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Use of Behavioral Economics to Improve Treatment of Acute Respiratory Infections (Pilot Study) (BEARI)

2017년 3월 31일 업데이트: Jason Doctor, University of Southern California

Bacteria resistant to antibiotic therapy are a major public health problem. The evolution of multi-drug resistant pathogens may be encouraged by provider prescribing behavior. Inappropriate use of antibiotics for nonbacterial infections and overuse of broad spectrum antibiotics can lead to the development of resistant strains. Though providers are adequately trained to know when antibiotics are and are not comparatively effective, this has not been sufficient to affect critical provider practices.

The intent of this study is to apply behavioral economic theory to reduce the rate of antibiotic prescriptions for acute respiratory diagnoses for which guidelines do not call for antibiotics. Specifically targeted are infections that are likely to be viral.

The objective of this study is to improve provider decisions around treatment of acute respiratory infections.

The participants are practicing attending physicians or advanced practice nurses (i.e. providers) at participating clinics who see acute respiratory infection patients. A maximum of 550 participants will be recruited for this study.

Providers consenting to participate will fill out a baseline questionnaire online. Subsequent to baseline data collection and enrollment, participating clinic sites will be randomized to the study arms, as described below.

There will be a control arm, with clinic sites randomized in a multifactorial design to up to three interventions that leverage the electronic medical record: Order Sets that are triggered by EHR workflow containing exclusively guideline concordant choices (SA, for Suggested Alternatives); Accountable Justification (AJ) triggered by discordant prescriptions that populate the note with provider's rationale for guideline exceptions ; and performance feedback that benchmarks providers' own performance to that of their peers (PC, for Peer Comparison).

The outcomes of interest are antibiotic prescribing patterns, including prescribing rates and changes in prescribing rates over time.

The intervention period will be over one year, with a one-year follow up period to measure persistence of the effect after EHR features are returned to the original state and providers no longer receive email alerts.

연구 개요

상세 설명

Each consented provider will be randomized to 1 of 8 cells in a factorial design with equal probability. If results of retrospective data analysis imply that design will be improved by stratification, randomization will be stratified by factors that could influence outcomes.

Data will be collected from Northwestern University's Enterprise Data Warehouse which houses copies of data recorded in the Epic electronic health record. Data elements from qualifying office visits will be collected from coded portions of the electronic health record.

An encounter is eligible for intervention if the patient's diagnosis is in the selected group of acute respiratory infections. The intervention EHR functions will be triggered when clinicians initiate an antibiotic prescription or enter a diagnosis for an acute respiratory infection that has a defined Order Set. If an antibiotic from a list of frequently misprescribed antibiotics is ordered and a diagnosis has not yet been entered, providers will be prompted to enter a diagnosis. If the diagnosis entered is acute nasopharyngitis; acute laryngeopharyngitis/acute upper respiratory infection; acute bronchitis; bronchitis not specified as acute or chronic; or flu; the interventions will be triggered. The diagnosis-appropriate order set will pop-up for providers in the Suggested Alternatives (SA) arm, while clinicians randomized to the Accountable Justification (AJ) arm will receive an alert and be required to enter a brief statement justifying their antibiotic prescription if antibiotics are not indicated for the diagnosis entered. This note will then be added to the patient's medical record.

Clinicians randomized to the Peer Comparison (PC) condition will receive monthly updates about their antibiotic prescribing practices relative to other clinicians in their practice.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

28

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

    • Illinois
      • Chicago, Illinois, 미국, 60611-2923
        • Northwestern Medical Faculty Foundation General Internal Medicine Clinic

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

18년 이상 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

설명

Inclusion Criteria:

A practicing attending physician or advanced practice nurse ("provider") at Northwestern University's NMFF GIM Clinic in 2011-2013 who sees acute respiratory infection patients.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 치료
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 요인 할당
  • 마스킹: 하나의

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: SA, AJ
Participants receive the Suggested Alternatives and Accountable Justification interventions, but not the Peer Comparison intervention.
Order Sets that are triggered by EHR workflow containing exclusively guideline concordant choices (SA, for Suggested Alternatives).
다른 이름들:
  • SA
  • Suggested Alternatives
Accountable Justification is triggered by discordant prescriptions that populate the EHR note with provider's rationale for guideline exceptions (AJ).
다른 이름들:
  • 책임 있는 정당성
  • AJ
실험적: SA, AJ, PC

Participants are given all 3 interventions:

Suggested Alternatives, Accountable Justification, and Peer Comparison.

Performance feedback that benchmarks providers' own performance to that of their peers (PC, for Peer Comparison).
다른 이름들:
  • PC
  • Peer Comparison
Order Sets that are triggered by EHR workflow containing exclusively guideline concordant choices (SA, for Suggested Alternatives).
다른 이름들:
  • SA
  • Suggested Alternatives
Accountable Justification is triggered by discordant prescriptions that populate the EHR note with provider's rationale for guideline exceptions (AJ).
다른 이름들:
  • 책임 있는 정당성
  • AJ
실험적: SA, PC
Participants receive the Suggested Alternatives and Peer Comparison interventions, but not the Accountable Justification intervention.
Performance feedback that benchmarks providers' own performance to that of their peers (PC, for Peer Comparison).
다른 이름들:
  • PC
  • Peer Comparison
Order Sets that are triggered by EHR workflow containing exclusively guideline concordant choices (SA, for Suggested Alternatives).
다른 이름들:
  • SA
  • Suggested Alternatives
실험적: AJ, PC
Participants receive the Accountable Justification and Peer Comparison interventions, but not the Suggested Alternatives intervention.
Performance feedback that benchmarks providers' own performance to that of their peers (PC, for Peer Comparison).
다른 이름들:
  • PC
  • Peer Comparison
Accountable Justification is triggered by discordant prescriptions that populate the EHR note with provider's rationale for guideline exceptions (AJ).
다른 이름들:
  • 책임 있는 정당성
  • AJ
실험적: Peer Comparison
Participants receive the Peer Comparison intervention, but do not receive the Suggested Alternatives or Accountable Justification interventions.
Performance feedback that benchmarks providers' own performance to that of their peers (PC, for Peer Comparison).
다른 이름들:
  • PC
  • Peer Comparison
실험적: Suggested Alternatives
Participants receive the Suggested Alternatives intervention, but not the Accountable Justification or Peer Comparison interventions.
Order Sets that are triggered by EHR workflow containing exclusively guideline concordant choices (SA, for Suggested Alternatives).
다른 이름들:
  • SA
  • Suggested Alternatives
실험적: Accountable Justification
Participants receive the Accountable Justification intervention, but do not receive the Suggested Alternatives or Peer Comparison interventions.
Accountable Justification is triggered by discordant prescriptions that populate the EHR note with provider's rationale for guideline exceptions (AJ).
다른 이름들:
  • 책임 있는 정당성
  • AJ
간섭 없음: Control
Participants do not receive any of the 3 interventions.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Antibiotic Prescribing Rate for 5 Specific Acute Respiratory Infection Diagnoses
기간: 2 years

Changes in antibiotic prescribing rate for the following ICD-9 diagnoses:

460 Acute nasopharyngitis (common cold)

465 Acute laryngeopharyngitis/acute upper respiratory infection

466 Acute bronchitis

490 Bronchitis not specified as acute or chronic

487 Flu

2 years

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Antibiotic Prescribing Rates for Expanded List of Acute Respiratory Infection Diagnoses
기간: 2 years
We will monitor overall prescribing for the specified diagnoses and other Acute Respiratory Infection diagnoses, including cough/fever and pneumonia.
2 years

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 수석 연구원: Stephen Persell, MD, Northwestern University
  • 연구 책임자: Jason N Doctor, PhD, University of Southern California

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작

2011년 7월 1일

기본 완료 (실제)

2013년 2월 1일

연구 완료 (실제)

2014년 9월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2011년 8월 4일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2011년 10월 18일

처음 게시됨 (추정)

2011년 10월 19일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2017년 4월 4일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2017년 3월 31일

마지막으로 확인됨

2017년 3월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • 1RC4AG039115-01-2
  • 1RC4AG039115-01 (미국 NIH 보조금/계약)

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