- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04422418
Impatto del burnout sui biomarcatori cardiovascolari e immunitari negli operatori sanitari - Pandemia di Covid-19 ad Abu Dhabi
Studio di coorte prospettico multicentrico: impatto del burnout sui biomarcatori cardiovascolari e immunitari tra gli operatori sanitari in prima linea durante la pandemia di Covid-19 nell'Emirato di Abu Dhabi
Panoramica dello studio
Stato
Descrizione dettagliata
Introduzione: la pandemia di coronavirus 2019 (COVID-19) ha creato sfide nuove e imprevedibili per i sistemi sanitari. Gli operatori sanitari sono fortemente colpiti da questa situazione in rapida evoluzione. Possono subire un carico psicologico, in particolare infermieri, donne e operatori sanitari in prima linea direttamente impegnati nella diagnosi, nel trattamento e nella cura dei pazienti con COVID-19. L'obiettivo di questo studio è indagare l'evoluzione dei marcatori psicosociali, cardiovascolari e immunitari negli operatori sanitari con diversi livelli di esposizione alla pandemia di COVID-19. Gli effetti del carico di lavoro pandemico sui biomarcatori psicologici, cardiovascolari e immunitari saranno stratificati per livello di esposizione alla pandemia COVID-19, diagnosi positiva per COVID-19, professione, sesso, età e rischio cardiovascolare già esistente.
Metodi: verrà implementato uno studio esplorativo misto conforme a STROBE che coinvolge un approccio online e in loco con monitoraggio indossabile. Un campione probabilistico casuale pianificato di residenti, medici del personale, infermieri e operatori sanitari ausiliari sarà reclutato dai servizi di medicina sia ospedaliera che ambulatoriale sarà stratificato in base all'esposizione alla pandemia di COVID-19 (prima linea rispetto a seconda linea). In una prima fase, sarà un reclutamento online con consenso elettronico e sondaggio elettronico con Maslach Burnout Inventory, punteggio Fuster-BEWAT e caratteristiche sociodemografiche e pianificazione per la visita in loco; in una seconda fase, sarà una configurazione per il monitoraggio indossabile della frequenza cardiaca, dell'attimetria e della qualità del sonno insieme al prelievo di sangue per i biomarcatori immunitari; i passaggi 1 e 2 verranno ripetuti a 2-3 mesi, 6 mesi. Power BI e Tableau verranno utilizzati per la visualizzazione dei dati, mentre l'applicazione di acquisizione dei dati front-end verrà utilizzata per la raccolta dei dati e sarà realizzata utilizzando specifici strumenti relativi a sondaggi/questionari per il collegamento dei dati sull'utilizzo sanitario.
Etica e diffusione: l'approvazione dell'Institutional Review Board è stata ottenuta dalla Khalifa University (protocollo # CPRA-2020-034) e dal Department of Health-Abu Dhabi (protocollo # CVDC-20-05/2020-8). L'inizio dell'analisi dei dati, il rilascio dei risultati e la pubblicazione dei manoscritti è previsto per l'inizio del 2021. I dati e le scoperte possono essere utili ai responsabili delle politiche sanitarie per lo sviluppo di strategie preventive per ridurre o prevenire il burnout, il rischio cardiovascolare e la disfunzione immunitaria.
Tipo di studio
Iscrizione (Anticipato)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Abu Dhabi, Emirati Arabi Uniti
- Reclutamento
- Sheikh Shakhbout Medical City
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Contatto:
- Nadya Matroushi, MD
- Email: nmatroshi@seha.ae
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Abu Dhabi, Emirati Arabi Uniti
- Reclutamento
- Cleveland Clinic Abu Dhabi
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Contatto:
- Wael Almahmeed, MD
- Email: MahmeeW@ClevelandClinicAbuDhabi.ae
-
Investigatore principale:
- Khurram Ali, MD
-
Abu Dhabi, Emirati Arabi Uniti
- Reclutamento
- Mediclinic
-
Contatto:
- Ahmad Mounir, MD
- Email: farah8feb@yahoo.co.uk
-
Abu Dhabi, Emirati Arabi Uniti
- Reclutamento
- Sheikh Khalifa Medical City
-
Contatto:
- Seema El Khider Nour, MD
- Email: snour@seha.ae
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- tutti i residenti, i medici del personale, gli infermieri e gli operatori sanitari ausiliari dei servizi di medicina sia ospedaliera che ambulatoriale che hanno accettato di far parte dello studio saranno forniti di dispositivi di monitoraggio della frequenza cardiaca per monitorare la frequenza cardiaca.
Criteri di esclusione:
- non disposto a compilare il modulo di consenso scritto.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Modelli osservazionali: Coorte
- Prospettive temporali: Prospettiva
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Variazione dal burnout di base a 2-3 mesi e 6 mesi
Lasso di tempo: basale, 2-3 mesi, 6 mesi
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Burnout - attraverso lo stress auto-riportato e pensieri, credenze, emozioni, comportamenti correlati al Covid-19 utilizzando il Maslach Burnout Inventory.
Maslach Burnout Inventory - è un sondaggio di 22 voci che copre 3 aree: esaurimento emotivo (EE), depersonalizzazione (DP) e basso senso di realizzazione personale (PA).
Ogni sottoscala include più domande con scelte di valutazione della frequenza Mai, Qualche volta all'anno o meno, Una volta al mese o meno, Qualche volta al mese, Una volta alla settimana, Qualche volta alla settimana o Ogni giorno.
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basale, 2-3 mesi, 6 mesi
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Variazione rispetto al rischio cardiovascolare al basale Rischio cardiovascolare attraverso marcatori di variabilità della frequenza cardiaca a 2-3 mesi e 6 mesi
Lasso di tempo: basale, 2-3 mesi, 6 mesi
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I dati vengono raccolti attraverso la tecnologia di monitoraggio indossabile.
Rischio cardiovascolare attraverso il monitoraggio dei marker di variabilità della frequenza cardiaca (HRV).
I cambiamenti della variabilità della frequenza cardiaca (HRV) che riflettono la disfunzione autonomica cardiaca sono associati a maggiori rischi di morbilità e mortalità cardiaca.
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basale, 2-3 mesi, 6 mesi
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Variazione dal basale attraverso l'actigrafia a 2-3 mesi e 6 mesi
Lasso di tempo: basale, 2-3 mesi, 6 mesi
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I dati vengono raccolti attraverso la tecnologia di monitoraggio indossabile.
I dati di attigrafia vengono raccolti in epoche di 1 minuto utilizzando le modalità zero-crossing.
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basale, 2-3 mesi, 6 mesi
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Variazione dal basale attraverso la qualità del sonno a 2-3 mesi e 6 mesi
Lasso di tempo: basale, 2-3 mesi, 6 mesi
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I dati vengono raccolti attraverso la tecnologia di monitoraggio indossabile.
L'efficienza del sonno è definita come la proporzione dei periodi di sonno stimati trascorsi dormendo.
La latenza del sonno è il tempo impiegato per addormentarsi, calcolato come il tempo che intercorre tra lo "spegnimento delle luci" e il primo periodo di 3 minuti di epoche consecutive conteggiate come sonno.
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basale, 2-3 mesi, 6 mesi
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Variazione rispetto al rischio cardiovascolare basale attraverso il punteggio Fuster-BEWAT a 2-3 mesi e 6 mesi
Lasso di tempo: basale, 2-3 mesi, 6 mesi
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Rischio cardiovascolare attraverso il punteggio Fuster-BEWAT.
Il punteggio Fuster-BEWAT sarà analizzato come variabile continua con punteggio totale compreso tra 0 e 15 punti.
Inoltre, ogni componente sarà classificato come ideale (3) o non ideale (da 0 a 2) e i partecipanti saranno classificati come con salute cardiovascolare scarsa, intermedia o ideale in base al numero totale di componenti ideali (da 0 a 1 = scarso, da 2 a 3 = intermedio, da 4 a 5 = ideale) (Fernández-Alvira et al., 2017).
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basale, 2-3 mesi, 6 mesi
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Variazione dalla disfunzione immunitaria al basale a 2-3 mesi e 6 mesi
Lasso di tempo: basale, 2-3 mesi, 6 mesi
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Sarà vagliata la classificazione della funzione immunitaria.
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basale, 2-3 mesi, 6 mesi
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Variazione dall'idoneità cardiorespiratoria di base a 2-3 mesi e 6 mesi
Lasso di tempo: basale, 2-3 mesi, 6 mesi
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Test sul campo submassimale e consumo massimo di ossigeno (VO2, mL/kg/min).
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basale, 2-3 mesi, 6 mesi
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Collaboratori e investigatori
Collaboratori
Investigatori
- Cattedra di studio: Wael Almahmeed, MD, Cleveland Clinic Abu Dhabi
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Gomez-Pardo E, Fernandez-Alvira JM, Vilanova M, Haro D, Martinez R, Carvajal I, Carral V, Rodriguez C, de Miguel M, Bodega P, Santos-Beneit G, Penalvo JL, Marina I, Perez-Farinos N, Dal Re M, Villar C, Robledo T, Vedanthan R, Bansilal S, Fuster V. A Comprehensive Lifestyle Peer Group-Based Intervention on Cardiovascular Risk Factors: The Randomized Controlled Fifty-Fifty Program. J Am Coll Cardiol. 2016 Feb 9;67(5):476-85. doi: 10.1016/j.jacc.2015.10.033. Epub 2015 Nov 9. Erratum In: J Am Coll Cardiol. 2016 Mar 22;67(11):1385.
- Pereira VL Jr, Dobre M, Dos Santos SG, Fuzatti JS, Oliveira CR, Campos LA, Brateanu A, Baltatu OC. Association between Carotid Intima Media Thickness and Heart Rate Variability in Adults at Increased Cardiovascular Risk. Front Physiol. 2017 Apr 26;8:248. doi: 10.3389/fphys.2017.00248. eCollection 2017.
- Pinheiro Ade O, Pereira VL Jr, Baltatu OC, Campos LA. Cardiac autonomic dysfunction in elderly women with myocardial infarction. Curr Med Res Opin. 2015;31(10):1849-54. doi: 10.1185/03007995.2015.1074065. Epub 2015 Aug 26.
- da Silva ELP, Pereira R, Reis LN, Pereira VL Jr, Campos LA, Wessel N, Baltatu OC. Heart rate detrended fluctuation indexes as estimate of obstructive sleep apnea severity. Medicine (Baltimore). 2015 Jan;94(4):e516. doi: 10.1097/MD.0000000000000516.
- Fernandez-Alvira JM, Fuster V, Pocock S, Sanz J, Fernandez-Friera L, Laclaustra M, Fernandez-Jimenez R, Mendiguren J, Fernandez-Ortiz A, Ibanez B, Bueno H. Predicting Subclinical Atherosclerosis in Low-Risk Individuals: Ideal Cardiovascular Health Score and Fuster-BEWAT Score. J Am Coll Cardiol. 2017 Nov 14;70(20):2463-2473. doi: 10.1016/j.jacc.2017.09.032.
- Henriksen A, Grimsgaard S, Horsch A, Hartvigsen G, Hopstock L. Validity of the Polar M430 Activity Monitor in Free-Living Conditions: Validation Study. JMIR Form Res. 2019 Aug 16;3(3):e14438. doi: 10.2196/14438.
- Alameri F, Aldaheri N, Almesmari S, Basaloum M, Albeshr NA, Simsekler MCE, Ugwuoke NV, Dalkilinc M, Al Qubaisi M, Campos LA, Almahmeed W, Alefishat E, Al Tunaiji H, Baltatu OC. Burnout and Cardiovascular Risk in Healthcare Professionals During the COVID-19 Pandemic. Front Psychiatry. 2022 Apr 4;13:867233. doi: 10.3389/fpsyt.2022.867233. eCollection 2022.
- Al Tunaiji H, Al Qubaisi M, Dalkilinc M, Campos LA, Ugwuoke NV, Alefishat E, Aloum L, Ross R, Almahmeed W, Baltatu OC. Impact of COVID-19 Pandemic Burnout on Cardiovascular Risk in Healthcare Professionals Study Protocol: A Multicenter Exploratory Longitudinal Study. Front Med (Lausanne). 2020 Dec 22;7:571057. doi: 10.3389/fmed.2020.571057. eCollection 2020.
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Completamento primario (Anticipato)
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Date di iscrizione allo studio
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Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
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Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
- Sintomi comportamentali
- Infezioni da coronavirus
- Infezioni da Coronaviridae
- Infezioni da Nidovirus
- Infezioni da virus a RNA
- Malattie virali
- Infezioni
- Infezioni delle vie respiratorie
- Malattie delle vie respiratorie
- Malattie del sistema immunitario
- Polmonite, virale
- Polmonite
- Malattie polmonari
- Stress, Psicologico
- COVID-19
- Burnout, psicologico
- Sindromi da deficit immunologico
Altri numeri di identificazione dello studio
- CPRA-2020-034
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
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