各子供の行動健康ニーズに最適なケア配置を予測する - 有効性研究
配置成功予測因子：サイトカスタマイズされた機械学習モデルを使用して、各子供の行動健康ニーズに最適なケアの配置を予測する
このランダム化された臨床試験の目的は、新しい臨床意思決定サポートツール、配置成功予測因子（PSP）の有効性をテストすることです。 PSPは、機械学習アルゴリズムを使用して、各配置タイプで若者が良好な結果をもたらす可能性についての配置固有の予測を提供します。
主な仮説は、臨床チームのメンバーが実験グループの若者のPSP結果にアクセスできる場合、これらの若者は、コントロールグループの若者と比較して3ヶ月のフォローアップでより良い結果をもたらすということです。
調査の概要
詳細な説明
2017年には、合計669,799人の子供が米国で虐待の犠牲者が確認されました。里親の442,733人の子供のうち、34％が複数の配置にあり、11％がグループホームまたは施設にいます（アニーE.ケーシー財団、キッズカウントデータセンター、2020）。 一部のプレースメントタイプと複数の配置が不十分な結果に関連しているため、子供ごとに最高の外れている配置の選択肢を作るには、利害関係が非常に高くなります（例：Rubin et al。、2007）。 過去数年間で、子どもの配置決定を導く法律が作成されました。 連邦法42米国のコード675では、州の世話をしている子どもたちが「最も制限が最も少ない安全な環境（ほとんどの家族のような）に配置されることを要求しています。 さらに、法律に署名された家族第一予防サービス法（2018年の超党派予算法のタイトルVIIを参照;米国議会、2018年を参照）には、長期住宅環境での子どもの数を減らすための措置が含まれています。 この研究は、標準的な臨床診療を通じて収集された行動健康データを使用して、科学ベースの臨床意思決定支援ツールを開発およびテストする努力です。
ランダム化比較試験（RCT）設計を使用して、児童福祉クライアントの幸福の結果とヘルスケアコストに対する配置成功予測因子（PSP）への臨床チームアクセスの有効性を評価します。
サンプル。 アイオワ州保健福祉省（アイオワHHS）のクライアントは、この有効性研究のサンプルです。
ランダム化。 単一のコイントスの結果は、クライアントのレコード番号の非公開アルゴリズムに適用され、誰が実験グループに割り当てられるかを判断しました（つまり、クライアントにはPSPの結果があります）。
方法。 行動の健康評価である治療結果パッケージ（TOP）は、アイオワ州で提供されるケアの標準的な部分であり、その完成は州によって必要です。 アイオワHHS臨床チームには、実験的状態のクライアントにPSP結果が提供されます。 この研究の同意の権利放棄の要求は、WCG IRBによって承認されました。
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Massachusetts
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Framingham、Massachusetts、アメリカ、01701
- Outcome Referrals, Inc.
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準：
- トップCS評価を完了しました
除外基準：
- なし
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
- 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：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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実験的：その若者のPSPサイト固有の配置予測スコアへのアクセス
PSPシステムは、有効性研究でこの状態に無作為化された各若者に、サイト固有の配置成功予測スコア（つまり、機械学習モデルに基づく配置ごとの成功の可能性）を提供します。
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PSPは、臨床チームのメンバーが若者の配置決定を行うのを支援するように設計された、機械学習ベースの臨床意思決定支援ツールです。
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介入なし：その若者のPSPサイト固有の配置予測スコアはありません
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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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Mean Difference in Average Domain Z-scores Across Raters Within Two Weeks on the Clinical Scale of the Treatment Outcome Package (TOP-CS) Between a) Baseline and b) Follow-up.
時間枠：At baseline (within 2 weeks of study start) and approximately 60-120 days later
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The Child Treatment Outcome Package (TOP-CS) is a 48-item scale for children (ages 3 - 18) that assesses 13 domains. The Adolescent TOP-CS is a 58-item scale for adolescents (ages 11 - 21) that assesses 12 domains. TOP-CS assesses the client's past 2-week experience on domains including Depression, Violence, and Suicidality (scores are risk-adjusted for case mix variables assessed via 37 items on the companion TOP-Case Mix form regarding stressful life events, comorbidity). Participants answer "All" to "None of the Time" for each item on a 6-point Likert scale. A domain z-score of 0 represents the general population mean. Domain z-scores are averaged into a summary score per participant. Higher (more positive) average z-scores indicate greater symptom severity and lower behavioral well-being (a worse outcome). The value reported is the mean difference in this average z-score between baseline and follow-up; a negative mean difference indicates improvement (reduced severity). |
At baseline (within 2 weeks of study start) and approximately 60-120 days later
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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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Mean Difference Between the Average Risk-adjusted Predicted TOP-CS Total Score Across Raters at Study Baseline and the Actual Average TOP-CS Total Score Across Raters at Follow-up
時間枠：At baseline (within 2 weeks of study start) and approximately 60-120 days later
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The Child Treatment Outcome Package (TOP-CS) is a 48-item scale for children (ages 3 - 18) that assesses 13 domains. The Adolescent TOP-CS is a 58-item scale for adolescents (ages 11 - 21) that assesses 12 behavioral health domains. Participants answer "All" to "None of the Time" for each item on a 6-point Likert scale. The TOP-CS Total Score is computed by averaging item responses. The range is 48 to 288 for the Child TOP-CS and 56 to 336 for the Adolescent TOP-CS. Higher Total Scores represent better behavioral well-being (a better outcome). Total Scores are averaged across raters per participant. The value reported is the mean difference between each participant's model-predicted, risk-adjusted Total Score (the outcome expected given their baseline profile) and their actual observed Total Score at follow-up. A positive mean difference indicates that the actual follow-up outcome exceeded the model-predicted outcome (i.e., the participant did better than predicted). |
At baseline (within 2 weeks of study start) and approximately 60-120 days later
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協力者と研究者
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Kraus DR, Seligman DA, Jordan JR. Validation of a behavioral health treatment outcome and assessment tool designed for naturalistic settings: The Treatment Outcome Package. J Clin Psychol. 2005 Mar;61(3):285-314. doi: 10.1002/jclp.20084.
- Trudeau KJ, Yang J, Di J, Lu Y, Kraus DR. Predicting Successful Placements for Youth in Child Welfare with Machine Learning. Child Youth Serv Rev. 2023 Oct;153:107117. doi: 10.1016/j.childyouth.2023.107117. Epub 2023 Aug 4.
- Baxter, E. E., Alexander, P. C., Kraus, D. R., Bentley, J. H., Boswell, J. F., & Castonguay, L. G. (2016). Concurrent validation of the Treatment Outcome Package (TOP) for children and adolescents. Journal of Child and Family Studies, 25, 2415-2422.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
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
その他の研究ID番号
- 2R44MH125486-02A1-Aim 2A
- 2R44MH125486-02A1 (米国 NIH グラント/契約)
個々の参加者データ (IPD) の計画
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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
米国で製造され、米国から輸出された製品。
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