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

En studie for å forstå bruken av en kunstig intelligens-teknologi kalt DARWEN for øyesykdommer og for å finne ut faktorene som påvirker behandlingsfrekvenser hos personer med nAMD og RVO (AIRSPEED)

9. juli 2024 oppdatert av: Bayer

Etablere bruken av DARWEN AI-teknologi i oftalmologi og identifisere prediktorer for behandlingsintervaller i nAMD og RVO

Dette er en observasjonsstudie der data som allerede er samlet inn fra personer med øyelidelsene nedenfor, studeres. I observasjonsstudier blir det kun gjort observasjoner uten at deltakerne får råd eller endringer i helsevesenet.

Neovaskulært aldersrelatert makulaødem (nAMD): en øyelidelse forårsaket av mangel på oksygen i netthinnen. Mangelen på oksygen fører til økningen av et protein som kalles vaskulær endotelial vekstfaktor (VEGF). VEGF får nye, svake blodårer til å vokse. Disse karene kan lekke væske eller blod inn i den sentrale delen av netthinnen på baksiden av øyet (makula). Dette fører til uskarphet eller en blind flekk i det sentrale (rett frem) synet som er nødvendig for å lese eller tre en nål.

Retinal veneokkklusjon (RVO): en øyelidelse der en blodåre som fører blod bort fra netthinnen (venen) blir blokkert. Den blokkerte venen forårsaker oksygenmangel i netthinnen som fører til økning av VEGF og deretter synsforstyrrelser.

Disse øyelidelsene kan behandles med en type medisin som kalles anti-vaskulær endotelial vekstfaktor (anti-VEGF). Anti-VEGF-behandling hjelper til med å kontrollere veksten av nye blodårer i øyet og gis via injeksjon i øyet.

DARWEN AI er et system som bruker kunstig intelligens (AI) teknologi. Det har blitt bevist at DARWEN AI kan brukes til å trekke ut data nøyaktig og effektivt i flere sykdomsområder, inkludert brystkreft, lungekreft, ambulerende omsorgssykdommer og hudsykdommer.

Hovedformålet med denne studien er å validere om DARWEN AI kan trekke ut og sortere informasjon fra deltakernes helsejournal nøyaktig for å identifisere de som trenger hyppigere injeksjoner og de som ikke gjør det.

Det sekundære formålet med denne studien er å bruke DARWEN AI til å beskrive faktorene som påvirker behandlingsfrekvenser hos deltakere med nAMD eller påvirker behandlingsavbrudd hos deltakere med RVO.

Dataene vil komme fra deltakernes informasjon lagret i EyeDoc Electronic Medical Records (EMR) ved St. Joseph Health Care i London. Data som samles inn er fra 1. januar 2009 til 31. mai 2023.

Studieoversikt

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Faktiske)

1350

Kontakter og plasseringer

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

Studiesteder

      • Mississauga, Canada
        • Bayer

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

  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

Nei

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Alle pasienter med diagnosen nAMD eller RVO (Branch eller Central) som er pasienter av Dr. Tom Sheidow oppført i EyeDoc Electronic Health Record (EHR) med tilgjengelige pasientjournaler fra 1. januar 2009 til 31. mai 2023.

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  • Alle pasienter med diagnosen nAMD eller RVO (Branch eller Central) som er pasienter av Dr. Tom Sheidow oppført i EyeDoc EHR med tilgjengelige pasientjournaler fra 1. januar 2009 til 31. mai 2023.

Ekskluderingskriterier:

  • Ikke aktuelt.

Studieplan

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

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
Intervensjon / Behandling
nAMD-pasienter, anti-VEGF-naive på behandling etter juli 2015
  • Klynge A: Trenger sannsynligvis hyppige injeksjoner
  • Klynge B: Sannsynligvis forlenget behandlingsintervall
  • Klynge C: Sannsynligvis forlenger behandlingsintervallet
Følg klinisk praksis/administrasjon
nAMD-pasienter, anti-VEGF-naive på behandling før juli 2015
  • Klynge D: Trenger sannsynligvis hyppige injeksjoner
  • Klynge E: Sannsynlig forlenget behandlingsintervall
  • Klynge F: Sannsynligvis forlenger behandlingsintervallet
Følg klinisk praksis/administrasjon
nAMD-pasienter, anti-VEGF opplevd ved behandling etter juli 2015
  • Klynge G: Trenger sannsynligvis hyppige injeksjoner
  • Klynge H: Sannsynligvis forlenger behandlingsintervallet
Følg klinisk praksis/administrasjon
CRVO-pasienter, anti-VEGF-naive på behandling etter juli 2015
  • Klynge A: Krever sannsynligvis fortsatt anti-VEGF-behandling
  • Klynge B: Står sannsynligvis av anti-VEGF-behandling
Følg klinisk praksis/administrasjon
BRVO-pasienter, anti-VEGF-naive på behandling etter mars 2017
  • Klynge C: Krever sannsynligvis fortsatt anti-VEGF-behandling
  • Klynge D: Står sannsynligvis av anti-VEGF-behandling
Følg klinisk praksis/administrasjon

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Validering av DARWEN™ AI.
Tidsramme: Retrospektiv dataanalyse fra 1. januar 2009 til 31. mai 2023.
Basert på definerte objektive kliniske kvalifikasjonskriterier, ble EMR-datasettet delt inn i fire kohorter ved bruk av Pentaveres proprietære AI-motor DARWEN™. Følgende oftalmologispesifikke variabler ble validert mot en manuell gjennomgang: diagnose av nAMD, diagnose av RVO inkludert CRVO og BRVO, behandlingsintervaller for anti-VEGF-behandling gruppert som < Q8 uker eller ≥ Q8 uker for nAMD-pasienter, seponering av anti-VEGF behandling for RVO-pasienter, og de endelige utsendte kohortene. Den manuelle gjennomgangen ble utført på et tilfeldig utvalg av 25 pasienter fra hver av de fire kohortene (totalt 100 pasienter). To trente manuelle abstraktører klassifiserte disse pasientene i henhold til reglene skissert i de objektive kohortkriteriene. De var på linje med en konsensus for hver pasient og sammenlignet med DARWEN™-kohortene. Pentavere ga deretter en suksessrate for nøyaktigheten av klassifiseringen.
Retrospektiv dataanalyse fra 1. januar 2009 til 31. mai 2023.

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Oppsummering av baseline demografi rapportert som antall deltakere med ulike kategorier.
Tidsramme: Retrospektiv dataanalyse fra 1. januar 2009 til 31. mai 2023.
Alder, kjønn.
Retrospektiv dataanalyse fra 1. januar 2009 til 31. mai 2023.
Sammendrag av kliniske karakteristika rapportert som antall deltakere med ulike kategorier.
Tidsramme: Retrospektiv dataanalyse fra 1. januar 2009 til 31. mai 2023.
Baseline oftalmologiske egenskaper, okulære komorbiditeter, andre komorbiditeter, familiehistorie, etc.
Retrospektiv dataanalyse fra 1. januar 2009 til 31. mai 2023.

Samarbeidspartnere og etterforskere

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

Sponsor

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.

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 (Faktiske)

2. november 2023

Primær fullføring (Faktiske)

29. februar 2024

Studiet fullført (Faktiske)

29. februar 2024

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

3. juli 2024

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

9. juli 2024

Først lagt ut (Faktiske)

10. juli 2024

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

10. juli 2024

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

9. juli 2024

Sist bekreftet

1. juli 2024

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

NEI

IPD-planbeskrivelse

Tilgjengeligheten av denne studiens data vil senere bli bestemt i henhold til Bayers forpliktelse til EFPIA/PhRMA "Principles for ansvarlig deling av kliniske utprøvingsdata". Dette gjelder omfang, tidspunkt og prosess for datatilgang. Som sådan forplikter Bayer seg til å dele på forespørsel fra kvalifiserte forskere data fra kliniske utprøvinger på pasientnivå, kliniske utprøvingsdata på studienivå og protokoller fra kliniske studier på pasienter for medisiner og indikasjoner godkjent i USA og EU som er nødvendig for å utføre legitim forskning. Dette gjelder data om nye medisiner og indikasjoner som er godkjent av EU og amerikanske reguleringsorganer 1. januar 2014 eller senere. Interesserte forskere kan bruke www.vivli.org for å be om tilgang til anonymiserte data på pasientnivå og støttedokumenter fra kliniske studier for å utføre forskning. Informasjon om Bayer-kriteriene for listeføring av studier og annen relevant informasjon er gitt i medlemsdelen av portalen.

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. .

Abonnere