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(CONCERN) 임상 의사 결정 지원(CDS) 시스템

2025년 4월 23일 업데이트: Sarah Collins Rossetti, Columbia University

RN이 입력한 내러티브 우려 사항 전달(CONCERN) 임상 의사 결정 지원(CDS) 시스템

병원에서 사망하거나 좋지 않은 결과를 보이는 환자가 있으며 이를 예방할 수 있습니다. 간호사의 메모에 있는 데이터는 컴퓨터에서 환자의 상태가 좋지 않으며 더 빨리 조치를 취해야 한다고 나머지 의료진에게 알리는 데 사용할 수 있습니다. 이 프로젝트는 치료 팀이 해당 데이터를 더 쉽게 보고 이해하고 환자를 구하기 위해 신속하게 조치를 취할 수 있도록 하는 컴퓨터 시스템을 구축하고 평가할 것입니다. 이 연구의 목적은 제공자가 CONCERN CDS 알림 시스템(CONCERN SMARTapp이라고 함)을 사용하는 수준과 결과적으로 선택된 환자 결과에 미치는 영향에 대한 질문에 답하는 것입니다. 구체적으로, 이 연구는 1) CONCERN CDS 시스템에 대해 원하는 임계값을 검증하고 2) CDS 도구 내에서 위험한 환자 상태의 조기 경고를 위해 CONCERN CDS 시스템을 통합했습니다.

연구의 이 부분(목표 3)에서 조사자는 병원 내 사망률 및 입원 기간의 1차 결과와 심장 마비의 2차 결과, 예기치 않은 중환자실로의 이송 및 30 -당일 병원 재입원율.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

상세 설명

미국 병원에서는 매년 200,000명 이상의 환자가 심장 마비로 사망하고 130,000명 이상의 입원 환자가 패혈증으로 사망합니다. 이러한 사망은 위험에 처한 환자를 조기에 발견하면 예방할 수 있습니다. 이전 작업에서 전자 건강 기록(EHR) 내의 간호 문서에는 조기 발견 및 치료에 기여할 수 있는 정보가 포함되어 있지만 이러한 데이터는 환자를 구할 수 있을 만큼 신속하게 개입을 시작하기 위해 EHR에서 임상의에게 분석 및 노출되지 않습니다. 예측 데이터의 새로운 소스는 간호사의 증가된 감시 및 환자에 대한 관심 수준을 나타내는 간호 문서의 빈도 및 유형을 분석하여 정의됩니다. 심장 마비 및 병원 사망률 이전 48시간 동안 기록된 이러한 데이터는 이벤트를 예측했습니다. 임상의는 최선의 치료를 제공하기 위해 노력하지만, 병원 환경 내에는 간호사와 의사 간의 최적의 의사소통이 이루어지지 않아 위험에 처한 환자에 대한 치료가 지연되는 체계적인 문제가 있습니다. 잘 설계되고 테스트된 EHR은 데이터 추세를 파악하고 커뮤니케이션 및 의사 결정을 지원할 수 있지만 너무 자주 이러한 목표에 미치지 못하고 파편화된 정보 표시, "노트 부풀림" 및 정보 과부하를 통해 실제로 임상의 인지 부하를 증가시킵니다. FHIR(Fast Health Interoperability Resource) 표준을 사용하는 대체 가능한 의료 응용 프로그램 및 재사용 가능한 기술(SMARTapps)은 EHR 시스템 전체에서 공개 공유 및 혁신 사용을 허용합니다. 이 프로젝트의 목표는 의사와 간호사에게 간호 문서의 새로운 예측 데이터 소스를 노출하여 예방 가능한 부작용을 줄이기 위해 위험에 처한 환자에 대한 치료 팀 상황 인식을 높이는 두 개의 대규모 학술 의료 센터에서 사용되는 FHIR의 SMARTapp을 설계하고 평가하는 것입니다. .

RN이 입력한 내러티브 우려 사항 전달(CONCERN) 임상 의사 결정 지원(CDS) 시스템은 설계 및 평가 중인 응용 프로그램입니다. CONCERN 개입 시험 설계는 여러 시계열 개입이 될 것입니다. 기준선 데이터는 모든 연구 사이트에서 수집됩니다. 무음 해제 모드(SMARTapp 알림 없음)는 동등하지 않은 컨트롤 유닛에서 사용되며 사후 개입 유닛 컨트롤로 사용되어 임상의에게 알림이 비 ICU 유닛에서의 체류 기간과 30일 병원 재입원률을 감소시킬 수 있는지 여부를 평가합니다. . 다양한 버전의 CDS 시스템(SMARTapp)이 동적 적응 기능을 위해 통합되고 간호 문서의 패턴이 변경되었는지 확인합니다. 개입 전 데이터를 포함하여 총 18개월의 데이터 수집을 위해 다중 시계열 개입 시도 내에서 자동 릴리스 모드 배포를 위한 알고리즘 및 단계에 대한 채택 및 적응을 평가하기 위해 "번인" 단계가 내장되어 있습니다. 수집 및 자동 릴리스 모드.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

60893

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
      • Newton, Massachusetts, 미국, 02462
        • Newton-Wellesley Hospital
    • New York
      • New York, New York, 미국, 10032
        • New York Presbyterian Columbia University Medical Center
      • New York, New York, 미국, 10034
        • New York Presbyterian Allen Hospital

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

설명

환자에 대한 연구 포함 기준:

  • 스터디 유닛 중 하나에 최소 24시간 이상 입원한 입원 환자

환자에 대한 연구 배제 기준:

  • 스터디 유닛 중 하나에서 24시간 미만의 입원 환자
  • 18세 미만 환자
  • 호스피스 환자
  • 병원과의 만남이 없었으며 환자는 우리 연구실 중 하나에 없었습니다.

연구 단위의 정의:

임상 단위는 다음 기준을 충족하는 경우 우려 연구 단위로 간주됩니다.

  • 일반 의료 또는 외과 급성 치료 또는 중환자실

다음 임상 단위는 CONCERN 연구 단위로 간주되지 않습니다.

  • 소아 또는 신생아 단위
  • 호스피스 병동
  • 응급실
  • 종양학과
  • 산부인과 의사(OB)/분만실
  • 행동/심리 단위
  • 관측 단위
  • 수술실
  • 수술 전
  • 수술 후/마취 후 관리실(PACU)
  • 당일 수술실
  • 플라스틱 단위
  • EHR 데이터베이스의 가상 부서.

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 건강 서비스 연구
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 순차적 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
간섭 없음: 컨트롤 그룹
제어 데이터는 EHR에서 "라이브" 상태로 유지되지만 자동 공개 모드(예: 임상의에게 알림을 제공하지 않음)인 CONCERN CDS 시스템에서 수집됩니다.
실험적: 개입 그룹
실험 데이터는 EHR에서 "활성" 릴리스 모드로 "실시간"으로 유지되는 CONCERN CDS 시스템에서 수집됩니다(예: 임상의에게 CONCERN CDS 시스템 알림 제공).
행동: CONCERN CDS 시스템 알림

CONCERN CDS는 환자 변화에 대한 인식과 관심을 나타내는 간호 문서의 분석을 기반으로 트리거됩니다. CONCERN CDS는 환자의 "위험한 상태"를 치료 팀에 경고하여 사망을 방지하기 위해 신속한 개입이 필요한 환자 보상불능의 위험이 있는 것으로 예측되는 환자의 팀 기반 상황 인식(즉, 환자 상황에 대한 공유 이해)을 증가시킵니다. 및 관련 피해.

버전 1: 연구 중인 알고리즘에 대한 채택 및 적응을 평가하기 위한 번인 단계. 예상 기간 - 3개월

버전 2: 데이터의 지속적인 모니터링을 기반으로 정제된 버전 2. 예상 기간 - 3개월

버전 3: 지속적인 데이터 모니터링을 기반으로 정제된 버전 3. 예상 기간 - 3개월

다른 이름들:
  • CONCERN SMART앱 알림
  • CONCERN 임상 의사 결정 지원(CDS) 시스템 알림

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
병원 내 사망률
기간: 최대 24 개월
병원에서 발생하는 환자 사망자 수.
최대 24 개월
입원의 평균 길이
기간: 최대 24 개월
환자가 병원에 ​​있었던 일의 수
최대 24 개월

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
심정지 수
기간: 최대 24 개월
입원 중 심폐 사건
최대 24 개월
병원의 수가 획득 된 패혈증
기간: 최대 24 개월
입원 중에 발생하는 패혈증
최대 24 개월
예상치 못한 ICU 로의 전송 수
기간: 최대 24 개월
입원 중 급성 치료 학습 단위에서 ICU로 이전
최대 24 개월
병원 재 입원 수
기간: 최대 24 개월
살아있는 후 30 일 이내에 병원으로의 재입고.
최대 24 개월

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Columbia University

협력자

National Institute of Nursing Research (NINR)
Brigham and Women's Hospital

수사관

  • 수석 연구원: Patricia Dykes, PhD, Brigham and Women's Hospital
  • 수석 연구원: Sarah Collins Rossetti, PhD, Columbia University
  • 수석 연구원: Kenrick Cato, PhD, Columbia University

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)

2020년 7월 21일

기본 완료 (실제)

2022년 10월 31일

연구 완료 (실제)

2022년 10월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2019년 2월 28일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2019년 4월 9일

처음 게시됨 (실제)

2019년 4월 11일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 5월 9일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2025년 4월 23일

마지막으로 확인됨

2025년 4월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • AAAR1389
  • R01NR016941 (미국 NIH 보조금/계약)

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

IPD 계획 설명

본 연구는 상호 운용성 표준을 사용하여 오픈 소스 SmartApp을 개발할 것입니다. 조사관은 요청 시 모든 연구원이 모든 소스 코드를 사용할 수 있도록 합니다. 이 접근 방식은 연구 웹 페이지를 통해 모든 프로젝트 목표, 방법, 리소스 및 결과물에 대한 공개 액세스를 보장합니다. 복제를 지원하기 위해 이 웹 페이지에는 이해 관계자 참여, 기술 개발, 거버넌스 및 교훈과 같은 기타 프로젝트 프로세스뿐만 아니라 방법이 포함됩니다.

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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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