抗生物質治療のためのコンピュータ化された意思決定支援システム
コンピューター化された意思決定支援システムである TREAT を使用した、経験的な抗生物質治療の改善。クラスターのランダム化トライアル
調査の概要
詳細な説明
中等度から重度の細菌感染が疑われる場合の抗生物質治療は、通常、原因となる病原体を特定する前に経験的に開始されます。 その後分離された病原体の in vitro 感受性と一致する適切な治療は、調整されたオッズ比で 1.6 ～ 6.9 の間で重篤な感染症の全体的な致死率を低下させます。 同じ研究では、患者の 20 ～ 50% が不適切な経験に基づく抗生物質治療を受けていました。
私たちは、入院患者の抗生物質治療を改善するために、因果確率ネットワークに基づいたコンピューター化された意思決定支援システム (TREAT) を開発しました。 このシステムの目的は、適切な抗生物質治療の率を向上させて死亡率を低下させることと、局所的な耐性プロファイルによって決定されるように、抗生物質の使用を生態学的に経済的な抗生物質に振り向けることでした。 システムはさまざまな場所に合わせて調整できます。
TREAT システムは、多施設観察コホート研究でテストされました。 研究により、このシステムは安全で効果的であることが証明されました。 TREAT は患者の 70% に適切な抗生物質治療を処方し、そのうち 58% は医師による適切な治療を受けました。 TREAT は、限られた抗生物質処方を低コストで使用し、主にモデルによって将来の耐性に割り当てられるコストを削減しました。 このシステムは 3 か国 (イスラエル、イタリア、ドイツ) で良好なパフォーマンスを示しました。
次に、クラスターランダム化対照試験で、これらの施設の入院患者の管理に対する TREAT の効果を評価しました。 システムによるユーザーの教育を通じて汚染を回避し、病棟全体との TREAT の相互作用から利益を得るために、私たちはランダム化の単位として病棟を使用しました。
比較: TREAT システムは介入病棟に設置され、経験的な抗生物質治療の際に医師にその使用が提案されました。 医師は TREAT の結果インターフェイスを検査するよう依頼されました。 抗生物質治療の最終選択は彼らでした。 管理病棟はシステムにアクセスできませんでした。 私たちは、患者の転帰、抗生物質治療の適切性、および抗生物質の費用に関して、介入病棟と対照病棟の転帰を評価しました。
研究の種類
入学
段階
- フェーズ 3
連絡先と場所
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
説明
包含基準:
- 血液培養を採取した患者。
- 患者は抗生物質を処方されました（予防目的ではありません）。
- 敗血症の診断基準を満たす患者。
- 感染症を中心とした患者。
- 敗血症性ショックに相当するショックを患っている患者。
- 発熱性好中球減少症の患者
除外基準:
- 現在または過去6か月以内に現在（疑いまたは特定された）日和見疾患および/またはAIDS定義疾患を患っているHIV陽性患者
- 臓器または骨髄移植のレシピエント
- 18 歳未満の子供。旅行感染症または結核の疑い
- 妊娠中の女性
- 再入国
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：処理
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：なし（オープンラベル）
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
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適切な抗生物質治療
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二次結果の測定
結果測定 |
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有害事象
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抗生物質の使用
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入院期間
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全体的な30日死亡率
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発熱の期間
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抗生物質のコスト
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協力者と研究者
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捜査官
- 主任研究者：Leonard Leibovici, M.D.、Rabin Medical Center, Beilinson campus
- スタディチェア：Steen Andreassen, PhD、Center for Model-based Medical Decision Support, Aalborg University
出版物と役立つリンク
便利なリンク
研究記録日
主要日程の研究
研究開始
研究の完了
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (見積もり)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (見積もり)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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