Diese Seite wurde automatisch übersetzt und die Genauigkeit der Übersetzung wird nicht garantiert. Bitte wende dich an die englische Version für einen Quelltext.

Maschinelles Lernen zur Reduzierung der klinischen Trägheit bei der Behandlung von Bluthochdruck

7. April 2025 aktualisiert von: Temple University
Bei Personen mit unkontrolliertem Blutdruck beim aktuellen Besuch besteht das Ziel dieser Studie darin, die klinische Behandlung von Bluthochdruck mit und ohne Informationen aus einem maschinellen Lernalgorithmus darüber zu vergleichen, ob ein Patient bei seinem nächsten Nachuntersuchungsbesuch durch einen Fall einen unkontrollierten Blutdruck haben wird -Vignettenstudie.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Bei Erwachsenen mit unkontrolliertem Blutdruck (BP) bei einem Klinikbesuch ist klinische Trägheit häufig. Klinische Trägheit ist definiert als das Versäumnis von Anbietern, eine Behandlung einzuleiten oder zu intensivieren (d. h. Medikamente hinzuzufügen oder die Dosierung zu erhöhen), wenn die Leitlinien dies vorschreiben. Frühere Studien berichten, dass Ärzte die Behandlung mit blutdrucksenkenden Medikamenten bei weniger als 20 % der Besuche intensivieren, bei denen eine Intensivierung klinisch empfohlen worden wäre. Daher erhalten Patienten mit unkontrolliertem Blutdruck möglicherweise nicht rechtzeitig eine Therapie zur Kontrolle ihres Blutdrucks. Um dieses Problem anzugehen, werden die Forscher ein randomisiertes Design verwenden, um die Hypothese zu testen, dass Ärzte eher dazu neigen, das hypertensive Regime zu intensivieren und/oder die Nichteinhaltung bei Patienten mit unkontrolliertem Blutdruck beim aktuellen Besuch zu beurteilen, wenn ihnen Informationen vorgelegt werden, dass ein Patient vorhergesagt wird um beim nächsten Besuch durch einen maschinellen Lernalgorithmus einen unkontrollierten Blutdruck zu haben.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

50

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

  • Name: Gabriel Tajeu, DrPH
  • Telefonnummer: 2055312258
  • E-Mail: gtajeu@uab.edu

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

21 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien: Praktizierende Hausärzte des Temple University Health System, die Patienten behandeln (d. h. Innere Medizin, Familienmedizin, behandelnde Ärzte, Krankenpfleger), sind zur Teilnahme berechtigt –

Ausschlusskriterien:

-

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Behandlung
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Doppelt

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Kein Eingriff: Keine Informationen vom Algorithmus für maschinelles Lernen
Die Forscher werden Fallvignetten erstellen, um das Verhalten des Arztes bei der Behandlung von Bluthochdruck zu beurteilen, insbesondere die Intensivierung blutdrucksenkender Medikamente bei Personen mit unkontrolliertem Blutdruck (BP). Dieser Arm enthält keine Informationen von einem Algorithmus für maschinelles Lernen, der darauf ausgelegt ist, einen unkontrollierten Blutdruck bei einem Nachuntersuchungsbesuch vorherzusagen.
Experimental: Informationen aus dem Algorithmus für maschinelles Lernen
Die Forscher werden Fallvignetten erstellen, um das Verhalten des Arztes bei der Behandlung von Bluthochdruck zu beurteilen, insbesondere die Intensivierung blutdrucksenkender Medikamente bei Personen mit unkontrolliertem Blutdruck (BP). Dieser Arm wird Informationen von einem maschinellen Lernalgorithmus enthalten, der einen unkontrollierten Blutdruck bei einem Folgebesuch vorhersagen soll, und zwar darüber, ob der Algorithmus vorhersagt, dass der Patient beim nächsten Besuch einen unkontrollierten Blutdruck haben wird.
Sonstiges: Vorhergesagter unkontrollierter Blutdruckstatus (ja/nein) beim Nachuntersuchungsbesuch, abgeleitet mithilfe eines Algorithmus für maschinelles Lernen
Die Forscher haben einen Algorithmus für maschinelles Lernen entwickelt, um den Status eines unkontrollierten Blutdrucks (BP) (ja/nein) bei einem Folgebesuch bei Erwachsenen mit unkontrolliertem Blutdruck bei ihrem aktuellen Besuch vorherzusagen. Die Ermittler werden feststellen, ob das Hinzufügen dieser Informationen zu einer Vignette, die einen Patienten beschreibt, die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass ein Arzt die Behandlung mit blutdrucksenkenden Medikamenten intensiviert.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Vignette Nr. 1 – Intensivierung der Behandlung mit blutdrucksenkenden Medikamenten
Zeitfenster: Unmittelbar nach der klinischen Vignette
Den Ärzten wird eine klinische Vignette eines Patienten mit unkontrolliertem Blutdruck vorgelegt. Anschließend werden sie gebeten zu beurteilen, ob sie die Behandlung mit blutdrucksenkenden Medikamenten intensivieren würden. Dies wird anhand einer 5-Punkte-Likert-Skala mit Werten zwischen 1 („stimme überhaupt nicht zu“) und 5 („stimme völlig zu“) bewertet. Die Ergebnisse der Likert-Skala werden zwischen Klinikern in der Kontroll- und Interventionsgruppe verglichen.
Unmittelbar nach der klinischen Vignette
Vignette Nr. 2 – Intensivierung der Behandlung mit blutdrucksenkenden Medikamenten
Zeitfenster: Unmittelbar nach der klinischen Vignette
Den Ärzten wird eine zweite klinische Vignette eines Patienten mit unkontrolliertem Blutdruck vorgelegt. Anschließend werden sie gebeten zu beurteilen, ob sie die Behandlung mit blutdrucksenkenden Medikamenten intensivieren würden. Dies wird anhand einer 5-Punkte-Likert-Skala mit Werten zwischen 1 („stimme überhaupt nicht zu“) und 5 („stimme völlig zu“) bewertet. Die Ergebnisse der Likert-Skala werden zwischen Klinikern in der Kontroll- und Interventionsgruppe verglichen.
Unmittelbar nach der klinischen Vignette
Vignette Nr. 3 – Intensivierung der Behandlung mit blutdrucksenkenden Medikamenten
Zeitfenster: Unmittelbar nach der klinischen Vignette
Eine dritte klinische Vignette eines Patienten mit unkontrolliertem Blutdruck wird Ärzten vorgelegt. Anschließend werden sie gebeten zu beurteilen, ob sie die Behandlung mit blutdrucksenkenden Medikamenten intensivieren würden. Dies wird anhand einer 5-Punkte-Likert-Skala mit Werten zwischen 1 („stimme überhaupt nicht zu“) und 5 („stimme völlig zu“) bewertet. Die Ergebnisse der Likert-Skala werden zwischen Klinikern in der Kontroll- und Interventionsgruppe verglichen.
Unmittelbar nach der klinischen Vignette

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Temple University

Ermittler

  • Hauptermittler: Gabriel Tajeu, DrPH, University of Alabama at Birmingham

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

25. April 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

31. Mai 2025

Studienabschluss (Geschätzt)

31. Juli 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

25. Mai 2022

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

1. Juni 2022

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

6. Juni 2022

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

10. April 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

7. April 2025

Zuletzt verifiziert

1. April 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • K01HL151974 (US NIH Stipendium/Vertrag)

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

Abonnieren