AI.

Primary Objective:

Compare the odds of patients, who get eye screening in the AI and usual-care arms within 5 months of the recommendation

Secondary Objective:

  1. Compare the odds of patients, who completed follow-up with recommended eye care in the AI and usual-care arms within 5 months of the recommendation
  2. Compare the odds of patients in different demographic groups who receive eye screening in the AI and usual-care arms within 5 months of the recommendation

Studietype

Ingrijpend

Inschrijving (Geschat)

1700

Fase

  • Niet toepasbaar

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
    • Wisconsin
      • Madison, Wisconsin, Verenigde Staten, 53792
        • University of Wisconsin

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

  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Beschrijving

Clinic Inclusion Criteria:

  • Serve at least 267 patients with diabetes during the study period
  • No point-of-care screening system in use for diabetic eye disease
  • Agree to share limited identifiers data as requested

Patient Inclusion Criteria:

  • Age 22 years or older
  • Diagnosis of type 1 or 2 diabetes
  • No known diabetic eye disease
  • No diabetic eye exam in the past 12 months

Exclusion Criteria:

  • Have a documented eye exam in the electronic health record within 12 months of the date of the primary care visit.
  • Contraindication includes diagnosed with macular edema, severe non-proliferative retinopathy, proliferative retinopathy, radiation retinopathy, or retinal vein occlusion.
  • Pregnant

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

  • Primair doel: Onderzoek naar gezondheidsdiensten
  • Toewijzing: Gerandomiseerd
  • Interventioneel model: Parallelle opdracht
  • Masker: Geen (open label)

Wapens en interventies

Deelnemersgroep / Arm
Interventie / Behandeling
Actieve vergelijker: Usual Care
Patients with diabetes will follow the clinic's usual practice, in which the primary care provider recommends an annual screening eye exam for patients with diabetes. This requires the patient to make a separate visit to see an eye care provider. Clinic staff will provide scheduling assistance per the standard scheduling procedure for the clinic.
Ander: Usual Practice
PCP recommends annual vision screening, a separate visit entirely
Experimenteel: AI Intervention
AI intervention includes (1) acquisition of eye photos and (2) autonomous (i.e. without human oversight) AI-based identification of referrable or non-referrable eye disease at the primary care clinic.
Ander: AI
AI-gebaseerd oogscreeningsprogramma

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Tijdsspanne
Proportion of patients who get eye screening in the AI and usual-care arms within 5 months of the recommendation
Tijdsspanne: up to 5 months
up to 5 months

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Tijdsspanne
Proportion of patients, who completed follow-up with recommended eye care in the AI and usual-care arms within 5 months of the recommendation
Tijdsspanne: up to 5 months
up to 5 months
Proportion of patients in different demographic groups who receive eye screening in the AI and usual-care arms within 5 months of the recommendation
Tijdsspanne: up to 5 months
up to 5 months

Medewerkers en onderzoekers

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

Sponsor

University of Wisconsin, Madison

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Roomsa Channa, MD, University of Wisconsin, Madison

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)

15 februari 2026

Primaire voltooiing (Geschat)

1 februari 2027

Studie voltooiing (Geschat)

1 februari 2027

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

23 april 2026

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

23 april 2026

Eerst geplaatst (Werkelijk)

30 april 2026

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

30 april 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

23 april 2026

Laatst geverifieerd

1 april 2026

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Trefwoorden

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • 2025-1248
  • SMPH | Ophthal and Visual (Andere identificatie: UW Madison)
  • Protocol Version 4/2/24 (Andere identificatie: UW Madison)

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

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

JA

IPD delen Ondersteunend informatietype

  • LEERPROTOCOOL
  • SAP
  • ICF

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