Impact of Predictive Modeling on Time to Palliative Care in an Outpatient Primary Care Population
2021年6月14日 更新者：Rachel D. Havyer、Mayo Clinic
A machine learning algorithm will be used to accurately identify patients in certain primary care units who may benefit from palliative care consults.
調査の概要
詳細な説明
A machine learning algorithm will be used to accurately identify patients in certain primary care units who may benefit from palliative care consults.
These patients will be presented weekly to a palliative care specialist in a custom user interface.
The palliative care specialist will reach out to primary care teams if she determines that the patient would benefit from palliative care.
If the primary care provider agrees, he/she would write a palliative care consult order for the patient.
The goal is to reduce the time to palliative care for these patients, who may not have been identified as quickly without the algorithm.
研究の種類
介入
入学 (実際)
127070
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
-
-
Minnesota
-
Rochester、Minnesota、アメリカ、55905
- Mayo Clinic in Rochester
-
-
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年歳以上 (大人、高齢者)
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:
- Adult patient assigned to a primary care unit from July 2020 to June 2021.
- Weekly the palliative care specialists will select patients by looking at patients in sorted order starting with the highest score and proceeding down the list and evaluating each patient for exclusion criteria.
Exclusion Criteria:
- Patients that have been seen by Palliative care will be excluded for 75 days
- Patients under the age of 18 years.
- Patients currently enrolled with hospice
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：ランダム化
- 介入モデル：クロスオーバー割り当て
- 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 |
|---|---|
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介入なし：Standard of Care
Palliative care specialists would not reach out to primary care providers.
Palliative care needs would be met via existing mechanisms.
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実験的：Predictive Model
Palliative care specialists review recommendations from the predictive model and contact a patient's primary care provider (PCP) when appropriate to recommend a palliative care consult.
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Palliative care specialist reaches out to primary care to recommend a palliative care consult.
If the primary care provider agrees, he/she will write an order for a palliative care consult.
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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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Timely identification for need of palliative care
時間枠：Through study completion, an average of 1 year
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Time to electronic record of consult by the palliative care team in the outpatient setting
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Through study completion, an average of 1 year
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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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Number of palliative care consults
時間枠：Through study completion, an average of 1 year
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Number of palliative care consults that occurred on intervention and standard of care arms
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Through study completion, an average of 1 year
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Number of advanced care planning notes documented in the EHR
時間枠：Through study completion, an average of 1 year
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Number of advanced care planning notes documented in the EHR on both arms
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Through study completion, an average of 1 year
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Number of billing codes for palliative care
時間枠：Through study completion, an average of 1 year
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Number of ICD-10 billing codes for palliative care on both arms
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Through study completion, an average of 1 year
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Positive predictive value of screened patients
時間枠：Through study completion, an average of 1 year
|
Percentage of screened patients that received palliative care consults
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Through study completion, an average of 1 year
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Percent of patients who are eligible for ECH based palliative care
時間枠：Through study completion, an average of 1 year
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Percent of patients who are eligible for employee/community health (ECH) based palliative care compared to the Palliative Care Clinic.
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Through study completion, an average of 1 year
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Percent agreement between Palliative Care and Primary Care and average time between Primary Care Contact and Response
時間枠：Through study completion, an average of 1 year
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Agreement statistics (percent agreement and Kappa statistics) between Palliative Care and Primary Care and descriptive statistics (mean, etc.) on time between primary care contact and response.
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Through study completion, an average of 1 year
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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：Rachel Havyer, MD、Mayo Clinic
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。
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)
2020年8月31日
一次修了 (実際)
2021年5月31日
研究の完了 (実際)
2021年5月31日
試験登録日
最初に提出
2020年10月14日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年10月21日
最初の投稿 (実際)
2020年10月27日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2021年6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6月14日
最終確認日
2021年6月1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。