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抗生物質の流行、ネバーイベントの危険因子、不適切な使用の予測

2021年3月15日 更新者:Midwestern University

「不適切な」抗菌薬使用の危険因子/ドライバーを理解するためのレトロスペクティブ研究と、不適切な抗菌薬使用の発生の予測を容易にする臨床意思決定支援ツールの性能評価

抗生物質の不適切な使用を減らすために、不適切な使用の要因を地域で特定する必要があります。 この調査では、「絶対に起こらない」と定義されている最も不適切な使用に焦点を当てます。 以前の研究では、抗生物質の使用が時間の経過とともにクラスター化することが示されています。 イベントも時間の経過とともにクラスター化することはないという仮説が立てられています。 電子データ収集戦略を使用して、抗生物質の使用が懸念される領域を迅速かつ正確に特定するためのアルゴリズムが開発されます。 第二に、抗菌薬消費データと不適切な抗菌薬使用の捕捉された信号を利用して、抗菌薬管理の取り組みの目標を提供するフレームワークが開発されます。

調査の概要

状態

完了

条件

詳細な説明

抗菌薬処方の適切性は、国内および国際的な重要な問題となっています。 抗生物質使用の 50% 以上が不適切であると推定されています。 このような背景から、米国ホワイトハウスは、入院患者と外来患者の設定で、不適切な抗生物質の使用をそれぞれ 20% と 50% 減らすという国家戦略目標を設定しました。 不適切な使用を減らすために、各ローカル設定で不適切な使用のドライバーを特定する必要があります。 不適切な使用が確認された実際の原因を特定するのは、時間とリソースを集中的に使用するチャート レビューを使用する場合を除いて困難です。 現在の最大の抗生物質消費研究でさえ、「研究範囲外」であったため、適切性を評価していません. さらに、何が不適切な使用を構成するかについてのコンセンサスや合意はありません。 これらの明らかな省略は、抗菌薬の使用の適切性を特定することの難しさと複雑さを強調しています。 重要なことは、この調査では、「絶対に起こらない」と定義されている最も不適切な使用に焦点を当てることです。 以前の研究では、抗生物質の使用が時間の経過とともにクラスター化することが示されています。 イベントも時間の経過とともにクラスター化することはないという仮説が立てられています。 電子データ収集戦略を使用して、抗生物質の使用が懸念される領域を迅速かつ正確に特定するためのアルゴリズムが開発されます。 第二に、抗菌薬消費データと不適切な抗菌薬使用の捕捉された信号を利用して、抗菌薬管理の取り組みの目標を提供するフレームワークが開発されます。

研究の種類

観察的

入学 (予想される)

2000

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

    • Illinois
      • Downers Grove、Illinois、アメリカ、60515
        • Midwestern University

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

18年~90年 (アダルト、OLDER_ADULT)

健康ボランティアの受け入れ

はい

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

レトロスペクティブな研究集団は、提案された 36 か月の研究期間中に使用されたすべての入院患者の静脈内バンコマイシンに基づいています。 同意できない成人、成人していない個人、妊婦、囚人を特定する患者レベルのデータは収集されません。

説明

包含基準:

  • -提案された研究期間中の入院患者の静脈内バンコマイシンの受領
  • 18歳以上90歳未満の大人

除外基準:

  • まだ成人していない人(幼児、子供、ティーンエイジャー)
  • 妊娠中の女性
  • 囚人

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

コホートと介入

グループ/コホート
ノースウェスタン メモリアル病院のデータ
入院患者の静脈内バンコマイシン使用
ヘンリーフォード病院のデータ
入院患者の静脈内バンコマイシン使用
ミシガン大学病院のデータ
入院患者の静脈内バンコマイシン使用

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
バンコマイシン使用の妥当性
時間枠:提案された 36 か月の学習期間
1) 決して起こらない、2) 不適切である可能性がある、3) 不適切ではない、として分類される
提案された 36 か月の学習期間

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
ネバーイベントの発生
時間枠:提案された 36 か月の学習期間
決してイベントの割合が高いことを識別する予測間隔しきい値
提案された 36 か月の学習期間

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。

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捜査官

  • 主任研究者:Marc H Scheetz, PharmD, MSc、Midwestern University

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。

一般刊行物

便利なリンク

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)

2014年1月1日

一次修了 (実際)

2017年10月1日

研究の完了 (実際)

2020年12月29日

試験登録日

最初に提出

2018年3月18日

QC基準を満たした最初の提出物

2018年4月3日

最初の投稿 (実際)

2018年4月5日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2021年3月16日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2021年3月15日

最終確認日

2021年3月1日

詳しくは

本研究に関する用語

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

患者の識別子を含むすべてのファイルは、研究サイト間で共有する前に匿名化されます。

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。

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