- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT06286865
Verbesserung der Qualität der ICD-10-Codierung mithilfe von KI: Protokoll für eine Crossover-randomisierte kontrollierte Studie (ClinCode)
Verbesserung der Qualität der ICD-10-Kodierung (Internationale statistische Klassifikation von Krankheiten, zehnte Revision) mithilfe von KI: Protokoll für eine Crossover-randomisierte kontrollierte Studie
Ziel dieser randomisierten Studie ist es, mehr über die Rolle der KI in der klinischen Kodierungspraxis zu erfahren. Die Hauptfrage, die beantwortet werden soll, lautet:
Kann das KI-basierte CAC-System den Aufwand der klinischen Kodierung verringern und auch die Qualität dieser Kodierung verbessern? Die Teilnehmer werden gebeten, klinische Texte zu kodieren, sowohl während sie unser CAC-System verwenden als auch wenn dies nicht der Fall ist.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Sobald die Teilnehmer rekrutiert sind, werden sie nach dem Zufallsprinzip zwei Gruppen zugeteilt, ohne dass eine Verschleierung der Zuteilung erfolgt. Die Verschleierung der Zuordnung ist für klinische Kodierer nicht relevant, da bekannt ist, ob ein Teilnehmer unterstützt wird oder nicht, und wir werden keinen Placebo-Kodierungsassistenten entwickeln. Die Themenzuordnung für die Analysen verheimlichen wir jedoch.
Insgesamt kodieren die Teilnehmer 20 klinische Notizen, wobei jede Notiz zu einem einzelnen Patienten gehört. Die Teilnehmer werden gebeten, das Experiment in einer Sitzung ohne Unterbrechungen abzuschließen, und sie können vorherige Notizen nicht noch einmal durchgehen oder darauf zurückgreifen. Falls die Teilnehmer unterbrochen werden, werden sie aufgefordert, das Experiment zu verlassen, und alle unvollständigen Aufzeichnungen werden als ungültig verworfen.
Der Benutzerstudienprozess kann in den folgenden Schritten zusammengefasst werden:
- Die Studienteilnehmer werden nach dem Zufallsprinzip der Gruppe 1 und Gruppe 2 zugeteilt.
- Um die Teilnehmer auf das Experiment vorzubereiten, wird nach der Unterzeichnung des Einverständnisformulars und direkt vor Beginn der klinischen Kodierungsaufgabe ein kurzes Video-Tutorial abgespielt.
- In Periode 1 mit 10 klinischen Notizen verwendet Gruppe 1 die Kontrollschnittstelle, während Gruppe 2 die Interventionsschnittstelle verwendet.
- Die Datenerfassung erfolgt im Hintergrund über Tastendrücke (z.B. Zeit, zugewiesene Codes und Kommentare).
- Anschließend erfolgt für die letzten 10 klinischen Notizen ein sofortiger Übergang zu Periode 2.
- Die Datenerfassung erfolgt weiterhin per Tastendruck im Hintergrund.
- Am Ende absolvieren die Teilnehmer beider Gruppen die System-Usability-Skala.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
Troms
-
Tromsø, Troms, Norwegen, 9019
- Norwegian Centre for E-health Research
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Der Teilnehmer hat bereits klinische Texte kodiert, vorzugsweise ICD-10-Kodierung
- ist eine medizinische Fachkraft, z. Kliniker, Krankenschwester, professionelle Programmierer
- kann Schwedisch verstehen
Ausschlusskriterien:
- Teilnehmer außerhalb Norwegens und Schwedens
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Crossover-Aufgabe
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Aktiver Komparator: Easy-ICD-Schnittstelle
Dieser Arm nutzt unser KI-basiertes computergestütztes klinisches Kodierungssystem (CAC), Easy-ICD
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Easy-ICD ist ein KI-basiertes computergestütztes klinisches Kodierungssystem (CAC), das klinischen Kodierern dabei hilft, klinischen Notizen wie Entlassungszusammenfassungen ICD-10-Codes zuzuordnen.
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Kein Eingriff: Steuerschnittstelle
Dieser Steuerarm verwendet eine ähnliche Schnittstelle wie Easy-ICD, jedoch ohne die KI-Funktionalität
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Zeit
Zeitfenster: 1 Stunde
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Zeit in Sekunden, die benötigt wurde, um jeder der 20 klinischen Notizen ICD-10-Codes zuzuordnen.
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1 Stunde
|
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Genauigkeit
Zeitfenster: 1 Stunde
|
Die Genauigkeit wird berechnet, indem die Anzahl der korrekten ICD-10-Codes durch die Gesamtzahl der zugewiesenen Codes geteilt wird.
|
1 Stunde
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Mitarbeiter und Ermittler
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Hercules Dalianis, PhD, Norwegian Centre for E-health Research
Publikationen und hilfreiche Links
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 260972(REK)
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Beschreibung des IPD-Plans
IPD-Sharing-Zeitrahmen
IPD-Sharing-Zugriffskriterien
Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen
- STUDIENPROTOKOLL
- SAFT
- ICF
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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