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ハイリスクインフルエンザワクチンの警告

2024年12月13日 更新者:Christopher F Chabris, PhD、Geisinger Clinic

インフルエンザ予防接種を増やすためのリスク情報を含むアラート

この研究の目的は、患者のインフルエンザとその合併症のリスクが高いことを示す電子健康記録の顕著なアラートのインフルエンザワクチン接種率への影響を前向きに評価することです。 研究者は、顕著なアラートが、標準的なインフルエンザのアラートと比較して、インフルエンザの予防接種の増加につながるという仮説を立てています。

調査の概要

詳細な説明

CDC (疾病管理センター) は、まれな例外を除いて、生後 6 か月以上のすべての人にインフルエンザの予防接種を推奨しています。ほとんどすべての人がワクチンの恩恵を受けることができ、病気、欠勤、入院、死亡を減らすことができます。 予防接種への障壁の 1 つは、「行動の手がかり」の欠如であり、特に、医療関係者からの直接の推奨がないことです。この障壁は、ワクチン接種に対する否定的な態度、ワクチン接種の有用性の低さ、ワクチンを受けた経験の少なさなどの障壁と比較して、臨床医の簡単な指示によっておそらく最も効果的に克服されます。

Geisinger は Medial EarlySign (Medial) と提携して、機械学習 (ML) アルゴリズムを開発し、既存の電子健康記録データに基づいて、深刻なインフルエンザ関連合併症のリスクがある人々を特定できるようにしました。 適格なリスクのある患者は、アクティブコントロールグループ(臨床医には標準的なインフルエンザアラートが表示されます)または2つの実験グループのいずれかに無作為化されます(臨床医には、患者の高リスクを示すアラートが表示されます。そのリスク)。

研究の種類

介入

入学 (実際)

80452

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

    • Pennsylvania
      • Danville、Pennsylvania、アメリカ、17822
        • Geisinger Clinic

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

説明

患者の包含基準:

  • 18歳以上
  • Medial の ML アルゴリズムにより、上位 20% のリスクにあると判断されている
  • インフルエンザ アラートが発生する予定に出席します (Geisinger は、インフルエンザ アラートの開始時刻と終了時刻 (2022 年 9 月 1 日から 2023 年 4 月 30 日まで) と、有効な部門と訪問を含むアラートのトリガー条件を設定します)ギラン・バレー症候群などの禁忌を除く)

臨床医の選択基準:

  • インフルエンザ予防接種アラートが発せられる予約のために、私たちの研究で患者参加者を診察するGeisingerの臨床医

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:防止
  • 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
アクティブコンパレータ:標準アラート
標準インフルエンザアラート
電子健康記録の中断のないベスト プラクティス アラート
実験的:ハイリスクアラート
患者がインフルエンザとその合併症のリスクが高いことを示すインフルエンザ警告
電子健康記録の中断のないベスト プラクティス アラート
アラート ヘッダーと本文のフォント サイズを大きくし、さまざまなフォントの色と太字を使用
アラート ヘッダーは、患者がインフルエンザとその合併症のリスクが高いことを示します。アラート本文は、リスクのパーセンテージを示します (例: リスクの上位 3%)
実験的:リスク要因を含む高リスク アラート
患者がインフルエンザとその合併症のリスクが高いことを示し、このリスクの高い要因を提示するインフルエンザ警告
電子健康記録の中断のないベスト プラクティス アラート
アラート ヘッダーと本文のフォント サイズを大きくし、さまざまなフォントの色と太字を使用
アラート ヘッダーは、患者がインフルエンザとその合併症のリスクが高いことを示します。アラート本文は、リスクのパーセンテージを示します (例: リスクの上位 3%)
アラート本文は、高リスクに寄与する上位 3 つの要因を示します

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
インフルエンザ予防接種
時間枠:1日訪問時
患者はインフルエンザワクチンを受けました(はい/いいえ)
1日訪問時

その他の成果指標

結果測定
メジャーの説明
時間枠
入院
時間枠:11ヶ月まで
伝言予約日から2023年7月31日までの入院数
11ヶ月まで
信頼性の高いインフルエンザ診断
時間枠:最長8ヶ月
患者は、2022年から2023年のインフルエンザシーズン中に(患者の予約日から2023年4月30日まで)ポリメラーゼ連鎖反応[PCR]/抗原/分子検査陽性(はい/いいえ)によりインフルエンザの診断を受けた。
最長8ヶ月
「インフルエンザの可能性」の診断
時間枠:最長8ヶ月

「高信頼性インフルエンザ」診断(ポリメラーゼ連鎖反応[PCR]/抗原/分子検査陽性)および/または「インフルエンザの可能性がある」診断(国際疾病分類[ICD]コードまたはタミフル投与またはPCR陽性による評価)を受けた。 2022-23年のインフルエンザシーズン中(患者の予約日から2023年4月30日まで)(抗原/分子検査)(はい/いいえ)

「インフルエンザの可能性がある」は「信頼性の高いインフルエンザ」診断のスーパーセットであることに注意してください。

最長8ヶ月
インフルエンザの合併症
時間枠:最長8ヶ月
2022年から2023年のインフルエンザシーズン中にインフルエンザ関連の合併症があると診断された(はい/いいえ)(患者の予約日から2023年4月30日まで)
最長8ヶ月
ERの訪問
時間枠:最長11ヶ月
患者のメッセージ予約日から 2023 年 7 月 31 日までの ER 来院回数
最長11ヶ月
COVID-19 ワクチン接種率
時間枠:最長8ヶ月
2022年から2023年のインフルエンザシーズン中に少なくとも1回の新型コロナウイルス感染症ワクチン接種を受けた(はい/いいえ)(患者の予約日から2023年4月30日まで)
最長8ヶ月
2022~2023年シーズンのインフルエンザ予防接種について
時間枠:最長8ヶ月
患者は、2022年から2023年のインフルエンザシーズン中にインフルエンザワクチン接種を受けています(はい/いいえ)(患者の予約日から2023年4月30日まで)
最長8ヶ月
性別別のインフルエンザ予防接種
時間枠:1日訪問時
患者はインフルエンザワクチンを受けました(はい/いいえ)
1日訪問時
人種別のインフルエンザ予防接種
時間枠:1日訪問時
患者はインフルエンザワクチンを受けました(はい/いいえ)
1日訪問時
民族別のインフルエンザ予防接種
時間枠:1日訪問時
患者はインフルエンザワクチンを受けました(はい/いいえ)
1日訪問時

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:Christopher F Chabris, PhD、Geisinger Clinic

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)

2022年9月1日

一次修了 (実際)

2023年4月1日

研究の完了 (実際)

2023年4月1日

試験登録日

最初に提出

2022年8月2日

QC基準を満たした最初の提出物

2022年8月8日

最初の投稿 (実際)

2022年8月9日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年3月25日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2024年12月13日

最終確認日

2024年12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?

はい

IPD プランの説明

個人を特定できる情報を含まないデータは、透明性のためにオープン サイエンス フレームワークで他の研究者が利用できるようになります。 これには、報告された調査結果をもたらした分析を再現するために必要な重要なデータとコードが含まれます。

IPD 共有時間枠

論文のオンライン公開日まで。 Open Science Framework がデータをホストしている限り、データは引き続き利用できます。

IPD 共有アクセス基準

Open Science Framework のデータは、その情報を要求する人なら誰でも公開されます。

IPD 共有サポート情報タイプ

  • STUDY_PROTOCOL
  • SAP
  • ANALYTIC_CODE

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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