- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT01336257
Efficacia di un sistema di supporto alle decisioni nel migliorare la diagnosi e il tasso di screening del cancro al seno
È stato dimostrato che il supporto decisionale clinico migliora le prestazioni dei test di screening; tuttavia, pochi studi hanno documentato il beneficio clinico diretto derivante dall'aumento dello screening promosso dai sistemi di supporto alle decisioni cliniche.
Lo scopo di questo studio era determinare se un sistema di supporto decisionale sofisticato e basato su standard potesse non solo promuovere ulteriori screening del cancro al seno, ma anche rilevare un numero significativamente maggiore di tumori al seno
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Il cancro al seno è il tumore femminile più comune. Negli Stati Uniti, la seconda causa più comune di morte per cancro nelle donne e la principale causa di morte nelle donne di età compresa tra 45 e 55 anni. La Task Force dei servizi preventivi degli Stati Uniti raccomanda lo screening mammografico, con o senza esame clinico del seno, ogni uno o due anni tra le donne di età compresa tra 50 e 69 anni.
Recenti ricerche hanno dimostrato che l'assistenza sanitaria fornita nelle nazioni industrializzate spesso non è all'altezza di un'assistenza ottimale basata sull'evidenza. Gli adulti statunitensi ricevono solo circa la metà delle cure raccomandate. Per affrontare queste carenze nell'assistenza, le organizzazioni sanitarie si rivolgono sempre più a sistemi di supporto alle decisioni cliniche. Un sistema di supporto alle decisioni cliniche è qualsiasi programma per computer progettato per aiutare gli operatori sanitari a prendere decisioni cliniche. In un certo senso, qualsiasi sistema informatico che si occupa di dati o conoscenze cliniche è destinato a fornire supporto decisionale.
Gli esempi includono sistemi manuali o basati su computer che allegano promemoria di assistenza alle cartelle cliniche dei pazienti che necessitano di specifici servizi di assistenza preventiva e sistemi computerizzati di inserimento degli ordini medici che forniscono raccomandazioni specifiche per il paziente come parte del processo di inserimento degli ordini. È stato dimostrato che tali sistemi migliorano le pratiche di prescrizione, riducono gravi errori terapeutici, migliorano l'erogazione di servizi di assistenza preventiva e migliorano l'aderenza agli standard di assistenza raccomandati.
Lo scopo di questo studio è mostrare l'efficacia di un sistema di supporto decisionale come strategia per migliorare le prestazioni del processo di cura della mammografia e l'individuazione di un numero significativamente maggiore di tumori al seno.
Tipo di studio
Iscrizione (Anticipato)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
-
Buenos Aires, Argentina, 1209
- Reclutamento
- Hospital Italiano de Buenos Aires
-
Contatto:
- Ana M Gomez, MD
- Numero di telefono: 5398 541149590200
- Email: anamaria.gomez@hospitalitaliano.org.ar
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Donne tra i 50 e i 69 anni
Criteri di esclusione:
- Neoplasie mammarie
- Mastectomia bilaterale
- Disabili
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione di gruppo singolo
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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Nessun intervento: controllo
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Sperimentale: Promemoria elettronico
avviso dal sistema di supporto alle decisioni SEBASTIAN
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SEBASTIAN è un esempio di tecnologia di supporto alle decisioni cliniche che supporta l'ultimo approccio architetturale basato sui servizi all'implementazione di CDSS.
Sviluppato presso la Duke University, SEBASTIAN è un servizio Web di supporto alle decisioni cliniche la cui interfaccia è ora la base della bozza dello standard HL7 Decision Support Service SEBASTIAN pone un'interfaccia standardizzata di fronte ai moduli di conoscenza del supporto alle decisioni cliniche e fa solo richieste limitate sulla rilevanza dei dati dei pazienti vengono raccolti o su come le inferenze del supporto decisionale vengono comunicate agli utenti finali
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Numero di partecipanti con nuova diagnosi di neoplasie mammarie (casi incidenti)
Lasso di tempo: 18 mesi
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Nuova diagnosi di neoplasie mammarie (casi incidenti da referti bioptici).
Le neoplasie mammarie sono archiviate nel repository di dati clinici istituzionale.
Le diagnosi vengono codificate automaticamente utilizzando un server terminologico che utilizza SNOMED-CT come terminologia di riferimento
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18 mesi
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Numero di pazienti con screening del cancro al seno in scadenza che hanno ricevuto l'ordine di eseguire lo studio (mammografia)
Lasso di tempo: 18 mesi
|
Numero di pazienti con screening del cancro al seno in scadenza che hanno ricevuto l'ordine di eseguire lo studio (mammografia).
Queste informazioni saranno registrate attraverso il repository di dati clinici ogni volta che un fornitore ordina un test di screening a ciascuno dei pazienti coinvolti nello studio
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18 mesi
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Collaboratori e investigatori
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Damian A Borbolla, MD, Hospital Italiano de Buenos Aires
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Anticipato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Stima)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Stima)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- HIBA00019
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