Trial Radar IA
Lo studio clinico NCT06389058 per Asma grave è attivo, non in arruolamento. Consulti la vista a schede del Radar degli Studi Clinici e gli strumenti di scoperta IA per tutti i dettagli. Oppure, ponga pure una domanda qui.
Un studio corrisponde ai criteri del filtro
Vista a schede
Torna alla ricerca

Using NLP and Neural Networks to Autonomously Identify Severe Asthma and Determine Study Eligibility in a Large Healthcare System 31.795

Attivo, non in arruolamento
I dettagli dello studio clinico sono disponibili principalmente in inglese. Tuttavia, Trial Radar IA può essere d'aiuto! Basta cliccare su 'Spiega lo studio' per visualizzare e discutere le informazioni sullo studio nella lingua selezionata.
La sperimentazione clinica NCT06389058 è uno studio osservazionale per Asma grave, attualmente attivo, non in arruolamento. Avviato il 1 maggio 2023, prevede di arruolare 31.795 partecipanti. Sotto la guida di l'Università statale di San Diego, dovrebbe concludersi entro il 1 marzo 2026. I dati più recenti da ClinicalTrials.gov sono stati aggiornati l'ultima volta il 27 febbraio 2026.
Sommario breve
The study aims to to use new technologies (ML, AI, NLP), to autonomously identify moderate to severe asthma populations within an EHR system, describe differences in treatment patterns across different populations, and determine trial eligibility.

Primary Objectives Please ensure you detail primary objectives Aim 1. Determine and validate a diagnosis of severe asthma (SA) using predictive features obtained from the ...

Mostra di più
Descrizione dettagliata
Asthma is a heterogeneous disease. The heterogeneity of asthma is supported by clinical observations and genome wide association studies (GWASs) that have identified over 200 asthma susceptibility loci in the DNA. These genetic 'hot spots' are near inflammatory cytokines, growth factors, and other inflammatory proteins knowingly linked to airway inflammation, including cytokines IL-4, -5, -13, -25, -33, and TSLP.

No...

Mostra di più
Titolo ufficiale

Using NLP and Neural Networks to Autonomously Identify Severe Asthma and Determine Study Eligibility in a Large Healthcare System

Patologie
Asma grave
Altri ID dello studio
  • G00014538
Numero NCT
NCT06389058
Data di inizio (effettiva)
2023-05-01
Ultimo aggiornamento pubblicato
2026-02-27
Data di completamento (stimata)
2026-03
Arruolamento (previsto)
31.795
Tipo di studio
Osservazionale
Stato
Attivo, non in arruolamento
Bracci / Interventi
Gruppo/Braccio di partecipantiIntervento/Trattamento
Severe Asthma
Patients with Severe or Uncontrolled Asthma
Recommendation for the diagnoses and treatment of Severe Asthma
No intervention planned in this phase for the patients. Recommendations to be developed for healthcare and condition.
Esito primario
Misure di esitoDescrizione della misuraArco temporale
Identification of Patients with Severe Asthma
Identify patients with severe asthma and compare diagnoses to that of medical professionals
4 years
Assistente alla partecipazione
Criteri di eleggibilità

Età idonea
Bambino, Adulto, Adulto anziano
Età minima
6 Years
Sessi idonei
Tutti

- Demographics: Males ~ 40%, Blacks ~ 5-10%, Hispanic ~15-30%, Urban ~80-90%

  • None
San Diego State University logoUniversità statale di San Diego
Nessun dato di contatto
1 Centri dello studio in 1 paesi

California

San Diego State University, San Diego, California, 92182-1309, United States