- ICH GCP
- US Clinical Trials Registry
- Klinisk utprøving NCT06533254
Behavioral AI for å forutsi og øke peritonealdialyseopptaket (AI)
Bruk av atferdsmessig kunstig intelligens for å forutsi og øke opptak av peritonealdialyse [AI-dialyse]
Scaled Insights Behavioral AI vil bli brukt til å forbedre klinikernes evne til å oppdage og forstå: Sannsynligheten for at pasienter med nyresvikt velger peritonealdialyse og for å velge det riktige personlige dyttet for å få CKD-pasienter til å velge peritonealdialyse
Scaled Insights kan bruke dataene fra denne studien til å utvikle individualiserte dytt for helsepersonell som kan distribueres bredt innenfor en digital plattform slik at klinikker over hele den engelsktalende verden kan bruke dem som et middel til å støtte pasienter med CKD i valg av peritonealdialysebehandling .
Ved å bruke Scaled Insights-romanen Behavioral Artificial Intelligence-løsning har det foreslåtte prosjektet to mål:
- å identifisere personlighetsegenskaper til pasienter med kronisk nyresykdom og korrelere deres personlighetsegenskaper med deres påfølgende valg av dialyse. Når den er korrelert til personlighetsbaserte klynger, vil AI-modellen da kunne bestemme hvilken personlighetsklynge hver netto ny pasient vil falle inn i og derfor forutsi deres spesifikke sannsynlighet for å velge peritonealdialyse eller hemodialyse
- når prediksjon er mulig, vil tilpassede dytt mot valg av PD bli utviklet og testet for å øke sannsynligheten for at pasienter vil velge peritonealdialyse
Hypoteser:
- Scaled Insights Behavioral AI vil identifisere personlighetskarakteristikkene til pasienter med kronisk nyresykdom som sannsynligvis vil velge både peritonealdialyse og hemodialyse (fase 1)
- Scaled Insights Behavioral AI vil identifisere dyttene som er mest effektive for å oppmuntre eller støtte pasienter med kronisk nyresykdom i å velge peritonealdialyse fremfor hemodialyse (fase 2)
Studieoversikt
Status
Forhold
Intervensjon / Behandling
Studietype
Registrering (Antatt)
Kontakter og plasseringer
Studiekontakt
- Navn: Stuart W Flint, PhD
- Telefonnummer: +44 7929404094
- E-post: sflint@scaledinsights.com
Studiesteder
-
-
Texas
-
Dallas, Texas, Forente stater, 75230
- Rekruttering
- Dallas Renal Group
-
Ta kontakt med:
- Veronica Almanza
- Telefonnummer: 214-697-7187
- E-post: valmanza@dallasrenalgroup.com
-
Ta kontakt med:
- Kim Adams
- Telefonnummer: 214-697-7187
- E-post: kim.adams@dallasrenalgroup.com
-
Ta kontakt med:
- Irfan Agha, MD
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Det er to faser i denne studien.
Fase 1: 2000 deltakere totalt. 1000 i USA, og 1000 i Storbritannia; 500 pasienter som spår at de vil velge peritonealdialyse og 500 som spår at de vil velge hemodialyse i hvert land.
Pasienter som godtar å delta i studien, vil samtykke ved å bruke en nettbasert undersøkelse som spres til pasienter med kronisk nyresykdom stadium 4-5. Ved behov kan deltakerne få støtte til å fullføre undersøkelsen av en forskningssykepleier/assistent for å fullføre undersøkelsen.
Fase 2: 1000 pasienter med kronisk nyresykdom totalt. 500 i USA og 500 i Storbritannia.
Pasienter som samtykker i å delta i studien. De vil bli bedt om å få tilgang til en lenke til en nettplattform der studien vil være vert.
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Fase 1: Voksne pasienter i USA og Storbritannia i alderen 18+ år, med kronisk nyresykdom stadium 4-5.
- Fase 2: Voksne pasienter i USA og Storbritannia i alderen 18+ år, med kronisk nyresykdom stadium 4-5.
Ekskluderingskriterier:
- Fase 1: Ungdom under 18 år. Folk som ikke har kronisk nyresykdom. Folk som er bosatt utenfor USA og Storbritannia.
- Fase 2: Ungdom under 18 år. Personer som ikke har kronisk nyresykdom stadium 4-5. Folk som er bosatt utenfor USA og Storbritannia.
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Pasienter som har kronisk nyresykdom (fase 1)
Pasienter som har kronisk nyresykdom som går på klinikker administrert av Dallas Renal Group i Texas USA, Leeds Teaching Hospitals NHS Trust UK og Suffolk og North East Essex NHS Trust UK vil bli kontaktet via helsepersonell for å invitere dem til å delta.
|
Språkdata som samles inn ved hjelp av undersøkelse 1, vil bli analysert ved hjelp av Scaled Insights Behavioral AI-løsning for å identifisere personlighetsattributter og verdier. De resulterende individuelle skårene vil bli plottet på en graf og brukes til å identifisere spesifikke personlighetsklynger av pasienter. Deltakerne vil svare på en undersøkelse som bruker åpne og lukkede spørsmål, og stille brede spørsmål om nyresvikt og tilhørende atferd (f.eks. kosthold, holdninger til behandling). De åpne spørsmålene vil samle et naturlig språkutvalg på 100-300 ord, mens lukkede spørsmål vil fange opp data ved hjelp av Likert-skala og flervalgssvar. De åpne spørsmålene vil samle et naturlig språkprøve på 100-300 ord for analyse ved hjelp av Scaled Insights Behavioral AI-tilnærming. Dette språkeksemplet vil bli analysert ved hjelp av Scaled Insights Behavioral AI-system for å identifisere personlighetsattributter og verdier. Pasienter vil også bli spurt om sannsynligheten for å velge PD fremfor HD. |
|
Pasienter som har kronisk nyresykdom (fase 2)
Pasienter som har kronisk nyresykdom og går på enhetene som administreres av Dallas Renal Group i Texas USA, Leeds Teaching Hospitals NHS Trust UK og Suffolk og North East Essex NHS Trust UK.
|
Pasienter med kronisk nyresykdom, deltakerne vil bli gitt deres forutsagte personlige dytt for å øke sannsynligheten for enten å opprettholde valget av peritonealdialyse, eller bytte fra hemodialyse til peritonealdialyse. Deltakerne vil svare på en undersøkelse som bruker åpne og lukkede spørsmål, og stille brede spørsmål om nyresvikt og tilhørende atferd (f.eks. kosthold, holdninger til behandling). De åpne spørsmålene vil samle et naturlig språkutvalg på 100-300 ord, mens lukkede spørsmål vil fange opp data ved hjelp av Likert-skala og flervalgssvar. |
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Valg av dyalyse
Tidsramme: Fra august 2024 til august 2025
|
Etterforskerne vil bruke kunstig intelligens til å forutsi pasientens valg av dialyse.
Dette valget vil bli registrert av deres kliniske leverandør i henhold til vanlig rutinebehandling.
|
Fra august 2024 til august 2025
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Samarbeidspartnere
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Stuart W Flint, PhD, Scaled Insights
Publikasjoner og nyttige lenker
Generelle publikasjoner
- Flint SW, Leaver M, Griffiths A, Kaykanloo M. Disparate healthcare experiences of people living with overweight or obesity in England. EClinicalMedicine. 2021 Sep 15;41:101140. doi: 10.1016/j.eclinm.2021.101140. eCollection 2021 Nov.
- Flint SW, Brown A, Tahrani AA, Piotrkowicz A, Joseph AC. Cross-sectional analysis to explore the awareness, attitudes and actions of UK adults at high risk of severe illness from COVID-19. BMJ Open. 2020 Dec 29;10(12):e045309. doi: 10.1136/bmjopen-2020-045309.
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Antatt)
Studiet fullført (Antatt)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Antatt)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Nøkkelord
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- AI-Dialysis
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
produkt produsert i og eksportert fra USA
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. .