ヘルスケアにおけるデジタルケアチェーン - ケアの消費、ケアの質、労働環境、幸福に関する研究
調査の概要
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究場所
-
-
Gävleborg
-
Gävle、Gävleborg、スウェーデン
- County of Gavleborg
-
-
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
サンプリング方法
調査対象母集団
患者の研究では、重度のうつ病の 3 つのサブグループが研究されます: 反復性、双極性、および大うつ病。 サブグループの症状の鋭さは異なるため、ヘルスケアのトリアージと結果は異なるはずです。 治験責任医師は、性別や年齢に基づく医療結果の違いについても調査します。 約 250 人の患者のコンピューター化された医療記録が各期間に分析されます。
スタッフ研究では、研究集団は公的および民間の医療部門の両方から募集されます (倫理承認番号 2021-04696 の修正)。研究集団は、看護師、医師、理学療法士、心理学者などの専門職で構成され、以下から募集されます。入院患者と外来患者のケアユニット。 毎回1000～2000人が参加予定。
説明
患者研究における包含基準:
- 憂鬱症
- 与えられた2つの期間にイェブレボリ郡で入院治療を受けた
患者研究における除外基準:
- ストレス関連の疲労障害
- 物質使用障害
- 神経精神障害
- 精神病
- 産後うつ病。
スタッフ研究における包含基準:
- イェブレボリ郡のすべての臨床分野の医療スタッフ
- 常勤職員
スタッフ調査における除外基準:
- 事務スタッフ
- マネージャー
- 長期休暇中のスタッフ
- 長期病欠中のスタッフ
- 育児休暇中のスタッフ
- 1年以内に退職または辞職する予定のスタッフ
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
|
うつ病性障害、大
デジタル ヘルスケア プラットフォームの導入前と導入後の 24 時間体制のケアに入院した大うつ病患者。
|
この特定のデジタル ヘルスケア プラットフォームでは、患者は症状を入力し、人工知能 (AI) によって最初のデジタル トリアージを受けることができます。
人工知能 (AI) が症状を評価した後、患者をトリアージして、デジタル ヘルスケア アドバイスや医療専門家とのチャットを行うことができます。
必要に応じて、医療専門家はチャットを電話またはビデオ評価に変換したり、患者を医療専門家に予約したりできます。
このプラットフォームは、患者や専門家の間で計画された相談を管理することもでき、患者が医療予約を予約し、診断と評価を行い、治療を受けるためのツールとして使用できます。
|
|
うつ病、双極性障害
デジタルヘルスケアプラットフォームの導入前と導入後の、24 時間体制のケアに入院した双極性うつ病患者。
|
この特定のデジタル ヘルスケア プラットフォームでは、患者は症状を入力し、人工知能 (AI) によって最初のデジタル トリアージを受けることができます。
人工知能 (AI) が症状を評価した後、患者をトリアージして、デジタル ヘルスケア アドバイスや医療専門家とのチャットを行うことができます。
必要に応じて、医療専門家はチャットを電話またはビデオ評価に変換したり、患者を医療専門家に予約したりできます。
このプラットフォームは、患者や専門家の間で計画された相談を管理することもでき、患者が医療予約を予約し、診断と評価を行い、治療を受けるためのツールとして使用できます。
|
|
抑うつ障害、再発
デジタル ヘルスケア プラットフォームの導入前と導入後に、24 時間体制のケアに入院した再発性うつ病患者。
|
この特定のデジタル ヘルスケア プラットフォームでは、患者は症状を入力し、人工知能 (AI) によって最初のデジタル トリアージを受けることができます。
人工知能 (AI) が症状を評価した後、患者をトリアージして、デジタル ヘルスケア アドバイスや医療専門家とのチャットを行うことができます。
必要に応じて、医療専門家はチャットを電話またはビデオ評価に変換したり、患者を医療専門家に予約したりできます。
このプラットフォームは、患者や専門家の間で計画された相談を管理することもでき、患者が医療予約を予約し、診断と評価を行い、治療を受けるためのツールとして使用できます。
|
|
デジタルケアスタッフ
ほとんどの時間 (20% 以上) をデジタル ヘルスケア プラットフォームで使用しているスタッフ。
|
この特定のデジタル ヘルスケア プラットフォームでは、患者は症状を入力し、人工知能 (AI) によって最初のデジタル トリアージを受けることができます。
人工知能 (AI) が症状を評価した後、患者をトリアージして、デジタル ヘルスケア アドバイスや医療専門家とのチャットを行うことができます。
必要に応じて、医療専門家はチャットを電話またはビデオ評価に変換したり、患者を医療専門家に予約したりできます。
このプラットフォームは、患者や専門家の間で計画された相談を管理することもでき、患者が医療予約を予約し、診断と評価を行い、治療を受けるためのツールとして使用できます。
|
|
伝統的なケアスタッフ
スタッフは、デジタル ヘルスケア プラットフォームをほとんど使用せず、伝統的に働いています。
|
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 |
|---|---|---|
|
デジタル ヘルスケア プラットフォームが導入される前の、うつ病患者のヘルスケア検索パターン。
時間枠：2019年1月～2019年12月
|
検索パターンは、デジタルヘルスケアプラットフォーム（DHP）の導入前の一定期間に重度のうつ病の治療を受けた入院患者のコンピューター化された医療記録（CMR）のレビューを通じて調査されます.3つのサブグループが研究されます：再発、双極性、そして大うつ病。
CMRは、入院前の6か月間さかのぼって検査されます。
約 250 人の CMR が検査され、うつ病の種類、性別、年齢、自治体に基づいてグループに分類されます。市民および雇用状況と出生国。
分析は、患者がヘルスケアに連絡した方法、時期、および理由について行われます。
データはグループ全体で分析され、うつ病のサブグループと人口統計学的グループの間の経時的な違い、および相互作用時間とグループが分析されます。
いくつかの副次的アウトカム指標に基づいて、ANCOVA などの統計を使用して、記述統計および推論統計が調査されます。
|
2019年1月～2019年12月
|
|
デジタルヘルスケアプラットフォームが導入される前のうつ病患者のヘルスケアコンタクトの結果。
時間枠：2019年1月～2019年12月
|
DHP 導入前に重度のうつ病の治療を受けた入院患者の CMR をレビューすることにより、転帰を検討します。
再発性、双極性、および大うつ病の 3 つのサブグループが研究されます。サブグループの視力は異なり、結果も異なるはずです。
CMRは、入院前の6か月間さかのぼって検査されます。CMRは、うつ病の種類と人口統計学的要因に基づいてグループに分類されます。
トリアージの結果、診断スクリーニング、治療までの時間など、いくつかの結果について分析が行われます。
2年後、外来治療でフォローアップするまでの時間、1か月以内の再入院、および自殺の可能性を測定します。
データはグループ全体で分析され、うつ病のサブグループと人口統計学的グループの間の経時的な違い、および相互作用時間とグループが分析されます。
ANCOVAなどの統計学を用いて、記述統計学と推論統計学を学びます。
|
2019年1月～2019年12月
|
|
デジタル ヘルスケア プラットフォームが導入された後の、うつ病患者のヘルスケア検索パターン。
時間枠：2022年9月～2023年8月
|
DHP 導入後一定期間に重度のうつ病で入院した患者の CMR をレビューし、検索パターンを検討する。
再発性、双極性、大うつ病の 3 つのサブグループが研究されます。
CMRは、入院前の6か月間さかのぼって検査されます。
約 250 人の患者の CMR が検査されます。
結果 1 と同じ分類と分析が行われますが、この測定期間では、DHP は患者が医療機関に連絡するための追加のオプションになります。
データはグループ全体で分析され、うつ病のサブグループと人口統計学的グループの間の経時的な違い、および相互作用時間とグループが分析されます。
いくつかの副次的アウトカム指標に基づいて、ANCOVA などの統計を使用して、記述統計および推論統計が調査されます。
|
2022年9月～2023年8月
|
|
デジタルヘルスケアプラットフォームが導入された後のうつ病患者のヘルスケアコンタクトの結果。
時間枠：2022年9月～2023年8月
|
DHP 導入後に重度のうつ病の治療を受けた入院患者の CMR をレビューすることにより、結果を検討します。
結果2の説明と同じサブグループが研究されます.CMRは、結果2と同じ分類を使用して、入院前の6か月間さかのぼって検査されますが、今回はDHPが患者の追加オプションになりますヘルスケアに連絡してください。
2年後、外来治療でフォローアップするまでの時間、1か月以内の再入院、および自殺の可能性を測定します。
データはグループ全体で分析され、うつ病のサブグループと人口統計学的グループの間の経時的な違い、および相互作用時間とグループが分析されます。
ANCOVAなどの統計学を用いて、記述統計学と推論統計学を学びます。
追加の分析は、各測定期間における外来患者と入院患者のケアにおけるこれらの診断の量について、互いに比較し、母集団と比較して行われます。
|
2022年9月～2023年8月
|
|
スタッフが報告したデジタル ヘルスケアにおける労働環境と従来のヘルスケア業務との比較。
時間枠：2022 年 1 月から 4 月までの基準値。
|
職場環境についてはアンケートで質問させていただきます。 この調査には、安全性、コミュニケーション、運用の信頼性、エンゲージメント (SCORE)、コペンハーゲン心理社会的アンケート (COPSOQ)、患者安全文化に関する調査、病院調査 (SOPS®)、およびスタッフのケアに対する満足度 (SSC) からの質問が含まれています。 スコア: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど、患者の安全、労働環境、個人の成長に関する要素の結果が良好であることを意味しますが、一部の項目は逆転します。 スコアが高いほど、仕事量、燃え尽き症候群、ストレスに関する要因の結果が悪化していることを意味します。 COPSOQ: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど、ストレスと感情的要求に関する要因では結果が良いことを意味しますが、職場のコミュニティと関与に関する要因では結果が悪く、1 つの項目が逆転しています。 SOPS 病院調査: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど悪い結果を意味します。 SSC: 1 ～ 7 の値。 スコアが高いほど、結果が良好であることを意味します。 |
2022 年 1 月から 4 月までの基準値。
|
|
スタッフは、従来の医療業務と比較して、デジタル医療における健康状態が良好であると報告しました。
時間枠：2022 年 1 月から 4 月までの基準値。
|
幸福に関する質問はアンケートを通じて行われます。 この調査には、安全性、コミュニケーション、運用の信頼性、エンゲージメント (SCORE)、コペンハーゲン心理社会的アンケート (COPSOQ)、患者安全文化に関する調査、病院調査 (SOPS®)、およびスタッフのケアに対する満足度 (SSC) からの質問が含まれています。 スコア: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど、患者の安全、労働環境、個人の成長に関する要素の結果が良好であることを意味しますが、一部の項目は逆転します。 スコアが高いほど、仕事量、燃え尽き症候群、ストレスに関する要因の結果が悪化していることを意味します。 COPSOQ: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど、ストレスと感情的要求に関する要因では結果が良いことを意味しますが、職場のコミュニティと関与に関する要因では結果が悪く、1 つの項目が逆転しています。 SOPS 病院調査: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど悪い結果を意味します。 SSC: 1 ～ 7 の値。 スコアが高いほど、結果が良好であることを意味します。 |
2022 年 1 月から 4 月までの基準値。
|
|
スタッフが報告した、デジタル プラットフォームを通じて提供されるケアの質と従来の医療との比較。
時間枠：2022 年 1 月から 4 月までの基準値。
|
ケアの質に関する質問はアンケートを通じて行われます。 この調査には、安全性、コミュニケーション、運用の信頼性、エンゲージメント (SCORE)、コペンハーゲン心理社会的アンケート (COPSOQ)、患者安全文化に関する調査、病院調査 (SOPS®)、およびスタッフのケアに対する満足度 (SSC) からの質問が含まれています。 スコア: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど、患者の安全、労働環境、個人の成長に関する要素の結果が良好であることを意味しますが、一部の項目は逆転します。 スコアが高いほど、仕事量、燃え尽き症候群、ストレスに関する要因の結果が悪化していることを意味します。 COPSOQ: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど、ストレスと感情的要求に関する要因では結果が良いことを意味しますが、職場のコミュニティと関与に関する要因では結果が悪く、1 つの項目が逆転しています。 SOPS 病院調査: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど悪い結果を意味します。 SSC: 1 ～ 7 の値。 スコアが高いほど、結果が良好であることを意味します。 |
2022 年 1 月から 4 月までの基準値。
|
|
スタッフが報告したデジタル ヘルスケアにおける労働環境と従来のヘルスケア業務との比較。
時間枠：2023年12月を目途に措置が行われる予定。
|
職場環境についてはアンケートで質問させていただきます。 この調査には、安全性、コミュニケーション、運用の信頼性、エンゲージメント (SCORE)、コペンハーゲン心理社会的アンケート (COPSOQ)、患者安全文化に関する調査、病院調査 (SOPS®)、およびスタッフのケアに対する満足度 (SSC) からの質問が含まれています。 時間とグループ間で比較が行われます。 スコア: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど、患者の安全、労働環境、個人の成長に関する要素の結果が良好であることを意味しますが、一部の項目は逆転します。 スコアが高いほど、仕事量、燃え尽き症候群、ストレスに関する要因の結果が悪化していることを意味します。 COPSOQ: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど、ストレスと感情的要求に関する要因では結果が良いことを意味しますが、職場コミュニティと 1 つの項目への関与に関する要因では結果が悪化することが逆転します。 SOPS 病院調査: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど悪い結果を意味します。 SSC: 1 ～ 7 の値。 スコアが高いほど、結果が良好であることを意味します。 |
2023年12月を目途に措置が行われる予定。
|
|
スタッフは、従来の医療業務と比較して、デジタル医療における健康状態が良好であると報告しました。
時間枠：2023年12月を目途に措置が行われる予定。
|
幸福に関する質問はアンケートを通じて行われます。 この調査には、安全性、コミュニケーション、運用の信頼性、エンゲージメント (SCORE)、コペンハーゲン心理社会的アンケート (COPSOQ)、患者安全文化に関する調査、病院調査 (SOPS®)、およびスタッフのケアに対する満足度 (SSC) からの質問が含まれています。 時間とグループ間で比較が行われます。 スコア: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど、患者の安全、労働環境、個人の成長に関する要素の結果が良好であることを意味しますが、一部の項目は逆転します。 スコアが高いほど、仕事量、燃え尽き症候群、ストレスに関する要因の結果が悪化していることを意味します。 COPSOQ: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど、ストレスと感情的要求に関する要因では結果が良いことを意味しますが、職場のコミュニティと関与に関する要因では結果が悪く、1 つの項目が逆転しています。 SOPS 病院調査: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど悪い結果を意味します。 SSC: 1 ～ 7 の値。 スコアが高いほど、結果が良好であることを意味します。 |
2023年12月を目途に措置が行われる予定。
|
|
スタッフが報告した、デジタル プラットフォームを通じて提供されるケアの質と従来の医療との比較。
時間枠：2023年12月を目途に措置が行われる予定。
|
ケアの質に関する質問はアンケートを通じて行われます。 この調査には、安全性、コミュニケーション、運用の信頼性、エンゲージメント (SCORE)、コペンハーゲン心理社会的アンケート (COPSOQ)、患者安全文化に関する調査、病院調査 (SOPS®)、およびスタッフのケアに対する満足度 (SSC) からの質問が含まれています。 時間とグループ間で比較が行われます。 スコア: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど、患者の安全、労働環境、個人の成長に関する要素の結果が良好であることを意味しますが、一部の項目は逆転します。 スコアが高いほど、仕事量、燃え尽き症候群、ストレスに関する要因の結果が悪化していることを意味します。 COPSOQ: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど、ストレスと感情的要求に関する要因では結果が良いことを意味しますが、職場のコミュニティと関与に関する要因では結果が悪く、1 つの項目が逆転しています。 SOPS 病院調査: 1 ～ 5 の値。 スコアが高いほど悪い結果を意味します。 SSC: 1 ～ 7 の値。 スコアが高いほど、結果が良好であることを意味します。 |
2023年12月を目途に措置が行われる予定。
|
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
デジタル ヘルスケア プラットフォームが導入される前の、うつ病患者の体性ヘルスケア検索パターン。
時間枠：2019年1月～2019年12月
|
うつ病患者は、身体疾患や睡眠障害のために、実際のうつ病が発見される数か月前に医療機関に連絡することがよくあります。
デジタル医療プラットフォーム (DHP) の導入前の特定の期間に重度のうつ病の治療を受けた入院患者のコンピューター化された医療記録 (CMR) のレビューを通じて、患者が医療機関に連絡した身体疾患に応じて検索パターンが分析および分類されます。ために。
CMRは、入院治療に入る前の6か月間に分析されます。
データはグループ全体で分析され、うつ病のサブグループと人口統計学的グループの間の経時的な違い、および相互作用時間とグループが分析されます。
いくつかの副次的アウトカム指標に基づいて、ANCOVA などの統計を使用して、記述統計および推論統計が調査されます。
|
2019年1月～2019年12月
|
|
デジタル ヘルスケア プラットフォームが導入された後の、うつ病患者の体性ヘルスケア検索パターン。
時間枠：2022年9月～2023年8月
|
うつ病患者は、身体疾患や睡眠障害のために、実際のうつ病が発見される数か月前に医療機関に連絡することがよくあります。
デジタルヘルスケアプラットフォーム（DHP）の導入後、特定の期間に重度のうつ病の治療を受けた入院患者のコンピューター化された医療記録（CMR）のレビューを通じて、患者がヘルスケアに連絡した身体疾患に応じて検索パターンが分析および分類されます。ために。
CMRは、入院治療に入る前の6か月間に分析されます。
データはグループ全体で分析され、うつ病のサブグループと人口統計学的グループの間の経時的な違い、および相互作用時間とグループが分析されます。
いくつかの副次的アウトカム指標に基づいて、ANCOVA などの統計を使用して、記述統計および推論統計が調査されます。
|
2022年9月～2023年8月
|
|
デジタルヘルスケアプラットフォームが導入される前の、入院治療に入る前の自殺未遂。
時間枠：2019年1月～2019年12月
|
デジタルヘルスケアプラットフォーム（DHP）の導入前の一定期間に重度のうつ病の治療を受けた入院患者のコンピューター化された医療記録（CMR）のレビューを通じて、入院治療に入院する前の自殺未遂の数がカウントされ、分析されます。 .
CMRは、入院治療に入る前の6か月間に分析されます。
データはグループ全体で分析され、うつ病のサブグループと人口統計学的グループの間の経時的な違い、および相互作用時間とグループが分析されます。
いくつかの副次的アウトカム指標に基づいて、ANCOVA などの統計を使用して、記述統計および推論統計が調査されます。
|
2019年1月～2019年12月
|
|
デジタルヘルスケアプラットフォームの導入後、入院前の自殺未遂。
時間枠：2022年9月～2023年8月
|
デジタルヘルスケアプラットフォーム（DHP）の導入後、一定期間に重度のうつ病の治療を受けた入院患者のコンピュータ化されたカルテ（CMR）のレビューを通じて、入院治療に入る前の自殺未遂の数がカウントされ、分析されます。 .
CMRは、入院治療に入る前の6か月間に分析されます。
データはグループ全体で分析され、うつ病のサブグループと人口統計学的グループの間の経時的な違い、および相互作用時間とグループが分析されます。
いくつかの副次的アウトカム指標に基づいて、ANCOVA などの統計を使用して、記述統計および推論統計が調査されます。
|
2022年9月～2023年8月
|
|
デジタルヘルスケアプラットフォームの導入後の入院治療への入院のタイプ。
時間枠：2019年1月～2019年12月
|
入院治療への入院は、自発的または非自発的に行うことができます。
デジタルヘルスケアプラットフォーム（DHP）導入前の一定期間に重度のうつ病で治療を受けた入院患者のコンピュータ化された医療記録（CMR）のレビューを通じて、自発的に治療を受けた患者と非自発的に治療を受けた患者の数をそれぞれカウントして分析します.
データはグループ全体で分析され、うつ病のサブグループと人口統計学的グループの間の経時的な違い、および相互作用時間とグループが分析されます。
いくつかの副次的アウトカム指標に基づいて、ANCOVA などの統計を使用して、記述統計および推論統計が調査されます。
|
2019年1月～2019年12月
|
|
デジタルヘルスケアプラットフォーム導入前の入院治療の種類。
時間枠：2022年9月～2023年8月
|
入院治療への入院は、自発的または非自発的に行うことができます。
デジタルヘルスケアプラットフォーム（DHP）の導入後、一定期間に重度のうつ病で治療を受けた入院患者のコンピュータ化されたカルテ（CMR）のレビューを通じて、自発的に治療を受けた患者と非自発的に治療を受けた患者の数をそれぞれカウントして分析します.
データはグループ全体で分析され、うつ病のサブグループと人口統計学的グループの間の経時的な違い、および相互作用時間とグループが分析されます。
いくつかの副次的アウトカム指標に基づいて、ANCOVA などの統計を使用して、記述統計および推論統計が調査されます。
|
2022年9月～2023年8月
|
協力者と研究者
スポンサー
捜査官
- スタディチェア：Agneta C Larsson, MD, PhD、County of Gavleborg
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Fraser H, Coiera E, Wong D. Safety of patient-facing digital symptom checkers. Lancet. 2018 Nov 24;392(10161):2263-2264. doi: 10.1016/S0140-6736(18)32819-8. Epub 2018 Nov 6. No abstract available.
- Totten AM, Womack DM, Eden KB, McDonagh MS, Griffin JC, Grusing S, Hersh WR. Telehealth: Mapping the Evidence for Patient Outcomes From Systematic Reviews [Internet]. Rockville (MD): Agency for Healthcare Research and Quality (US); 2016 Jun. Report No.: 16-EHC034-EF. Available from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK379320/
- Ekman B, Thulesius H, Wilkens J, Lindgren A, Cronberg O, Arvidsson E. Utilization of digital primary care in Sweden: Descriptive analysis of claims data on demographics, socioeconomics, and diagnoses. Int J Med Inform. 2019 Jul;127:134-140. doi: 10.1016/j.ijmedinf.2019.04.016. Epub 2019 Apr 22.
- Gabrielsson-Jarhult F, Kjellstrom S, Josefsson KA. Telemedicine consultations with physicians in Swedish primary care: a mixed methods study of users' experiences and care patterns. Scand J Prim Health Care. 2021 Jun;39(2):204-213. doi: 10.1080/02813432.2021.1913904. Epub 2021 May 11.
- Ashwood JS, Mehrotra A, Cowling D, Uscher-Pines L. Direct-To-Consumer Telehealth May Increase Access To Care But Does Not Decrease Spending. Health Aff (Millwood). 2017 Mar 1;36(3):485-491. doi: 10.1377/hlthaff.2016.1130.
- Shah SJ, Schwamm LH, Cohen AB, Simoni MR, Estrada J, Matiello M, Venkataramani A, Rao SK. Virtual Visits Partially Replaced In-Person Visits In An ACO-Based Medical Specialty Practice. Health Aff (Millwood). 2018 Dec;37(12):2045-2051. doi: 10.1377/hlthaff.2018.05105.
- Kroth PJ, Morioka-Douglas N, Veres S, Babbott S, Poplau S, Qeadan F, Parshall C, Corrigan K, Linzer M. Association of Electronic Health Record Design and Use Factors With Clinician Stress and Burnout. JAMA Netw Open. 2019 Aug 2;2(8):e199609. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2019.9609.
- Alami H, Gagnon MP, Fortin JP. Some Multidimensional Unintended Consequences of Telehealth Utilization: A Multi-Project Evaluation Synthesis. Int J Health Policy Manag. 2019 Jun 1;8(6):337-352. doi: 10.15171/ijhpm.2019.12.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
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 (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
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- Digital Care Chains
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?
IPD プランの説明
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
米国FDA規制機器製品の研究
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。
うつ病性障害の臨床試験
デジタルヘルスケアプラットフォームの臨床試験
-
Scripps Whittier Diabetes InstituteSan Diego State University; University of California, San Diego完了
-
Scripps Whittier Diabetes InstituteNational Center for Advancing Translational Sciences (NCATS)募集
-
Lokman Hekim ÜniversitesiHacettepe University完了生活の質 | 下部尿路の症状 | 筋力低下 | デュシェンヌ型筋ジストロフィー | 骨盤底筋力低下 | 小児の姿勢障害 | 腰椎前弯症七面鳥
-
Brigham and Women's Hospital募集