- ICH GCP
- Registr klinických studií v USA
- Klinická studie NCT05221697
Vliv systému správy elektronických výstrah ML na snížení návštěvnosti ED a hospitalizací
Vliv systému elektronické správy výstrah pomocí pozorování pečovatelů a algoritmu strojového učení ke snížení používání návštěv pohotovosti a neplánovaných hospitalizací u starších lidí
Vývoj, validace a dopad systému řízení výstrah využívající pozorování sociálních pracovníků a algoritmy strojového učení k předpovídání 7 až 14denních výstrah pro riziko návštěvy pohotovostního oddělení (ED) a neplánované hospitalizace.
Multicentrická zkušební implementace elektronického systému měření výsledků hlášených asistenty domácí péče u pacientů, křehkých dospělých >= 65 let žijících doma a přijímajících pomoc od asistentů domácí péče (HCA).
Přehled studie
Detailní popis
Každý týden, po návštěvě domova, HCA podávaly zprávy o funkčním stavu účastníků pomocí aplikace pro chytré telefony, která zaznamenávala 23 funkčních položek o každém účastníkovi (např. schopnost stát, pohybovat se, jíst, nálada, osamělost). Prediktivní systém využívající techniky strojového učení (tj. využití náhodných lesních prediktorů) byl vyvinut a generoval 7 až 14denní prediktivní upozornění na riziko návštěvy ED u sester.
Tento dotazník se zaměřil na funkční a klinickou autonomii (tj. aktivity každodenního života), možné zdravotní příznaky (např. únava, pády a bolest), změny v chování (např. rozpoznávání a agresivita) a komunikaci s HA nebo jejich okolím. . Tento dotazník se skládá z velmi jednoduchých a snadno srozumitelných otázek, které poskytují celkový pohled na stav dané osoby. U každé z 23 otázek byla požadována odpověď ano/ne. Data zaznamenaná HA byla odeslána v reálném čase na zabezpečený server, aby byla analyzována naším algoritmem strojového učení, který předpověděl úroveň rizika a zobrazil ji na webovém zabezpečeném lékařském zařízení zvaném PRESAGE CARE, které má označení CE. Zejména, když algoritmus předpověděl vysokou míru rizika, zobrazilo se upozornění ve formě upozornění na obrazovce koordinující sestře střediska zdravotnické sítě okresu. Toto oznámení o riziku bylo doprovázeno informacemi o nedávných změnách funkčního stavu pacientů, identifikovaných ze záznamů HA, s cílem pomoci koordinující sestře při interakci s rodinným pečovatelem a dalšími zdravotnickými profesionály.
V případě varování zavolala koordinující sestra rodinnému pečovateli, aby se zeptala na nedávné změny zdravotního stavu pacienta a odstranila pochybnosti a mohla se rozhodnout požádat o zdravotní intervenci podle modelu zdravotní intervence vyvinutého před zahájením péče. studie. Stručně řečeno, tato zdravotní intervence spouštěná výstrahou (ATHI) spočívala v zavolání pacientovy sestry (pokud pacient měl pravidelné návštěvy sestry doma) nebo praktického lékaře pacienta a informování o zhoršení funkčního stavu pacienta a potenciálním riziku. návštěvy ED nebo neplánované hospitalizace v nejbližších dnech podle algoritmu systému eHealth. Tento model ATHI byl představen a schválen Agences Régionales de Santé regionů zapojených do naší studie.
Typ studie
Zápis (Odhadovaný)
Fáze
- Nelze použít
Kontakty a umístění
Studijní místa
-
-
-
Le Chesnay, Francie, 78150
- Grand Versailles
-
Marseille, Francie, 13011
- Marseille-1
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
Přijímá zdravé dobrovolníky
Popis
Kritéria pro zařazení:
- věk 75 let mini
- získat pomoc sociálního pracovníka
- pacient by měl dát svůj souhlas
- pacient měl navštívit svého lékaře primární péče během posledních 12 měsíců
Kritéria vyloučení:
- Lidé s těžkou závislostí (francouzský národní nástroj, který stratifikuje úroveň závislosti ze skupinových isozdrojů (GIR): 1 (velmi těžká závislost) a 2 (těžká závislost)
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
- Primární účel: Prevence
- Přidělení: Randomizované
- Intervenční model: Paralelní přiřazení
- Maskování: Žádné (otevřený štítek)
Zbraně a zásahy
Skupina účastníků / Arm |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Žádný zásah: Kontrolní skupina
běžná péče
|
|
|
Experimentální: Zásah
PRESAGE Care ATIH + konzultace se sestrou nebo praktickým lékařem
|
Účastníci v této větvi budou následovat HCA a mohou mít prospěch ze zdravotních intervencí sester
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Míra neplánované hospitalizace
Časové okno: ukončením studia v průměru 1 rok
|
Porovnání poměru neplánovaných hospitalizací ze 2 randomizovaných skupin (intervenční a kontrolní větve). Hodnoty P < 0,05 budou považovány za statisticky významné. |
ukončením studia v průměru 1 rok
|
|
Přežití bez událostí (EFS)
Časové okno: ukončením studia v průměru 1 rok
|
Srovnání průměrné doby pro první nežádoucí příhodu mezi intervenční a kontrolní skupinou. Hodnoty P < 0,05 budou považovány za statisticky významné. |
ukončením studia v průměru 1 rok
|
|
Dopad na starší dospělé a kvalitu života příbuzných (Evropská pětirozměrná a třířádková škála kvality života v Evropě)
Časové okno: ukončením studia v průměru 1 rok
|
Porovnání průměrného skóre stupnice kvality života EQ5D-3L (Evropská kvalita života 5 dimenzí a 3 řádky) mezi intervenční a kontrolní skupinou. Hodnoty P < 0,05 budou považovány za statisticky významné. |
ukončením studia v průměru 1 rok
|
|
Efektivita nákladů
Časové okno: ukončením studia v průměru 1 rok
|
Přírůstkový poměr nákladů a efektivity (ICER), QALY.
Hranice ochoty platit ve výši 30 000 EUR za rok života přizpůsobeného kvalitě (QALY) a 90 000 EUR za QALY byly použity k definování velmi nákladově efektivní a nákladově efektivní strategie, resp.
|
ukončením studia v průměru 1 rok
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Dopad na uživatele: čas potřebný k vyplnění dotazníku
Časové okno: ukončením studia v průměru 1 rok
|
Čas potřebný k vyplnění dotazníku (minuty): čas kratší než 2 minuty bude považován za přijatelný
|
ukončením studia v průměru 1 rok
|
|
Míra zásahu
Časové okno: ukončením studia v průměru 1 rok
|
Část výstrahy, která vede k zásahům a doba zásahu (%).
Míra vyšší než 70 % je považována za přijatelnou.
|
ukončením studia v průměru 1 rok
|
|
Doba zásahu
Časové okno: ukončením studia v průměru 1 rok
|
Průměr doby mezi dnem výstrahy a dnem zásahu (ve dnech).
Zpoždění kratší než 4 dny se považuje za přijatelné.
|
ukončením studia v průměru 1 rok
|
|
Čas potřebný k analýze stavu pacienta
Časové okno: ukončením studia v průměru 1 rok
|
Čas potřebný k analýze stavu pacienta (hodiny a minuty): čas kratší než 15 minut pro pacienta bude považován za přijatelný
|
ukončením studia v průměru 1 rok
|
|
Vliv na kvalitu péče
Časové okno: ukončením studia v průměru 1 rok
|
Pozitivní nebo velmi pozitivní dopad na kvalitu péče: míra vyšší než 80 % je považována za přijatelnou.
|
ukončením studia v průměru 1 rok
|
|
Dopad na profesionální vztah a koordinaci
Časové okno: ukončením studia v průměru 1 rok
|
Pozitivní nebo velmi pozitivní dopad na profesní vztahy a koordinaci: míra vyšší než 80 % je považována za přijatelnou.
|
ukončením studia v průměru 1 rok
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Publikace a užitečné odkazy
Obecné publikace
- Iwashyna TJ, Ely EW, Smith DM, Langa KM. Long-term cognitive impairment and functional disability among survivors of severe sepsis. JAMA. 2010 Oct 27;304(16):1787-94. doi: 10.1001/jama.2010.1553.
- Inglis SC, Clark RA, McAlister FA, Ball J, Lewinter C, Cullington D, Stewart S, Cleland JG. Structured telephone support or telemonitoring programmes for patients with chronic heart failure. Cochrane Database Syst Rev. 2010 Aug 4;(8):CD007228. doi: 10.1002/14651858.CD007228.pub2.
- Clerencia-Sierra M, Calderon-Larranaga A, Martinez-Velilla N, Vergara-Mitxeltorena I, Aldaz-Herce P, Poblador-Plou B, Machon-Sobrado M, Egues-Olazabal N, Abellan-van Kan G, Prados-Torres A. Multimorbidity Patterns in Hospitalized Older Patients: Associations among Chronic Diseases and Geriatric Syndromes. PLoS One. 2015 Jul 24;10(7):e0132909. doi: 10.1371/journal.pone.0132909. eCollection 2015.
- Kahn JH, Magauran BG Jr, Olshaker JS, Shankar KN. Current Trends in Geriatric Emergency Medicine. Emerg Med Clin North Am. 2016 Aug;34(3):435-52. doi: 10.1016/j.emc.2016.04.014.
- Gasperini B, Cherubini A, Pierri F, Barbadoro P, Fedecostante M, Prospero E. Potentially preventable visits to the emergency department in older adults: Results from a national survey in Italy. PLoS One. 2017 Dec 21;12(12):e0189925. doi: 10.1371/journal.pone.0189925. eCollection 2017.
- McCusker J, Verdon J. Do geriatric interventions reduce emergency department visits? A systematic review. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2006 Jan;61(1):53-62. doi: 10.1093/gerona/61.1.53.
- Chen CC, Wang C, Huang GH. Functional trajectory 6 months posthospitalization: a cohort study of older hospitalized patients in Taiwan. Nurs Res. 2008 Mar-Apr;57(2):93-100. doi: 10.1097/01.NNR.0000313485.18670.e2.
- Camargo CA Jr, Tsai CL, Sullivan AF, Cleary PD, Gordon JA, Guadagnoli E, Kaushal R, Magid DJ, Rao SR, Blumenthal D. Safety climate and medical errors in 62 US emergency departments. Ann Emerg Med. 2012 Nov;60(5):555-563.e20. doi: 10.1016/j.annemergmed.2012.02.018.
- Crane SJ, Tung EE, Hanson GJ, Cha S, Chaudhry R, Takahashi PY. Use of an electronic administrative database to identify older community dwelling adults at high-risk for hospitalization or emergency department visits: the elders risk assessment index. BMC Health Serv Res. 2010 Dec 13;10:338. doi: 10.1186/1472-6963-10-338.
- Hu Z, Jin B, Shin AY, Zhu C, Zhao Y, Hao S, Zheng L, Fu C, Wen Q, Ji J, Li Z, Wang Y, Zheng X, Dai D, Culver DS, Alfreds ST, Rogow T, Stearns F, Sylvester KG, Widen E, Ling XB. Real-time web-based assessment of total population risk of future emergency department utilization: statewide prospective active case finding study. Interact J Med Res. 2015 Jan 13;4(1):e2. doi: 10.2196/ijmr.4022.
- Takahashi PY, Heien HC, Sangaralingham LR, Shah ND, Naessens JM. Enhanced risk prediction model for emergency department use and hospitalizations in patients in a primary care medical home. Am J Manag Care. 2016 Jul;22(7):475-83.
- Denis F, Krakowski I. How Should Oncologists Choose an Electronic Patient-Reported Outcome System for Remote Monitoring of Patients With Cancer? J Med Internet Res. 2021 Sep 9;23(9):e30549. doi: 10.2196/30549.
- Bouazza YB, Chiairi I, El Kharbouchi O, De Backer L, Vanhoutte G, Janssens A, Van Meerbeeck JP. Patient-reported outcome measures (PROMs) in the management of lung cancer: A systematic review. Lung Cancer. 2017 Nov;113:140-151. doi: 10.1016/j.lungcan.2017.09.011. Epub 2017 Sep 23.
- Schick-Makaroff K, Karimi-Dehkordi M, Cuthbertson L, Dixon D, Cohen SR, Hilliard N, Sawatzky R. Using Patient- and Family-Reported Outcome and Experience Measures Across Transitions of Care for Frail Older Adults Living at Home: A Meta-Narrative Synthesis. Gerontologist. 2021 Apr 3;61(3):e23-e38. doi: 10.1093/geront/gnz162.
- Veyron JH, Friocourt P, Jeanjean O, Luquel L, Bonifas N, Denis F, Belmin J. Home care aides' observations and machine learning algorithms for the prediction of visits to emergency departments by older community-dwelling individuals receiving home care assistance: A proof of concept study. PLoS One. 2019 Aug 13;14(8):e0220002. doi: 10.1371/journal.pone.0220002. eCollection 2019.
- Huntley AL, Chalder M, Shaw ARG, Hollingworth W, Metcalfe C, Benger JR, Purdy S. A systematic review to identify and assess the effectiveness of alternatives for people over the age of 65 who are at risk of potentially avoidable hospital admission. BMJ Open. 2017 Aug 1;7(7):e016236. doi: 10.1136/bmjopen-2017-016236.
- Seibert K, Domhoff D, Bruch D, Schulte-Althoff M, Furstenau D, Biessmann F, Wolf-Ostermann K. Application Scenarios for Artificial Intelligence in Nursing Care: Rapid Review. J Med Internet Res. 2021 Nov 29;23(11):e26522. doi: 10.2196/26522.
- Gray JT, Walker A. Avoiding admissions from the ambulance service: a review of elderly patients with falls and patients with breathing difficulties seen by emergency care practitioners in South Yorkshire. Emerg Med J. 2008 Mar;25(3):168-71. doi: 10.1136/emj.2007.050732.
- Mason S, O'Keeffe C, Knowles E, Bradburn M, Campbell M, Coleman P, Stride C, O'Hara R, Rick J, Patterson M. A pragmatic quasi-experimental multi-site community intervention trial evaluating the impact of Emergency Care Practitioners in different UK health settings on patient pathways (NEECaP Trial). Emerg Med J. 2012 Jan;29(1):47-53. doi: 10.1136/emj.2010.103572.
- Mason S, Knowles E, Colwell B, Dixon S, Wardrope J, Gorringe R, Snooks H, Perrin J, Nicholl J. Effectiveness of paramedic practitioners in attending 999 calls from elderly people in the community: cluster randomised controlled trial. BMJ. 2007 Nov 3;335(7626):919. doi: 10.1136/bmj.39343.649097.55. Epub 2007 Oct 4.
- Soril LJ, Leggett LE, Lorenzetti DL, Noseworthy TW, Clement FM. Reducing frequent visits to the emergency department: a systematic review of interventions. PLoS One. 2015 Apr 13;10(4):e0123660. doi: 10.1371/journal.pone.0123660. eCollection 2015.
- Belmin J, Auffray JC, Berbezier C, Boirin P, Mercier S, de Reviers B, Golmard JL. Level of dependency: a simple marker associated with mortality during the 2003 heatwave among French dependent elderly people living in the community or in institutions. Age Ageing. 2007 May;36(3):298-303. doi: 10.1093/ageing/afm026. Epub 2007 Mar 24.
- O'Connell S, Palmer R, Withers K, Saha N, Puntoni S, Carolan-Rees G; PROMs, PREMs and Effectiveness Programme. Requirements for the collection of electronic PROMS either "in clinic" or "at home" as part of the PROMs, PREMs and Effectiveness Programme (PPEP) in Wales: a feasibility study using a generic PROM tool. Pilot Feasibility Stud. 2018 Jul 4;4:90. doi: 10.1186/s40814-018-0282-8. eCollection 2018.
- Duncanson E, Bennett PN, Viecelli A, Dansie K, Handke W, Tong A, Palmer S, Jesudason S, McDonald SP, Morton RL; Symptom monitoring WIth Feedback Trial (SWIFT) Investigators. Feasibility and acceptability of e-PROMs data capture and feedback among patients receiving haemodialysis in the Symptom monitoring WIth Feedback Trial (SWIFT) pilot: protocol for a qualitative study in Australia. BMJ Open. 2020 Nov 6;10(11):e039014. doi: 10.1136/bmjopen-2020-039014.
- Anderson KO, Palos GR, Mendoza TR, Cleeland CS, Liao KP, Fisch MJ, Garcia-Gonzalez A, Rieber AG, Nazario LA, Valero V, Hahn KM, Person CL, Payne R. Automated pain intervention for underserved minority women with breast cancer. Cancer. 2015 Jun 1;121(11):1882-90. doi: 10.1002/cncr.29204. Epub 2015 Feb 24.
- Adam R, Burton CD, Bond CM, de Bruin M, Murchie P. Can patient-reported measurements of pain be used to improve cancer pain management? A systematic review and meta-analysis. BMJ Support Palliat Care. 2017 Dec;7(4):0. doi: 10.1136/bmjspcare-2016-001137. Epub 2016 Nov 22.
- Mooney KH, Beck SL, Friedman RH, Farzanfar R, Wong B. Automated monitoring of symptoms during ambulatory chemotherapy and oncology providers' use of the information: a randomized controlled clinical trial. Support Care Cancer. 2014 Sep;22(9):2343-50. doi: 10.1007/s00520-014-2216-1. Epub 2014 Apr 1.
- Vasey B, Ursprung S, Beddoe B, Taylor EH, Marlow N, Bilbro N, Watkinson P, McCulloch P. Association of Clinician Diagnostic Performance With Machine Learning-Based Decision Support Systems: A Systematic Review. JAMA Netw Open. 2021 Mar 1;4(3):e211276. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2021.1276.
- Adler-Milstein J, Chen JH, Dhaliwal G. Next-Generation Artificial Intelligence for Diagnosis: From Predicting Diagnostic Labels to "Wayfinding". JAMA. 2021 Dec 28;326(24):2467-2468. doi: 10.1001/jama.2021.22396. No abstract available.
- Barrachina-Fernandez M, Maitin AM, Sanchez-Avila C, Romero JP. Wearable Technology to Detect Motor Fluctuations in Parkinson's Disease Patients: Current State and Challenges. Sensors (Basel). 2021 Jun 18;21(12):4188. doi: 10.3390/s21124188.
- Khalil H, Bell B, Chambers H, Sheikh A, Avery AJ. Professional, structural and organisational interventions in primary care for reducing medication errors. Cochrane Database Syst Rev. 2017 Oct 4;10(10):CD003942. doi: 10.1002/14651858.CD003942.pub3.
- Beaudouin, Valérie and Bloch, Isabelle and Bounie, David and Bounie, David and Clémençon, Stéphan and d'Alché-Buc, Florence and Eagan, James and Maxwell, Winston and Mozharovskyi, Pavlo and Parekh, Jayneel, Flexible and Context-Specific AI Explainability: A Multidisciplinary Approach (March 23, 2020). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3559477 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3559477
- Belmin J, Villani P, Gay M, Fabries S, Havreng-Thery C, Malvoisin S, Denis F, Veyron JH. Real-world Implementation of an eHealth System Based on Artificial Intelligence Designed to Predict and Reduce Emergency Department Visits by Older Adults: Pragmatic Trial. J Med Internet Res. 2022 Sep 8;24(9):e40387. doi: 10.2196/40387.
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Primární dokončení (Aktuální)
Dokončení studie (Odhadovaný)
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- PRESAGE_2021-01
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Popis plánu IPD
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .
Klinické studie na Mimořádné události
-
Corporacion Parc TauliNeznámýZmatek | Zpožděný výstup z anestezie | Delirium, příčina neznámá | Dezorientace na EmergenciŠpanělsko
Klinické studie na PŘEDCHOZÍ PÉČE
-
Xuanwu Hospital, BeijingBioray LaboratoriesZatím nenabírámeRoztroušená skleróza | Neuromyelitida Poruchy optického spektra | Chronická zánětlivá demyelinizační polyradikuloneuropatie | Myasthenia Gravis, generalizovanáČína
-
The Second Hospital of Shandong UniversityAktivní, ne nábor
-
Cellular Biomedicine Group Ltd.The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical UniversityDokončenoRefrakterní difúzní velký B-buněčný lymfomČína
-
Stephan Grupp MD PhDChildren's Hospital of Philadelphia; Children's Cancer Research Fund; Alliance...NáborVysoce rizikový neuroblastom | Refrakterní neuroblastom | Recidivující neuroblastomSpojené státy
-
Daniel LandiUkončenoGlioblastom | GliosarkomSpojené státy
-
The Second Hospital of Shandong UniversityAktivní, ne náborBezpečnost a účinnost buněčných léků, objektivní míra odpovědi subjektů atd.Čína
-
Zhejiang UniversityCarbiogene Therapeutics Co. Ltd.NáborPokročilý hepatocelulární karcinomČína
-
Nexcella Inc.Immix Biopharma, Inc.NáborAmyloidóza lehkého řetězce (AL).Spojené státy
-
Second Affiliated Hospital, School of Medicine,...NáborRecidivující a refrakterní B-buněčný lymfomČína
-
Second Affiliated Hospital, School of Medicine,...NáborB-buněčný non Hodgkinův lymfomČína