コンテキスト要因を臨床意思決定支援に統合する
文脈的要因を臨床意思決定支援に統合して、文脈的エラーを減らし、外来治療の結果を改善する
文脈上のエラーを防ぐには、臨床現場での遭遇中に文脈上の要因があるという手がかりに対する臨床医の反応性をリアルタイムで高める必要があります。 文脈上の危険信号と呼ばれるこれらの手がかりは、医療記録と患者からの直接の 2 つのソースで明らかです。 効果的な介入は、臨床医に、ケアプランで対処できる根本的な文脈的要因があるかどうかを判断するよう促し、文脈上のエラーを回避します。 この望ましいプロセスは、コンテキスト プロービングと呼ばれます。
臨床意思決定支援 (CDS) を使用して、ケアの時点でタイムリーな生物医学情報を医師に提供し、エラーを防止して適切なケアを促進していますが、この技術は、状況に応じた危険信号と状況に応じた要因の両方に医師の注意を向けさせる機会も提供します。コンテキスト エラーを回避します。 この研究では、患者の健康管理の結果と、医療サービスの過剰使用および誤用に関連する回避されたコストの両方の評価手段を使用して、無作為化制御介入試験を通じてケアの文脈化を改善する「文脈化された CDS」の可能性を評価します。 3 つの仮説は、その CDS です。
- コンテキスト エラーの削減: 臨床医にコンテキスト要因を通知し、コンテキストの危険信号を調査するよう促す CDS ツールは、コンテキスト エラーの削減につながるはずです。
- ヘルスケアの結果を改善する: コンテキスト化された CDS は、状況に応じた危険信号の部分的または完全な解決として定義されるヘルスケアの結果の改善を予測します (例: インデックス訪問後のHgB A1cの上昇。
- 回避可能な医療費の削減: コンテキスト化された CDS は、不適切または不要な医療サービスの誤用および乱用の削減に関連付けられています。
調査の概要
詳細な説明
患者のコンテキストという用語は、患者ケアへの研究エビデンスの適用を複雑にする、患者の生活における無数のコンテキスト要因を指します。 たとえば、患者が特定の状態の薬を買う余裕がないことは、状況要因です。 コンテキスト要因は、正しく識別されたときに対処できます。 高価なブランド名の医薬品を低価格のジェネリック医薬品に代用することで、患者は医薬品を購入できるようになります。 ケアプランで文脈的要因に対処することは、ケアの文脈化と呼ばれます。 逆に、文脈的要因に対処できる場合に対処しないことは、不適切なケア計画につながるため、文脈上の誤りです。 要約すると、コンテキストエラーは、患者のコンテキストへの不注意によって引き起こされる医療エラーです。 それらは一般的であり、医療サービスの過剰使用と誤用に関連する医療結果の減少と医療費の増加の両方に関連しています。 これらの調査結果は、実際の患者と、チェックリストを使用する未発表の標準化された患者 (USP) の両方が遭遇中に収集した、コンテンツ コーディング フォー コンテキスト オブ ケア (「4C」) と呼ばれるオーディオ録音データをコーディングするための検証済みの方法を使用して決定されました。
文脈上のエラーを防ぐには、臨床現場での遭遇中に文脈上の要因があるという手がかりに対する臨床医の反応性をリアルタイムで高める必要があります。 文脈上の危険信号と呼ばれるこれらの手がかりは、医療記録と患者からの直接の 2 つのソースで明らかです。 効果的な介入は、臨床医に、ケアプランで対処できる根本的な文脈的要因があるかどうかを判断するよう促し、文脈上のエラーを回避します。 この望ましいプロセスは、コンテキスト プロービングと呼ばれます。
臨床意思決定支援 (CDS) を使用して、ケアの時点でタイムリーな生物医学情報を医師に提供し、エラーを防止して適切なケアを促進していますが、この技術は、状況に応じた危険信号と状況に応じた要因の両方に医師の注意を向けさせる機会も提供します。コンテキスト エラーを回避します。 この研究では、患者の健康管理の結果と、医療サービスの過剰使用および誤用に関連する回避されたコストの両方の評価手段を使用して、無作為化制御介入試験を通じてケアの文脈化を改善する「文脈化された CDS」の可能性を評価します。 3 つの仮説は、その CDS です。
- コンテキスト エラーの削減: 臨床医にコンテキスト要因を通知し、コンテキストの危険信号を調査するよう促す CDS ツールは、コンテキスト エラーの削減につながるはずです。
- ヘルスケアの結果を改善する: コンテキスト化された CDS は、状況に応じた危険信号の部分的または完全な解決として定義されるヘルスケアの結果の改善を予測します (例: インデックス訪問後のHgB A1cの上昇。
- 回避可能な医療費の削減: コンテキスト化された CDS は、不適切または不要な医療サービスの誤用および乱用の削減に関連付けられています。
仮説を検証するために、参加に同意した患者は、通常のケアまたはコンテキスト化された CDS で強化されたケアに無作為に割り付けられます。 参加者は訪問を音声で記録し、データは 4C を使用してコード化されます。 それらは、確立された追跡方法を使用して、盲検化された評価者による結果の評価のために、インデックス訪問の数か月後に追跡されます。 さらに、見落とされた場合に医療サービスの乱用や誤用につながるような複雑な文脈上の要因を含むケースを提示する USP は、3 番目の仮説を評価し、実際のケアに対する文脈上の警告の影響を観察することによって得られたデータを補足するために採用されます。最初の仮説の患者。
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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Illinois
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Chicago、Illinois、アメリカ、60612
- University of Illinois at Chicago
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Maywood、Illinois、アメリカ、60153
- Loyola University Medical Center
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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
包含基準:
- 英語を話す成人患者が、予定された予約のために外来のプライマリ ケア クリニックに来て、予約の前に連絡を取ることができ、臨床医 (医師またはナース プラクティショナー) がそれらの患者を診察します。
除外基準:
- • 緊急または予定外の来院、または英語を話せない患者。
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：ヘルスサービス研究
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- 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：コンテキスト調査 + コンテキスト CDS
EHR に既に保存されている状況に応じた危険信号とともに、状況調査で患者から取得した状況に応じた要因により、受動的アラートと割り込みアラートの両方で、さまざまな状況に応じた臨床意思決定サポートが生成されます。
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EHR 臨床意思決定支援アラートへのコンテキスト データの組み込み
患者は、自分のケアに関連する文脈上の要因を示す可能性のある危険信号について質問するアンケートに回答します
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アクティブコンパレータ：コンテキスト調査のみ
EHR にすでに保存されている状況に応じた危険信号とともに状況調査で患者から取得した状況に応じた要因は、CDS やアラートの生成には使用されません。
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患者は、自分のケアに関連する文脈上の要因を示す可能性のある危険信号について質問するアンケートに回答します
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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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状況に応じた危険信号の解決
時間枠：初診から6～9ヶ月
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インデックス訪問時に記録された危険信号のうち解決した割合
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初診から6～9ヶ月
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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状況に応じたレッド フラグのプロービング
時間枠：インデックス訪問時
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診察医が調査する危険信号の割合
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インデックス訪問時
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コンテキスト要因の計画
時間枠：インデックス訪問時
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訪問中に特定された状況要因のうち、ケアプランに組み込まれているものの割合
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インデックス訪問時
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者：Saul J Weiner, MD、University of Illinois at Chicago
出版物と役立つリンク
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 (実際)
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
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。
状況に応じた臨床意思決定のサポートの臨床試験
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Kaiser PermanenteNational Institute of Mental Health (NIMH); University of Washington招待による登録
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Columbia UniversityNational Institute of Nursing Research (NINR); Brigham and Women's Hospital完了
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University of Wisconsin, MadisonAgency for Healthcare Research and Quality (AHRQ)募集
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Wuerzburg University HospitalCharite University, Berlin, Germany; Goethe University; RWTH Aachen University; Technical University... と他の協力者完了
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Madigan Army Medical CenterTelemedicine & Advanced Technology Research Center; Analytics4Medicine, LLC終了しました