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Identificação do Tratamento da Osteoporose Usando Aprendizado de Máquina (OPTIMAL)

4 de janeiro de 2023 atualizado por: NHS Greater Glasgow and Clyde

OPTIMAL - Identificação do Tratamento da Osteoporose Usando Machine Learning

OPTIMAL é um estudo piloto de viabilidade para um software de triagem aprimorada baseado em aprendizado de máquina (ML) para osteoporose.

Esta ferramenta foi criada usando aprendizado de máquina, com base em dados do NHS Greater Glasgow e Clyde. O estudo entrará em contato com indivíduos considerados de alto risco pelo estudo (750 pacientes serão reidentificados e contatados a partir do risco mais alto até que 250 pacientes sejam recrutados) e realizará exames de DXA, revisão clínica e exames de sangue que são relevante para a osteoporose. Esses dados serão então comparados com as previsões feitas pela ferramenta de triagem aprimorada OPTIMAL, a fim de testar sua eficácia.

Visão geral do estudo

Status

Ainda não está recrutando

Descrição detalhada

O estudo OPTIMAL é um estudo piloto de viabilidade para um método de triagem aprimorado usando uma ferramenta desenvolvida com aprendizado de máquina. Esta ferramenta foi criada pela Lenus Health Ltd usando dados de saúde anônimos do NHS GG&C de pacientes entre 50 e 80 anos de idade a partir de 1º de janeiro de 2010.

A coorte de validação incluirá todos os pacientes em GG&C com idades entre 50 e 80 anos a partir de 1º de janeiro de 2022 que não tenham diagnóstico conhecido de osteoporose.

A Nanox (empresa israelense de inteligência artificial) usará sua plataforma existente para analisar tomografias não identificadas dos 5.000 pacientes identificados como de maior risco nessa população para avaliar fratura vertebral, que será usada como parâmetro na avaliação de risco para osteoporose. Devido a limitações técnicas, apenas uma seleção de pacientes pode ter suas imagens avaliadas pela plataforma Nanox. Os 5.000 pacientes de maior risco serão reidentificados para que suas imagens possam ser extraídas e desidentificadas para análise. Esperamos que aproximadamente 30% desses pacientes tenham imagens disponíveis. Os dados identificáveis ​​permanecerão na nuvem GG&C.

O estudo usará o software para rastrear pacientes de alto risco em uma coorte de pacientes com idades entre 50 e 80 anos sem diagnóstico de osteoporose. A varredura DXA será usada como uma verdade fundamental. Os pacientes terão escaneamento DXA como parte do estudo.

Haverá uma revisão clínica para remover os pacientes considerados inadequados para o estudo, como pessoas que se aproximam do fim da vida ou incapazes de dar consentimento. O motivo da exclusão será registrado para permitir auditoria e avaliação de viés na seleção.

Os pacientes, começando pelos de maior risco, serão então contatados pelo Fracture Liaison Service até que 250 tenham sido recrutados. Este número foi alcançado com base em cálculos de potência para garantir que este teste possa comparar efetivamente a ferramenta OPTIMAL com o FRAX. Esse contato será na forma de uma carta da equipe de ligação de fraturas e virá com uma folha de informações do paciente e um formulário de consentimento. Esses formulários foram criados com a contribuição de um grupo de experiência de pacientes.

O participante, caso concorde em participar, será convidado para uma única visita clínica no Queen Elizabeth University Hospital.

Nesta visita, um médico irá avaliar o paciente e fazer perguntas sobre sua saúde. Eles farão exames de sangue relevantes para a osteoporose, bem como para a saúde geral. Eles também farão uma varredura DXA para confirmar se têm ou não osteoporose. Uma pontuação FRAX será gerada para fins de comparação.

Após a conclusão da limpeza de dados, no final do teste, todos os dados serão transferidos Os servidores seguros da Universidade de Strathclyde para análise pelo Dr. Conor McKeag, com supervisão do Dr. David Young para avaliar a eficácia e precisão da ferramenta OPTIMAL. Isso será comparado ao FRAX, o padrão atual para previsão de risco na osteoporose.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Antecipado)

250

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Contato de estudo

Locais de estudo

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

50 anos a 80 anos (Adulto, Adulto mais velho)

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Pacientes entre 50 e 80 anos identificados como de alto risco pelo modelo inicial, sem diagnóstico de osteoporose, hiperparatireoidismo ou outra doença óssea metabólica

Descrição

Critério de inclusão:

  • Idade >=50 anos
  • Idade <=80 anos
  • Identificado como de alto risco pelo modelo inicial

Critério de exclusão:

  • Idade <50 anos
  • Idade > 80 anos
  • IMC <=18 e >=30
  • Diagnóstico registrado de osteoporose
  • Prescrição prévia de agentes protetores ósseos, tais como:

bisfosfonato (ácido alendrônico, risedronato, ibandronato, ácido zoledrônico) / denosumabe / raloxifeno / ranelato de estrôncio / teriparatida / romosozumabe

  • Histórico de imagem DXA anterior (quantificação anterior de BMD)
  • História de doença óssea metabólica
  • História de hiperparatireoidismo primário

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

  • Modelos de observação: Coorte
  • Perspectivas de Tempo: Prospectivo

Coortes e Intervenções

Grupo / Coorte
Intervenção / Tratamento
Grupo de alto risco
Grupo identificado pelo modelo de aprendizado de máquina como tendo alto risco de desenvolver osteoporose.
DXA para diagnóstico de osteoporose
Outros nomes:
  • DEXA
  • DXA

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Diagnóstico de Osteoporose
Prazo: Na primeira consulta, até 6 meses após a identificação do paciente.
Diagnóstico de Osteoporose com base na avaliação DXA da densidade mineral óssea na Visita Clínica. Isso será feito em uma única visita clínica como parte do estudo e não será repetido.
Na primeira consulta, até 6 meses após a identificação do paciente.

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Antecipado)

1 de fevereiro de 2023

Conclusão Primária (Antecipado)

1 de junho de 2023

Conclusão do estudo (Antecipado)

1 de junho de 2023

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

1 de janeiro de 2023

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

4 de janeiro de 2023

Primeira postagem (Estimativa)

10 de janeiro de 2023

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Estimativa)

10 de janeiro de 2023

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

4 de janeiro de 2023

Última verificação

1 de janeiro de 2023

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

Não

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

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