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Evaluating Intervention Allocation Policies for Reducing Hospital Readmissions at Michigan Medicine

1 luglio 2026 aggiornato da: Jenna Wiens, University of Michigan
The researchers are investigating if using a risk-based prediction score or benefit-based prediction score to allocate transition of care (TOC) interventions is more effective in reducing the rate of unplanned hospital readmissions or death within 30 days of hospital discharge.

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

The intervention affects only how the TOC bundle is assigned and does not alter how the telephone calls are delivered. For example, both care navigators and pharmacists receive the same patient information and follow the same call procedures before and after the intervention.

Individuals with predicted benefits greater than the 40% quantile are assigned the phone call bundle while others were not assigned the bundle. During the trial the 40% quantile will be dynamically determined using discharge data from the previous week.

Tipo di studio

Interventistico

Iscrizione (Stimato)

5000

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.

Contatto studio

Luoghi di studio

  • Stati Uniti
    • Michigan
      • Ann Arbor, Michigan, Stati Uniti, 48109
        • The University of Michigan
        • Contatto:
        • Investigatore principale:
          • Jenna Wiens, PhD

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

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Descrizione

Inclusion Criteria:

  • Patient meets the primary care established rule at Michigan Medicine (MM), AND
  • Patient's primary care physician (PCP) Department is one of our General Medicine or Family Medicine or Medical-Pediatrics departments, AND
  • Inpatient class is Inpatient or Observation or Obs Greater than 48 hours or Outpatient in a Bed or Extended Recovery or Hospital Care at Home Inpatient or Hospital Care at Home Observation, AND
  • Discharged from General Medicine or Family Medicine or Medicine Observation services, AND
  • Disposition of home or home with home care

Exclusion Criteria:

  • Physician Organization of Michigan Accountable Care Organization (POM ACO)
  • Sepsis patients (had a diagnosis of sepsis during admission, active or resolved on the hospital problem list)

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: Prevenzione
  • Assegnazione: Randomizzato
  • Modello interventistico: Assegnazione parallela
  • Mascheramento: Triplicare

Armi e interventi

Gruppo di partecipanti / Arm
Intervento / Trattamento
Comparatore attivo: Control Arm/Standard of care
The Control Arm, in which patients with a LACE Index score of 9 or greater on the day of hospital discharge will receive TOC interventions. This is the currently implemented allocation policy at Michigan Medicine. In this setting, approximately 60% of patients receive the TOC intervention. Thus, we will use a threshold of the 40th percentile for assigning the TOC telephone call bundle. Note that to maintain the 60% intervention rate throughout the study, the score threshold (LACE 9 or greater) will be monitored and dynamically adjusted. The LACE Index has four components: Length of Stay (L), Acuity of the Admission (A), Comorbidities (C), and Emergency Department Visits (E), and estimates the risk of a patient having an unplanned hospital readmission after being discharged from their current encounter.
Altro: The LACE Index TOC assignment
The LACE Index has four components: Length of Stay (L), Acuity of the Admission (A), Comorbidities (C), and Emergency Department Visits (E), and estimates the risk of a patient having an unplanned hospital readmission after being discharged from their current encounter.
Sperimentale: Experimental Arm
The Experimental Arm, in which Causal-Hospital reAdmission Risk Prediction Model (C-HARP) scores will be used to allocate TOC interventions. C-HARP is a machine learning model that leverages routinely collected and stored patient data in the electronic health record (EHR) to estimate how much a patient will benefit from receiving MM's TOC telephone call bundle. The assignment threshold will be defined as the 40th percentile of C-HARP scores within the most recent 100 days of the target cohort, so that approximately 60% of patients are assigned the telephone call bundle. Based on current retrospective data, this threshold corresponds to a C-HARP score of 18.
Dispositivo: C-HARP TOC assignment
The Experimental Arm will allocate TOC interventions based on scores generated by the Causal-Hospital reAdmission Risk Prediction Model (C-HARP), C-HARP is a linear model that leverages routinely collected and stored patient data in the electronic health record (EHR) to estimate how much a patient will benefit from receiving Michigan Medicine's (MM's) TOC telephone call bundle.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
The number of 30-day all-cause unplanned readmission or death
Lasso di tempo: 30 calendar days following the index discharge
An unplanned readmission is defined as any not canceled inpatient, outpatient, or observation hospital admission with an admission type not recorded as "scheduled." Deaths are determined using the Michigan Death Index and matched to patient records using Social Security numbers.
30 calendar days following the index discharge

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
The number of 90-day all-cause unplanned readmission or death
Lasso di tempo: 90 calendar days following the index discharge
An unplanned readmission is defined as any not canceled inpatient, outpatient, or observation hospital admission with an admission type not recorded as "scheduled." Deaths are determined using the Michigan Death Index and matched to patient records using Social Security numbers.
90 calendar days following the index discharge
Time to first 90-day all-cause unplanned readmission or death
Lasso di tempo: 90 calendar days following the index discharge
An unplanned readmission is defined as any not canceled inpatient, outpatient, or observation hospital admission with an admission type not recorded as "scheduled." Deaths are determined using the Michigan Death Index and matched to patient records using Social Security numbers.
90 calendar days following the index discharge
TOC telephone call bundle completion (care navigator call)
Lasso di tempo: 5 calendar days after discharge.

A care navigator call is considered complete if a completed call record is observed within 5 calendar days after discharge.

Calls are considered incomplete if the corresponding completed call record occurs after an all-cause unplanned readmission.
5 calendar days after discharge.
TOC telephone call bundle completion (clinical pharmacist call)
Lasso di tempo: 14 calendar days after discharge

A clinical pharmacist call is considered complete if a completed call record is observed within 14 calendar days after discharge.

Calls are considered incomplete if the corresponding completed call record occurs after an all-cause unplanned readmission.
14 calendar days after discharge
TOC telephone call bundle completion (both calls)
Lasso di tempo: 14 calendar days after discharge

Completed the care navigator call and completed the clinical pharmacist call.

Calls are considered incomplete if the corresponding completed call record occurs after an all-cause unplanned readmission.
14 calendar days after discharge

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

University of Michigan

Investigatori

  • Cattedra di studio: Jenna Wiens, PhD, University of Michigan

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 (Stimato)

1 luglio 2026

Completamento primario (Stimato)

1 agosto 2027

Completamento dello studio (Stimato)

1 settembre 2027

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

1 luglio 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

1 luglio 2026

Primo Inserito (Effettivo)

8 luglio 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

8 luglio 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

1 luglio 2026

Ultimo verificato

1 luglio 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • HUM00282075

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

Sì

prodotto fabbricato ed esportato dagli 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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