- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT07498322
Chicago Data-driven Opioid Use Disorder Screening, Engagement, Treatment and Planning System (C-DOSETaP)
Chicago-Daten-gestütztes Opioidkonsumstörungs-Screening, Engagement, Behandlung und Planungssystem
Diese Studie, genannt das Chicago Data-driven Opioid use disorder Screening, Engagement, Treatment and Planning (C-DOSETaP) System, testet ein neues klinisches Versorgungssystem für Patienten mit Opioidkonsumstörung (OUD) in einem großen Gesundheitssystem.
Die Hauptfragen, die diese Studie zu beantworten versucht, sind:
- Erhöht das C-DOSETaP-System das Screening für Patienten mit OUD;
- Verbessert das C-DOSETaP-System die Kontinuität der Gesundheitsversorgung für Patienten mit OUD;
- Erhöht das C-DOSETaP-System die Anwendung von Medikamenten für Opioidkonsumstörung; und
- Verringert das C-DOSETaP-System die Anzahl opioidbedingter Todesfälle in den versorgten Stadtteilen.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Das Chicago Data-driven Opioid use disorder Screening, Engagement, Treatment and Planning (C-DOSETaP) System testet einen innovativen Ansatz, der die Harmonisierung von Gesundheitsdaten, digitale Tools und klinische Arbeitsabläufe nutzt, um die Versorgung von Patienten mit Opioidgebrauchsstörung (OUD) in einem großen Gesundheitssystem zu verbessern, das eine Bevölkerung versorgt, die stark von der Opioid-Überdosis-Epidemie betroffen ist. Das C-DOSETaP-System wird eine Vielzahl von Screening-Tools in den zahlreichen klinischen Bereichen des Gesundheitssystems implementieren, das Engagement im Gesundheitswesen und die Nutzung von OUD-Behandlungen verbessern und einen datengesteuerten Ansatz verfolgen, der elektronische Gesundheitsakten (EHR) nutzt, um die Versorgungserbringung zu verfolgen und mit Patienten in Kontakt zu treten, die ein Risiko für Therapieabbruch oder -versagen haben.
Wir nehmen an, dass die Implementierung des C-DOSETaP-Systems zusammen mit einem lokal entwickelten systemweiten Opioid-Reaktionsplan zu folgenden Ergebnissen führen wird: 1) erhöhte OUD-Screening-Raten; 2) verbesserte Kontinuität der Versorgung; 3) erhöhte Nutzung von Medikamenten für Opioidgebrauchsstörung (MOUD); und 4) reduzierte Sterblichkeit in den von der primären Studieninstitution versorgten Stadtteilen.
Primäre Endpunkte Drei Dimensionen der OUD-Behandlung und -Engagement werden als primäre Endpunkte der Studie bewertet. Wir werden messen: 1) Screening-Raten; 2) Kontinuität der Versorgung; und 3) Nutzung von MOUD im gesamten Gesundheitssystem. Die Screening-Raten werden als Anteil aller Patienten mit Kontakten im Gesundheitssystem gemessen, die innerhalb der vorangegangenen 12 Monate ein abgeschlossenes Screening auf Opioidmissbrauch hatten. Die Kontinuität der Versorgung wird durch Termin-Nachverfolgung und abgeschlossene Überweisung an die nächste Versorgungsstelle bewertet. Die Nutzung von MOUD wird als Anzahl der Patienten, die aktiv MOUD erhalten, im Verhältnis zu allen Patienten mit dokumentierter OUD innerhalb des Gesundheitssystems gemessen, wie durch International Classification of Diseases, 10th Revision, Clinical Modification (ICD-10-CM) Codes definiert.
Sekundäre Endpunkte Wir planen, die aggregierte Wirkung von Interventionen und primären Maßnahmen auf die OUD-Mortalität zu bewerten, die in den von der primären Studieninstitution versorgten Stadtteilen während der phasenweisen gestaffelten Einführung in systemzugehörigen Kliniken gemeldet wird. Unsere sekundären Endpunkte für diese Phase umfassen vierteljährliche opioidbezogene Mortalität nach Postleitzahlen, die von der primären Institution versorgt werden.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Niranjan S. Karnik, MD, PhD
- Telefonnummer: (312) 273-0185
- E-Mail: nkarnik@uic.edu
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Neeraj Chhabra, MD
- E-Mail: neeraj1@uic.edu
Studienorte
-
-
Illinois
-
Chicago, Illinois, Vereinigte Staaten, 60608
- University of Illinois Hospitals and Clinics (UI Health)
-
Kontakt:
- Neeraj Chhabra, MD
- E-Mail: neeraj1@uic.edu
-
Kontakt:
- Niranjan S. Karnik, MD, PhD
- Telefonnummer: 312-273-0185
- E-Mail: nkarnik@uic.edu
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien
- Teilnehmer muss Patient in den Universitätskliniken und Kliniken der University of Illinois sein
- Erwachsene und Jugendliche ab 16 Jahren
Ausschlusskriterien
- Kinder jünger als 16 Jahre
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Versorgungsforschung
- Zuteilung: N / A
- Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Experimental: Patienten mit OUD
Patienten mit Opioidgebrauchsstörung, identifiziert durch das C-DOSETaP-System
|
Abschluss des Screenings auf Opioidkonsumstörung
Medikamentöse Behandlung der Opioidkonsumstörung
Erleichterung der Verknüpfung ambulanter Behandlungen
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Anzahl der auf OUD gescreenten Personen
Zeitfenster: Rollende Messung jährlicher Raten (12 Monate), gemessen über den Implementierungszeitraum.
|
Aggregierte Rate datengesteuerter OUD-Screening im gesamten Gesundheitssystem
|
Rollende Messung jährlicher Raten (12 Monate), gemessen über den Implementierungszeitraum.
|
|
Kontinuität der Versorgung für Patienten mit OUD
Zeitfenster: 30 Tage und 12 Monate
|
Die Kontinuität der Versorgung wird durch die Nachverfolgung von Terminen und die Erledigung der Überweisung zur nächsten Versorgungsstelle innerhalb von 30 Tagen bewertet.
|
30 Tage und 12 Monate
|
|
Nutzung von MOUD im gesamten Gesundheitssystem
Zeitfenster: Baseline und 12 Monate
|
Die Nutzung von MOUD wird als Anzahl der Patienten, die aktiv MOUD erhalten, im Verhältnis zu allen Patienten innerhalb des Gesundheitssystems und zu denen mit dokumentierter OUD innerhalb des Gesundheitssystems gemessen, wie durch die Internationale Klassifikation der Krankheiten, 10. Revision, Klinische Modifikation (ICD-10-CM) Codes definiert.
|
Baseline und 12 Monate
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Regionale opioidbedingte Mortalität
Zeitfenster: Ausgangswert und 12 Monate
|
Vierteljährliche Sterblichkeitsrate im Zusammenhang mit Opioiden nach Postleitzahlen, die von der primären Einrichtung bedient werden und dem Illinois Department of Public Health gemeldet wurden
|
Ausgangswert und 12 Monate
|
|
Regionales OUD-Screening
Zeitfenster: Baseline und 12 Monate
|
Vierteljährliche Opioid-bezogene Screening-Raten nach Postleitzahlen, die von der primären Einrichtung bedient werden, gemeldet an das Illinois Department of Public Health
|
Baseline und 12 Monate
|
|
Regionale Nutzung von MOUD
Zeitfenster: Ausgangswert und 12 Monate
|
Vierteljährliche MOUD-Nutzungsraten nach Postleitzahlen, die von der primären Einrichtung bedient werden, gemeldet an das Illinois Department of Public Health
|
Ausgangswert und 12 Monate
|
Mitarbeiter und Ermittler
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Niranjan S. Karnik, MD, PhD, UIC, College of Medicine
- Hauptermittler: Neeraj Chhabra, MD, UIC, College of Medicine
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Afshar M, Sharma B, Dligach D, Oguss M, Brown R, Chhabra N, Thompson HM, Markossian T, Joyce C, Churpek MM, Karnik NS. Development and multimodal validation of a substance misuse algorithm for referral to treatment using artificial intelligence (SMART-AI): a retrospective deep learning study. Lancet Digit Health. 2022 Jun;4(6):e426-e435. doi: 10.1016/S2589-7500(22)00041-3.
- Shahid U, Parde N, Smith DL, Dickinson G, Bianco J, Thorpe D, Hota M, Afshar M, Karnik NS, Chhabra N. Development and Evaluation of Machine Learning Models for the Detection of Emergency Department Patients with Opioid Misuse from Clinical Notes. medRxiv [Preprint]. 2024 Dec 12:2024.12.11.24318875. doi: 10.1101/2024.12.11.24318875.
- Chhablani C, Shahid U, Parde N, Muslmani S, Hu H, Thorpe D, Afshar M, Karnik N, Chhabra N. Machine learning models to detect opioid misuse in emergency department patients at triage. Am J Emerg Med. 2026 Feb 26;104:17-23. doi: 10.1016/j.ajem.2026.02.037. Online ahead of print.
Nützliche Links
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
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
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
- Drogenbezogene Störungen
- Psychische Störungen
- Substanzbezogene Störungen
- Chemisch induzierte Störungen
- Opioidbezogene Störungen
- Verwaltung des Gesundheitswesens
- Therapeutika
- Patientenversorgung
- Gesundheitsdienste
- Belegschaft und Dienstleistungen für Gesundheitseinrichtungen
- Patientenversorgung Management
- Umfassende Gesundheitsversorgung
- Primärgesundheitsversorgung
- Kontinuität der Patientenversorgung
Andere Studien-ID-Nummern
- 2024-0243
- 1R61DA057629 (US NIH Stipendium/Vertrag)
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Beschreibung des IPD-Plans
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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