- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT03984773
Stime di mortalità generate dalla macchina e spinte per promuovere la discussione sulla pianificazione anticipata delle cure tra i malati di cancro
23 aprile 2020 aggiornato da: University of Pennsylvania
Uno studio randomizzato a grappolo a gradino che utilizza stime di mortalità generate da macchine e suggerimenti comportamentali per promuovere la discussione sulla pianificazione anticipata delle cure tra i malati di cancro
Questo studio utilizzerà uno studio randomizzato a grappolo a gradino per valutare l'effetto di un'iniziativa del sistema sanitario utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e sollecitazioni comportamentali per indurre gli oncologi ad avere conversazioni di malattie gravi con pazienti ad alto rischio di mortalità a breve termine.
Panoramica dello studio
Descrizione dettagliata
I pazienti con cancro sono spesso sottoposti a terapie costose e ad un utilizzo di cure acute che è discordante con i loro desideri, in particolare alla fine della vita.
Le prime conversazioni su malattie gravi (SIC) migliorano l'assistenza concordata con l'obiettivo e una prognosi accurata è fondamentale per informare i tempi e il contenuto di queste discussioni.
Questo studio utilizzerà uno studio randomizzato a grappolo a gradini per valutare l'effetto di un'iniziativa del sistema sanitario utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e sollecitazioni comportamentali per spingere gli oncologi ad avere conversazioni di malattie gravi con pazienti ad alto rischio di mortalità a breve termine.
Le pratiche di oncologia saranno assegnate in modo casuale in blocchi sequenziali di quattro settimane per ricevere l'intervento.
Tipo di studio
Interventistico
Iscrizione (Effettivo)
78
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Luoghi di studio
-
-
Pennsylvania
-
Philadelphia, Pennsylvania, Stati Uniti, 19103
- Penn Medicine
-
-
Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
18 anni e precedenti (Adulto, Adulto più anziano)
Accetta volontari sani
No
Sessi ammissibili allo studio
Tutto
Descrizione
Criterio di inclusione:
Cura per adulti con cancro presso le seguenti cliniche del Perelman Center for Advanced Medicine
- Oncologia mammaria
- Oncologia gastrointestinale
- Oncologia genitourinaria
- Linfoma
- Melanoma e Oncologia del Sistema Nervoso Centrale
- Mieloma
- Oncologia toracica / testa e collo
- Cura per gli adulti con cancro presso la clinica oncologica del Pennsylvania Hospital
Criteri di esclusione:
- Fornitori che si prendono cura solo di pazienti con disturbi ematologici benigni
- Fornitori che vedono solo consulenze genetiche
- Fornitori che vedono meno di 12 pazienti ad alto rischio nei periodi pre o post intervento
- Visite per pazienti con carcinoma polmonare che sono arruolati in uno studio clinico di cure palliative in corso che potrebbe portare a più SIC
- Visite ai pazienti che sono per consulti di genetica oncologica (tali pazienti possono ancora essere inclusi se vedono il loro oncologo primario durante lo studio)
- Fornitori che non hanno seguito la formazione sul programma di conversazione per malattie gravi (SIC)
Piano di studio
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Ricerca sui servizi sanitari
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Doppio
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
---|---|
Nessun intervento: Controllo
I medici riceveranno le attuali comunicazioni standard relative alle prestazioni in caso di malattia grave.
|
|
Sperimentale: Stime di mortalità e nudge
I medici riceveranno un'e-mail settimanale con i pazienti imminenti che hanno stime di mortalità elevate da considerare per una conversazione sulla malattia grave.
I medici avranno l'opportunità di rivedere l'elenco e pre-impegnarsi (utilizzando un design di opt-out) con i pazienti appropriati per una conversazione.
Riceveranno una spinta il giorno della visita del paziente tramite un messaggio di testo che ricorda loro il loro pre-impegno a condurre una conversazione sulla malattia grave
|
Le pratiche oncologiche saranno assegnate in modo casuale a ricevere un intervento, in cui i singoli medici riceveranno un'e-mail di controllo settimanale che dettaglia quante conversazioni di malattie gravi (SIC) hanno avuto rispetto al livello raccomandato e un collegamento a un elenco dei loro pazienti programmati in clinica la prossima settimana ad alto rischio di mortalità a breve termine come identificato da un algoritmo di previsione della mortalità.
I medici avranno la possibilità di rivedere l'elenco di rinuncia e di impegnarsi in anticipo in una conversazione sulla malattia grave con i pazienti appropriati.
I medici riceveranno una spinta il giorno della visita del paziente tramite messaggio di testo che ricorda loro il loro pre-impegno a condurre una conversazione sulla malattia grave.
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
---|---|---|
Variazione della percentuale di pazienti con una conversazione di malattia grave documentata (SIC)
Lasso di tempo: 16 settimane
|
La variazione della percentuale di pazienti che effettuano una visita oncologica ambulatoriale con documentazione di colloquio di malattia grave (SIC)
|
16 settimane
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
---|---|---|
Variazione della proporzione di pazienti con SIC documentata tra quelli identificati come ad alto rischio dall'algoritmo
Lasso di tempo: 16 settimane
|
La variazione della percentuale di pazienti che hanno una visita oncologica ambulatoriale e sono identificati come ad alto rischio dall'algoritmo di machine learning con documentazione di una SIC
|
16 settimane
|
Variazione della proporzione di pazienti con una pianificazione delle cure avanzata documentata
Lasso di tempo: 16 settimane
|
Il cambiamento nella percentuale di pazienti con documentazione di pianificazione avanzata delle cure.
|
16 settimane
|
Variazione della percentuale di pazienti con una conversazione di malattia grave documentata (SIC) incluso il follow-up
Lasso di tempo: 40 settimane
|
Il cambiamento nella percentuale di pazienti che hanno una visita oncologica ambulatoriale con documentazione di una conversazione di malattia grave (SIC) incluso il follow-up
|
40 settimane
|
Variazione della proporzione di pazienti con SIC documentata tra quelli identificati come ad alto rischio dall'algoritmo, incluso il follow-up
Lasso di tempo: 40 settimane
|
Il cambiamento nella proporzione di pazienti che hanno una visita oncologica ambulatoriale e sono identificati come ad alto rischio dall'algoritmo di apprendimento automatico con documentazione di una SIC compreso il follow-up
|
40 settimane
|
Variazione della proporzione di pazienti con un piano di cura avanzato documentato, compreso il follow-up
Lasso di tempo: 40 settimane
|
Il cambiamento nella proporzione di pazienti con documentazione di pianificazione avanzata delle cure incluso il follow-up
|
40 settimane
|
Altre misure di risultato
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
---|---|---|
Ammissioni al centro di valutazione oncologica
Lasso di tempo: 40 settimane
|
Il numero di ammissioni al Centro di valutazione oncologica
|
40 settimane
|
Utilizzazione sanitaria e ricezione della chemioterapia negli ultimi 30 giorni di vita
Lasso di tempo: 40 settimane
|
Utilizzo dell'assistenza sanitaria negli ultimi 30 giorni di vita nelle strutture della Penn Medicine, incluso l'utilizzo delle cure acute come sopra e il ricevimento della chemioterapia
|
40 settimane
|
Numero di ricoveri in Pronto Soccorso
Lasso di tempo: 40 settimane
|
Il numero di ricoveri in Pronto Soccorso
|
40 settimane
|
Ricoveri ospedalieri
Lasso di tempo: 40 settimane
|
Il numero di ricoveri ospedalieri
|
40 settimane
|
I ricoveri in terapia intensiva
Lasso di tempo: 40 settimane
|
Il numero di ricoveri in terapia intensiva
|
40 settimane
|
Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Mitesh S Patel, MD, University of Pennsylvania
Pubblicazioni e link utili
La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.
Pubblicazioni generali
- Parikh RB, Manz CR, Nelson MN, Ferrell W, Belardo Z, Temel JS, Patel MS, Shea JA. Oncologist Perceptions of Algorithm-Based Nudges to Prompt Early Serious Illness Communication: A Qualitative Study. J Palliat Med. 2022 Nov;25(11):1702-1707. doi: 10.1089/jpm.2022.0095. Epub 2022 Aug 18.
- Li EH, Ferrell W, Klaiman T, Kumar P, O'Connor N, Schuchter LM, Chen J, Patel MS, Manz CR, Parikh RB. Impact of Behavioral Nudges on the Quality of Serious Illness Conversations Among Patients With Cancer: Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial. JCO Oncol Pract. 2022 Apr;18(4):e495-e503. doi: 10.1200/OP.21.00024. Epub 2021 Nov 12.
- Manz CR, Parikh RB, Small DS, Evans CN, Chivers C, Regli SH, Hanson CW, Bekelman JE, Rareshide CAL, O'Connor N, Schuchter LM, Shulman LN, Patel MS. Effect of Integrating Machine Learning Mortality Estimates With Behavioral Nudges to Clinicians on Serious Illness Conversations Among Patients With Cancer: A Stepped-Wedge Cluster Randomized Clinical Trial. JAMA Oncol. 2020 Dec 1;6(12):e204759. doi: 10.1001/jamaoncol.2020.4759. Epub 2020 Dec 10. Erratum In: JAMA Oncol. 2022 Feb 24;:
- Manz CR, Parikh RB, Evans CN, Chivers C, Regli SH, Bekelman JE, Small D, Rareshide CAL, O'Connor N, Schuchter LM, Shulman LN, Patel MS. Integrating machine-generated mortality estimates and behavioral nudges to promote serious illness conversations for cancer patients: Design and methods for a stepped-wedge cluster randomized controlled trial. Contemp Clin Trials. 2020 Mar;90:105951. doi: 10.1016/j.cct.2020.105951. Epub 2020 Jan 23.
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
15 luglio 2019
Completamento primario (Effettivo)
1 novembre 2019
Completamento dello studio (Effettivo)
19 aprile 2020
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
10 giugno 2019
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
10 giugno 2019
Primo Inserito (Effettivo)
13 giugno 2019
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
24 aprile 2020
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
23 aprile 2020
Ultimo verificato
1 aprile 2020
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 833178
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
NO
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .
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