- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT07498322
Chicago Sistema di Screening, Coinvolgimento, Trattamento e Pianificazione per il Disturbo da Uso di Oppioidi Basato sui Dati (C-DOSETaP)
Sistema di Chicago per lo Screening, l'Inclusione, il Trattamento e la Pianificazione dell'Uso di Oppioidi basato sui Dati
Questo studio, chiamato Sistema Chicago Data-driven Opioid use disorder Screening, Engagement, Treatment and Planning (C-DOSETaP), testa un nuovo sistema di assistenza clinica per pazienti con disturbo da uso di oppioidi (OUD) all'interno di un ampio sistema sanitario.
Le principali domande a cui questo studio mira a rispondere sono:
- Il Sistema C-DOSETaP aumenta lo screening per i pazienti con OUD;
- Il Sistema C-DOSETaP migliora la continuità dell'assistenza sanitaria per i pazienti con OUD;
- Il Sistema C-DOSETaP aumenta l'uso di farmaci per il disturbo da uso di oppioidi; e
- Il Sistema C-DOSETaP riduce il numero di decessi correlati agli oppioidi nei quartieri serviti.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Il Sistema C-DOSETaP (Chicago Data-driven Opioid use disorder Screening, Engagement, Treatment and Planning) testa un approccio innovativo che sfrutta l'armonizzazione dei dati sanitari, gli strumenti digitali e i flussi di lavoro clinici per migliorare l'assistenza ai pazienti con disturbo da uso di oppioidi (OUD) in un ampio sistema sanitario che serve una popolazione gravemente colpita dall'epidemia di overdose da oppioidi. Il sistema C-DOSETaP implementerà una serie diversificata di strumenti di screening nei numerosi ambiti clinici del sistema sanitario, migliorerà l'engagement sanitario e l'utilizzo dei trattamenti per l'OUD e perseguirà un approccio orientato ai dati sfruttando i dati delle cartelle cliniche elettroniche (EHR) per monitorare l'erogazione delle cure e coinvolgere i pazienti a rischio di abbandono o fallimento del trattamento.
Ipotesi che l'implementazione del sistema C-DOSETaP insieme a un piano di risposta a livello di sistema sviluppato localmente per gli oppioidi porterà a: 1) tassi di screening per l'OUD aumentati; 2) continuità assistenziale migliorata; 3) utilizzo aumentato dei farmaci per il disturbo da uso di oppioidi (MOUD); e 4) mortalità ridotta nei quartieri serviti dall'istituzione principale dello studio.
Esiti Primari Tre dimensioni del trattamento e dell'engagement per l'OUD saranno valutate come esiti primari dello studio. Misureremo: 1) i tassi di screening; 2) la continuità assistenziale; e 3) l'uso di MOUD nell'intero sistema sanitario. I tassi di screening saranno misurati come la proporzione di tutti i pazienti con incontri nel sistema sanitario che hanno completato uno screening per l'uso improprio di oppioidi nei 12 mesi precedenti. La continuità assistenziale sarà valutata tramite il follow-up degli appuntamenti e il completamento del rinvio al successivo sito di cura. L'uso di MOUD sarà misurato come il numero di pazienti attivamente in trattamento con MOUD come proporzione di tutti i pazienti con OUD documentata all'interno del sistema sanitario, definita dai codici della Classificazione Internazionale delle Malattie, 10a Revisione, Modifica Clinica (ICD-10-CM).
Esiti Secondari Pianifichiamo di valutare l'impatto aggregato degli interventi e delle misure primarie sulla mortalità per OUD riportata nei quartieri serviti dall'istituzione principale dello studio durante l'implementazione a gradini a fasi attraverso le cliniche associate al sistema. I nostri esiti secondari per questa fase includono la mortalità trimestrale correlata agli oppioidi per i codici postali serviti dall'istituzione principale.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Niranjan S. Karnik, MD, PhD
- Numero di telefono: (312) 273-0185
- Email: nkarnik@uic.edu
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Neeraj Chhabra, MD
- Email: neeraj1@uic.edu
Luoghi di studio
-
-
Illinois
-
Chicago, Illinois, Stati Uniti, 60608
- University of Illinois Hospitals and Clinics (UI Health)
-
Contatto:
- Neeraj Chhabra, MD
- Email: neeraj1@uic.edu
-
Contatto:
- Niranjan S. Karnik, MD, PhD
- Numero di telefono: 312-273-0185
- Email: nkarnik@uic.edu
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criteri di inclusione
- Il partecipante deve essere un paziente visitato presso l'University of Illinois Hospital and Clinics
- Adulti e adolescenti di età pari o superiore a 16 anni
Criteri di esclusione
- Bambini di età inferiore a 16 anni
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: Pazienti con OUD
Pazienti con disturbo da uso di oppioidi identificati attraverso il sistema C-DOSETaP
|
Completato lo screening per il disturbo da uso di oppioidi
Trattamento farmacologico per il disturbo da uso di oppioidi
Facilitazione dei collegamenti per il trattamento ambulatoriale
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Numero di persone sottoposte a screening per OUD
Lasso di tempo: Misura mobile dei tassi annuali (12 mesi) misurati durante il periodo di implementazione.
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Tasso aggregato di screening OUD basato sui dati in tutto il sistema sanitario
|
Misura mobile dei tassi annuali (12 mesi) misurati durante il periodo di implementazione.
|
|
Continuità delle cure per i pazienti con OUD
Lasso di tempo: 30 giorni e 12 mesi
|
La continuità delle cure sarà valutata attraverso il follow-up degli appuntamenti e il completamento del rinvio al sito di cura successivo entro 30 giorni.
|
30 giorni e 12 mesi
|
|
Utilizzo dei MOUD nell'intero sistema sanitario
Lasso di tempo: Baseline e 12 mesi
|
L'uso di MOUD verrà misurato come numero di pazienti attivamente in trattamento con MOUD come proporzione di tutti i pazienti all'interno del sistema sanitario e di quelli con OUD documentato all'interno del sistema sanitario, come definito dai codici della Classificazione Internazionale delle Malattie, 10a Revisione, Modificazione Clinica (ICD-10-CM).
|
Baseline e 12 mesi
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Mortalità regionale correlata agli oppioidi
Lasso di tempo: Baseline e 12 mesi
|
Tasso trimestrale di mortalità correlata agli oppioidi per codice postale servito dall'istituto primario segnalato al Dipartimento della Salute Pubblica dell'Illinois
|
Baseline e 12 mesi
|
|
Screening Regionale per DUD
Lasso di tempo: Baseline e 12 mesi
|
Tassi di screening trimestrali relativi agli oppioidi per codice postale serviti dall'istituto primario segnalati al Dipartimento della Salute Pubblica dell'Illinois
|
Baseline e 12 mesi
|
|
Utilizzo regionale dei MOUD
Lasso di tempo: Baseline e 12 mesi
|
Tassi trimestrali di utilizzo di MOUD per codice postale serviti dall'istituzione primaria segnalati al Dipartimento della Salute Pubblica dell'Illinois
|
Baseline e 12 mesi
|
Collaboratori e investigatori
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Niranjan S. Karnik, MD, PhD, UIC, College of Medicine
- Investigatore principale: Neeraj Chhabra, MD, UIC, College of Medicine
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Afshar M, Sharma B, Dligach D, Oguss M, Brown R, Chhabra N, Thompson HM, Markossian T, Joyce C, Churpek MM, Karnik NS. Development and multimodal validation of a substance misuse algorithm for referral to treatment using artificial intelligence (SMART-AI): a retrospective deep learning study. Lancet Digit Health. 2022 Jun;4(6):e426-e435. doi: 10.1016/S2589-7500(22)00041-3.
- Shahid U, Parde N, Smith DL, Dickinson G, Bianco J, Thorpe D, Hota M, Afshar M, Karnik NS, Chhabra N. Development and Evaluation of Machine Learning Models for the Detection of Emergency Department Patients with Opioid Misuse from Clinical Notes. medRxiv [Preprint]. 2024 Dec 12:2024.12.11.24318875. doi: 10.1101/2024.12.11.24318875.
- Chhablani C, Shahid U, Parde N, Muslmani S, Hu H, Thorpe D, Afshar M, Karnik N, Chhabra N. Machine learning models to detect opioid misuse in emergency department patients at triage. Am J Emerg Med. 2026 Feb 26;104:17-23. doi: 10.1016/j.ajem.2026.02.037. Online ahead of print.
Collegamenti utili
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Stimato)
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
- Disturbi correlati agli stupefacenti
- Disordini mentali
- Disturbi Correlati a Sostanze
- Disturbi indotti chimicamente
- Disturbi correlati agli oppioidi
- Amministrazione dei servizi sanitari
- Terapie
- Cura del paziente
- Servizi sanitari
- Force di lavoro e servizi per le strutture sanitarie
- Gestione dell'assistenza al paziente
- Assistenza sanitaria globale
- Assistenza sanitaria di base
- Continuità dell'Assistenza al Paziente
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2024-0243
- 1R61DA057629 (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
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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