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Impact of Predictive Modeling on Time to Palliative Care in an Outpatient Primary Care Population

2021년 6월 14일 업데이트: Rachel D. Havyer, Mayo Clinic
A machine learning algorithm will be used to accurately identify patients in certain primary care units who may benefit from palliative care consults.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

상세 설명

A machine learning algorithm will be used to accurately identify patients in certain primary care units who may benefit from palliative care consults. These patients will be presented weekly to a palliative care specialist in a custom user interface. The palliative care specialist will reach out to primary care teams if she determines that the patient would benefit from palliative care. If the primary care provider agrees, he/she would write a palliative care consult order for the patient. The goal is to reduce the time to palliative care for these patients, who may not have been identified as quickly without the algorithm.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

127070

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 장소

  • 미국
    • Minnesota
      • Rochester, Minnesota, 미국, 55905
        • Mayo Clinic in Rochester

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:

  • Adult patient assigned to a primary care unit from July 2020 to June 2021.
  • Weekly the palliative care specialists will select patients by looking at patients in sorted order starting with the highest score and proceeding down the list and evaluating each patient for exclusion criteria.

Exclusion Criteria:

  • Patients that have been seen by Palliative care will be excluded for 75 days
  • Patients under the age of 18 years.
  • Patients currently enrolled with hospice

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 상영
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 크로스오버 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
간섭 없음: Standard of Care
Palliative care specialists would not reach out to primary care providers. Palliative care needs would be met via existing mechanisms.
실험적: Predictive Model
Palliative care specialists review recommendations from the predictive model and contact a patient's primary care provider (PCP) when appropriate to recommend a palliative care consult.
다른: Palliative care contacts primary care
Palliative care specialist reaches out to primary care to recommend a palliative care consult. If the primary care provider agrees, he/she will write an order for a palliative care consult.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Timely identification for need of palliative care
기간: Through study completion, an average of 1 year
Time to electronic record of consult by the palliative care team in the outpatient setting
Through study completion, an average of 1 year

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Number of palliative care consults
기간: Through study completion, an average of 1 year
Number of palliative care consults that occurred on intervention and standard of care arms
Through study completion, an average of 1 year
Number of advanced care planning notes documented in the EHR
기간: Through study completion, an average of 1 year
Number of advanced care planning notes documented in the EHR on both arms
Through study completion, an average of 1 year
Number of billing codes for palliative care
기간: Through study completion, an average of 1 year
Number of ICD-10 billing codes for palliative care on both arms
Through study completion, an average of 1 year
Positive predictive value of screened patients
기간: Through study completion, an average of 1 year
Percentage of screened patients that received palliative care consults
Through study completion, an average of 1 year
Percent of patients who are eligible for ECH based palliative care
기간: Through study completion, an average of 1 year
Percent of patients who are eligible for employee/community health (ECH) based palliative care compared to the Palliative Care Clinic.
Through study completion, an average of 1 year
Percent agreement between Palliative Care and Primary Care and average time between Primary Care Contact and Response
기간: Through study completion, an average of 1 year
Agreement statistics (percent agreement and Kappa statistics) between Palliative Care and Primary Care and descriptive statistics (mean, etc.) on time between primary care contact and response.
Through study completion, an average of 1 year

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Mayo Clinic

수사관

  • 수석 연구원: Rachel Havyer, MD, Mayo Clinic

간행물 및 유용한 링크

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

유용한 링크

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 8월 31일

기본 완료 (실제)

2021년 5월 31일

연구 완료 (실제)

2021년 5월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2020년 10월 14일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2020년 10월 21일

처음 게시됨 (실제)

2020년 10월 27일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2021년 6월 16일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2021년 6월 14일

마지막으로 확인됨

2021년 6월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

기타 연구 ID 번호

  • 20-005977

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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