Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Implementing Artificial Intelligence to Prevent Vision Loss From Diabetes

23 апреля 2026 г. обновлено: University of Wisconsin, Madison

Implementing Artificial Intelligence (AI) to Prevent Vision Loss From Diabetes

This pragmatic clinical trial is being conducted to test the effectiveness of AI in improving screening and follow-up eye care compared to usual-care among patients with diabetes across 4 primary care clinics. This is an autonomous AI-based screening to detect diabetic eye disease at primary care visits.

Обзор исследования

Статус

Запись по приглашению

Вмешательство/лечение

Подробное описание

Four clinics from two health systems will be recruited, with two clinics from each health system and randomly assigned to either usual-care or the AI Intervention with 2 clinics assigned to each arms. Beginning in month 3, a 6-week baseline period will be conducted in all clinics, followed by a 4-month intervention period for the two clinics assigned to AI.

Primary Objective:

Compare the odds of patients, who get eye screening in the AI and usual-care arms within 5 months of the recommendation

Secondary Objective:

  1. Compare the odds of patients, who completed follow-up with recommended eye care in the AI and usual-care arms within 5 months of the recommendation
  2. Compare the odds of patients in different demographic groups who receive eye screening in the AI and usual-care arms within 5 months of the recommendation

Тип исследования

Интервенционный

Регистрация (Оцененный)

1700

Фаза

  • Непригодный

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

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

Clinic Inclusion Criteria:

  • Serve at least 267 patients with diabetes during the study period
  • No point-of-care screening system in use for diabetic eye disease
  • Agree to share limited identifiers data as requested

Patient Inclusion Criteria:

  • Age 22 years or older
  • Diagnosis of type 1 or 2 diabetes
  • No known diabetic eye disease
  • No diabetic eye exam in the past 12 months

Exclusion Criteria:

  • Have a documented eye exam in the electronic health record within 12 months of the date of the primary care visit.
  • Contraindication includes diagnosed with macular edema, severe non-proliferative retinopathy, proliferative retinopathy, radiation retinopathy, or retinal vein occlusion.
  • Pregnant

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: Исследования в области здравоохранения
  • Распределение: Рандомизированный
  • Интервенционная модель: Параллельное назначение
  • Маскировка: Нет (открытая этикетка)

Оружие и интервенции

Группа участников / Армия
Вмешательство/лечение
Активный компаратор: Usual Care
Patients with diabetes will follow the clinic's usual practice, in which the primary care provider recommends an annual screening eye exam for patients with diabetes. This requires the patient to make a separate visit to see an eye care provider. Clinic staff will provide scheduling assistance per the standard scheduling procedure for the clinic.
PCP recommends annual vision screening, a separate visit entirely
Экспериментальный: AI Intervention
AI intervention includes (1) acquisition of eye photos and (2) autonomous (i.e. without human oversight) AI-based identification of referrable or non-referrable eye disease at the primary care clinic.
Программа скрининга глаз на основе ИИ

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Временное ограничение
Proportion of patients who get eye screening in the AI and usual-care arms within 5 months of the recommendation
Временное ограничение: up to 5 months
up to 5 months

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Временное ограничение
Proportion of patients, who completed follow-up with recommended eye care in the AI and usual-care arms within 5 months of the recommendation
Временное ограничение: up to 5 months
up to 5 months
Proportion of patients in different demographic groups who receive eye screening in the AI and usual-care arms within 5 months of the recommendation
Временное ограничение: up to 5 months
up to 5 months

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Следователи

  • Главный следователь: Roomsa Channa, MD, University of Wisconsin, Madison

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)

15 февраля 2026 г.

Первичное завершение (Оцененный)

1 февраля 2027 г.

Завершение исследования (Оцененный)

1 февраля 2027 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

23 апреля 2026 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

23 апреля 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

30 апреля 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

30 апреля 2026 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

23 апреля 2026 г.

Последняя проверка

1 апреля 2026 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

ДА

Совместное использование IPD Поддерживающий тип информации

  • STUDY_PROTOCOL
  • САП
  • МКФ

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. .

Подписаться