- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT06810076
Sviluppo e valutazione di uno strumento di previsione del sovradosaggio e stratificazione del rischio di apprendimento di oppiacei nelle cure primarie (DEMONSTRATE)
Sviluppare e valutare una previsione degli oppiacei e la piattaforma elettronica della stratificazione del rischio (Dimostrare)
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Descrizione dettagliata
Questo studio clinico valuta l'implementazione pilota di uno strumento CDS guidato da ML progettato per prevedere il rischio di overdose di oppiacei all'interno del sistema Electronic Health Record (EHR) presso nove cliniche di medicina interna e medicina di famiglia UF a Gainesville, in Florida.
Il processo di implementazione ha comportato lo sviluppo del backend e del frontend e l'integrazione dello strumento CDS. Per l'integrazione del backend, gli investigatori hanno esaminato i flussi di lavoro clinici, hanno progettato un piano di flusso di dati per incorporare i punteggi di rischio nei grafici dei pazienti e collaborati con i servizi di ricerca UF Health IT e Integrated Data Repository (IDR) per affrontare l'implementazione degli avvisi, il flusso di dati, le specifiche del server e responsabilità. Le valutazioni del rischio approvate da UF Health IT e il Comitato di revisione istituzionale (IRB) hanno assicurato un accesso sicuro alle informazioni sulla salute dei pazienti (PHI) e ha permesso l'integrazione EHR. Per lo sviluppo del frontend, gli investigatori hanno utilizzato un approccio di progettazione centrato sull'utente per creare il prototipo di strumento CDS, incorporando feedback dai PCP durante le interviste formative per perfezionare l'interfaccia utente e garantire avvisi tempestivi e attuabili attraverso il sistema EPIC senza disturbare i flussi di lavoro clinici.
Lo studio mira principalmente a valutare l'usabilità, l'accettazione e la fattibilità dello strumento CDS sei mesi dopo l'implementazione attraverso valutazioni a metodo misto. I ricercatori utilizzeranno interviste semi-strutturate e un questionario online per raccogliere feedback dai PCP, concentrandosi sull'usabilità degli avvisi, le preferenze e i risultati. Le analisi quantitative valuteranno la penetrazione degli avvisi, i modelli di utilizzo e le azioni PCP, mentre le analisi qualitative esploreranno temi e approfondimenti dai commenti di sovraccarico per guidare l'ottimizzazione degli strumenti. I ricercatori esploreranno anche i risultati secondari a livello di paziente utilizzando dati EHR come le prescrizioni di naloxone.
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
Florida
-
Gainesville, Florida, Stati Uniti, 32608
- University of Florida Health Internal Medicine and Family Medicine
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criteri di inclusione:
Per la valutazione dei risultati a livello di PCP
- PCPS
- Praticare in una delle 9 cliniche partecipanti (6 cliniche di medicina per la famiglia UF e medicina interna della salute UF) a Gainesville, in Florida.
Per la valutazione dei risultati a livello di paziente:
Criteri di inclusione: pazienti che hanno visto in una delle 9 cliniche di salute UF partecipanti che
- sono di età ≥18 anni
- Ha ricevuto qualsiasi prescrizione di oppiacei nell'ultimo anno prima della loro visita in clinica.
- sono identificati come a rischio elevato di sovradosaggio dall'algoritmo ML. Criteri di esclusione: pazienti che
- aveva una diagnosi di cancro maligna o cure ospedaliere prima dell'iscrizione allo studio
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Ricerca sui servizi sanitari
- Assegnazione: N / A
- Modello interventistico: Assegnazione di gruppo singolo
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
|
Sperimentale: Braccio di intervento di avviso di prevenzione del sovradosaggio (OPA)
Il braccio di intervento riceverà uno strumento CDS ML che fornisce avvisi interrupenti per i pazienti a rischio elevato di sovradosaggio di oppiacei, innescato quando un medico firma un ordine di oppiacei.
|
In questo studio, i ricercatori testerà uno strumento CDS interrupente per il rischio di overdose di oppiacei in tredici cliniche di cure primarie presso l'UF Health a Gainesville, FL.
Quando un paziente viene identificato dall'algoritmo ML con un rischio di sovradosaggio elevato e un PCP firma una prescrizione di oppioidi per il paziente, verrà attivato un avviso di prevenzione degli oppiacei (OPA).
L'avviso includerà la logica per l'elevato stato di rischio del paziente e fornirà tre raccomandazioni sulla mitigazione del rischio: ottimizzazione del trattamento del dolore e supporto alla salute mentale, rivedere e discutere i rischi con il paziente e offrire naloxone ogni anno se non viene riscontrato un precedente ordine di naloxone nel record del paziente.
I PCP possono anche selezionare un motivo di sovraccarico, come il paziente che ha già il naloxone, ha rifiutato l'intervento, non è presente/Non è il momento giusto o l'avviso non è pertinente/altri commenti, se del caso.
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Risultati a livello di paziente composito correlati agli oppioidi
Lasso di tempo: Dall'iscrizione e fino a 12 mesi (3, 6, 12 mesi) dopo l'implementazione dell'OPA
|
Lo strumento CDS genererà un avviso di prevenzione del sovradosaggio (OPA) quando un PCP firma un ordine di oppiacei in EPIC®. Per valutare l'efficacia dello strumento, i ricercatori effettueranno confronti all'interno clinici (pre-vs. post-implementazione) ed esaminano un composito di esiti a livello di paziente dopo l'implementazione, inclusa la proporzione di pazienti con uno dei seguenti 6 risultati:
|
Dall'iscrizione e fino a 12 mesi (3, 6, 12 mesi) dopo l'implementazione dell'OPA
|
|
Il feedback di utilizzo di PCP sull'avviso di prevenzione del sovradosaggio (OPA)
Lasso di tempo: Dall'iscrizione e fino a 7 mesi dopo l'implementazione dell'OPA
|
Un questionario online per i PCP che ha interagito con OPA include 12 elementi su scala Likert (scala a 4 punti: 1 = fortemente in disaccordo con 4 = fortemente d'accordo) Valutare l'accettabilità, l'adeguatezza e la fattibilità dell'OPA:
I punteggi medi (con deviazioni standard [SD]) saranno calcolati in tutti gli articoli, nonché punteggi medi individuali (SD). |
Dall'iscrizione e fino a 7 mesi dopo l'implementazione dell'OPA
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Ricevuta di un ordine di naloxone o di riempimento da prescrizione
Lasso di tempo: Dall'iscrizione e fino a 12 mesi (3, 6, 12 mesi) dopo l'implementazione dell'avviso di prevenzione del sovradosaggio (OPA)
|
Proporzione di pazienti che ricevono un avviso che hanno un ordine naloxone o un riempimento di prescrizione
|
Dall'iscrizione e fino a 12 mesi (3, 6, 12 mesi) dopo l'implementazione dell'avviso di prevenzione del sovradosaggio (OPA)
|
|
Assenza di diagnosi di overdose di oppiacei e somministrazione di naloxone
Lasso di tempo: Dall'iscrizione e fino a 12 mesi (3, 6, 12 mesi) dopo l'implementazione
|
Proporzione di pazienti che ricevono un avviso che non hanno diagnosi di overdose da oppiacei e somministrazione di naloxone
|
Dall'iscrizione e fino a 12 mesi (3, 6, 12 mesi) dopo l'implementazione
|
|
Assenza di visite o ricoveri a causa di overdose di oppiacei o oud
Lasso di tempo: Dall'iscrizione e fino a 12 mesi (3, 6, 12 mesi) dopo l'implementazione
|
Proporzione di pazienti che ricevono un avviso che non hanno visite di ED o ricoveri a causa di un disturbo da uso di overdose di oppiacei o da uso di oppiacei (OUD)
|
Dall'iscrizione e fino a 12 mesi (3, 6, 12 mesi) dopo l'implementazione
|
|
Assenza di uso sovrapposto da oppiacei e benzodiazepina
Lasso di tempo: Dall'iscrizione e fino a 12 mesi (3, 6, 12 mesi) dopo l'implementazione
|
Proporzione di pazienti che ricevono un avviso che non hanno un uso sovrapposto agli oppiacei e alla benzodiazepina
|
Dall'iscrizione e fino a 12 mesi (3, 6, 12 mesi) dopo l'implementazione
|
|
Assenza di uso di oppioidi ad alte dosi (Murphine Milligram medio equivalente ≥50)
Lasso di tempo: Dall'iscrizione e fino a 12 mesi (3, 6, 12 mesi) dopo l'implementazione
|
Proporzione di pazienti che ricevono un avviso che non hanno un uso di oppioidi ad alte dosi (milligrammo di morfina giornaliero medio equivalente ≥50).
|
Dall'iscrizione e fino a 12 mesi (3, 6, 12 mesi) dopo l'implementazione
|
|
Ricevuto di referral alla gestione del dolore non farmacologico (ad es. Terapia fisica, cure chiropratiche
Lasso di tempo: Dall'iscrizione e fino a 12 mesi (3, 6, 12 mesi) dopo l'implementazione
|
Proporzione di pazienti che ricevono un avviso che hanno referral alla gestione del dolore non farmacologico (ad es. Terapia fisica, cure chiropratiche).
|
Dall'iscrizione e fino a 12 mesi (3, 6, 12 mesi) dopo l'implementazione
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Wei-Hsuan Lo-Ciganic, PhD, Division of General Internal Medicine, School of Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Lo-Ciganic WH, Huang JL, Zhang HH, Weiss JC, Kwoh CK, Donohue JM, Gordon AJ, Cochran G, Malone DC, Kuza CC, Gellad WF. Using machine learning to predict risk of incident opioid use disorder among fee-for-service Medicare beneficiaries: A prognostic study. PLoS One. 2020 Jul 17;15(7):e0235981. doi: 10.1371/journal.pone.0235981. eCollection 2020.
- Lo-Ciganic WH, Donohue JM, Yang Q, Huang JL, Chang CY, Weiss JC, Guo J, Zhang HH, Cochran G, Gordon AJ, Malone DC, Kwoh CK, Wilson DL, Kuza CC, Gellad WF. Developing and validating a machine-learning algorithm to predict opioid overdose in Medicaid beneficiaries in two US states: a prognostic modelling study. Lancet Digit Health. 2022 Jun;4(6):e455-e465. doi: 10.1016/S2589-7500(22)00062-0.
- Nguyen K, Wilson DL, Diiulio J, Hall B, Militello L, Gellad WF, Harle CA, Lewis M, Schmidt S, Rosenberg EI, Nelson D, He X, Wu Y, Bian J, Staras SAS, Gordon AJ, Cochran J, Kuza C, Yang S, Lo-Ciganic W. Design and development of a machine-learning-driven opioid overdose risk prediction tool integrated in electronic health records in primary care settings. Bioelectron Med. 2024 Oct 18;10(1):24. doi: 10.1186/s42234-024-00156-3.
- Militello LG, Diiulio J, Wilson DL, Nguyen KA, Harle CA, Gellad W, Lo-Ciganic WH. Using human factors methods to mitigate bias in artificial intelligence-based clinical decision support. J Am Med Inform Assoc. 2025 Feb 1;32(2):398-403. doi: 10.1093/jamia/ocae291.
- Lo-Ciganic WH, Huang JL, Zhang HH, Weiss JC, Wu Y, Kwoh CK, Donohue JM, Cochran G, Gordon AJ, Malone DC, Kuza CC, Gellad WF. Evaluation of Machine-Learning Algorithms for Predicting Opioid Overdose Risk Among Medicare Beneficiaries With Opioid Prescriptions. JAMA Netw Open. 2019 Mar 1;2(3):e190968. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2019.0968.
- Hong JJ,Wilson DL,Nguyen K,Gellad WF,Diiulio J,Militello L,Yan S,Harle CA,Nelson D,Rosenberg EI,Schmidt S,Chang CH,Cochran G,Wu Y,Staras SAS,Kuza C,Lo-Ciganic WH
Collegamenti utili
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Stimato)
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
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- STUDY24040038
- R01DA050676 (Sovvenzione/contratto NIH degli Stati Uniti)
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Descrizione del piano IPD
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti
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 .
Prove cliniche su Disordini mentali
-
Charite University, Berlin, GermanyReclutamentoSchizofrenia Spectrum Disorders (SSD)Germania
-
King's College LondonSouth London and Maudsley NHS Foundation TrustIscrizione su invitoDetenzione in base al Mental Health ActRegno Unito
-
Yonsei UniversityCompletatoInfermieri che lavorano presso il Community Mental Health Welfare CenterCorea, Repubblica di
-
Università degli Studi di BresciaAttivo, non reclutanteDisturbo bipolare (BD) | Schizofrenia Spectrum Disorders (SSD)Italia
-
University of Trás-os-Montes and Alto DouroCentro Hospitalar De Trás-Os-Montes E Alto Douro, E.P.E.ReclutamentoDisturbi psicotici | Grave malattia mentale | Schizofrenia Spectrum Disorders (SSD)Portogallo
-
Central Institute of Mental Health, MannheimReclutamentoSchizofrenia Spectrum Disorders (SSD)Germania
-
Tianjin Medical University General HospitalReclutamentoNeuromielite Optica Spectrum Disorders (NMOSD)Cina
-
Tianjin Medical University General HospitalNon ancora reclutamentoNeuromielite ottica (NMO) | Neuromielite Optica Spectrum Disorders (NMOSD)
-
Huashan HospitalNon ancora reclutamentoNeuromielite Optica Spectrum Disorders (NMOSD)Cina
-
Huashan HospitalCompletato