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Prognostizieren die beste Vermittlungsniveau für die Verhaltensbedürfnisse jedes Kindes - Effektivitätsstudie

5. August 2026 aktualisiert von: Outcome Referrals, Inc.

Praktikumserfolg Prädiktor: Verwenden von Standortmodellen für maschinelles maschinelles Lernen, um die beste Vermittlungsniveau für die Verhaltensgesundheit jedes Kindes vorherzusagen

Der Zweck dieser Studie ist es, die Wirksamkeit eines neuen Instrument zur Unterstützung des klinischen Entscheidungsunterstützung, dem Praktikumserfolg (PSP), in einem naturalistischen Umfeld zu testen. PSP bietet praktikalspezifische Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit, dass ein Jugendlicher in jedem Platzierungstyp in einem Verhaltenszentrum mit maschinellem Lernalgorithmen ein gutes Ergebnis hat.

Die primäre Hypothese ist, dass Kunden bei mindestens einer Platzierung innerhalb einer Standardabweichung der Platzierung mit der höchsten vorhergesagten Erfolgswahrscheinlichkeit bessere Ergebnisse erzielen als die Kunden, die dies nicht waren.

Die sekundäre Hypothese ist, dass die Verbesserung der Kunden im Laufe der Zeit positiv mit der Anzahl der Tage korreliert, die sie in mindestens einer Platzierung innerhalb einer Standardabweichung der Platzierung mit der höchsten vorhergesagten Erfolgswahrscheinlichkeit haben.

Studienübersicht

Detaillierte Beschreibung

Im Jahr 2017 wurden insgesamt 669.799 Kinder in den USA Opfer von Misshandlungen bestätigt. Von den 442.733 Kindern in Pflege waren 34% mehr als eine Platzierung und 11% befinden sich in einem Gruppenhaus oder einer Einrichtung. Die Einsätze sind extrem hoch, um die beste Auswahl außerhalb der Home-Platzierung pro Kind zu treffen, da einige Platzierungstypen und mehrere Platzierungen mit schlechten Ergebnissen verbunden sind. In den letzten Jahren wurde Gesetze geschaffen, um Platzierungsentscheidungen für Kinder zu treffen. Bundesgesetz 42 US -Code 675 verlangt, dass Kinder, die den Staat betreuen, "in einer sicheren Umgebung, die am wenigsten restriktiv ist (die meisten Familienmitglieder), platziert werden. Darüber hinaus umfasst das vom US-Kongress 2018 vom US-Kongress unterzeichnete Gesetz über die Firma First Prevention Services die Anzahl der Kinder in langfristigen Wohngebieten. Diese Effektivitätsstudie besteht darin, die Verwendung von PSP in einer Verhaltensgesundheit zu bewerten und zu verbessern.

Probe. Kunden bei Children's Hope Alliance (CHA), die die Top, die Standardbewertung der Verhaltensgesundheit von CHA, abgeschlossen haben. Das Ziel -Rekrutierungsziel sind 700 Kunden.

Methoden. PSP -Ergebnisse werden für alle Kunden mit neueren Daten zur Bewertung der Verhaltensgesundheit verfügbar sein.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

403

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

    • Massachusetts
      • Framingham, Massachusetts, Vereinigte Staaten, 01701
        • Outcome Referrals, Inc.

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

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Kunden bei Children's Hope Alliance

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Abgeschlossene Top -CS -Bewertung abgeschlossen

Ausschlusskriterien:

  • Keiner

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
In der PSP-empfohlenen Platzierung
Clients in der Platzierung mit PSP -Ergebnissen innerhalb einer Standardabweichung der höchsten vorhergesagten Erfolgswahrscheinlichkeit für diesen Kunden bei Follow -up
PSP ist ein maschinell-lernbasiertes klinisches Entscheidungsunterstützungs-Tool, mit dem klinische Teammitglieder bei der Treffen von Praktikationsentscheidungen für Jugendliche unterstützt werden sollen. PSP bietet für jeden Jugendlichen die Vorhersagewerte für die portspezifische Vorhersage der Erfolge der Erfolge von Stellen (d. H. Die Wahrscheinlichkeit des Kunden, Erfolg pro Platzierung).
Not In PSP-Recommended Placement
Clients not in placement with PSP results within one standard deviation of the highest predicted likelihood of success for that client at follow up
PSP ist ein maschinell-lernbasiertes klinisches Entscheidungsunterstützungs-Tool, mit dem klinische Teammitglieder bei der Treffen von Praktikationsentscheidungen für Jugendliche unterstützt werden sollen. PSP bietet für jeden Jugendlichen die Vorhersagewerte für die portspezifische Vorhersage der Erfolge der Erfolge von Stellen (d. H. Die Wahrscheinlichkeit des Kunden, Erfolg pro Platzierung).

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Mean Difference in Average Domain Z-scores Across Raters Within Two Weeks on the Clinical Scale of the Treatment Outcome Package (TOP-CS) Between a) Baseline and b) Follow-up
Zeitfenster: At baseline (within 2 weeks of study start) and approximately 60-120 days later

The Child Treatment Outcome Package (TOP-CS) is a 48-item scale for children (ages 3 - 18) that assesses 13 domains. The Adolescent TOP-CS is a 58-item scale for adolescents (ages 11 - 21) that assesses 12 domains. TOP-CS assesses the client's past 2-week experience on domains including Depression, Violence, and Suicidality (scores are risk-adjusted for case mix variables assessed via 37 items on the companion TOP-Case Mix form regarding stressful life events, comorbidity). Participants answer "All" to "None of the Time" for each item on a 6-point Likert scale.

A domain z-score of 0 represents the general population mean. Domain z-scores are averaged into a summary score per participant. Higher (more positive) average z-scores indicate greater symptom severity and lower behavioral well-being (a worse outcome). The value reported is the mean difference in this average z-score between baseline and follow-up; a negative mean difference indicates improvement (reduced severity).

At baseline (within 2 weeks of study start) and approximately 60-120 days later

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Mean Difference Between the Average Risk-adjusted Predicted TOP-CS Total Score Across Raters at Study Baseline and the Actual Average TOP-CS Total Score Across Raters at Follow-up
Zeitfenster: At baseline (within 2 weeks of study start) and approximately 60-120 days later

The Child Treatment Outcome Package (TOP-CS) is a 48-item scale for children (ages 3 - 18) that assesses 13 domains. The Adolescent TOP-CS is a 58-item scale for adolescents (ages 11 - 21) that assesses 12 behavioral health domains. Participants answer "All" to "None of the Time" for each item on a 6-point Likert scale.

The TOP-CS Total Score is computed by averaging item responses. The range is 48 to 288 for the Child TOP-CS and 56 to 336 for the Adolescent TOP-CS. Higher Total Scores represent better behavioral well-being (a better outcome). Total Scores are averaged across raters per participant. The value reported is the mean difference between each participant's model-predicted, risk-adjusted Total Score (the outcome expected given their baseline profile) and their actual observed Total Score at follow-up. A positive mean difference indicates that the actual follow-up outcome exceeded the model-predicted outcome (i.e., the participant did better than predicted).

At baseline (within 2 weeks of study start) and approximately 60-120 days later

Mitarbeiter und Ermittler

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

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.

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)

3. Februar 2025

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

26. Februar 2026

Studienabschluss (Tatsächlich)

26. Februar 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

13. Februar 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

13. Februar 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

19. Februar 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

7. August 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

5. August 2026

Zuletzt verifiziert

1. August 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2R44MH125486-02A1-Aim 2B
  • 2R44MH125486-02A1 (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 .

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