IA para apoyar a los proveedores de gestión de casos de salud mental
25 de febrero de 2024 actualizado por: Eleos Health
IA para todos: aprovechar el poder de la inteligencia artificial en la gestión de casos de salud mental
El objetivo de este ensayo clínico es evaluar la eficacia de una plataforma de inteligencia artificial (IA) para gestores de casos en un sistema de salud sin fines de lucro especializado en salud mental y trastornos por uso de sustancias. Las principales preguntas que pretende responder son:
- ¿Es la plataforma de IA aceptable y viable para los gestores de casos?
- ¿La plataforma de IA mejora la productividad de los proveedores y las intervenciones informadas? Los participantes serán aproximadamente 30 administradores de casos y sus 250 clientes adultos que recibirán servicios de administración de casos. Los investigadores compararán la productividad del proveedor y la satisfacción laboral antes de la implementación de la plataforma de IA con su implementación.
Descripción general del estudio
Estado
Inscripción por invitación
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Estimado)
280
Fase
- No aplica
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
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Illinois
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Alton, Illinois, Estados Unidos, 62002
- Centerstone
-
-
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
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Descripción
PARA PROVEEDORES:
Los proveedores participantes deben ser administradores de casos de Centerstone.
PARA CLIENTES:
Criterios de inclusión:
- Los participantes deben ser adultos.
- Los participantes deben recibir servicios de administración de casos de un proveedor de Centerstone.
Criterio de exclusión:
- Se excluirán los participantes que actualmente participen en cualquier otro estudio de investigación simultáneo para evitar posibles factores de confusión.
- Se excluirán los participantes con cualquier condición médica o medicamento que pueda interferir significativamente con los resultados del estudio.
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
- Propósito principal: Otro
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación Secuencial
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Sin intervención: Servicios habituales (SAU)
Durante la fase de servicios habituales (SAU) de este estudio, los proveedores brindarán los servicios de administración de casos de rutina ofrecidos por Centerstone e informarán estos servicios de la manera habitual.
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Experimental: Inteligencia artificial (IA)
Una vez asignados al azar para comenzar a utilizar la plataforma basada en inteligencia artificial para documentar sus servicios, los proveedores tendrán acceso a la plataforma Eleos Health, una herramienta segura y compatible con HIPAA diseñada específicamente para documentar encuentros de salud conductual.
Esta plataforma impulsada por IA permite a los proveedores completar notas de progreso más rápidamente.
Los proveedores completarán las notas de progreso en sus teléfonos y estas notas se integrarán en los registros médicos electrónicos del cliente.
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Los proveedores tendrán acceso a la plataforma móvil de IA de Eleos Health para documentar sus encuentros de gestión de casos.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Satisfacción del administrador de casos
Periodo de tiempo: Línea base y 4 meses después del lanzamiento de la herramienta Eleos Health.
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Los proveedores completarán una evaluación de autoinforme sobre su experiencia en la prestación de servicios de gestión de casos.
Se pedirá a los proveedores que (a) informen la cantidad de horas dedicadas a la documentación por semana; (b) responder en una escala Likert (1-5, 1="Para nada" y 5="muy estresado" con respecto a su nivel de estrés acerca de la documentación; y (c) responder en una escala Likert 1-5 (1=" Nada satisfecho", 5="Muy satisfecho"), indicando su satisfacción con su función actual como gestor de casos.
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Línea base y 4 meses después del lanzamiento de la herramienta Eleos Health.
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Productividad del administrador de casos
Periodo de tiempo: 3 meses antes y 3 meses después de la fecha de inicio del estudio.
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Recopilaremos la cantidad de encuentros (es decir, visitas de gestión de casos realizadas) por mes en los tres meses anteriores al inicio del estudio y los meses 3 a 6 después del lanzamiento de la plataforma de IA.
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3 meses antes y 3 meses después de la fecha de inicio del estudio.
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Tiempo de finalización de la nota del administrador de casos
Periodo de tiempo: 3 meses antes y 3 meses después de la fecha de inicio del estudio.
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Registraremos el tiempo de finalización de la nota de progreso por horas desde el momento de la prestación del servicio (promedio, desviación estándar y rango).
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3 meses antes y 3 meses después de la fecha de inicio del estudio.
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Utilización de los servicios de crisis de los clientes.
Periodo de tiempo: 6 meses antes y 6 meses después de la fecha de inicio del estudio.
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Se recopilarán datos sobre los encuentros de crisis de atención médica de los clientes informados en el sistema.
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6 meses antes y 6 meses después de la fecha de inicio del estudio.
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Colaboradores
Publicaciones y enlaces útiles
La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.
Publicaciones Generales
- Kellogg KC, Sadeh-Sharvit S. Pragmatic AI-augmentation in mental healthcare: Key technologies, potential benefits, and real-world challenges and solutions for frontline clinicians. Front Psychiatry. 2022 Sep 6;13:990370. doi: 10.3389/fpsyt.2022.990370. eCollection 2022.
- Sadeh-Sharvit S, Hollon SD. Leveraging the Power of Nondisruptive Technologies to Optimize Mental Health Treatment: Case Study. JMIR Ment Health. 2020 Nov 26;7(11):e20646. doi: 10.2196/20646.
- Sadeh-Sharvit S, Camp TD, Horton SE, Hefner JD, Berry JM, Grossman E, Hollon SD. Effects of an Artificial Intelligence Platform for Behavioral Interventions on Depression and Anxiety Symptoms: Randomized Clinical Trial. J Med Internet Res. 2023 Jul 10;25:e46781. doi: 10.2196/46781.
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)
19 de febrero de 2024
Finalización primaria (Estimado)
30 de junio de 2025
Finalización del estudio (Estimado)
31 de diciembre de 2025
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
30 de enero de 2024
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
25 de febrero de 2024
Publicado por primera vez (Actual)
28 de febrero de 2024
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
28 de febrero de 2024
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
25 de febrero de 2024
Última verificación
1 de febrero de 2024
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- ST11480
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
Descripción del plan IPD
La confidencialidad y privacidad de los datos de los participantes son primordiales y compartir datos a nivel individual podría comprometer su privacidad.
Por lo tanto, el estudio no incluye disposiciones para compartir IPD con otros investigadores.
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
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. .