使用近视预测算法的效果
2019年7月1日 更新者:Haotian Lin、Sun Yat-sen University
使用近视预测算法对中国儿童眼睛屈光度的影响:一项多中心随机对照试验
在这项研究中,研究人员旨在进行一项前瞻性、随机对照研究,以比较使用近视预测算法的儿童与未使用近视预测算法的儿童的近视发展情况。
研究概览
详细说明
我们建议招收中国小学三年级的孩子。
孩子们将接受视力、眼睛屈光度和生物特征的检查,并被分配到两组:A组参与者使用近视预测算法预测近视发展,而B组参与者不使用近视预测算法预测近视。发展。
将在一年的随访期内调查视力、眼睛屈光度和生物特征,旨在比较两组之间的实际近视发展情况。
研究类型
介入性
注册 (预期的)
1680
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
8年 至 9年 (孩子)
接受健康志愿者
是的
有资格学习的性别
全部
描述
纳入标准:
- 三年级儿童(8-9岁)
- 过去一年有验光记录吗
- 提供书面知情同意书
排除标准:
- 除屈光不正外的其他眼部异常的明确诊断
- 以前的眼科手术
- 不愿意参加这个试验
学习计划
本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的?
设计细节
- 主要用途:其他
- 分配:随机化
- 介入模型:并行分配
- 屏蔽:双倍的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的:使用近视预测算法
在检查视力、眼睛屈光度和生物特征后,将检查结果显示给孩子们。
同时,近视预测算法将用于预测未来10年的SE和高度近视的存在。
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候选预测因子包括检查时的年龄、SE 和年进展率。
使用这些预测因子,该算法将用于预测 SE 以及患者是否会在随后的 10 年内发展为高度近视。
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无干预:不使用近视预测算法
在检查视力、眼睛屈光度和生物特征后,将检查结果显示给孩子们。
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研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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SER 发展至少 -0.5 屈光度的发生率 (D)
大体时间:长达 1 年
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SER:球体 + ½ 360 圆柱体; SER发展至少-0.5屈光度:SER2 - SER1≤-0.5D; SER1:基线 SER; SER2:SER 长达 1 年
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长达 1 年
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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SER 和 AL 的变化
大体时间:长达 1 年
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将计算 SER 和 AL 的变化; AL:轴向长度
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长达 1 年
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使用阿托品的儿童比例变化
大体时间:长达 1 年
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将计算使用阿托品的儿童比例变化
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长达 1 年
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使用角膜塑形镜的儿童比例变化
大体时间:长达 1 年
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将计算使用角膜塑形镜的儿童比例的变化
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长达 1 年
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儿童戴眼镜比例变化
大体时间:长达 1 年
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将计算儿童戴眼镜比例的变化
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长达 1 年
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孩子每天平均户外活动时间的变化
大体时间:长达 1 年
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将计算孩子每天平均户外活动时间的变化
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长达 1 年
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孩子每天平均看屏幕时间的变化
大体时间:长达 1 年
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将计算孩子每天平均看屏幕时间的变化
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长达 1 年
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (预期的)
2019年7月8日
初级完成 (预期的)
2021年1月31日
研究完成 (预期的)
2021年1月31日
研究注册日期
首次提交
2019年7月1日
首先提交符合 QC 标准的
2019年7月1日
首次发布 (实际的)
2019年7月2日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2019年7月2日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2019年7月1日
最后验证
2019年7月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索,没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求,请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改,我们的网站上也会自动更新.
近视预测算法的临床试验
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