Mejora de la calidad mediante el mantenimiento de problemas precisos en el EHR (IQ-MAPLE)
Mejorando la Calidad Manteniendo Problemas Precisos en el Registro Electrónico de Salud
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
La lista de problemas clínicos es la piedra angular de la historia clínica orientada a problemas. Las listas de problemas se utilizan de diversas maneras a lo largo del proceso de atención clínica. Además de su uso por parte de los médicos, la lista de problemas también es fundamental para el apoyo a la toma de decisiones y la medición de la calidad.
Los pacientes con lagunas en su lista de problemas se enfrentan a riesgos significativos. Por ejemplo, si un paciente hipotético tiene diabetes debidamente documentada, su médico recibiría alertas y recordatorios apropiados para guiar la atención. Además, el paciente podría ser incluido en programas especiales de gestión de la atención y se mediría y rastrearía la calidad de la atención que se le brinda. Sin la diabetes en su lista de problemas, es posible que no reciba ninguno de estos beneficios.
En este estudio, los investigadores desarrollaron una intervención de apoyo a la decisión clínica que identificará a los pacientes con lagunas en las listas de problemas. Los investigadores alertarán a los proveedores de estos posibles vacíos y les ofrecerán la oportunidad de corregirlos.
En el primer objetivo, los investigadores diseñarán y validarán una serie de algoritmos de inferencia de problemas, utilizando técnicas basadas en reglas sobre datos estructurados en la historia clínica electrónica (HCE) y procesamiento de lenguaje natural sobre datos no estructurados. Ambas técnicas producirán problemas candidatos que es probable que tenga el paciente, y los resultados se integrarán. En el Objetivo 2, los investigadores diseñarán intervenciones de apoyo a la toma de decisiones clínicas en los EHR de los cuatro sitios de estudio para alertar a los médicos cuando se detecte un problema candidato que falta en la lista de problemas del paciente; el médico podrá entonces aceptar la alerta y agregar el problema, anular la alerta o ignorarla por completo. En el Objetivo 3, los investigadores realizarán un ensayo aleatorio y evaluarán el efecto de la alerta de la lista de problemas en tres criterios de valoración: aceptación de la alerta, tasa de adición de la lista de problemas y calidad clínica.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Massachusetts
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Boston, Massachusetts, Estados Unidos, 02115
- Brigham and Women's Hospital
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Oregon
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Portland, Oregon, Estados Unidos, 97239
- Oregon Health and Science University
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Pennsylvania
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Camp Hill, Pennsylvania, Estados Unidos, 17011
- Holy Spirit Hospital
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Tennessee
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Nashville, Tennessee, Estados Unidos, 37235
- Vanderbilt University Medical Center
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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:
- Todos los proveedores mayores de 18 años que utilizan la historia clínica electrónica en el sitio específico en el que se está observando la intervención.
Criterio de exclusión:
-
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: OTRO
- Asignación: ALEATORIZADO
- Modelo Intervencionista: PARALELO
- Enmascaramiento: SOLTERO
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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SIN INTERVENCIÓN: Uso normal de EHR
Los sitios configurarán sus sistemas EHR para que no se activen alertas para los proveedores en el brazo de control si el paciente no tiene la condición en su lista de problemas.
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EXPERIMENTAL: Brazo de intervención
Los sitios configurarán sus sistemas EHR para que se activen alertas de estas condiciones para los proveedores en el brazo de intervención si el paciente no tiene la condición en su lista de problemas.
Cada alerta será procesable y permitirá que el proveedor agregue el problema a la lista de problemas de su paciente con un solo clic.
El proveedor también podrá anular la regla de que el paciente no tiene la afección (en cuyo caso, la alerta no se volverá a mostrar a menos que se agregue nueva información que activaría la alerta al registro del paciente) o diferir la alerta hasta que más tarde.
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Los sitios configurarán sus sistemas EHR para que se activen alertas de estas condiciones para los proveedores en el brazo de intervención si el paciente no tiene la condición en su lista de problemas.
cada alerta será procesable y permitirá al proveedor agregar el problema a la lista de problemas de su paciente con un solo clic.
El proveedor también podrá anular la regla de que el paciente no tiene la afección (en cuyo caso, la alerta no se volverá a mostrar a menos que se agregue nueva información que activaría la alerta al registro del paciente) o diferir la alerta hasta que más tarde.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Medición de la tasa de aceptación de alertas calculada por el número de aceptaciones de cada alerta dividido por el número total de presentaciones únicas de la alerta
Periodo de tiempo: Hasta la finalización de los estudios, o hasta 1 año
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Aceptación de las alertas: Este primer punto final es descriptivo: la tasa de aceptación de las alertas presentadas a los proveedores. Esto se calculará tomando el número total de aceptaciones para cada alerta y dividiéndolo por el número total o presentaciones únicas de la alerta. Realizaremos un análisis estratificado para observar las diferencias en las tasas de aceptación por institución, especialidad, enfermedad y características demográficas del proveedor, e informaremos los resultados en forma tabular. |
Hasta la finalización de los estudios, o hasta 1 año
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Determinar el efecto de completar la lista de problemas comparando el número de problemas relacionados con el estudio agregados a las listas de problemas en el registro de salud electrónico
Periodo de tiempo: Hasta la finalización de los estudios, o hasta 1 año
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Efecto sobre la tasa de finalización de la lista de problemas: En este criterio de valoración, compararemos el número de problemas relacionados con el estudio agregados a las listas de problemas de los pacientes en la historia clínica electrónica en los grupos de intervención y control. |
Hasta la finalización de los estudios, o hasta 1 año
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Determinar el impacto en la calidad de la atención al agregar los problemas sugeridos a la lista de problemas en función de 4 medidas de resultado del conjunto de medidas HEDIS 2013 de NCQA
Periodo de tiempo: Hasta la finalización de los estudios, o hasta 1 año
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Efecto sobre la calidad de la atención: Debido a que un objetivo clave de nuestro estudio es mejorar los resultados clínicos, hemos seleccionado cuatro medidas de resultado para evaluar del conjunto de medidas de 2013 del Conjunto de datos e información sobre la eficacia de la atención médica (HEDIS) del NCQA: control de LDL en pacientes con antecedentes de infarto de miocardio, control de LDL en pacientes con enfermedad arterial coronaria, control de la presión arterial en pacientes con enfermedad arterial coronaria y control de la presión arterial en pacientes con hipertensión. Los detalles del numerador y el denominador de cada medida se proporcionan en los manuales de HEDIS, y nuestro equipo de estudio empleará los procedimientos de NCQA para el cálculo de cada medida, con las modificaciones necesarias dada la naturaleza clínica de nuestro conjunto de datos. |
Hasta la finalización de los estudios, o hasta 1 año
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Evaluación de las medidas del proceso utilizando medidas clave del proceso para cada condición de estudio de CMS, NHLBI y NQMC
Periodo de tiempo: Hasta la finalización de los estudios, o hasta 1 año
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Mejoras para las medidas de proceso Para completar los criterios de valoración clínicos en el tercer resultado, también evaluaremos las medidas de proceso, específicamente la frecuencia de las pruebas de LDL, la prescripción de agentes antihiperlipidémicos, la prescripción de aspirina u otros agentes antiplaquetarios y la prescripción de agentes antihipertensivos.
Analizaremos los resultados usando regresión logística con efectos fijos para grupo de intervención (versus control) y sitio y estimación de los parámetros de regresión con ecuaciones de estimación generalizadas (GEE), teniendo en cuenta el agrupamiento entre los pacientes en el mismo médico así como pacientes con diferentes médicos en el mismo par emparejado.
Construiremos modelos de regresión separados para cada medida de calidad y también realizaremos un análisis combinado con efectos adicionales para la medida de calidad y la disponibilidad de CDS para la medida asociada en el sitio, para estimar hasta qué punto el efecto de IQ-MAPLE en la calidad es mediada por CDS.
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Hasta la finalización de los estudios, o hasta 1 año
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Colaboradores e Investigadores
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Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Wright A, Goldberg H, Hongsermeier T, Middleton B. A description and functional taxonomy of rule-based decision support content at a large integrated delivery network. J Am Med Inform Assoc. 2007 Jul-Aug;14(4):489-96. doi: 10.1197/jamia.M2364. Epub 2007 Apr 25.
- Kaplan DM. Clear writing, clear thinking and the disappearing art of the problem list. J Hosp Med. 2007 Jul;2(4):199-202. doi: 10.1002/jhm.242. No abstract available.
- Szeto HC, Coleman RK, Gholami P, Hoffman BB, Goldstein MK. Accuracy of computerized outpatient diagnoses in a Veterans Affairs general medicine clinic. Am J Manag Care. 2002 Jan;8(1):37-43.
- Tang PC, LaRosa MP, Gorden SM. Use of computer-based records, completeness of documentation, and appropriateness of documented clinical decisions. J Am Med Inform Assoc. 1999 May-Jun;6(3):245-51. doi: 10.1136/jamia.1999.0060245.
- Carpenter JD, Gorman PN. Using medication list--problem list mismatches as markers of potential error. Proc AMIA Symp. 2002:106-10.
- Hartung DM, Hunt J, Siemienczuk J, Miller H, Touchette DR. Clinical implications of an accurate problem list on heart failure treatment. J Gen Intern Med. 2005 Feb;20(2):143-7. doi: 10.1111/j.1525-1497.2005.40206.x.
- Wright A, Chen ES, Maloney FL. An automated technique for identifying associations between medications, laboratory results and problems. J Biomed Inform. 2010 Dec;43(6):891-901. doi: 10.1016/j.jbi.2010.09.009. Epub 2010 Sep 25.
- Wright A, Pang J, Feblowitz JC, Maloney FL, Wilcox AR, Ramelson HZ, Schneider LI, Bates DW. A method and knowledge base for automated inference of patient problems from structured data in an electronic medical record. J Am Med Inform Assoc. 2011 Nov-Dec;18(6):859-67. doi: 10.1136/amiajnl-2011-000121. Epub 2011 May 25.
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (ACTUAL)
Finalización primaria (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 (ACTUAL)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
- Isquemia
- Procesos Patológicos
- Necrosis
- Isquemia miocardica
- Enfermedades cardíacas
- Enfermedades cardiovasculares
- Enfermedades Vasculares
- Enfermedades metabólicas
- Infecciones
- Enfermedades de las vías respiratorias
- Arteriosclerosis
- Enfermedades arteriales oclusivas
- Enfermedades pulmonares
- Enfermedades hematológicas
- Enfermedades Genéticas Congénitas
- Infecciones bacterianas
- Infecciones bacterianas y micosis
- Infecciones por bacterias grampositivas
- Infecciones por Actinomycetales
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- Trastornos del metabolismo de los lípidos
- Infecciones por micobacterias
- Dislipidemias
- Infarto
- Anemia Hemolítica Congénita
- Anemia Hemolítica
- Hemoglobinopatías
- Infarto de miocardio
- Insuficiencia cardiaca
- Enfermedad de la arteria coronaria
- Enfermedades Pulmonares Obstructivas
- Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica
- Fibrilación auricular
- Tuberculosis
- Anemia de células falciformes
- Hiperlipidemias
Otros números de identificación del estudio
- 2009P001846-14
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