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手術室のスケジューリング効率を改善するための予測モデリングの使用

2017年5月24日 更新者:VA Office of Research and Development
この研究では、手術室で症例をスケジュールする 2 つの異なる方法論を比較します。

調査の概要

詳細な説明

提案された研究の目標は、回帰ベースの予測モデリング システム (PMS) を使用して手術および麻酔時間の長さを計算するスケジューリング方法論の有効性に対処することです。 研究者は、過去の平均を使用して手術の長さを計算する従来のスケジューリング システム (TSS) と比較して、PMS を使用した手術室での症例割り当ては、スケジューリングの精度を向上させ、手術量を増やし、手術室 (OS) のスタッフの満足度を高めると仮定しています。患者転帰への悪影響。 治験責任医師は、単一の外科専門分野の 2 つの手術室でランダム化されたブロック デザインを使用して、腕あたり合計 100 手術日にわたってこの仮説を評価します。

研究の種類

介入

入学 (実際)

735

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

    • Texas
      • Houston、Texas、アメリカ、77030
        • Michael E. DeBakey VA Medical Center, Houston, TX

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • アダルト
  • OLDER_ADULT
  • 子供

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

受講資格のある性別

全て

説明

包含基準:

  • 研究に 1 日を含めるための唯一の要件は、その特定の日に実行されたすべての手順が、過去 3 年間に少なくとも年に 5 回、当院で実行されていることです。 この規則は、当施設で行われる血管処置の大部分を網羅します。 しきい値を年間 5 件以上に設定することは、従来のモデリング システムまたは予測モデリング システムのいずれかを使用して予想されるケースの長さを計算するために一部のデータを利用できるようにするために不可欠です。 PMS を使用してスケジューリングの不正確さを計算することになっているが、モデリング データが存在しないケースが 1 日に実行された場合、このケースの予想される長さは履歴平均を使用して計算されます。
  • 最初の症例の後の手術のキャンセルは、その日が研究に含まれる資格を失うことはありません。 特定の日のシーケンスの最後のケースでキャンセルが発生した場合、特別な介入は行われません。 手術日の予想終了時刻は、最後に行われた症例の終了時刻にリセットされ、以下に説明するようにすべての不正確な計算が実行されます。 キャンセルが中間ケースの 1 つで発生した場合、キャンセルされたケースの削除を反映するために、運用日の終わりがリセットされます。

除外基準:

次のいずれかが発生した日は、研究から除外されます (過去のデータに基づいて、研究者は手術日の 10 ~ 15% が除外基準を満たすと予想しています)。

  • 手術日全体で 1 例のみ、または 1 例も予定されていません
  • 緊急のケースは、最初のケースとして、またはスケジュールされたケースの間に追加されます。
  • 手術日は主要な祝日の週 (感謝祭、クリスマス、新年) です。 これらの期間中のスケジュールは細分化される傾向があり、キャンセル率が高く、バックアップ チームのみでケースが実行されることがよくあります。 これらすべての要因により、調査結果が歪められる可能性があります。
  • 過去 3 年間、年間 5 回の前操作の最小要件を満たしていないスケジュールの異常なケースがあります。
  • その日の最初のケースはキャンセルされます

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

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:HEALTH_SERVICES_RESEARCH
  • 割り当て:ランダム化
  • 介入モデル:平行
  • マスキング:四重

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
ACTIVE_COMPARATOR:履歴平均法
稼働時間は、過去のサービス手段を使用して予測されます。 スケジュールはこの時間を使用して構築されます
スケジューリングは、麻酔、手術、およびターンアラウンド時間についてのみ、過去の手段を考慮して実行されます
実験的:予測モデリング システム (PMS)
手術時間は、回帰モデルを使用して予測されます。 スケジュールはこの時間を使用して構築されます
手術時間の予測因子を使用する回帰モデルを使用して、手術、麻酔、およびターンアラウンド時間の長さを予測します

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
メジャーの説明
時間枠
実際の手術日数と予測手術日数の差 (分単位)
時間枠:3年
2 つのスケジューリング手法間のスケジューリングの不正確性を比較します。 スケジューリングの不正確さは、手術日の実際の長さと予測された長さの差として定義されます。
3年

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
スループットの違い
時間枠:3年
2 つの研究群間で分析された単位時間あたりにスケジュールされた合計症例数の差
3年
オペレーティブ スイート スタッフの仕事の満足度
時間枠:3年
Maslach Burnout Inventory の 3 つのドメインを使用した研究群間の仕事の満足度の比較: 離人 (範囲 0 ~ 17、スコア 17 は離人がより悪いことを示す)。 精神的疲労 (範囲: 0 ~ 36、スコア 36 が最も悪い)。 個人的な成果 (範囲 1 ~ 60、スコア 60 が最高)。
3年
合併症:死亡、心筋梗塞、出血、切断の複合エンドポイント
時間枠:3年
周術期 (術後 30 日) の死亡、心筋梗塞、出血、切断の複合エンドポイントの 2 つの研究グループ間の比較
3年

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

捜査官

  • 主任研究者:Panagiotis Kougias, MD MSc、Michael E. DeBakey VA Medical Center, Houston, TX
  • 主任研究者:David H. Berger, MD、Michael E. DeBakey VA Medical Center, Houston, TX

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始

2013年8月1日

一次修了 (実際)

2015年12月1日

研究の完了 (実際)

2016年7月1日

試験登録日

最初に提出

2013年7月1日

QC基準を満たした最初の提出物

2013年7月1日

最初の投稿 (見積もり)

2013年7月8日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2018年1月2日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2017年5月24日

最終確認日

2017年5月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

その他の研究ID番号

  • IIR 12-113

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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