Native-RISE (自殺のリスク特定とケアの強化)
2026年1月29日 更新者：Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health
この研究の目的は、ネイティブ アメリカンにサービスを提供する医療システムにおける自殺を減らすために、予測分析と簡易接触介入 (BCI) を組み合わせたシステム レベルの自殺予防戦略である Native-RISE (自殺のリスク特定と強化されたケア) をテストすることです ( NA）。
このプロジェクトは、すでに自殺予防プログラムを実施し、ホワイト マウンテン アパッチ族 (WMAT) とナバホ族にサービスを提供している 3 つのインディアン保健サービス (IHS) 医療クリニック (ホワイトリバー、チンル、シップロック) 内で Native-RISE の有効性と拡張性を証明することを目的としています ( NN）。
調査の概要
状態
招待による登録
条件
研究の種類
介入
入学 (推定)
1687
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
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Arizona
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Chinle、Arizona、アメリカ、86503
- Chinle Navajo Nation Center for Indigenous Health
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Whiteriver、Arizona、アメリカ、85941
- Whiteriver Center for Indigenous Health
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New Mexico
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Shiprock、New Mexico、アメリカ、87420
- Shiprock Center for Indigenous Health
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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
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
説明
包含基準:
- 18～75歳の大人
- IHS に参加している 3 つのクリニックのうち少なくとも 1 つを訪問してください。
- 既存の手法または新しい Native-RISE リスク モデル アルゴリズムのいずれかによって、自殺のリスクがあると特定された
除外基準:
- なし
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：ヘルスサービス研究
- 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 |
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実験的：アルゴリズムとプロバイダーのリスク通知 (SI/SA/Binge/NSSI) を備えたケース マネージャー
アルゴリズムの分類、IHS プロバイダーのリスク通知、リソース カードの配布を確認するケース マネージャー。
これらの参加者は、自殺念慮（SI）、自殺企図（SA）、薬物過食症（Binge）、または非自殺性自傷害（NSSI）を示します。
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ケースマネージャーは Native-RISE アルゴリズムの分類を確認し、臨床提供者はリスク通知を受け取ります。
参加者にはリソースカードが提供されます。
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アクティブコンパレータ：OUT アルゴリズムとプロバイダー リスク通知 (SI/SA/Binge/NSSI) を備えたケース マネージャー
アルゴリズム分類、IHS プロバイダーのリスク通知、およびリソース カードの配布が表示されないケース マネージャー。
これらの参加者は、自殺念慮（SI）、自殺企図（SA）、薬物過食症（Binge）、または非自殺性自傷害（NSSI）を示します。
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臨床提供者はリスク通知を受け取り、リソース カードが参加者に提供されます。
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実験的：アルゴリズムとプロバイダーのリスク通知を備えたケース マネージャー (高リスクの履歴、SI/SA/Binge/NSSI なし)
アルゴリズム分類とプロバイダーのリスク通知を確認するケースマネージャー。参加者にはリソースカードが配布されます。
アルゴリズム分類に基づく高リスク参加者。
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ケースマネージャーは Native-RISE アルゴリズムの分類を確認し、臨床提供者はリスク通知を受け取ります。
参加者にはリソースカードが提供されます。
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アクティブコンパレータ：プロバイダーのリスク通知のみ (高リスクの履歴、SI/SA/Binge/NSSI なし)
プロバイダーのリスク通知のみ。参加者にはリソースカードが配布されます。
アルゴリズム分類に基づく高リスク参加者。
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臨床提供者はリスク通知を受け取り、リソース カードが参加者に提供されます。
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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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リスクが高いと報告された個人の自殺未遂率
時間枠：12ヶ月
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リスクが高いと報告された個人の自殺未遂率は、国際疾病分類（ICD）コードと、参加している医療システムに記録されている主訴を通じて追跡されています。
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12ヶ月
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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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ケースマネージャーとの接触回数（簡易接触介入（BCI）の範囲）
時間枠：12ヶ月
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BCI の範囲は、リスクの上昇が特定されてから 1 年以内にケース マネージャーと少なくとも 3 回以上接触したことと定義されます。
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12ヶ月
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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。
捜査官
- 主任研究者：Emily Haroz, PhD、Johns Hopkins 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
- Haroz EE, Rebman P, Goklish N, Garcia M, Suttle R, Maggio D, Clattenburg E, Mega J, Adams R. Performance of Machine Learning Suicide Risk Models in an American Indian Population. JAMA Netw Open. 2024 Oct 1;7(10):e2439269. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2024.39269.
- Adams R, Haroz EE, Rebman P, Suttle R, Grosvenor L, Bajaj M, Dayal RR, Maggio D, Kettering CL, Goklish N. Developing a suicide risk model for use in the Indian Health Service. Npj Ment Health Res. 2024 Oct 16;3(1):47. doi: 10.1038/s44184-024-00088-5.
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)
2024年12月1日
一次修了 (推定)
2028年9月30日
研究の完了 (推定)
2028年12月31日
試験登録日
最初に提出
2025年1月15日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年1月15日
最初の投稿 (実際)
2025年1月20日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年2月2日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年1月29日
最終確認日
2026年1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。