電子健康記録のための臨床意思決定支援ツール (BHCDS)
カスタマイズされた治療とケアの推奨レベルに関心のある行動医療の臨床医向けに、「BH-CDS」はデスクトップ/タブレットの Web ベースのアプリケーションであり、臨床医にデータと、患者ケアを改善するためのより良い意思決定のための根拠を提供します。
Behavioral Health に利用できる臨床意思決定支援 (CDS) システムはほとんどなく、既存の CDS とは異なり、この製品は関連する患者データをコンパイルし、これらのデータを患者の現在の状況、症状、および物質使用の問題に関連する一般的な治療の推奨事項にまとめます。
BH-CDS ソリューションは、患者の特性を潜在クラス分析 (LCA) に織り込みます。LCA は、同様の反応を持つ他の患者との反応に従って患者をグループ化します (つまり、サブグループまたは「クラス」)。 患者がクラスに割り当てられると、ソリューションは、ソフトウェアを使用するカウンセラーに推奨事項を提示します。
調査の概要
詳細な説明
フェーズ II の具体的な目的と公衆衛生への影響の概要。 薬物乱用の治療は、クライアントの家族、雇用、精神医学、または法律上の問題によって複雑になることがよくあります。 これらの共存する問題がエビデンスに基づく実践 (EBP) で対処されると、結果が改善されます。 投薬支援治療 (MAT) を強化するための問題行動の健康に関するエビデンスに基づく実践を含めることは、多くの連邦および州の治療イニシアチブの対象となっています。 ただし、トレーニングを通じて臨床医を教育するための広範な努力にもかかわらず、そのような証拠に基づく実践の臨床現場への統合は遅れ続けています。 多くの場合、EBP を臨床ワークフローに統合することは困難であるため、臨床医は確立された (そしてしばしば効果のない) ケア パターンに依存しています。 この助成金は、(1) オピオイド使用障害と診断された患者の電子健康記録データを使用して、潜在クラス分析 (LCA) 分析を使用して患者グループのプロファイルを作成し、クラスごとに、どのサービスの組み合わせが経験的に関連付けられているかを判断することを提案しました。肯定的な結果; (2) カウンセラーが患者を分類し、適切なサービスに適合させるのに役立つ臨床意思決定支援 (CDS) ソフトウェアを開発し、(3) フィールド試験 (ランダム化比較試験または RCT) を実施して、CDS ソフトウェアが臨床診療に与える影響をテストします。
発表済みおよび未発表の結果の簡潔な説明を提供し、最初に述べた目的の達成に向けた進捗状況を示します。
潜在クラス分析: 最初の目的 (オピオイド使用障害と診断された患者の電子医療記録データを使用して、LCA を使用して患者グループのプロファイルを作成し、どのサービスの組み合わせがオピオイド使用者の各クラスの肯定的な結果と経験的に関連しているかを判断する) は、以前の進捗レポートで説明したように、成功裏に達成されました。
4 つのクラスが特定されました: クラス 1: このクラスの個人は、比較的深刻な医学的および精神的健康上の問題を抱えている傾向があり、精神科の薬を服用しており、気性のコントロールの問題を経験する傾向があります。 クラス 2: このクラスの個人は、精神衛生上の問題を抱えている傾向がありますが、精神科の薬を服用していません。 彼らは一般的に鼻を鳴らしたり、アヘン剤を注射したりせず、深刻な医学的問題を抱えていない傾向があります. クラス 3: このクラスの個人は、医学的および精神的健康上の問題を抱えている傾向があり、精神科の薬を服用しています。 彼らは鼻を鳴らしたり、アヘン剤を注射したりする傾向があり、気性を制御するのに問題があるかもしれません. クラス 4: このクラスの個人は、鼻を鳴らしたり、アヘン剤を注射したりする傾向が高い傾向があります。 彼らは中程度の医学的問題を抱えており、メンタルヘルスの問題は低くなっています。
ソフトウェア開発: LCA の結果に基づいて、CDS ソフトウェアが開発され、カウンセラーが患者を分類し、適切なサービスと照合できるようになりました。
実地試験: この実地試験の目的は、この新しい CDS ソフトウェアの有効性を、通常の診療または通常の治療 (TAU) と比較して評価し、CDS ソフトウェアの実現可能性と認知された有用性に関する情報を収集することでした。カウンセラーの視点。 TAU と比較した場合、実験条件のクライアントは、(1) エビデンスに基づいたラップアラウンド サービスが大幅に一致し、(2) 治療への関与が大きく、(3) 物質の使用頻度が低く、(4) ) より優れた生物心理社会的機能を持ち、(5) より優れた費用対効果 (すなわち、成功した結果を達成するためのより少ない費用) を持っています。
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Massachusetts
-
Waltham、Massachusetts、アメリカ、02451
- Stephen Butler
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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
カウンセラーの包含基準:
- 常勤または非常勤のカウンセラー
- 英語を話す
- オピオイド使用の問題を抱えたクライエントを治療する
- 有効な電子メール アカウントを持っている
クライアントの包含基準:
- 現在、研究のカウンセラーと少なくとも月に1回会う
- 英語を読み、話すことができる
- オピオイド使用問題の治療中
- 必要に応じてデトックス完了
除外基準:
-
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：HEALTH_SERVICES_RESEARCH
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：平行
- マスキング：独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：BHCDS ベースの推奨事項
実験条件では、BH-CDS ツールを使用し、通常の治療に加えて、調整された推奨事項を受け取ります。
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他の名前：
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PLACEBO_COMPARATOR：調整されていない推奨事項
コントロール条件は、BH-CDS ツールを使用し、通常の治療に加えて、調整されていない推奨事項を受け取ります。
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他の名前：
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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 |
|---|---|---|
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ASI-MV 複合スコアで測定した、ベースライン後 1 か月および 3 か月でのクライアントの過去 30 日間の物質使用および心理社会的機能の変化
時間枠：1ヶ月、3ヶ月
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各時点での ASI-MV 複合スコアによって測定されます。 依存症重症度指数 - マルチメディア版 (ASI-MV) の複合スコアは、過去 30 日間のクライアントの行動を参照する、各ドメインで回答された多数の質問から生成されます。 したがって、問題の状態の変化を特定するのに役立ち、研究や結果の評価に使用できます。 詳細については、以下を参照してください。 Butler, S. F., Budman, S. H., Goldman, R. J., Newman, F. J., Beckley, K. E., Trottier, D., & Cacciola, J. S. (2001). コンピューター管理中毒重症度指数の初期検証: ASI-MV。 中毒行動の心理学、15(1)、4。 |
1ヶ月、3ヶ月
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クライアントの治療訪問数
時間枠：3ヶ月
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実地試験期間中の治療および評価訪問の総数。
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3ヶ月
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各クライアントが受ける、または紹介されるサービスの数
時間枠：3ヶ月
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フィールドトライアル期間中にクライアントが受けた、または紹介されたサービス（住宅サポートや医療相談などのラップアラウンドサービスを含む）の総数。
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3ヶ月
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協力者と研究者
スポンサー
捜査官
- 主任研究者：Stephen F. Butler, PhD、Inflexxion, Inc.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
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 (実際)
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
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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