의사 결정 지원을 사용하여 제2형 당뇨병 진단 지연 감소
전자 의료 기록을 활용하여 제2형 당뇨병 진단 지연 감소: 시스템 기반 의사 결정 지원 접근 방식
연구 개요
상세 설명
제2형 당뇨병의 증가하는 전염병은 미국 인구의 8.3% 이상에 영향을 미치며 의료 시스템 및 공중 보건에 주요 도전 과제를 제시합니다. 추가로 700만 명이 진단되지 않은 당뇨병을 앓고 있으며 7900만 명 이상이 당뇨병 전단계를 앓고 있으며, 이를 인식하지 않고 치료하지 않으면 본격적인 당뇨병으로 진행될 수 있습니다. 스크리닝 및 진단 테스트는 일상적으로 이용 가능하지만 의료 시스템은 적시에 당뇨병 환자를 진단하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 사실, 임상 진단은 포도당 조절 장애가 시작된 후 8-12년 뒤쳐져 진단 지연과 진단 당시 당뇨병 합병증의 존재를 초래합니다. 알려진 당뇨병 진단 없이 임상 치료에 참여하는 환자 중 거의 모든 환자는 추가 당뇨병 검사의 필요성에 대한 가치 있는 조기 경고 안전 신호를 잠재적으로 제공하는 임의 혈장 포도당(RPG) 데이터를 사용할 수 있습니다. 그러나 상승된 포도당 값은 일반적으로 인식되지 않으며 비정상 값의 60% 이상이 적시에 당뇨병 검사로 추적되지 않습니다. 전자 의료 기록(EMR) 내의 기존 데이터를 활용하여 추가 당뇨병 검사가 필요한 환자를 식별하고 다음을 줄이기 위한 시스템 기반 솔루션을 개발할 수 있는 기회가 있습니다. 3) 당뇨병 진단을 놓친 빈도.
이 제안은 텍사스 대학교 사우스웨스턴 메디컬 센터(UTSW)의 Epic EMR을 활용하여 실생활에서 비정상적인 포도당 값의 감지 및 후속 검사 비율을 개선할 것입니다.
조사관은 비정상적인 RPG의 시기적절한 후속 조치 실패를 줄이기 위해 임상 의사 결정 지원 전략과 일반적인 치료의 효과를 비교하는 클러스터 무작위, 실용적인 시험을 수행할 것입니다.
조사관은 UTSW에서 3개의 외래 환자, 성인 1차 진료 실습(2개의 일반 내과, 1개의 가정 의학 및 1개의 노인 진료)에서 31명의 주치의가 돌보는 20,000명의 기존 환자 코호트에 초점을 맞출 것입니다. 1차 진료 제공자(PCP)는 임상 의사 결정 지원 개입 또는 일반 진료로 무작위 배정됩니다. 임상 의사 결정 지원/중재 분야의 서비스 제공자는 비정상적인 무작위 포도당 값을 식별하고 서비스 제공자가 당뇨병 검사를 수행하도록 유도하는 임상 의사 결정 지원을 받게 됩니다. 결과는 환자 수준에서 추적될 것이며 모든 피험자는 12개월 동안 후속 당뇨병 검사 비율, 검사 시간, 후속 당뇨병 진단 비율 및 진단 시간을 평가하기 위해 추적될 것입니다. 연구 적격성, 환자의 임상적 위험 요인 및 사회인구학적 특성, 제공자 및 방문 특성, 결과에 대한 데이터는 포괄적인 Epic EMR을 사용하여 확인됩니다. 연구자들은 방문 기반 제공자 결정 지원이 일반적인 치료보다 우수할 것이라는 가설을 세웁니다.
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Texas
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Dallas, Texas, 미국, 75390
- UT Southwestern Medical Center
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
포함된 연구 환자: 다음과 같은 사람들이 될 것입니다:
- 연구 PCP의 확립된 환자;
- 당뇨병 진단이 없는 경우(만나는 진단, 문제 목록, 병력)
- 18세 이상
- 지난 2년 동안 최소 1회 RPG≥125mg/dL
제외 기준:
제외된 연구 환자: 다음과 같은 사람들이 될 것입니다:
- 임신한;
- 18세 미만 및
- 지난 12개월 동안 A1C가 6.5% 미만인 환자(이는 적절한 후속 조치가 수행되었음을 나타냄)
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 건강 서비스 연구
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 임상 결정 지원
방문 기반, EMR 지원 사례 식별 및 RBG>= 125mg/dL이고 당뇨병 스크리닝 결과가 없는 당뇨병이 없는 환자를 식별하기 위한 실시간 의사 결정 지원.
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조사관은 당뇨병 위험이 높고 추가 당뇨병 검사/선별이 필요한 RPG가 상승한 모든 1차 진료 환자를 체계적으로 식별하기 위해 EMR 실험실 데이터에서 데이터 마이닝을 수행하는 자동화된 당뇨병 탐지 도구(DDT)를 개발하고 구현할 것입니다.
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간섭 없음: 평소 케어
치료 의사의 재량에 따라 일반적인 치료에 따른 당뇨병 선별/검사 및 진단.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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당뇨병 선별검사 결과
기간: 90일
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당뇨병 검사를 완료한 환자의 비율로, 첫 번째 모범 사례 경보(BPA) 발동 후 90일 이내 또는 대조군에서 경보가 발동되었을 시간 내에 A1C 또는 공복 혈장 포도당(FPG) 결과로 정의됩니다.
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90일
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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지시된 당뇨병 검사
기간: 90일
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BPA 발사 후 당뇨병 선별 검사를 받거나 임상 실습에서 해고했을 개인의 비율
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90일
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당뇨병 검사 시간
기간: 12 개월
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첫 번째 경보 발령부터 당뇨병 검사를 지시한 시간 또는 일반 진료에서 경보가 발동되었을 시간.
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12 개월
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당뇨병 진단 시간
기간: 12 개월
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최초 경고 발화로부터 당뇨병 진단까지의 시간 또는 일반적인 치료에서 발화되었을 때.
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12 개월
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당뇨병 전 진단
기간: 90일
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당뇨병 전단계로 진단된 환자의 비율.
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90일
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당뇨병 진단
기간: 90일
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당뇨병 진단 기준을 충족하는 환자의 비율
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90일
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Michael E Bowen, MD, MPH, UT Southwestern Medical Center
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (추정)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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