- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT01386047
Toma de decisiones basada en evidencia: integración de reglas de predicción clínica (iCPR and EHR)
Toma de decisiones basada en evidencia: integración de reglas de predicción clínica en registros de salud electrónicos
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Las reglas de predicción clínica (CPR) son ayudas de decisión de primera línea que ayudan a los médicos a tomar decisiones rentables y basadas en evidencia que benefician a sus pacientes. Las RCP son herramientas comprobadas que traducen la evidencia en práctica, aumentan la calidad y reducen los costos, y pueden ser utilizadas por médicos en una amplia variedad de entornos clínicos, como consultorios de atención primaria, salas de emergencia y hospitales. Si bien se han desarrollado y validado muchas CPR a lo largo de los años, los proveedores de atención médica aún tienen que incorporarlas en la atención diaria.
Las RCP ayudan a los proveedores a evaluar el impacto de los componentes individuales del historial, el examen físico y los resultados básicos de laboratorio de un paciente para estimar la probabilidad de enfermedad o la posible respuesta a un tratamiento. Las reglas de predicción utilizan datos que están fácilmente disponibles en el momento del encuentro con un paciente y, a menudo, reducen los tratamientos y las pruebas de diagnóstico innecesarios. Las RCP se diferencian de los sistemas de recordatorio o alertas en que las RCP extraen aspectos de la historia y el examen físico y, de manera basada en la evidencia, estiman las probabilidades, el pronóstico o hacen recomendaciones de tratamiento.
El objetivo de este estudio es utilizar los registros de salud electrónicos de los pacientes para incorporar las RCP en el encuentro cara a cara con el paciente. Proponemos seleccionar determinadas situaciones clínicas en las que se disponga de RCP bien validadas y es probable que se necesiten con frecuencia. Asignaremos aleatoriamente una RCP integrada frente a la atención habitual en el punto de atención y evaluaremos el impacto de esta integración en el comportamiento del médico y la toma de decisiones basada en evidencia. La División de Medicina Interna General (DGIM) de Mount Sinai tiene una experiencia significativa en todos los aspectos de las RCP, incluida la derivación, validación, implementación y revisión sistemática. Además, la División ha desarrollado una biblioteca web interactiva de RCP para uso clínico que es uno de los sitios más amplios de su tipo. Proponemos colaborar con Epic, una de las compañías de registros médicos electrónicos (EMR) más grandes y respetadas del país, para integrar CPR validados en EMR y evaluar el impacto en el comportamiento del proveedor y la atención del paciente.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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New York
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New York, New York, Estados Unidos, 10029
- Mount Sinai School of Medicine
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Proveedores que forman parte de la División de Medicina Interna General de Mount Sinai
Criterio de exclusión:
- No es un proveedor de la División de Medicina Interna General de Mount Sinai
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Investigación de servicios de salud
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Único
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Proveedores aleatorizados de iCPR
La población de médicos para el estudio propuesto estará compuesta por proveedores de atención primaria (médicos, residentes de medicina interna o enfermeros autorizados que ejercen en las clínicas de atención primaria para pacientes ambulatorios en Mount Sinai Medical Center.
La herramienta iCPR se activará automáticamente para los proveedores asignados aleatoriamente al brazo de intervención iCPR cuando iniciaron un encuentro para un paciente que cumple con los criterios para una posible evaluación de faringitis estreptocócica o neumonía.
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Regla de predicción clínica integrada para faringitis estreptocócica basada en los criterios de la regla de predicción clínica (CPR) de Walsh y regla para neumonía basada en los criterios de CPR de Hecklering.
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Sin intervención: Proveedores de control
La población de médicos para el estudio propuesto estará compuesta por proveedores de atención primaria (médicos, residentes de medicina interna o enfermeros autorizados que ejercen en las clínicas de atención primaria para pacientes ambulatorios en Mount Sinai Medical Center.
Estos proveedores realizarán visitas por faringitis estreptocócica y neumonía a su manera (atención habitual).
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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El resultado principal de este estudio se centrará en los cambios en el comportamiento del médico y la comparación de la cantidad de pruebas de diagnóstico ordenadas (radiografías de tórax) y los antibióticos recetados por paciente atendido por diagnóstico.
Periodo de tiempo: Las comparaciones entre el pedido de casos y controles se medirán después de un año de uso de la herramienta EMR
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Los datos de los grupos de intervención y control se compararán para cada una de las dos áreas de diagnóstico.
Por ejemplo, para todos los pacientes que presenten síntomas de URI o dolor de garganta, se recopilarán datos de Epic sobre la cantidad de recetas de antibióticos escritas por proveedores asignados aleatoriamente a iCPR en comparación con los brazos de atención habitual, respectivamente.
Entre los pacientes que presenten sospecha de neumonía, se determinará el número de radiografías de tórax solicitadas y los antibióticos prescritos en el encuentro clínico.
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Las comparaciones entre el pedido de casos y controles se medirán después de un año de uso de la herramienta EMR
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Colaboradores e Investigadores
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Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Thomas M McGinn, MD, MPH, Northwell Health
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- McGinn TG, McCullagh L, Kannry J, Knaus M, Sofianou A, Wisnivesky JP, Mann DM. Efficacy of an evidence-based clinical decision support in primary care practices: a randomized clinical trial. JAMA Intern Med. 2013 Sep 23;173(17):1584-91. doi: 10.1001/jamainternmed.2013.8980.
- Mann DM, Kannry JL, Edonyabo D, Li AC, Arciniega J, Stulman J, Romero L, Wisnivesky J, Adler R, McGinn TG. Rationale, design, and implementation protocol of an electronic health record integrated clinical prediction rule (iCPR) randomized trial in primary care. Implement Sci. 2011 Sep 19;6:109. doi: 10.1186/1748-5908-6-109.
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
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
- GCO-09-0337
- 5R18HS018491 (Subvención/Contrato de la AHRQ de EE. UU.)
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