- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT05747755
Raggiungere l'eccellenza diagnostica attraverso la prevenzione e il lavoro di squadra (ADEPT)
Raggiungere l'eccellenza diagnostica attraverso la prevenzione e il lavoro di squadra (ADEPT)
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Molti fattori contribuiscono agli errori diagnostici, ma tra questi fondamentali vi sono i problemi fondamentali nell'assistenza sanitaria: sistemi di assistenza complessi e frammentati, il tempo limitato a disposizione degli operatori che cercano di accertare una diagnosi certa e i sistemi e le culture del lavoro che supportano o impediscono il miglioramento delle prestazioni diagnostiche . Sebbene esistano approcci per identificare gli errori diagnostici, pochi studi hanno collegato l'identificazione delle cause sistemiche e strutturali sottostanti degli errori ai programmi di miglioramento della qualità esistenti negli ospedali. Ancora meno hanno applicato teorie di resilienza o approcci di devianza positiva per caratterizzare le caratteristiche dei casi in cui il processo diagnostico è ottimale e quindi utilizzare tali risultati per inquadrare il miglioramento del sistema sanitario.
Questa applicazione si basa direttamente sullo studio attualmente finanziato dai ricercatori - Utility of Predictive Systems in Diagnostic Errors (UPSIDE) - che sta definendo i fattori di rischio, le cause sottostanti e la prevalenza di errori diagnostici tra i pazienti ricoverati negli ospedali che partecipano a una collaborazione di ricerca di 55 ospedali , l'Hospital Medicine Reengineering Network (HOMERuN). UPSIDE ha sviluppato approcci standard di riferimento per la valutazione degli errori diagnostici, ha definito i fattori associati agli errori e ha creato collaborazioni con i siti partecipanti e le organizzazioni nazionali, fornendo un'opportunità straordinariamente potente per trasformare il modo in cui i programmi di valutazione del processo diagnostico possono essere utilizzati per migliorare la sicurezza del paziente.
L'obiettivo generale di questo Centro è trasformare la rete multicentrica di grande successo dei ricercatori in un sistema sanitario di apprendimento degli errori diagnostici che integrerà le valutazioni degli errori diagnostici nei programmi di qualità e sicurezza esistenti, fornirà il supporto e le competenze necessarie per ridurre gli errori diagnostici e catalizzerà la scienza, personale e cambiamenti infrastrutturali che dureranno oltre la durata di questa sovvenzione.
Per raggiungere gli obiettivi generali dello studio, i ricercatori: 1) Implementeranno un'infrastruttura di revisione dei casi in grado di identificare con precisione gli errori diagnostici e caratterizzare i processi diagnostici tra i pazienti che soffrono di decessi ospedalieri, trasferimenti in terapia intensiva o chiamate di team di risposta rapida che si svolgono presso gli ospedali associati all'ospedale rete di reingegnerizzazione della medicina; 2) Sviluppare audit e feedback a livello di sito e rapporti di benchmarking a livello di gruppo su tassi di errore, guasti del processo diagnostico, caratteristiche di resilienza del processo diagnostico e utilizzare questi dati per inquadrare la collaborazione tra i programmi di sicurezza e qualità esistenti presso i siti partecipanti; 3) Utilizzare i dati e il modello collaborativo per sviluppare e testare interventi pilota basati sui risultati con la massima priorità; e 4) Sviluppare la comprensione della portata, dell'adozione, dell'implementazione e del mantenimento del programma, nonché della fattibilità e dell'esperienza iniziale con gli interventi pilota. Questo progetto istituirà un sistema sanitario di apprendimento che può raggiungere l'eccellenza nella diagnosi come parte continua dell'assistenza, un sistema che può essere un modello anche per gli altri.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Tiffany Lee
- Numero di telefono: 415-476-6949
- Email: tiffany.lee@ucsf.edu
Luoghi di studio
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-
California
-
San Francisco, California, Stati Uniti, 94143
- Reclutamento
- University of California San Francisco
-
Contatto:
- Tiffany Lee
- Numero di telefono: 415-476-6949
- Email: tiffany.lee@ucsf.edu
-
Contatto:
- Andrew Auerbach, MD, MPH
- Email: andrew.auerbach@ucsf.edu
-
-
Massachusetts
-
Boston, Massachusetts, Stati Uniti, 02120
- Reclutamento
- Brigham & Women's Hospital
-
Contatto:
- Jeffrey L Schnipper, MD, MPH
- Numero di telefono: 617-732-6201
- Email: jschnipper@partners.org
-
Investigatore principale:
- Jeffrey L Schnipper, MD, MPH
-
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Pazienti adulti ricoverati nei servizi di medicina generale presso uno degli ospedali partecipanti e che sono deceduti durante il ricovero, sono stati trasferiti in terapia intensiva >= 48 ore dopo il ricovero o hanno avuto una risposta rapida.
Criteri di esclusione:
- Ricoverato per motivi non medici
- Pazienti codificati sul campo che sono moribondi all'arrivo in ospedale
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: Non 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: Pre-intervento (cure abituali)
Pazienti ricoverati negli ospedali dello studio nei 12 mesi precedenti l'inizio dell'intervento
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Sperimentale: Intervento
Pazienti ricoverati negli ospedali dello studio durante i 36 mesi dell'intervento
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Integrazione della sorveglianza degli errori diagnostici nelle cure abituali, analisi comparativa e condivisione dei risultati tra gli ospedali, tutoraggio esperto del personale di qualità e sicurezza nella gestione del cambiamento, test pilota e perfezionamento degli interventi di sicurezza I e sicurezza II per ridurre le cause sistemiche degli errori diagnostici e aumentare resilienza, promuovendo così l'eccellenza diagnostica.
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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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Errori diagnostici
Lasso di tempo: Attraverso la dimissione dall'ospedale, una media di 10 giorni
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Proporzione di pazienti in ciascuna categoria di trigger (morte, trasferimento in terapia intensiva, risposta rapida) con un errore diagnostico giudicato.
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Attraverso la dimissione dall'ospedale, una media di 10 giorni
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Errori diagnostici dannosi
Lasso di tempo: Attraverso la dimissione dall'ospedale, una media di 10 giorni
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Proporzione di pazienti in ciascuna categoria di trigger con errori diagnostici che contribuiscono alla morte, danni permanenti o che richiedono un trattamento di sostegno vitale utilizzando i criteri NCC-MERP.
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Attraverso la dimissione dall'ospedale, una media di 10 giorni
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Errori di processo diagnostici
Lasso di tempo: Attraverso la dimissione dall'ospedale, una media di 10 giorni
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Numero di errori del processo diagnostico per paziente, come determinato dalla tassonomia DEER durante l'aggiudicazione
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Attraverso la dimissione dall'ospedale, una media di 10 giorni
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Altre misure di risultato
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Portata
Lasso di tempo: Durata del programma (3 anni)
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Descrizione di ospedali, team o unità in cui la nostra metodologia di misurazione dell'errore diagnostico è integrata nell'assistenza abituale (Obiettivo 1), in cui i dati di benchmarking sono incorporati nell'assistenza abituale (Obiettivo 2) e se e quali interventi pilota sono adottati (Obiettivo 3) rispetto con quelli in cui non sono adottati, e una descrizione dei pazienti che ricevono interventi a livello di paziente (Obiettivo 3) rispetto a quelli che non lo fanno.
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Durata del programma (3 anni)
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Adozione
Lasso di tempo: Durata del programma (3 anni)
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Numero e tipi di audit/feedback, benchmarking e interventi Safety I e Safety II adottati in ciascun sito, nonché unità, team e tipi di medici che adottano e non adottano interventi.
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Durata del programma (3 anni)
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Implementazione
Lasso di tempo: Durata del programma (3 anni)
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Proporzione di pazienti in ciascuna popolazione trigger sottoposti a giudizio per errore diagnostico, numero di sondaggi somministrati e interviste condotte con le équipe mediche (in presenza di errore e per buone catture), numero di rapporti di benchmarking prodotti, numero di audit/feedback sessioni condotte e (se possono essere monitorate) la proporzione di pazienti che ricevono interventi a livello di paziente.
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Durata del programma (3 anni)
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Manutenzione
Lasso di tempo: Durata del programma (3 anni) più 6 mesi
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Proporzione di pazienti in ciascuna categoria di trigger (morte, trasferimento in terapia intensiva, risposta rapida) con un errore diagnostico giudicato 6 mesi dopo la fine delle chiamate collaborative con i siti.
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Durata del programma (3 anni) più 6 mesi
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Andrew Auerbach, University of California, San Francisco
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2023P000031
- R18HS029366 (Sovvenzione/contratto AHRQ degli Stati Uniti)
- 355948 (Altro identificatore: UCSF IRB)
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
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Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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