複雑なケア管理プログラムに患者を登録するためのAIコスト予測モデルの評価
2026年7月15日 更新者：Richard K. Leuchter, MD、University of California, Los Angeles
ランダム化ウェイトリストを使用したコスト予測モデルを使用したMAプロアクティブケアプログラムの評価
現在、UCLA Health（具体的には人口健康と説明責任のあるケア、またはOPHACオフィス）は、プロアクティブケアと呼ばれる複雑なケア管理プログラムを実施しています（目標は、パーソナライズされたケアナビゲーション/ケース管理を提供することにより、ケア利用を減らすことです）。
毎月、AI集団リスクツールが実行され、480,000人ほどのUCLAプライマリケア患者のうち約250人が特定し、RNSはこれら250人の患者に連絡して積極的なケアに登録します。
2024年12月から、OPHACはUCLAのメディケアアドバンテージ（MA）患者を積極的なケアに登録する新しい方法を開始しました：AIコスト予測モデル。
このアイデアは同じです - 最高の最高の予測コスト患者が積極的なケアに登録されます。
調査員は、このモデルとその後の積極的なケアへの登録を待っているMA患者のウェイトリストをランダム化し、それによってコントロールグループを作成することにより、このモデルとその後のプログラムへの登録を評価します。
最高の予測コスト患者の上位500人が毎月特定され、1：1のランダム化に続いて、250人が登録のために連絡され、残りはプロバイダーから特に先の積極的なケアプログラムに登録するように要求されない限り、10か月間待機リストのコントロールグループに置かれます。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (実際)
4962
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
-
-
California
-
Los Angeles、California、アメリカ、90095
- UCLA Health
-
-
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：
- 少なくとも18歳
- UCLAマネージドケアプランに登録
- コスト予測モデルは、患者が今後12か月間で高い予測コストを持っていると特定します
除外基準：
- 現在、UCLAケア管理プログラムに登録されています
- 過去12か月間にUCLAケア管理プログラムに登録
- すでにケア管理プログラムへの積極的な紹介があります
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：ダブル
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：複雑なケア管理
Proactive Careと呼ばれる複雑なケア管理プログラムへの登録のために連絡するために無作為化された患者。
|
看護師やケースマネージャーからの接触を含む集中的な外来患者ケア管理プログラムは、ケアの調整、臨床赤旗の検出、および計画外の急性期医療の利用を減らすのに役立ちます。
|
|
介入なし：いつものように注意してください
患者は、積極的なケアへの登録のために連絡を受けるためにウェイトリストに置かれるように無作為化されました（つまり、積極的なケアに登録されていません）。
|
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 |
|---|---|---|
|
ランダム化から120日間の生きた日と病院（DAOH）の日々
時間枠：ランダム化後120日後
|
患者が入院患者または観察状態の下で入院しない日数の合計は、ランダム化後最大120日から生存しています。
|
ランダム化後120日後
|
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
ランダム化から30日間の生きた日と病院（DAOH）の日々
時間枠：ランダム化から30日後
|
患者が入院患者または観察状態の下で入院しない日数の合計、およびランダム化後最大30日から生きている。
|
ランダム化から30日後
|
|
ランダム化から90日間の生きた日と病院（DAOH）の日々
時間枠：ランダム化の90日後
|
患者が入院患者または観察状態の下で入院しない日数の合計、およびランダム化後最大90日から生きている。
|
ランダム化の90日後
|
|
ランダム化から10ヶ月で生きた日と病院（DAOH）の日々
時間枠：ランダム化後10か月
|
患者が入院患者または観察状態の下で入院しない日数の合計、およびランダム化後最大300日から生きている。
|
ランダム化後10か月
|
|
ランダム化から10か月での総医療費
時間枠：ランダム化後10か月
|
クレームデータによって決定された、すべてのヘルスケア支出（入院患者、外来患者、処方など）の合計。
|
ランダム化後10か月
|
|
ランダム化から10ヶ月での全原因入院
時間枠：ランダム化後10か月
|
あらゆる理由で入院患者または観察状況の下での入院の総数
|
ランダム化後10か月
|
|
ランダム化から10か月での救急部門の訪問は全原因です
時間枠：ランダム化後10か月
|
いかなる理由でも、入院をもたらさなかった救急部門の訪問の総数。
|
ランダム化後10か月
|
|
ランダム化から10か月での全死因死亡
時間枠：ランダム化後10か月
|
あらゆる理由からの死亡の総数
|
ランダム化後10か月
|
|
アンビュレーターの連絡先日
時間枠：ランダム化後10か月
|
患者が家の外でヘルスケアを受けている日数。プライマリケアまたは専門ケアオフィスの訪問、テスト、イメージング、手順、または治療を受けた日数として定義されています
|
ランダム化後10か月
|
その他の成果指標
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
受信機動作特性曲線の下の面積で測定される22か月にわたるコスト予測モデルのパフォーマンス
時間枠：最終コホートの登録から12か月後
|
毎月のコントロールコホートの観察されたヘルスケア支出は、ランダム化後の12か月後に測定され（つまり、登録の10か月 + 12か月の追跡= 22か月）、モデル予測のヘルスケア支出と比較されます。
この分析は、介入が治療グループの医療費に影響を与えるように設計されているため、対照群でのみ実施されます。
|
最終コホートの登録から12か月後
|
|
登録の10か月にわたるプロトコルの忠実度
時間枠：ランダム化後14か月
|
2つのメトリックの合計：
|
ランダム化後14か月
|
|
回避可能な入院
時間枠：ランダム化後10か月
|
外来ケアへのタイムリーなアクセスによって避けることができた入院の数
|
ランダム化後10か月
|
|
回避可能な救急部門の訪問
時間枠：ランダム化後10か月
|
外来ケアへのタイムリーなアクセスを通じて回避できた救急部門の訪問の数
|
ランダム化後10か月
|
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：Richard K Leuchter, MD、University of California, Los Angeles
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7月31日
一次修了 (実際)
2025年8月26日
研究の完了 (実際)
2026年4月28日
試験登録日
最初に提出
2025年3月21日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年3月31日
最初の投稿 (実際)
2025年4月8日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年7月16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15日
最終確認日
2026年7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。