선택적 수술 후 환자 경험, 지식 및 결과를 개선하기 위한 환자 중심 위험 커뮤니케이션 도구
많은 사람들이 매일 입원 수술을 받습니다. 대부분의 사람들은 합병증이 없지만 일부 사람들은 경미하거나 심각한 합병증을 겪습니다. 합병증이 발생할 위험은 다음과 같은 개인적인 요인에 따라 사람마다 다를 수 있습니다. 나이, 당뇨병과 같은 질병, 흡연 여부, 특정 약물 복용 여부.
연구자들은 사람들이 수술에 대해 더 많은 정보, 즉 합병증 위험에 대한 일반적인 정보뿐 아니라 개인적으로 합병증이 발생할 가능성이 어느 정도인지에 대한 더 구체적인 정보를 원한다는 사실을 알게 되었습니다. 환자들은 병원에 얼마나 오래 입원할 수 있는지, 회복 기간은 어떻게 될지 등 실용적인 정보에도 관심이 있습니다. 더 많은 정보를 얻으면 수술에 대한 환자의 불안감을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
연구자들은 오타와 병원의 mHealth Lab(건강 정보 관리를 위한 간단한 기술을 개발하는 팀)의 지원을 받아 이 연구를 수행하고 있습니다. 조사관은 PAU(Pre-Admission Unit) 방문 전후에 자신의 수술 위험에 대한 환자의 지식을 평가하기 위해 새롭고 혁신적인 태블릿 기반의 환자 중심 위험 커뮤니케이션 애플리케이션을 구현하고 평가할 것입니다. 조사관은 또한 PAU 방문에 대한 환자 만족도 외에도 PAU 방문 전후의 잠재적 불안 수준을 조사할 것입니다.
연구자들은 이것이 환자의 지식과 경험을 향상시키고 불안을 증가시키지 않고 환자와 임상의에게 수용 가능하며 TOH 수술 환자의 치료 효율성을 향상시킬 것이라고 가정합니다.
연구 개요
상세 설명
매년 150만 명의 캐나다인이 입원 수술을 받고 있으며, 많은 사람이 심각한 합병증을 경험하고 있습니다. 연구에 따르면 환자별 위험은 사전 동의 과정의 일부로 이러한 정보를 포함해야 한다는 요구 사항과 모범 사례 지침의 명확한 권장 사항에도 불구하고 수술 전에 환자에게 일상적으로 또는 효과적으로 전달되지 않는 것으로 나타났습니다.
모바일 건강 기술은 환자가 자신의 건강 데이터를 제공하여 맞춤형 위험 추정치를 생성하도록 참여시키고 권한을 부여함으로써 이러한 격차를 해소할 수 있습니다. 태블릿 기반 플랫폼을 사용하면 이러한 위험 추정치가 매력적이고 이해하기 쉬운 형식으로 환자에게 전달될 수 있습니다. 그러나 그러한 적용과 프로세스는 존재하지 않습니다.
조사관은 환자에게 권한을 부여하고, 공유된 의사 결정을 지원하며, 환자 중심 결과를 개선하기 위해 새로운 환자 중심 맞춤형 수술 전 위험 커뮤니케이션 eHealth 애플리케이션의 개발, 구현 및 평가를 통해 이러한 지식 격차를 해결할 것입니다. 이 eHealth 애플리케이션의 개발은 일반적으로 나이가 많고 기술적 전문성과 편안함이 제한적인 선택적 수술 환자의 기술 요구 사항에 맞춰 포괄적으로 설계된 제품으로 이어질 것입니다. 또한 이 애플리케이션은 환자에게 위험 정보를 전달하는 모범 사례와 일치하는 형식으로 개인별 위험 추정치를 전달하고 환자와 임상의가 공유 토론에 참여할 수 있는 도구를 제공한다는 점에서 유용할 것입니다. eHealth 앱의 구현을 통해 조사관은 지식과 만족도를 향상시키는 데 있어서 맞춤형 수술 전 위험 커뮤니케이션의 효과와 가치를 평가할 것입니다. 조사관은 또한 환자와 임상의가 이 과정을 수용할 수 있는지도 측정합니다. 마지막으로 조사관은 병원 입원 전에 자원을 많이 사용하는 환자를 식별하기 위해 환자 중심의 개인화된 위험 커뮤니케이션 애플리케이션을 수술 전후 건강 시스템에 연결하는 타당성을 테스트할 것입니다.
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Ontario
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Ottawa, Ontario, 캐나다, K1Y4E9
- The Ottawa Hospital
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 영어 또는 프랑스어 사용
- 주요 선택, 비심장 입원환자 수술
제외 기준:
- 영어나 프랑스어로 의사소통이 불가능함
- 대리 의사결정자 없이는 동의할 수 없습니다.
- 비선택적 수술 예정
- 당일 수술(외래 수술)을 받는 환자
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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구현 전 단계
이 그룹의 참가자(eHealth 앱이 PAU에 구현되기 전)는 주요 비심장 선택적 수술이 예정된 18세 이상의 영어 또는 프랑스어를 사용하는 환자입니다. 환자는 표준화된 절차를 사용하여 모집되며, 측정 및 선택 편향의 위험을 줄이기 위해 두 연구 단계 모두에서 동일한 도구와 방법을 사용하여 프로세스 및 결과 측정이 기록됩니다. |
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구현 후 단계
이 그룹의 참가자(PAU에 eHealth 앱이 구현된 후)는 주요 비심장 선택적 수술이 예정된 18세 이상의 영어 또는 프랑스어를 사용하는 환자입니다.
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이 애플리케이션은 단순하고 일관된 디자인, 떨림을 견딜 수 있는 크고 조명이 밝은 버튼, 간단한 언어를 특징으로 합니다.
이 프로세스는 오타와 병원(TOH)의 수술 전 진료소에 적용될 예정이며, 환자는 TOH 수술 전 건강 선별기에 이미 사용된 일련의 질문을 통해 개인 건강 기록을 제공하도록 요청받게 됩니다.
그런 다음 이러한 값은 사망, 심각한 합병증 및 병원 입원 기간에 대한 맞춤형 위험을 생성하기 위해 TOH 데이터로 보정한 NSQIP 범용 위험 계산기를 채울 것입니다.
이러한 위험 추정치는 그림으로 표현된 절대 위험 추정치를 사용하여 환자에게 직접 전달됩니다(환자에게 위험을 알리는 모범 사례).
위험 추정치는 환자의 임상의에게도 제공됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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환자 지식
기간: 1일
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PAU(Preadmission Unit) 이전부터 위험 프로필에 대한 환자의 지식이 변경되었습니다.
설문지는 인식된 지식을 테스트하지 않지만 특히 환자의 개인별 위험 프로필과 관련된 사실 항목을 테스트합니다. 예약 전후 지식 점수는 100점 척도로 정규화됩니다[(올바른 질문/총 질문)*100] , 척도 점수 범위는 0~100입니다(0=모든 질문이 정확함, 100=모든 질문이 정확함).
환자의 자체 추정 위험과 모델 추정 위험이 동일한 범위 범주 내에 있으면 질문이 올바른 것으로 표시되었습니다. 점수가 높을수록 지식 수준이 높다는 것을 의미합니다.
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1일
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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불안
기간: 1일
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약식 상태 특성 불안 척도를 사용하여 측정: 기준선 및 상담 후 약식 상태 특성 불안 척도를 사용하여 100점 척도로 정규화됩니다.
점수 범위는 20~80점입니다. 점수가 높을수록 불안 수준이 높은 것을 의미합니다.
구체적으로, 40점 미만의 점수는 최소한의 불안을 의미하는 반면, 40점 이상의 점수는 임상적으로 유의미한 것으로 간주되어 개인이 더 많은 주의가 필요할 수 있는 높은 수준의 불안을 경험하고 있을 수 있음을 나타냅니다.
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1일
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환자 만족도 - 추천 가능성
기간: 1일
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환자 경험은 10점 Likert 척도(0은 가능성이 전혀 없음, 10은 가능성이 매우 높음)를 기반으로 한 측정 권장 가능성을 사용하여 평가되어 수술 위험에 대해 친구나 가족에게 알리는 데 사용되는 접근 방식을 권장합니다. ) 의료 개선 연구소의 Triple Aim 측정 가이드에서 권장하는 대로 중재의 가치는 Morgan 등이 제안한 환자 인식 방정식을 사용하여 정의됩니다.
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1일
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환자 수용성 - 사용 용이성
기간: 1일
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신청서에 대한 환자의 수용성은 사용이 얼마나 쉬운지를 기준으로 5점 리커트 척도를 사용하여 평가됩니다(1이 가장 쉬움, 5가 가장 어려움).
애플리케이션이 사용하기 쉽다거나 매우 쉽다고 생각하는 참가자의 수(리커트 척도에서 1~2점 부여)가 보고됩니다.
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1일
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임상의의 경영 변화
기간: 1일
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관리 변경 가능성은 개인화된 위험 계산기에서 제공한 정보를 검토한 후 환자 관리를 변경하기 위해 5점 척도(1은 매우 동의, 5는 매우 동의하지 않음)를 사용하여 측정됩니다.
해당 신청으로 인해 마취 관리가 변경될 것이라는 점에 강력하게 또는 중간 정도 동의(리커트 척도에서 1 또는 2점 제공)한 참가자의 수가 보고됩니다.
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1일
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임상의 수용성
기간: 1일
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신청서에 대한 임상의의 수용성은 5점 리커트 척도(전적으로 동의하지 않음, 약간 동의하지 않음, 보통으로 동의함, 강력히 동의함 또는 의견 없음)를 사용하여 평가됩니다.
개인화된 위험 프로필이 명확하고 모호하지 않다는 점에 강력하게 또는 중간 정도 동의한 참가자의 수가 보고됩니다.
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1일
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위험 점수를 계산할 수 있는 환자의 비율
기간: 모든 참가자의 연구 완료를 통해 평균 1년
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위험 점수를 계산할 수 있는 환자의 비율 - 전체 표본 중에서 위험 점수를 계산할 수 있는 참가자 수(위험 점수를 계산하는 데 필요한 데이터를 제공할 수 있는 참가자 수)가 보고됩니다. 총 참가자 수 중 애플리케이션을 사용하여 개인화된 위험 점수를 성공적으로 기록했습니다.
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모든 참가자의 연구 완료를 통해 평균 1년
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환자 중심 건강 설문지에서 누락된 데이터의 비율
기간: 모든 참가자의 연구 완료를 통해 평균 1년
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환자중심 건강설문지에서 누락된 데이터의 비율 - 전체 표본 중 위험도를 계산하는 데 사용되는 환자중심 건강설문지에서 누락된 데이터가 있는 참가자 수를 보고합니다.
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모든 참가자의 연구 완료를 통해 평균 1년
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공동 작업자 및 조사자
간행물 및 유용한 링크
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 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- 20170737-01H
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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