DOACT-algoritm kontra AI-baserade beslutsmodeller vid oral antikoagulantbehandling för vaskulära patienter (DOACT)
16 december 2025 uppdaterad av: ITALO EUGENIO SOUZA GADELHA DE ABREU
Klinisk prestanda hos DOACT-algoritmen jämfört med AI-baserade beslutsmodeller vid oral antikoagulantbehandling för vaskulära patienter
Studie som använder en beslutsalgoritm för tillämpningen av en oral antikoagulantkalkylator vid kärlsjukdomar, med syfte att validera ett kliniskt beslutsstöd för tillstånd som djup ventrombos, ytlig tromboflebit och lungemboli.
Studieöversikt
Status
Avslutad
Betingelser
Intervention / Behandling
Detaljerad beskrivning
Tvärsnittsstudie med tre armar som jämför och validerar noggrannheten och den kliniska användbarheten hos DOACT-algoritmen jämfört med standard kliniskt beslutsfattande och beslutsverktyg baserade på stora språkmodeller (LLM).
Studietyp
Interventionell
Inskrivning (Faktisk)
59
Fas
- Inte tillämpbar
Kontakter och platser
Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.
Studieorter
-
-
São Paulo
-
São Paulo, São Paulo, Brasilien, 01.223-001
- Irmandade Da Santa Casa De Misericordia De Sao Paulo
-
-
Deltagandekriterier
Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.
Urvalskriterier
Åldrar som är berättigade till studier
- Vuxen
- Äldre vuxen
Tar emot friska volontärer
Ja
Beskrivning
Inklusionskriterier
- Läkare med specialistutbildning i kärlkirurgi eller officiellt specialistbevis i kärlkirurgi.
- Som för närvarande bedriver klinisk och/eller kirurgisk kärlkirurgisk vård i Brasilien.
- Har genomfört informerat samtyckesprocess (TCLE) och frivilligt samtyckt till att delta.
Exklusionskriterier
- Läkare utan formell specialistutbildning i kärlkirurgi och utan specialistbevis.
- Läkare som inte bedriver klinisk eller kirurgisk kärlkirurgisk vård (t.ex. uteslutande administrativa, akademiska eller icke-vårdande roller).
- Mindre än 1 års yrkeserfarenhet efter examen från läkarutbildningen.
- Har inte undertecknat eller inte fullständigt genomfört TCLE.
Stora språkmodeller (LLM)
- Inklusionskriterier
- LLM med fri tillgänglighet för allmänheten vid tidpunkten för datainsamling.
- Alla svar genererade med samma standardiserade prompt.
- Kapabla att producera fullständiga, textbaserade kliniska svar relevanta för beslutsfattande inom kärlkirurgi.
Exklusionskriterier
- Betalda eller prenumerationsbaserade LLM.
- LLM som kräver institutionella licenser, begränsad åtkomst eller proprietära tokens.
- Modeller som inte kan generera fullständiga svar på den standardiserade prompten.
Studieplan
Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.
Hur är studien utformad?
Designdetaljer
- Primärt syfte: Stödjande vård
- Tilldelning: Randomiserad
- Interventionsmodell: Parallellt uppdrag
- Maskning: Enda
Vapen och interventioner
Deltagargrupp / Arm |
Intervention / Behandling |
|---|---|
|
Experimentell: DOACT-algoritmen
Användning av DOACT-algoritmen (Dose-Oriented Anticoagulant Calculator for Evidence-Based Decision Tool) för att rekommendera lämpliga perorala antikoagulantia-regimer.
|
Vaskulära och icke-vaskulära läkare som använder DOACT (Dose-Oriented Anticoagulant Calculator for Evidence-Based Decision Tool) för att rekommendera lämpliga orala antikoagulantia-regimer - dosval och behandlingslängd som svar på 15 standardiserade kliniska fallskisser som representerar patienter med vaskulära sjukdomar som djup ventrombos (DVT), ytlig tromboflebit och lungemboli (PTE).
|
|
Placebo-jämförare: Ingen algoritm
Standardiserad klinisk beslutsfattande för att rekommendera lämpliga orala antikoagulantia-regimer.
|
Vaskulära och icke-vaskulära läkare som använder standardiserad klinisk beslutsfattande (ingen användning av algoritm) för att rekommendera lämpliga orala antikoagulantia-regimer - dosval och behandlingslängd som svar på 15 standardiserade kliniska fallbeskrivningar som representerar patienter med vaskulära sjukdomar såsom djup ventrombos (DVT), ytlig tromboflebit och lungemboli (PTE).
|
|
Aktiv komparator: LLM-baserade verktyg
Användning av verktyg baserade på stora språkmodeller (LLM) för att rekommendera lämpliga orala antikoagulantia-regimer.
|
Vaskulära och icke-vaskulära läkare som använder verktyg baserade på stora språkmodeller (LLM) för att rekommendera lämpliga orala antikoagulantia-regimer - dosval och varaktighet, och svarar på 15 standardiserade kliniska fallskisser som representerar patienter med vaskulära sjukdomar såsom djup ventrombos (DVT), ytlig tromboflebit och lungemboli (PTE).
|
Vad mäter studien?
Primära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Noggrannheten hos DOACT-algoritmen för att styra oral antikoagulantbehandling
Tidsram: Dag 1
|
Noggrannhet av antikoagulationsrekommendationer Beskrivning: Andel korrekta svar genererade av de fyra utvärderade LLM:erna, kärlkirurger och icke-kärlkirurgiska läkare, med och utan tillgång till DOACT-algoritmen, med hjälp av standardiserade kliniska vinjetter. |
Dag 1
|
|
Noggrannhet i antikoagulantrekommendationer
Tidsram: Dag 1
|
Andelen korrekta svar som genereras av LLM:er, kärlkirurger och icke-kärlmedicinska läkare med och utan tillgång till DOACT-algoritmen.
Alla LLM-utdata kommer att genereras med samma standardiserade prompt, i enlighet med metodologiska riktlinjer som rekommenderas av IBM för utvärdering av stora språkmodeller. |
Dag 1
|
Andra resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
1. Identifiering av viktiga kliniska element 2. Svarstid
Tidsram: Dag 1
|
Korrekt rapportering av dosjusteringar, kriterier för njurfunktion, blödningsrisker, motmedel och kontraindikationer. Beskrivning: Tid (sekunder) från inlämning av prompt till fullständigt genererat svar för LLM-modeller, och tid till slutförande för läkare. |
Dag 1
|
Samarbetspartners och utredare
Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.
Publikationer och användbara länkar
Den som ansvarar för att lägga in information om studien tillhandahåller frivilligt dessa publikationer. Dessa kan handla om allt som har med studien att göra.
Allmänna publikationer
- Gee E. The National VTE Exemplar Centres Network response to implementation of updated NICE guidance: venous thromboembolism in over 16s: reducing the risk of hospital-acquired deep vein thrombosis or pulmonary embolism (NG89). Br J Haematol. 2019 Sep;186(5):792-793. doi: 10.1111/bjh.16010. Epub 2019 Jun 5. No abstract available.
- Vinogradova Y, Coupland C, Hill T, Hippisley-Cox J. Risks and benefits of direct oral anticoagulants versus warfarin in a real world setting: cohort study in primary care. BMJ. 2018 Jul 4;362:k2505. doi: 10.1136/bmj.k2505.
- Nielsen PB, Lundbye-Christensen S, Rasmussen LH, Larsen TB. Improvement of anticoagulant treatment using a dynamic decision support algorithm: a Danish Cohort study. Thromb Res. 2014 Mar;133(3):375-9. doi: 10.1016/j.thromres.2013.12.042. Epub 2014 Jan 7.
- Kakkos SK, Gohel M, Baekgaard N, Bauersachs R, Bellmunt-Montoya S, Black SA, Ten Cate-Hoek AJ, Elalamy I, Enzmann FK, Geroulakos G, Gottsater A, Hunt BJ, Mansilha A, Nicolaides AN, Sandset PM, Stansby G, Esvs Guidelines Committee, de Borst GJ, Bastos Goncalves F, Chakfe N, Hinchliffe R, Kolh P, Koncar I, Lindholt JS, Tulamo R, Twine CP, Vermassen F, Wanhainen A, Document Reviewers, De Maeseneer MG, Comerota AJ, Gloviczki P, Kruip MJHA, Monreal M, Prandoni P, Vega de Ceniga M. Editor's Choice - European Society for Vascular Surgery (ESVS) 2021 Clinical Practice Guidelines on the Management of Venous Thrombosis. Eur J Vasc Endovasc Surg. 2021 Jan;61(1):9-82. doi: 10.1016/j.ejvs.2020.09.023. Epub 2020 Dec 15. No abstract available.
Studieavstämningsdatum
Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.
Studera stora datum
Studiestart (Faktisk)
20 januari 2025
Primärt slutförande (Faktisk)
10 oktober 2025
Avslutad studie (Faktisk)
10 oktober 2025
Studieregistreringsdatum
Först inskickad
24 november 2025
Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna
16 december 2025
Första postat (Faktisk)
18 december 2025
Uppdateringar av studier
Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)
18 december 2025
Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna
16 december 2025
Senast verifierad
1 december 2025
Mer information
Termer relaterade till denna studie
Nyckelord
Ytterligare relevanta MeSH-villkor
Andra studie-ID-nummer
- DOACT-AI-VASC Study
Plan för individuella deltagardata (IPD)
Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?
NEJ
Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument
Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt
Nej
Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt
Nej
Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .