Eficacia de un sistema de apoyo a la toma de decisiones para mejorar la tasa de diagnóstico y detección del cáncer de mama
Se ha demostrado que el apoyo a las decisiones clínicas mejora el rendimiento de las pruebas de detección; sin embargo, pocos estudios han documentado un beneficio clínico directo como resultado del aumento de las pruebas de detección promovidas por los sistemas de apoyo a las decisiones clínicas.
El propósito de este estudio fue determinar si un sistema sofisticado de apoyo a la toma de decisiones basado en estándares podría no solo promover pruebas adicionales de detección de cáncer de mama, sino también detectar significativamente más casos de cáncer de mama.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
El cáncer de mama es el cáncer femenino más común. En los Estados Unidos, la segunda causa más común de muerte por cáncer en mujeres y la principal causa de muerte en mujeres de 45 a 55 años. El Grupo de trabajo de servicios preventivos de EE. UU. recomienda una mamografía de detección, con o sin un examen clínico de los senos, cada uno o dos años entre las mujeres de 50 a 69 años.
Investigaciones recientes han demostrado que la atención médica que se brinda en los países industrializados a menudo no llega a ser una atención óptima basada en la evidencia. Los adultos estadounidenses reciben solo alrededor de la mitad de la atención recomendada. Para abordar estas deficiencias en la atención, las organizaciones de atención de la salud recurren cada vez más a los sistemas de apoyo a las decisiones clínicas. Un sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas es cualquier programa informático diseñado para ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones clínicas. En cierto sentido, cualquier sistema informático que trate con datos o conocimientos clínicos está destinado a proporcionar apoyo a la toma de decisiones.
Los ejemplos incluyen sistemas manuales o basados en computadora que adjuntan recordatorios de atención a los expedientes de pacientes que necesitan servicios de atención preventiva específicos y sistemas computarizados de entrada de órdenes médicas que brindan recomendaciones específicas del paciente como parte del proceso de entrada de órdenes. Se ha demostrado que dichos sistemas mejoran las prácticas de prescripción, reducen los errores graves de medicación, mejoran la prestación de servicios de atención preventiva y mejoran el cumplimiento de los estándares de atención recomendados.
El objetivo de este estudio es mostrar la eficacia de un sistema de apoyo a la decisión como estrategia para mejorar el rendimiento del proceso de atención de la mamografía y la detección de un número significativamente mayor de cáncer de mama.
Tipo de estudio
Inscripción (Anticipado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Buenos Aires, Argentina, 1209
- Reclutamiento
- Hospital Italiano de Buenos Aires
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Contacto:
- Ana M Gomez, MD
- Número de teléfono: 5398 541149590200
- Correo electrónico: anamaria.gomez@hospitalitaliano.org.ar
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Mujeres entre 50 y 69 años
Criterio de exclusión:
- Neoplasias de mama
- Mastectomía bilateral
- Personas discapacitadas
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación de un solo grupo
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Sin intervención: control
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Experimental: Recordatorio electrónico
alerta del sistema de apoyo a la decisión de SEBASTIAN
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SEBASTIAN es un ejemplo de una tecnología de soporte de decisiones clínicas que admite el último enfoque arquitectónico basado en servicios para la implementación de CDSS.
Desarrollado en la Universidad de Duke, SEBASTIAN es un servicio web de apoyo a la toma de decisiones clínicas cuya interfaz es ahora la base del borrador estándar del Servicio de apoyo a la toma de decisiones HL7. se recopilan o sobre cómo se comunican las inferencias de apoyo a la toma de decisiones a los usuarios finales
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Número de participantes con diagnóstico nuevo de Neoplasias de Mama (Casos incidentes)
Periodo de tiempo: 18 meses
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Diagnóstico de Nuevas Neoplasias de Mama (Casos incidentes a partir de informes de biopsias).
Las Neoplasias de Mama se almacenan en el Repositorio de Datos Clínicos institucional.
Los diagnósticos se codifican automáticamente utilizando un servidor de terminología que utiliza SNOMED-CT como terminología de referencia.
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18 meses
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Número de pacientes con vencimiento de tamizaje de cáncer de mama que recibieron la orden de realizar el estudio (mamografía)
Periodo de tiempo: 18 meses
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Número de pacientes con vencimiento de tamizaje de cáncer de mama que recibieron la orden de realizar el estudio (mamografía).
Esta información se registrará a través del repositorio de datos clínicos cada vez que un proveedor solicite una prueba de detección a cada uno de los pacientes involucrados en el estudio.
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18 meses
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Damian A Borbolla, MD, Hospital Italiano de Buenos Aires
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Anticipado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Estimar)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Estimar)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- HIBA00019
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