Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

PROSAIC-DS-studie (PROState AI in Cancer - Decision Support) (PROSAIC-DS)

27. april 2022 oppdatert av: Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust

PROSAIC-DS (PROState AI in Cancer - Decision Support): Evaluering av Deontics AI Platform for Evidence-based Treatment Planning in Multidisciplinary Cancer Care: Increasing Compliance and Streamline MDTs in Prostate Cancer

Rundt 375 000 krefttilfeller blir diagnostisert i Storbritannia årlig, med dette tallet forventet å nå 500 000 innen 2035. Ettersom antallet ulike kreftbehandlingsalternativer og vår vitenskapelige forståelse fortsetter å vokse raskt, kan det være vanskelig for klinikere å holde seg oppdatert med beste praksis, noe som forårsaker uberettigede variasjoner i kvaliteten på omsorgen og kliniske resultater for pasientene.

For tiden, når en pasient har blitt henvist til og sett av en kliniker, diskuteres behandlingen deres i et multidisiplinært teammøte (MDTM). MDTM er et møte med medisinske eksperter, inkludert kirurger, onkologer, sykepleiere og spesialister innen kreft, bildediagnostikk og diagnose. Dette er tilfellet selv om en behandlingsavgjørelse er grei.

En landsomfattende anmeldelse publisert av CRUK i 2017 fremhevet kravene til kreftteam og MDTM-prosessen:

  • Økte saksmengder forårsaker dramatiske økninger i tiden brukt av klinikere i MDTM, noe som fører til en uholdbar økning i kostnadene: kostnadene i England har økt fra £88m til £159m på 4 år;
  • Det er ikke nok tid i MDTM til å diskutere komplekse saker;
  • Det er en svikt i å involvere pasienter i beslutningsprosessen: rundt 75 % av pasientene føler at deres synspunkter ikke er representert i MDTM; I vår studie ser vi på potensialet til teknologi - spesielt Clinical Decision Support Systems (CDSS) - for å forbedre MDTM-beslutningsprosessen.

Deontics har en CE-merket AI-basert CDSS som integrerer individuelle pasientdata og preferanser med evidensbaserte kliniske retningslinjer. Dette genererer dynamisk og transparent best-praksis, individualiserte behandlingsanbefalinger som kan bidra til å bestemme behandlingen. Deontics' AI-verktøy har allerede vist seg å gi personlige anbefalinger i samsvar med beste praksis i Storbritannia, samtidig som pasientens verdier inngår, og kan brukes til å trygt triage mindre komplekse pasienter rett til behandling med minimalt klinisk tilsyn. Vårt prosjekt samarbeider med Deontics for å utvikle PROSAIC-DS - A CDSS for prostata cancer.

Studieoversikt

Status

Har ikke rekruttert ennå

Forhold

Detaljert beskrivelse

Jeg

Studietype

Intervensjonell

Registrering (Forventet)

1040

Fase

  • Ikke aktuelt

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

Studer Kontakt Backup

Studiesteder

      • London, Storbritannia, SE5 9RS
        • Kings College Hospital
        • Ta kontakt med:
      • London, Storbritannia, SE1 9RT
        • Guys and St Thomas Hospitals
        • Ta kontakt med:

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

35 år og eldre (Voksen, Eldre voksen)

Tar imot friske frivillige

Nei

Kjønn som er kvalifisert for studier

Mann

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  • Alle pasienter henvist til GSTT- og KCH-prostata MDT-møtene der tilstrekkelig informasjon er tilgjengelig for at MDT kan ta en behandlingsbeslutning (omtrent 40-50 per uke) vil være kvalifisert for studien.

Ekskluderingskriterier:

  • Hvis data tilgjengelig for pasienter ikke er tilstrekkelige til å ta noen behandlingsbeslutninger, vil de bli ekskludert. Pasienter som ikke samtykker, vil bli ekskludert.

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Primært formål: Annen
  • Tildeling: Randomisert
  • Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
  • Masking: Dobbelt

Våpen og intervensjoner

Deltakergruppe / Arm
Intervensjon / Behandling
Annen: Arm A: Synlig for MDTM
Pasienter som går gjennom denne armen har utfallet av beslutningsstøtteverktøyet synlig for MDTM
PROSAIC-DS-verktøyet vil ta variablene og gi et foreslått resultat. Den vil levere støttende bevis og beste praksis for sine anbefalinger
Annen: Arm B: Ikke synlig for MDTM
Pasienter som går gjennom denne armen vil ikke ha utfallet av beslutningsstøtteverktøyet synlig for MDTM
PROSAIC-DS-verktøyet vil ta variablene og gi et foreslått resultat. Den vil levere støttende bevis og beste praksis for sine anbefalinger

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
PROSAIC-DS som triageverktøy
Tidsramme: 6-9 måneder
Prosentandelen av pasienter med PROSAIC-DS-verktøyet kan på passende måte triage bort ikke-komplekse prostatakrefttilfeller fra MDTM med passende behandlingsplaner som anvist av godkjente retningslinjer (EAU, BAUS, NICE, AUA).
6-9 måneder
PROSAIC-DS innflytelse på MDTM samsvar med godkjente retningslinjer
Tidsramme: 6-9 måneder
Evaluering av PROSAIC-DS som medlem av MDTM via innvirkningen av levende PROSAIC-DS-anbefalinger på MDTM-beslutning i samsvar med godkjente retningslinjer (EAU, BAUS, NICE, AUA) på randomiserte pasienter diskutert i MDTM. Dette måles gjennom forskjellen i nivå av samsvar mellom MDTM med PROSAIC-DS slått av og MDTM med PROSAIC-DS på når mindre komplekse tilfeller (de triagert bort) er ekskludert.
6-9 måneder

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Kostnadseffektivitet av PROSAIC-DS
Tidsramme: 6-9 måneder - varighet av datainnsamling
Estimer de økonomiske besparelsene som PROSAIC-DS gir ved å triagere ikke-komplekse saker bort fra MDTM.
6-9 måneder - varighet av datainnsamling
Kvalitativ analyse: Pasientakseptabilitet
Tidsramme: 12 måneder
Vi vil bruke kvalitative metoder og datafangstmetoder, inkludert selvadministrerte spørreskjemaer, fokusgrupper, semistrukturerte intervjuer og videoanalyse, for å utforske pasientens og ansattes synspunkter om, inkludert bekymringer og tilfredshet med, bruken av AI-teknologi for å støtte kliniske beslutninger i prostatakreft, både før deres engasjement med PROSAIC-DS, under og etter distribusjon av teknologiverktøyet til pasienter.
12 måneder

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Etterforskere

  • Hovedetterforsker: Danny Ruta, MBBS MSc, Guys and St Thomas Nhs Foundation Trust

Publikasjoner og nyttige lenker

Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.

Generelle publikasjoner

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Forventet)

1. juni 2022

Primær fullføring (Forventet)

1. desember 2022

Studiet fullført (Forventet)

1. desember 2022

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

16. februar 2022

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

27. april 2022

Først lagt ut (Faktiske)

2. mai 2022

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

2. mai 2022

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

27. april 2022

Sist bekreftet

1. april 2022

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

Nei

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Kliniske studier på Klinisk beslutningsstøtteverktøy anbefalt utfall

3
Abonnere