産後うつ病のための臨床意思決定支援ツールの実施 (CDS)
2026年7月28日 更新者：Weill Medical College of Cornell University
この研究では、プロバイダーが産後うつ病（PPD）を発症するリスクがある患者を検出するのに役立つ電子健康記録（EHR）での自動化プロセスの使用を評価します。
調査の概要
詳細な説明
このランダム化された臨床試験の目標は、臨床意思決定支援（CDS）ツールの実施を評価することです。 このツールは、産後うつ病の発症のリスクがある患者を管理するのを支援するように設計されています。
調査官は、このツールが産後うつ病のためのメンタルヘルスサービスの使用を使用し、改善するために許容可能であり、実行可能であると仮定しています。
対照群の患者は通常のケアを受けますが、介入群の患者はCDを受け取ります。
臨床医は、栄養や行動の健康への紹介を実施するなどのPPD予防の開始を含む、通常のケアごとに患者を管理し、患者ポータルを介した教育読み物、またはアクションなしを提案します。 介入群の臨床医は、CDSに基づいて患者を紹介します。
研究の種類
介入
入学 (推定)
160
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。
研究連絡先
- 名前：Rochelle Joly, MD
- 電話番号：646-962-4222
- メール：roj9069@med.cornell.edu
研究場所
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New York
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Brooklyn、New York、アメリカ、11215
- まだ募集していません
- Center for Community Health: 515 6th street (3rd floor)
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コンタクト：
- Tracy Grossman, MD
- メール：trg2005@med.cornell.edu
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コンタクト：
- Jessica Miller
- 電話番号：718-499-2273
-
副調査官：
- Tracy Grossman, MD
-
New York、New York、アメリカ、10038
- 募集
- Ob GYN Lower Manhattan 156 William street, New York City
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コンタクト：
- Szilvia Nagy, MD
- メール：szn3001@med.cornell.edu
-
副調査官：
- Szilvia Nagy, MD
-
New York、New York、アメリカ、10065
- 募集
- Weill Cornell Medicine OBGYN practice 72 street
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コンタクト：
- Allison Boester, MD
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New York、New York、アメリカ、10065
- 募集
- Weill Cornell Medicine- Women's Health practice 505 East 70th street, New York City
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コンタクト：
- Rochelle Joly, MD
- メール：roj9069@med.cornell.edu
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副調査官：
- Rochelle Joly, MD
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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
はい
説明
包含基準：
- 18歳以上
- 参加しているクリニックの1つで見られます
- 妊娠20週以上で妊娠
除外基準：
- 包含を話さない
- インターネットにアクセスできません
臨床医の資格：
- 3つのクリニックの患者を取締役会認定Obgyn臨床医として管理している場合。
- PPDの治療における知識と経験に基づいて、臨床医に除外基準は申請しません
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：支持療法
- 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：介入：CDSサポート、臨床医
介入群の臨床医はCDに基づいて患者を紹介します。CDSは、患者がPPDを発症するリスクが高い場合にのみ臨床医に警告し、臨床医に注文を支援する注文セットでリスクスコア、リスク要因、および予測アクションを提供します。
臨床医は、PPD予防に向けて行動を起こさないなど、CDS援助を受けた後、究極の臨床判断を下します。
臨床医は、栄養や行動の健康への紹介を実施するなどのPPD予防の開始を含む、通常のケアごとに患者を管理し、患者ポータルを介した教育読み物、またはアクションなしを提案します。
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患者がPPDを発症するリスクが高い場合にのみ臨床医に警告し、臨床医にリスクスコア、リスク要因、および予測アクションを注文を支援するための注文セットで臨床医に警告するCDS INおよびAIアルゴリズム。
臨床医は、PPD予防に向けて行動を起こさないなど、CDS援助を受けた後、究極の臨床判断を下します。
臨床医は、栄養や行動の健康への紹介を実施するなどのPPD予防の開始を含む、通常のケアごとに患者を管理し、患者ポータルを介した教育の読み取り、またはアクションなしを提案します。
介入群の臨床医は、CDSに基づいて患者を紹介します。
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介入なし：介入なし：患者
CDSは、患者がPPDを発症するリスクが高い場合にのみ臨床医に警告します。
臨床医は、栄養や行動の健康への紹介を実施するなどのPPD予防の開始を含む、通常のケアごとに患者を管理し、患者ポータルを介した教育読み物、またはアクションなしを提案します。
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実験的：介入：患者
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患者がPPDを発症するリスクが高い場合にのみ臨床医に警告し、臨床医にリスクスコア、リスク要因、および予測アクションを注文を支援するための注文セットで臨床医に警告するCDS INおよびAIアルゴリズム。
臨床医は、PPD予防に向けて行動を起こさないなど、CDS援助を受けた後、究極の臨床判断を下します。
臨床医は、栄養や行動の健康への紹介を実施するなどのPPD予防の開始を含む、通常のケアごとに患者を管理し、患者ポータルを介した教育の読み取り、またはアクションなしを提案します。
介入群の臨床医は、CDSに基づいて患者を紹介します。
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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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統一された技術受容理論（UTAUT）によって測定される受容性。
時間枠：ツール使用の開始から1か月後、使用後3か月。
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UTAUTには、パフォーマンスの期待、努力の期待、社会的影響、環境の促進、行動の意図の5つの構成要素があります。
UTAUTのパフォーマンス期待構築は、臨床医が同意するPPDのリスクがある患者を特定するCDSの能力です。
各構成要素について、7ポイントのリッカートスケールで応答が求められ、1を「強く同意しない」、2は「同意しない」、「強く同意する」として7に設定されます。
バイナリ変数を作成するために、5つのUTAUTコンストラクトのそれぞれについて、調査の終了時に許容性調査回答を平均します。
5以上の平均スコアは、受け入れと非受容と見なされます。
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ツール使用の開始から1か月後、使用後3か月。
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適切性測定（IAM）によって測定される適切性。
時間枠：ツール使用の開始から1か月後、使用後3か月。
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IAMは、それぞれ優れた使いやすさで、介入の適切性を評価する4項目の尺度です。
IAMは、5ポイントの応答スケールの参加者によって回答されます：1 =完全に同意しない、2 =同意しない、3 =同意も同意も、4 =同意し、5 =完全に同意します。
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ツール使用の開始から1か月後、使用後3か月。
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介入測定の実現可能性（FIM）によって測定される実現可能性。
時間枠：ツール使用の開始から1か月後、使用後3か月。
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FIMは、介入の実現可能性をそれぞれ評価する4項目の尺度であり、優れた使いやすさです。
FIMは、5ポイントの応答スケールの参加者によって回答されます。
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ツール使用の開始から1か月後、使用後3か月。
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メンタルヘルス訪問の数によって測定されるメンタルヘルスサービスの利用
時間枠：1か月3か月
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メンタルヘルスサービスの利用には、メンタルヘルス関連の理由でEDまたは入院患者へのプレゼンテーションが含まれます。
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1か月3か月
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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：Yiye Zhang, PhD、Weill Medical College of Cornell 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
- Rabin R, de Charro F. EQ-5D: a measure of health status from the EuroQol Group. Ann Med. 2001 Jul;33(5):337-43. doi: 10.3109/07853890109002087.
- Weiner BJ, Lewis CC, Stanick C, Powell BJ, Dorsey CN, Clary AS, Boynton MH, Halko H. Psychometric assessment of three newly developed implementation outcome measures. Implement Sci. 2017 Aug 29;12(1):108. doi: 10.1186/s13012-017-0635-3.
- Dunkel Schetter C, Tanner L. Anxiety, depression and stress in pregnancy: implications for mothers, children, research, and practice. Curr Opin Psychiatry. 2012 Mar;25(2):141-8. doi: 10.1097/YCO.0b013e3283503680.
- Curtin SC, Abma JC, Ventura SJ, Henshaw SK. Pregnancy rates for U.S. women continue to drop. NCHS Data Brief. 2013 Dec;(136):1-8.
- Cox EQ, Sowa NA, Meltzer-Brody SE, Gaynes BN. The Perinatal Depression Treatment Cascade: Baby Steps Toward Improving Outcomes. J Clin Psychiatry. 2016 Sep;77(9):1189-1200. doi: 10.4088/JCP.15r10174.
- Krause N, Borawski-Clark E. Social class differences in social support among older adults. Gerontologist. 1995 Aug;35(4):498-508. doi: 10.1093/geront/35.4.498.
- Zhang Y, Wang S, Hermann A, Joly R, Pathak J. Development and validation of a machine learning algorithm for predicting the risk of postpartum depression among pregnant women. J Affect Disord. 2021 Jan 15;279:1-8. doi: 10.1016/j.jad.2020.09.113. Epub 2020 Sep 30.
- Wang S, Pathak J, Zhang Y. Using Electronic Health Records and Machine Learning to Predict Postpartum Depression. Stud Health Technol Inform. 2019 Aug 21;264:888-892. doi: 10.3233/SHTI190351.
- Venkatesh KK, Nadel H, Blewett D, Freeman MP, Kaimal AJ, Riley LE. Implementation of universal screening for depression during pregnancy: feasibility and impact on obstetric care. Am J Obstet Gynecol. 2016 Oct;215(4):517.e1-8. doi: 10.1016/j.ajog.2016.05.024. Epub 2016 May 20.
- Werner E, Miller M, Osborne LM, Kuzava S, Monk C. Preventing postpartum depression: review and recommendations. Arch Womens Ment Health. 2015 Feb;18(1):41-60. doi: 10.1007/s00737-014-0475-y. Epub 2014 Nov 25.
- Joly R, Gossey TJ, Daoud AK, Zhang Y. Implementation of a clinical decision support tool for postpartum depression: protocol for a prospective randomised clinical trial. BMJ Open. 2026 May 18;16(5):e114571. doi: 10.1136/bmjopen-2025-114571.
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)
2026年7月1日
一次修了 (推定)
2026年12月1日
研究の完了 (推定)
2026年12月1日
試験登録日
最初に提出
2025年2月7日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年2月7日
最初の投稿 (実際)
2025年2月10日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年7月30日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年7月28日
最終確認日
2026年7月1日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
その他の研究ID番号
- 24-03027259
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
統計分析計画を使用した研究プロトコルは、公開後に利用可能になります。
IPD 共有時間枠
データは公開されると利用可能になります。
IPD 共有アクセス基準
ジャーナルを購読している人、またはオンラインでアクセスできる人なら誰でもデータを確認できます。
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
- SAP
- ICF
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
米国で製造され、米国から輸出された製品。
いいえ
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