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Designing a Programming Language for Patient-Oriented Prescriptions (POP-PL)

8 de febrero de 2019 actualizado por: Steven M Belknap, Northwestern University
The purpose of this study is to create a human-readable and executable computer language to implement medical prescriptions and to evaluate and refine this language, with the goal of improving safety and efficacy of patient care.

Descripción general del estudio

Estado

Terminado

Descripción detallada

Preventable errors in healthcare are a leading cause of patient injury and death. Despite extensive effort and the expenditure of billions of dollars, computerization has failed to solve this problem. Research has shown that software design and debugging of a paper prescription markedly decreases the rate of injury and death associated with use of opioids in hospitalized patients. To further the application of insights from software engineering to the practice of medicine, the PIs will design and build a Patient-Oriented Prescription Programming Language (POP-PL) and evaluate if this new platform can be used to improve medical management of patients. The design of POP-PL will be based on building an understanding of the process of medical treatment of patients. This project is a collaboration between computer scientists and clinicians at Northwestern Medicine. The collaborating clinicians are co-investigators on this research project and also are providing healthcare to the patients that are being observed. The computer scientists and other research staff have undergone human subjects research training and are co-investigators on this research project as well. The clinician-investigators will oversee research project staff during all observations of patients, clinical encounters between healthcare providers and patients, and interactions between healthcare providers and healthcare information systems. Researchers involved in this study will observe interactions between health care providers and patients and will collate these observations with data from electronic data sources. Since this research is based mainly upon observation and chart review and will not involve any interventions or changes to patient care, the risk to study participants is minimal, involving inadvertent disclosure of healthcare information. This risk will be mitigated by anonymizing collected data.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Actual)

56

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Ubicaciones de estudio

    • Illinois
      • Chicago, Illinois, Estados Unidos, 60611
        • Northwestern Memorial Hospital
      • Chicago, Illinois, Estados Unidos, 60611
        • Northwestern Medicine Clinics

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

18 años a 50 años (Adulto)

Acepta Voluntarios Saludables

Géneros elegibles para el estudio

Todos

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Patients seen at Northwestern Memorial Hospital and Northwestern Medicine Clinics

Descripción

Inclusion Criteria:

  • Patients between the ages of 18 and 50 years old who receive care at the Northwestern Maternal Fetal Medicine Clinic (MFM)
  • Patients between the ages of 18 and 50 years old who visit Northwestern Medicine outpatient facilities and are patients of a clinician who is a coinvestigator on this project.
  • Patients who are between the ages of 18 and 50 years old, are hospitalized at Northwestern Medicine inpatient facilities, and are patients of a clinician who is a coinvestigator on this project.

Exclusion Criteria:

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Evaluación de las diferencias entre el desempeño ideal y real de las prescripciones por número de desviaciones entre secuencias de eventos
Periodo de tiempo: 2 años
Los investigadores expresarán la intención de las recetas en lenguaje de programación de recetas. Luego, los investigadores compararán el desempeño real de la prescripción en un entorno clínico con el desempeño de la prescripción en un entorno simulado basado en las mismas entradas que ocurrieron en el entorno clínico real.
2 años

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Investigadores

  • Investigador principal: Steven M Belknap, MD, Northwestern University

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Actual)

1 de febrero de 2016

Finalización primaria (Actual)

17 de enero de 2019

Finalización del estudio (Actual)

17 de enero de 2019

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

16 de mayo de 2016

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

28 de junio de 2016

Publicado por primera vez (Estimar)

30 de junio de 2016

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

12 de febrero de 2019

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

8 de febrero de 2019

Última verificación

1 de febrero de 2019

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • SMB01262016

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

INDECISO

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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