Разработка пассивного цифрового маркера риска детской астмы
23 июня 2026 г. обновлено: Arthur H. Owora, MPH, PhD, Indiana University
Недостаточная диагностика и недостаточное лечение являются серьезной проблемой в лечении астмы у детей, особенно у детей дошкольного возраста. Современные прогностические подходы с использованием инструментов, основанных на оценке риска, имеют точность от низкой до умеренной, непрактичны и имеют ограниченные доказательства эффективности в клинических условиях и, следовательно, не широко используются на практике.
Цель исследования - определить удобство использования, приемлемость, осуществимость и предварительную эффективность пассивного цифрового маркера (ДДМ) детской астмы среди педиатров. В исследовании примут участие практикующие педиатры из сети здравоохранения IU.
Обзор исследования
Статус
Прекращено
Условия
Вмешательство/лечение
Тип исследования
Интервенционный
Регистрация (Действительный)
34
Фаза
- Непригодный
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
Indiana
-
Indianapolis, Indiana, Соединенные Штаты, 46202
- Indiana University
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Да
Описание
Критерии включения: практикующие педиатры в сети здравоохранения IU.
Критерии исключения: не практикующие педиатры в сети здравоохранения IU.
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Скрининг
- Распределение: Рандомизированный
- Интервенционная модель: Параллельное назначение
- Маскировка: Одинокий
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Без вмешательства: Врачи контрольной группы - только после теста
N = 25 педиатров из контрольной группы, которые получат только посттест.
Каждому врачу будет представлено 10 случайно выбранных виньеток 10 детей [5 с астмой и 5 без астмы] и предложено сделать прогноз риска развития астмы у ребенка в возрасте 6-10 лет.
|
|
|
Экспериментальный: Клиницисты PDM Intervention - только после теста
N = 25 интервенционных педиатрических клиницистов, которые получат только пост-тест.
Используя PDM, каждому врачу будет представлено 10 случайно выбранных виньеток 10 детей [5 с астмой и 5 без астмы] и предложено сделать прогноз риска развития астмы у ребенка в возрасте 6-10 лет.
|
Пассивный цифровой маркер (PDM) детской астмы — это алгоритм машинного обучения, который способен извлекать и синтезировать ранее существовавшие «пассивно» собранные прогностические данные пары мать/ребенок в «цифровой» электронной медицинской карте (EHR) для обеспечения объективной и поддающейся количественной оценке « маркер» риска для ребенка (вероятность) и связанный с ним патофизиологический фенотип для информирования клиницистов при принятии решений в местах оказания медицинской помощи.
Другие имена:
|
|
Без вмешательства: Клиницисты контроля - до и после теста
N = 25 контрольных педиатров, которые получат до и после теста.
Каждому врачу будет представлено 10 случайно выбранных виньеток 10 детей [5 с астмой и 5 без астмы] и предложено сделать прогноз риска развития астмы у ребенка в возрасте 6-10 лет.
|
|
|
Активный компаратор: Клиницисты PDM Intervention - до и после теста
N = 25 интервенционных педиатрических клиницистов, которым будет проведено предварительное и последующее тестирование.
Используя PDM, каждому врачу будет представлено 10 случайно выбранных виньеток 10 детей [5 с астмой и 5 без астмы] и предложено сделать прогноз риска развития астмы у ребенка в возрасте 6-10 лет.
|
Пассивный цифровой маркер (PDM) детской астмы — это алгоритм машинного обучения, который способен извлекать и синтезировать ранее существовавшие «пассивно» собранные прогностические данные пары мать/ребенок в «цифровой» электронной медицинской карте (EHR) для обеспечения объективной и поддающейся количественной оценке « маркер» риска для ребенка (вероятность) и связанный с ним патофизиологический фенотип для информирования клиницистов при принятии решений в местах оказания медицинской помощи.
Другие имена:
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Perceived PDM Acceptance
Временное ограничение: 8 to 12 months
|
Mean Perceived PDM acceptance measured using a Behavioral Intention scale (BIS) with a score Likert scale score of 0-5.
Here, higher score values represent a higher acceptability of the PDM (i.e., better outcome).
|
8 to 12 months
|
|
Perceived PDM Usability
Временное ограничение: 8 to 12 months
|
Mean Perceived Usability measured using a modified Simplified System Usability Scale (SUS) with a score Likert scale of 0-5.
Here, higher score values represent a higher perceived usability of the PDM (i.e., better outcome).
|
8 to 12 months
|
|
Study Feasibility
Временное ограничение: 8 to 12 months
|
Percent of successful study enrollment of eligible clinicians (>80%)
|
8 to 12 months
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Prognostic Accuracy
Временное ограничение: 3 to 12 months
|
Clinician prognostic accuracy was defined as the proportion of correctly classified vignettes.
Accuracy was calculated as: correct vignette classifications ÷ total vignettes evaluated.
Values ranged from 0 to 1, with higher values indicating greater prognostic accuracy.
Each clinician assessed 10 vignettes (5 cases and 5 controls) and classified them as either high or low risk.
A correct classification was high risk for a case and low risk for a control vignette.
|
3 to 12 months
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Публикации и полезные ссылки
Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
1 июня 2024 г.
Первичное завершение (Действительный)
16 июня 2025 г.
Завершение исследования (Действительный)
16 июня 2025 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
12 апреля 2023 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
12 апреля 2023 г.
Первый опубликованный (Действительный)
24 апреля 2023 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
21 июля 2026 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
23 июня 2026 г.
Последняя проверка
1 июня 2026 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 15873
- K01HL166436 (Грант/контракт NIH США)
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .