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EHR의 정확한 문제 유지를 통한 품질 향상 (IQ-MAPLE)

2023년 2월 6일 업데이트: Adam Wright, Brigham and Women's Hospital

전자 건강 기록의 정확한 문제를 유지하여 품질 향상

IQ-MAPLE 프로젝트의 전반적인 목표는 보다 정확하고 완전한 문제 목록 문서화를 촉진하여 여러 심장, 폐 및 혈액 상태를 가진 환자에게 제공되는 치료의 질을 향상시키는 것입니다. 첫 번째 목표에서 조사관은 전자 건강 기록(EHR)의 구조화된 데이터에 대한 규칙 기반 기술과 구조화되지 않은 데이터에 대한 자연어 처리를 사용하여 일련의 문제 추론 알고리즘을 설계하고 검증합니다. 이 두 기술 모두 환자가 가질 가능성이 있는 후보 문제를 산출하고 결과를 통합합니다. 목표 2에서 조사관은 환자의 문제 목록에서 누락된 후보 문제가 감지될 때 의사에게 경고하기 위해 4개 연구 사이트의 EHR에서 임상 의사 결정 지원 개입을 설계할 것입니다. 그러면 임상의는 경고를 수락하고 추가할 수 있습니다. 경고를 무시하거나 완전히 무시하십시오. 목표 3에서 조사관은 무작위 시험을 수행하고 경고 수락, 문제 목록 추가율 및 임상 품질의 세 가지 끝점에 대한 문제 목록 경고의 효과를 평가합니다.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

상세 설명

임상 문제 목록은 문제 지향 의료 기록의 초석입니다. 문제 목록은 임상 치료 과정 전반에 걸쳐 다양한 방식으로 사용됩니다. 임상의가 사용하는 것 외에도 문제 목록은 의사 결정 지원 및 품질 측정에도 중요합니다.

문제 목록에 공백이 있는 환자는 심각한 위험에 직면합니다. 예를 들어, 가상의 환자가 당뇨병에 걸렸다면 그의 임상의는 치료를 안내하는 적절한 알림과 알림을 받게 됩니다. 또한 환자는 특별 치료 관리 프로그램에 포함될 수 있으며 그에게 제공되는 치료의 질이 측정되고 추적됩니다. 그의 문제 목록에 당뇨병이 없다면 그는 이러한 혜택을 전혀 받지 못할 수도 있습니다.

이 연구에서 조사관은 문제 목록 공백이 있는 환자를 식별할 임상 의사 결정 지원 개입을 개발했습니다. 조사관은 제공자에게 이러한 가능성 있는 격차를 알리고 제공자에게 이를 수정할 기회를 제공합니다.

첫 번째 목표에서 조사관은 전자 건강 기록(EHR)의 구조화된 데이터에 대한 규칙 기반 기술과 구조화되지 않은 데이터에 대한 자연어 처리를 사용하여 일련의 문제 추론 알고리즘을 설계하고 검증합니다. 이 두 기술 모두 환자가 가질 가능성이 있는 후보 문제를 산출하고 결과를 통합합니다. 목표 2에서 조사관은 환자의 문제 목록에서 누락된 후보 문제가 감지될 때 의사에게 경고하기 위해 4개 연구 사이트의 EHR에서 임상 의사 결정 지원 개입을 설계할 것입니다. 그러면 임상의는 경고를 수락하고 추가할 수 있습니다. 경고를 무시하거나 완전히 무시하십시오. 목표 3에서 조사관은 무작위 시험을 수행하고 경고 수락, 문제 목록 추가율 및 임상 품질의 세 가지 끝점에 대한 문제 목록 경고의 효과를 평가합니다.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

2386

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 장소

  • 미국
    • Massachusetts
      • Boston, Massachusetts, 미국, 02115
        • Brigham and Women's Hospital
    • Oregon
      • Portland, Oregon, 미국, 97239
        • Oregon Health and Science University
    • Pennsylvania
      • Camp Hill, Pennsylvania, 미국, 17011
        • Holy Spirit Hospital
    • Tennessee
      • Nashville, Tennessee, 미국, 37235
        • Vanderbilt University Medical Center

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, OLDER_ADULT)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

연구 대상 성별

모두

설명

포함 기준:

  • 개입이 관찰되고 있는 특정 사이트에서 전자 건강 기록을 사용하는 18세 이상의 모든 제공자.

제외 기준:

-

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 다른
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 평행한
  • 마스킹: 하나의

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
NO_INTERVENTION: EHR의 정상적인 사용
사이트는 환자가 자신의 문제 목록에 해당 조건이 없는 경우 컨트롤 암의 제공자에 대해 경고가 트리거되지 않도록 EHR 시스템을 구성합니다.
실험적: 중재 팔
사이트는 환자가 자신의 문제 목록에 해당 조건이 없는 경우 중재 부문의 제공자에게 이러한 조건에 대한 경고가 트리거되도록 EHR 시스템을 구성합니다. 각 경고는 실행 가능하며 공급자는 클릭 한 번으로 환자의 문제 목록에 문제를 추가할 수 있습니다. 공급자는 또한 조건이 없는 환자의 규칙을 재정의하거나(이 경우 경고를 트리거하는 새 정보가 환자의 기록에 추가되지 않는 한 경고가 다시 표시되지 않음) 경고를 연기할 수 있습니다. 나중에.
다른: 문제 목록 제안
사이트는 환자가 자신의 문제 목록에 해당 조건이 없는 경우 중재 부문의 제공자에게 이러한 조건에 대한 경고가 트리거되도록 EHR 시스템을 구성합니다. 각 경고는 실행 가능하며 공급자는 클릭 한 번으로 환자의 문제 목록에 문제를 추가할 수 있습니다. 공급자는 또한 조건이 없는 환자의 규칙을 재정의하거나(이 경우 경고를 트리거하는 새 정보가 환자의 기록에 추가되지 않는 한 경고가 다시 표시되지 않음) 경고를 연기할 수 있습니다. 나중에.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
각 경고에 대한 수락 수를 경고의 고유한 총 프레젠테이션 수로 나눈 값으로 계산된 경고 수락 비율 측정
기간: 연구 완료 또는 최대 1년

알림 수락:

이 첫 번째 끝점은 설명적입니다. 즉, 공급자에게 제공되는 경고에 대한 수락률입니다. 이것은 각 경고에 대한 총 수락 수를 취하여 경고의 총 수 또는 고유한 표시로 나누어 계산합니다. 기관, 전문 분야, 질병 및 제공자 인구통계학적 특성별로 수용률의 차이를 살펴보기 위해 계층화된 분석을 수행하고 그 결과를 표 형식으로 보고할 것입니다.
연구 완료 또는 최대 1년
전자의무기록의 문제목록에 추가된 학업 관련 문제의 수를 비교하여 문제목록 완성의 효과 판단
기간: 연구 완료 또는 최대 1년

문제 목록 완성률에 미치는 영향:

이 끝점에서는 개입 그룹과 통제 그룹의 전자 건강 기록에서 환자 문제 목록에 추가된 연구 관련 문제의 수를 비교할 것입니다.
연구 완료 또는 최대 1년
NCQA의 HEDIS 2013 측정 세트의 4가지 결과 측정을 기반으로 제안된 문제를 문제 목록에 추가하여 치료 품질 영향 결정
기간: 연구 완료 또는 최대 1년

진료의 질에 미치는 영향:

본 연구의 주요 목표는 임상 결과를 개선하는 것이므로 NCQA의 HEDIS(Healthcare Effectiveness Data and Information Set) 2013 측정 세트에서 평가할 네 가지 결과 측정을 선택했습니다. 심근 경색 병력이 있는 환자의 LDL 제어, 환자의 LDL 제어 관상 동맥 질환, 관상 동맥 질환 환자의 혈압 조절 및 고혈압 환자의 혈압 조절. 각 측정의 분자와 분모에 대한 세부 사항은 HEDIS 매뉴얼에 나와 있으며, 연구 팀은 각 측정의 계산을 위해 NCQA의 절차를 사용하고 데이터 세트의 임상적 특성을 고려하여 필요에 따라 수정합니다.
연구 완료 또는 최대 1년

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
CMS, NHLBI 및 NQMC의 각 연구 조건에 대한 주요 프로세스 측정을 사용하여 프로세스 측정 평가
기간: 연구 완료 또는 최대 1년
프로세스 측정 개선 세 번째 결과에서 임상 종점을 완료하기 위해 프로세스 측정, 특히 LDL 테스트 빈도, 항고지혈증제 처방, 아스피린 또는 기타 항혈소판제 처방 및 항고혈압제 처방도 평가할 것입니다. 개입 그룹(대조군)과 사이트에 대한 고정 효과가 있는 로지스틱 회귀를 사용하여 결과를 분석하고 일반화된 추정 방정식(GEE)을 사용하여 회귀 매개변수를 추정합니다. 일치하는 동일한 쌍의 의사. 우리는 품질에 대한 IQ-MAPLE의 영향이 어느 정도인지 추정하기 위해 각 품질 측정에 대해 별도의 회귀 모델을 구축하고 품질 측정에 대한 추가 효과와 현장에서 관련 측정에 대한 CDS의 가용성으로 풀링된 분석을 수행할 것입니다. CDS가 중재합니다.
연구 완료 또는 최대 1년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Brigham and Women's Hospital

협력자

Oregon Health and Science University
Vanderbilt University
Geisinger Clinic

간행물 및 유용한 링크

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

일반 간행물

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 (실제)

2016년 4월 1일

기본 완료 (실제)

2018년 3월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2015년 10월 19일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2015년 11월 2일

처음 게시됨 (추정)

2015년 11월 4일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2023년 2월 8일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2023년 2월 6일

마지막으로 확인됨

2023년 2월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 2009P001846-14

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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