예방 및 팀워크를 통한 진단 우수성 달성 (ADEPT)
예방 및 팀워크를 통한 진단 우수성 달성(ADEPT)
연구 개요
상세 설명
많은 요인이 진단 오류의 원인이 되지만 그 중 핵심은 복잡하고 단편적인 치료 시스템, 확실한 진단을 확인하려는 제공자가 사용할 수 있는 제한된 시간, 진단 성능의 개선을 지원하거나 방해하는 작업 시스템 및 문화와 같은 의료 분야의 근본적인 문제입니다. . 진단 오류를 식별하는 접근 방식이 존재하지만 오류의 근본적인 체계적 및 구조적 원인 식별을 병원의 기존 품질 개선 프로그램과 연결한 연구는 거의 없습니다. 진단 프로세스가 최적인 사례의 특징을 특성화한 다음 이러한 결과를 사용하여 의료 시스템 개선의 틀을 잡기 위해 탄력성 이론이나 긍정적 일탈 접근법을 적용한 사람은 훨씬 적습니다.
이 응용 프로그램은 55개 병원 연구 협력에 참여하는 병원에 입원한 환자의 진단 오류의 위험 요인, 근본 원인 및 유병률을 정의하는 조사자의 현재 자금 지원 연구인 UPSIDE(진단 오류 예측 시스템의 유용성)를 기반으로 합니다. , 병원 의학 리엔지니어링 네트워크(HOMERuN). UPSIDE는 진단 오류 판정에 대한 참조 표준 접근 방식, 오류와 관련된 정의된 요소를 개발하고 참여 사이트 및 국가 기관과 협력하여 진단 프로세스 평가 프로그램을 사용하여 환자 안전을 개선하는 방법을 혁신할 수 있는 독특하고 강력한 기회를 제공합니다.
이 센터의 전반적인 목표는 조사관의 매우 성공적인 다기관 네트워크를 진단 오류 평가를 기존 품질 및 안전 프로그램에 통합하고 진단 오류를 줄이는 데 필요한 지원과 전문 지식을 제공하고 과학적, 이 보조금 기간을 초과하여 지속되는 인력 및 인프라 변경.
연구의 전반적인 목표를 달성하기 위해 조사관은 다음을 수행합니다. 1) 입원 환자 사망, ICU 이송 또는 병원 관련 병원에서 발생하는 신속 대응 팀 호출로 고통받는 환자의 진단 오류를 정확하게 식별하고 진단 프로세스를 특성화할 수 있는 사례 검토 인프라를 구현합니다. 의학 리엔지니어링 네트워크; 2) 오류율, 진단 프로세스 오류, 진단 프로세스 탄력성 기능에 대한 사이트 수준 감사 및 피드백과 그룹 전체 벤치마킹 보고서를 개발하고 이러한 데이터를 사용하여 참여 사이트에서 기존 안전 및 품질 프로그램 간의 협업을 구성합니다. 3) 데이터 및 협업 모델을 사용하여 최우선 순위 결과를 기반으로 테스트 개입을 개발하고 시험합니다. 4) 프로그램의 범위, 채택, 구현 및 유지 관리에 대한 이해와 파일럿 개입의 타당성 및 초기 경험을 개발합니다. 이 프로젝트는 지속적인 진료의 일환으로 진단의 우수성을 달성할 수 있는 학습 건강 시스템을 구축하고 다른 사람들에게도 모델이 될 수 있는 시스템을 구축할 것입니다.
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Tiffany Lee
- 전화번호: 415-476-6949
- 이메일: tiffany.lee@ucsf.edu
연구 장소
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California
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San Francisco, California, 미국, 94143
- 모병
- University of California San Francisco
-
연락하다:
- Tiffany Lee
- 전화번호: 415-476-6949
- 이메일: tiffany.lee@ucsf.edu
-
연락하다:
- Andrew Auerbach, MD, MPH
- 이메일: andrew.auerbach@ucsf.edu
-
-
Massachusetts
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Boston, Massachusetts, 미국, 02120
- 모병
- Brigham & Women's Hospital
-
연락하다:
- Jeffrey L Schnipper, MD, MPH
- 전화번호: 617-732-6201
- 이메일: jschnipper@partners.org
-
수석 연구원:
- Jeffrey L Schnipper, MD, MPH
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 참여 병원 중 한 곳에서 일반 의료 서비스에 입원하고 입원 중 사망했거나 입원 후 48시간 이상 ICU로 이송되었거나 빠른 반응을 보인 성인 환자.
제외 기준:
- 비의학적 사유로 입원
- 현장에서 코딩된 환자 중 병원 도착 시 빈사 상태인 환자
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: 무작위화되지 않음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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간섭 없음: 사전 중재(평상시 치료)
중재 시작 전 12개월 동안 연구 병원에 입원한 환자
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실험적: 간섭
개입 36개월 동안 연구 병원에 입원한 환자
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진단 오류에 대한 감시를 일반적인 치료에 통합, 벤치마킹 및 병원 전체 결과 공유, 변경 관리에서 품질 및 안전 담당자의 전문가 멘토링, 파일럿 테스트 및 안전 I 및 안전 II 개입의 개선을 통해 진단 오류의 체계적 원인을 줄이고 증가 탄력성, 따라서 진단 우수성을 촉진합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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진단 오류
기간: 퇴원을 통해 평균 10일
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진단 오류로 판정된 각 트리거 범주(사망, ICU 이송, 신속 대응)의 환자 비율.
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퇴원을 통해 평균 10일
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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유해한 진단 오류
기간: 퇴원을 통해 평균 10일
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NCC-MERP 기준을 사용하여 사망, 영구적 손상 또는 연명 치료가 필요한 진단 오류가 있는 각 트리거 범주의 환자 비율.
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퇴원을 통해 평균 10일
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진단 프로세스 오류
기간: 퇴원을 통해 평균 10일
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판정 중 DEER 분류법에 의해 결정된 환자당 진단 프로세스 오류 수
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퇴원을 통해 평균 10일
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기타 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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도달하다
기간: 프로그램 기간(3년)
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우리의 진단 오류 측정 방법론이 일반적인 치료에 내장된 병원, 팀 또는 단위(목표 1), 벤치마킹 데이터가 일반적인 치료에 통합된 경우(목표 2), 파일럿 개입이 채택되었는지 여부 및 비교 대상(목표 3)에 대한 설명 입양되지 않은 환자와 환자 수준 개입(목표 3)을 받는 환자와 그렇지 않은 환자에 대한 설명.
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프로그램 기간(3년)
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양자
기간: 프로그램 기간(3년)
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각 현장에서 채택된 감사/피드백, 벤치마킹, 안전 I 및 안전 II 개입의 수와 유형, 개입을 채택하거나 채택하지 않는 단위, 팀 및 임상의 유형.
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프로그램 기간(3년)
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구현
기간: 프로그램 기간(3년)
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진단 오류에 대한 판정을 받은 각 트리거 모집단에서 환자의 비율, 실시된 설문 조사 수 및 의료 팀과 수행된 인터뷰 수(오류가 있는 경우 및 좋은 발견에 대해), 생성된 벤치마킹 보고서 수, 감사/피드백 수 수행된 세션 및 (추적할 수 있는 경우) 환자 수준 개입을 받는 환자의 비율.
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프로그램 기간(3년)
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유지
기간: 프로그램 기간(3년) + 6개월
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현장과의 협력 통화 종료 후 6개월 후 진단 오류로 판정된 각 트리거 범주(사망, ICU 이송, 신속 대응)의 환자 비율.
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프로그램 기간(3년) + 6개월
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Andrew Auerbach, University of California, San Francisco
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (추정된)
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
- 2023P000031
- R18HS029366 (미국 AHRQ 보조금/계약)
- 355948 (기타 식별자: UCSF IRB)
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
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약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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