Native-RISE (Risikoidentifizierung für Suizid und Enhanced Care)
29. Januar 2026 aktualisiert von: Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health
Das Ziel dieser Forschung besteht darin, eine Suizidpräventionsstrategie auf Systemebene, Native-RISE (Risk Identification for Suicide and Enhanced Care), zu testen, die prädiktive Analysen und kurze Kontaktinterventionen (BCIs) kombiniert, um Suizide in Gesundheitssystemen für amerikanische Ureinwohner zu reduzieren ( NAs).
Dieses Projekt zielt darauf ab, die Wirksamkeit und Skalierbarkeit von Native-RISE in drei Gesundheitskliniken des Indian Health Service (IHS) (Whiteriver, Chinle und Shiprock) zu beweisen, die bereits Suizidpräventionsprogramme umsetzen und dem White Mountain Apache Tribe (WMAT) und der Navajo Nation dienen ( NN).
Studienübersicht
Status
Anmeldung auf Einladung
Bedingungen
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Geschätzt)
1687
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Arizona
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Chinle, Arizona, Vereinigte Staaten, 86503
- Chinle Navajo Nation Center for Indigenous Health
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Whiteriver, Arizona, Vereinigte Staaten, 85941
- Whiteriver Center for Indigenous Health
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New Mexico
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Shiprock, New Mexico, Vereinigte Staaten, 87420
- Shiprock Center for Indigenous Health
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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
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Erwachsene im Alter von 18–75 Jahren
- Besuchen Sie mindestens eine der drei teilnehmenden IHS-Kliniken
- Wird entweder durch eine bestehende Methode oder den neuen Native-RISE-Risikomodellalgorithmus als suizidgefährdet identifiziert
Ausschlusskriterien:
- Keiner
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Versorgungsforschung
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
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Experimental: Case Manager MIT Algorithmus UND mit Provider-Risikobenachrichtigung (SI/SA/Binge/NSSI)
Fallmanager, die die Algorithmusklassifizierung, die Risikobenachrichtigung des IHS-Anbieters und die Verteilung der Ressourcenkarten sehen.
Bei diesen Teilnehmern kommt es zu Suizidgedanken (SI), Suizidversuchen (SA), übermäßigem Substanzkonsum (Binge) oder nicht-suizidaler Selbstverletzung (NSSI).
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Fallmanager sehen die Klassifizierung des Native-RISE-Algorithmus und klinische Anbieter erhalten eine Risikobenachrichtigung.
Dem Teilnehmer wird eine Ressourcenkarte ausgehändigt.
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Aktiver Komparator: Case Manager OHNE Algorithmus UND mit Provider-Risikobenachrichtigung (SI/SA/Binge/NSSI)
Fallmanager, die die Algorithmusklassifizierung, die Risikobenachrichtigung des IHS-Anbieters und die Verteilung der Ressourcenkarten NICHT sehen.
Bei diesen Teilnehmern kommt es zu Suizidgedanken (SI), Suizidversuchen (SA), übermäßigem Substanzkonsum (Binge) oder nicht-suizidaler Selbstverletzung (NSSI).
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Klinische Anbieter erhalten eine Risikobenachrichtigung und dem Teilnehmer wird eine Ressourcenkarte ausgehändigt.
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Experimental: Fallmanager MIT Algorithmus UND Anbieter-Risikobenachrichtigung (Hochrisikohistorie, kein SI/SA/Binge/NSSI).
Fallmanager, die die Algorithmusklassifizierung und die Risikobenachrichtigung des Anbieters sehen; Die Teilnehmer erhalten die Verteilung von Ressourcenkarten.
Teilnehmer mit hohem Risiko basierend auf der Algorithmusklassifizierung.
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Fallmanager sehen die Klassifizierung des Native-RISE-Algorithmus und klinische Anbieter erhalten eine Risikobenachrichtigung.
Dem Teilnehmer wird eine Ressourcenkarte ausgehändigt.
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Aktiver Komparator: Nur Risikobenachrichtigung des Anbieters (Historie mit hohem Risiko, ohne SI/SA/Binge/NSSI)
Nur Risikobenachrichtigung des Anbieters; Die Teilnehmer erhalten die Verteilung von Ressourcenkarten.
Teilnehmer mit hohem Risiko basierend auf der Algorithmusklassifizierung.
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Klinische Anbieter erhalten eine Risikobenachrichtigung und dem Teilnehmer wird eine Ressourcenkarte ausgehändigt.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Rate der Suizidversuche bei Personen, bei denen ein erhöhtes Risiko besteht
Zeitfenster: 12 Monate
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Die Rate der Suizidversuche bei Personen, bei denen ein erhöhtes Risiko besteht, wird anhand der Codes der Internationalen Klassifikation von Krankheiten (ICD) und der im teilnehmenden Gesundheitssystem erfassten Hauptbeschwerden verfolgt.
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12 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Anzahl der Kontakte mit Case Managern (Reach of Brief Contact Interventions (BCI))
Zeitfenster: 12 Monate
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Als BCI-Reichweite gelten mindestens drei oder mehr Kontakte mit Fallmanagern innerhalb des ersten Jahres nach Feststellung eines erhöhten Risikos.
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12 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Ermittler
- Hauptermittler: Emily Haroz, PhD, Johns Hopkins University
Publikationen und hilfreiche Links
Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.
Allgemeine Veröffentlichungen
- Haroz EE, Rebman P, Goklish N, Garcia M, Suttle R, Maggio D, Clattenburg E, Mega J, Adams R. Performance of Machine Learning Suicide Risk Models in an American Indian Population. JAMA Netw Open. 2024 Oct 1;7(10):e2439269. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2024.39269.
- Adams R, Haroz EE, Rebman P, Suttle R, Grosvenor L, Bajaj M, Dayal RR, Maggio D, Kettering CL, Goklish N. Developing a suicide risk model for use in the Indian Health Service. Npj Ment Health Res. 2024 Oct 16;3(1):47. doi: 10.1038/s44184-024-00088-5.
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 (Tatsächlich)
1. Dezember 2024
Primärer Abschluss (Geschätzt)
30. September 2028
Studienabschluss (Geschätzt)
31. Dezember 2028
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
15. Januar 2025
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
15. Januar 2025
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
20. Januar 2025
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
2. Februar 2026
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
29. Januar 2026
Zuletzt verifiziert
1. Januar 2026
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- IRB00026145
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
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