Native-RISE (Identification des risques de suicide et de soins améliorés)
29 janvier 2026 mis à jour par: Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health
Le but de cette recherche est de tester une stratégie de prévention du suicide au niveau des systèmes, Native-RISE (Risk Identification for Suicide and Enhanced care), qui combine l'analyse prédictive et les interventions à contact bref (BCI) pour réduire le suicide dans les systèmes de santé au service des Amérindiens ( NA).
Ce projet vise à prouver l'efficacité et l'évolutivité de Native-RISE au sein de trois cliniques de soins de santé de l'Indian Health Service (IHS) (Whiteriver, Chinle et Shiprock) mettant déjà en œuvre des programmes de prévention du suicide et desservant la tribu Apache de White Mountain (WMAT) et la nation Navajo ( NN).
Aperçu de l'étude
Statut
Inscription sur invitation
Les conditions
Type d'étude
Interventionnel
Inscription (Estimé)
1687
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Lieux d'étude
-
-
Arizona
-
Chinle, Arizona, États-Unis, 86503
- Chinle Navajo Nation Center for Indigenous Health
-
Whiteriver, Arizona, États-Unis, 85941
- Whiteriver Center for Indigenous Health
-
-
New Mexico
-
Shiprock, New Mexico, États-Unis, 87420
- Shiprock Center for Indigenous Health
-
-
Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Non
La description
Critères d'intégration :
- Adultes âgés de 18 à 75 ans
- Visitez au moins une des trois cliniques IHS participantes
- Identifié comme présentant un risque de suicide soit par une méthode existante, soit par le nouvel algorithme de modèle de risque Native-RISE
Critères d'exclusion :
- Aucun
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Recherche sur les services de santé
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Seul
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
|---|---|
|
Expérimental: Gestionnaires de cas AVEC algorithme ET avec notification des risques du prestataire (SI/SA/Binge/NSSI)
Gestionnaires de cas qui voient la classification de l'algorithme + la notification des risques du fournisseur IHS et la distribution des cartes de ressources.
Ces participants présentent des idées suicidaires (IS), une tentative de suicide (SA), une consommation excessive de substances (Binge) ou une automutilation non suicidaire (NSSI).
|
Les gestionnaires de cas voient la classification de l'algorithme Native-RISE et les prestataires cliniques reçoivent une notification de risque.
Une carte ressource est remise au participant.
|
|
Comparateur actif: Gestionnaires de cas sans algorithme ET avec notification des risques du prestataire (SI/SA/Binge/NSSI)
Gestionnaires de cas qui ne voient PAS la classification de l'algorithme + la notification des risques du fournisseur IHS et la distribution des cartes de ressources.
Ces participants présentent des idées suicidaires (IS), une tentative de suicide (SA), une consommation excessive de substances (Binge) ou une automutilation non suicidaire (NSSI).
|
Les prestataires cliniques reçoivent une notification de risque et une carte de ressources est fournie au participant.
|
|
Expérimental: Gestionnaires de cas AVEC algorithme ET notification des risques du prestataire (antécédents de risque élevé, pas de SI/SA/Binge/NSSI)
Les gestionnaires de cas qui voient la classification de l'algorithme + la notification des risques du fournisseur ; les participants reçoivent une distribution de cartes de ressources.
Participants à haut risque sur la base de la classification des algorithmes.
|
Les gestionnaires de cas voient la classification de l'algorithme Native-RISE et les prestataires cliniques reçoivent une notification de risque.
Une carte ressource est remise au participant.
|
|
Comparateur actif: Notification des risques du prestataire seule (antécédents de risque élevé, sans SI/SA/Binge/NSSI)
Notification des risques du fournisseur uniquement ; les participants reçoivent une distribution de cartes de ressources.
Participants à haut risque sur la base de la classification des algorithmes.
|
Les prestataires cliniques reçoivent une notification de risque et une carte de ressources est fournie au participant.
|
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
|
Taux de tentatives de suicide chez les personnes signalées à risque élevé
Délai: 12 mois
|
Le taux de tentatives de suicide parmi les personnes signalées à risque élevé est suivi grâce aux codes de la Classification internationale des maladies (CIM) et aux principales plaintes enregistrées dans le système de santé participant.
|
12 mois
|
Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
|
Nombre de contacts avec les gestionnaires de cas (portée des interventions à contact bref (BCI))
Délai: 12 mois
|
La portée du BCI est définie comme au moins trois contacts ou plus avec les gestionnaires de cas au cours de la première année suivant l'identification d'un risque élevé.
|
12 mois
|
Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Emily Haroz, PhD, Johns Hopkins University
Publications et liens utiles
La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.
Publications générales
- Haroz EE, Rebman P, Goklish N, Garcia M, Suttle R, Maggio D, Clattenburg E, Mega J, Adams R. Performance of Machine Learning Suicide Risk Models in an American Indian Population. JAMA Netw Open. 2024 Oct 1;7(10):e2439269. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2024.39269.
- Adams R, Haroz EE, Rebman P, Suttle R, Grosvenor L, Bajaj M, Dayal RR, Maggio D, Kettering CL, Goklish N. Developing a suicide risk model for use in the Indian Health Service. Npj Ment Health Res. 2024 Oct 16;3(1):47. doi: 10.1038/s44184-024-00088-5.
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
1 décembre 2024
Achèvement primaire (Estimé)
30 septembre 2028
Achèvement de l'étude (Estimé)
31 décembre 2028
Dates d'inscription aux études
Première soumission
15 janvier 2025
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
15 janvier 2025
Première publication (Réel)
20 janvier 2025
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
2 février 2026
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
29 janvier 2026
Dernière vérification
1 janvier 2026
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- IRB00026145
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
NON
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .