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Clinical-Decision Support to Improve Hypertension Care in Primary Care

Automated Clinical-Decision Support to Improve Hypertension Care Among Overweight Children in Primary Care

Approaches are needed to help primary-care pediatricians address high blood pressure. This study will test whether an electronic health-record-based tool to address high blood pressure is feasible and improves the evaluation and management of high blood pressure in clinical practice. If successful, this approach can be used to address other lifestyle-related and complex health problems (e.g., dyslipidemia and diabetes), then disseminated and used nationwide.

The investigators have developed a new, electronic health-record (EHR)-based tool that is designed to help pediatricians:

  1. IDENTIFY AND DOCUMENT

    1. when a child's blood pressure is elevated, and
    2. whether it has been elevated before--including number of prior elevations to document the correct diagnosis (for example, elevated blood pressure, vs. hypertension stage 1, vs. hypertension stage 2), THEN
  2. ORDER the next action(s) needed per guideline-based recommendations, AND per prior actions taken--including:

    1. laboratories and studies per 2017 updated guidelines
    2. follow-up interval in primary care
    3. referral to nephrology, when indicated, and
    4. patient education on diet/lifestyle modification.

The investigators are working on improving this system further with addition of orders for:

  1. referral for sleep-apnea testing and treatment, when indicated, and
  2. blood-pressure medications (for example, initiation, titration, or addition of agents depending on blood-pressure control, comorbid conditions [e.g., diabetes], and risk for pregnancy)

調査の概要

詳細な説明

The investigators' data suggest that (1) addressing obesity-related comorbidities (in combination with high BMI/overweight/obesity) and more frequent follow-up are associated with weight-status improvement in overweight (OW) children, (2) that parents rank checking for weight-related health problems as the #1 most important recommended weight-management clinical practice, but that (3) comorbidities are infrequently addressed. Thus, to improve weight status, interventions are needed to improve comorbidity identification, evaluation, and management in primary care. Because the investigators' data suggest that identification of high blood pressure is particularly poor, and that identifying blood-pressure elevations in young children at three separate encounters is complex, they are using existing underutilized data to automate addressing high blood pressure/hypertension in an electronic health record system (EPIC-based), and, if successful, applying the method to other obesity-related comorbidities in primary care.

OF NOTE: in developing and pilot-testing this decision support tool, providers wanted access to it for patients without overweight/obesity. Thus, although the trial was borne out of work in weight-management research, the initial trial will focus on all children irrespective of weight status.

研究の種類

介入

入学 (実際)

2803

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
      • Dallas、Texas、アメリカ、75390
        • University of Texas Southwestern Medical Center, Parkland Medical Center, and (pilot took place at Children's Health)

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

3年~18年 (子、大人)

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

Inclusion Criteria for Providers: Pediatric primary care providers practicing at participating clinics that have agreed to have the decision-support system implemented.

Exclusion Criteria for Providers:

  • Lack of electronic health record

Inclusion Criteria for Children:

  • Measured systolic or diastolic blood pressure >=90th % for age/sex, or
  • >=120 mmHg systolic or >=80 mmHg diastolic (whichever is lower)

Exclusion Criteria for Children:

  • Diagnosis/visit for high blood pressure or hypertension in past 2 years
  • Taking anti-hypertensive medication

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:ふるい分け
  • 割り当て:なし
  • 介入モデル:単一グループの割り当て
  • マスキング:なし(オープンラベル)

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
実験的:clinical decision support activated

TWO MED ASSIST ALERTS

  1. Enter height (when missing)
  2. Repeat BP (when high)

ONE PROVIDER ALERT

  1. BP high & prior BP/BP%s
  2. Defines elev. BP, HTN stage 1-2 with button to enter diagnosis
  3. Link to tailored ordersets

TAILORED ORDERSETS

  1. Elevated BP

    1. Button to schedule f-up <6 m
    2. Button for diet/lifestyle counseling/check-out instructions
  2. HTN stage 1

    1. Buttons to order labs/studies pre-checked for stage 1 recs
    2. Button for nephrology referral
    3. Button to schedule f-up in 1-2 wk/<1 m
    4. Button for diet/lifestyle counseling/check-out instructions
  3. HTN stage 2

    1. Buttons to order labs/studies for stage 2
    2. Button for nephrology referral (pre-checked)
    3. Button to f-up 1 wk
    4. Button for diet/lifestyle counseling/check-out instruction
Decision support system (see description of hypertension decision support system alerts and order sets for details)

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
High blood pressure addressed
時間枠:4-month time series analysis
Proportion of patients with high blood pressure addressed post decision-support implementation (vs. pre-), defined as proportion of patients with elevated blood pressures or higher who have one or more diagnosis or orders placed to diagnose, evaluate, or manage hypertension. We will compare the slope of the post- vs. pre-implementation periods to examine change in monthly rate of HTN eval/management (indicated elements ordered/patients eligible) related to decision support that are in excess of secular trends in clinical practice. In the post-implementation period, the denominator will be determined by tracking patient-level decision-support fires. In the pre-implementation period, the denominator will be determined by applying the decision-support algorithm to retrospective data in monthly increments to identify patients who would have been eligible.
4-month time series analysis

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。

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 (実際)

2017年7月19日

一次修了 (実際)

2017年11月20日

研究の完了 (実際)

2017年11月20日

試験登録日

最初に提出

2018年1月12日

QC基準を満たした最初の提出物

2018年1月13日

最初の投稿 (実際)

2018年1月19日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2020年5月19日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2020年5月15日

最終確認日

2020年5月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • STU 052015-029

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

IPD プランの説明

Data are being obtained under a MU agreement/legal contract

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

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。

clinical decision supportの臨床試験

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