ACCESS 2: AI for pediatriC diabetiC Eye examS Study 2
Ориентир для пациента и семьи
Простыми словами
Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.
- Что изучают
- В протоколе указаны: Point of Care Autonomous AI diabetic retinopathy exam.
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: Type 1 Diabetes, Type 2 Diabetes, Cystic Fibrosis-related Diabetes. Базовые параметры: 8 лет — 21 лет · Все.
- Что важно проверить
- Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
- Где проводится
- США
- Следующий шаг
- Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →
Официальное название
Implementing Digital Retinal Exams Into Comprehensive Pediatric Diabetes Care
Обзор
The purpose of this study is to determine if use of a nonmydriatic fundus camera using autonomous artificial intelligence software at the point of care increases the proportion of underserved youth with diabetes screened for diabetic retinopathy, and to determine the diagnostic accuracy of the autonomous AI system in detecting diabetic retinopathy from retinal images of youth with diabetes.
Подробное описание
This study will recruit up to 500 individuals ages 8-21 with type 1 or type 2 diabetes. In this study, participants will undergo a point-of-care diabetic eye exam using autonomous AI software on a non-mydriatic fundus camera. Participants will receive the diabetic eye exam results immediately from the autonomous AI system, and if abnormal will be referred to an eye care provider for a dilated eye exam.
In the AI for ChildrenS Diabetic Eye ExamS Study (ACCESS2), 398 participants will be enrolled to determine if point of care autonomous AI increases the proportion of minority and underserved youth screened for diabetic retinopathy. The autonomous AI interpretation will also be compared to consensus grading of retinal specialists to determine if there is agreement and to determine the diagnostic accuracy of the system in youth.
A cohort of youth with known diabetic retinopathy (true positives) will also be enrolled as an enriched population to determine the diagnostic accuracy of autonomous AI compared to the prognostic standard interpretation of a central reading center.
Вмешательства
- Диагностический тест Point of Care Autonomous AI diabetic retinopathy exam
Participants will undergo point-of-care diabetic retinopathy screening using autonomous artificial intelligence software to interpret retinal images taken with a non-mydriatic fundus camera and providing an immediate result.
Первичные конечные точки
- Proportion screened for diabetic retinopathy [Срок оценки: Day 1]
Вторичные конечные точки (4)
- Percentage of agreement in interpretation of retinal images [Срок оценки: Day 1]
- Sensitivity of autonomous AI vs. prognostic standard [Срок оценки: Day 1]
- Specificity of autonomous AI vs. prognostic standard [Срок оценки: Day 1]
- Proportion with diabetic retinopathy [Срок оценки: Day 1]
Критерии участия
Критерии включения
Meets American Diabetes Association (ADA) criteria for diabetic retinopathy screening:
- Diagnosis of Type 1 diabetes for ≥3 years, and age 11 or in puberty
- Diagnosis of Type 2 diabetes
Enriched cohort:
- Patients with Type 1 or Type 2 diabetes,
- 8-21 years of age with known diabetic retinopathy (true positives).
- No time limit on last diabetic eye exam.
Критерии исключения
- Known diabetic eye exam in the last 12 months
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Здоровые добровольцы: Нет
Дизайн исследования
- Распределение
- Не применимо
- Модель
- Одна группа
- Маскирование
- Открытое
- Основная цель
- Скрининг
Центры проведения
США · 1 центр
- Johns Hopkins Pediatric Diabetes Center — Baltimore
Публикации
- Channa R, Wolf R, Abramoff MD. Autonomous Artificial Intelligence in Diabetic Retinopathy: From Algorithm to Clinical Application. J Diabetes Sci Technol. 2021 May;15(3):695-698. doi: 10.1177/1932296820909900. Epub 2020 Mar 4. PMID 32126819
- Thomas CG, Channa R, Prichett L, Liu TYA, Abramoff MD, Wolf RM. Racial/Ethnic Disparities and Barriers to Diabetic Retinopathy Screening in Youths. JAMA Ophthalmol. 2021 Jul 1;139(7):791-795. doi: 10.1001/jamaophthalmol.2021.1551. PMID 34042939
- Wolf RM, Channa R, Abramoff MD, Lehmann HP. Cost-effectiveness of Autonomous Point-of-Care Diabetic Retinopathy Screening for Pediatric Patients With Diabetes. JAMA Ophthalmol. 2020 Oct 1;138(10):1063-1069. doi: 10.1001/jamaophthalmol.2020.3190. PMID 32880616
- Wolf RM, Liu TYA, Thomas C, Prichett L, Zimmer-Galler I, Smith K, Abramoff MD, Channa R. The SEE Study: Safety, Efficacy, and Equity of Implementing Autonomous Artificial Intelligence for Diagnosing Diabetic Retinopathy in Youth. Diabetes Care. 2021 Mar;44(3):781-787. doi: 10.2337/dc20-1671. Epub 2021 Jan 21. PMID 33479160
- Porter M, Channa R, Wagner J, Prichett L, Liu TYA, Wolf RM. Prevalence of diabetic retinopathy in children and adolescents at an urban tertiary eye care center. Pediatr Diabetes. 2020 Aug;21(5):856-862. doi: 10.1111/pedi.13037. Epub 2020 May 31. PMID 32410329
Идентификаторы
NCT: NCT05463289 · IRB00180692 · 1R01EY033233-01