이 페이지는 자동 번역되었으며 번역의 정확성을 보장하지 않습니다. 참조하십시오 영문판 원본 텍스트의 경우.

비전 자가 테스트를 통한 원격 상담을 위한 실제 구현 모델 공동 설계 및 평가. (ReVise)

2025년 2월 9일 업데이트: Louise Allen, Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust

비전 자가 테스트를 통한 원격 상담을 위한 실제 구현 모델 공동 설계 및 평가. 개정 연구.

이 연구는 대중, 환자 및 NHS(National Health Service) 직원이 비전 자가 테스트(개입)를 통한 안과 원격 상담을 위한 확장 가능하고 포괄적이며 지속 가능한 구현 모델을 공동 설계하는 데 참여하는 것을 목표로 합니다. 주요 학습 질문은 다음과 같습니다.

중재를 받아들이는 데 장애가 되는 것은 무엇이며 구현 모델의 설계를 통해 이러한 장애를 완화할 수 있는 방법은 무엇입니까?

구현 결과 측정은 모델의 실제 적용 전후를 어떻게 비교합니까?

연구 개요

상태

모병

정황

상세 설명

배경: 병원 안과 진료에 대한 수요 증가와 한정된 자원으로 인해 원격 상담 활용 개선이 필수적입니다. 지원되지 않는 작업 흐름과 정확한 시력(VA) 평가의 부족은 안과 의사의 이해를 제한하는 요인으로 인식됩니다. 기술에 대한 접근 및 신뢰의 어려움은 환자의 장벽으로 널리 보고되고 있습니다. 이해 관계자와 공동 설계한 비전 자가 테스트(이 연구에서는 DigiVis 앱 사용)를 통한 원격 상담의 새로운 구현 모델은 사용을 지원하고 촉진할 수 있습니다.

방법: 이 혼합 방법론, 고도로 실용적인 연구는 연령, 인종, 문화 및 사회 경제적 다양성이 높은 세 개의 대규모 NHS 안과(케임브리지, 피터버러 및 맨체스터)에서 실시됩니다. 반구조화된 인터뷰의 질적 및 양적 데이터, 커뮤니티의 민족지학적 현장 기록, 병원 기반 환자 및 직원 포커스 그룹의 PERCS(Planning and Evaluating Remote Consultation Services) 프레임워크를 통해 구현 문제를 식별할 수 있습니다. 이러한 문제를 완화하기 위한 구현 모델은 이해 관계자와 공동으로 설계되어 운영될 것입니다. 환자는 임상의의 재량과 약속 수락에 대한 묵시적 동의에 따라 개입 경로에 할당됩니다.

구현 및 서비스 결과는 PRISM RE-AIM(Reach Effectiveness Adoption Implementation Maintenance) 프레임워크의 Practical, Robust, Implementation and Sustainability Model of the Reach Effectiveness Adoption Implementation Maintenance(PRISM RE-AIM) 프레임워크를 사용하여 14개월 운영 전, 도중 및 후에 평가하여 모델을 조정할 수 있습니다.

임상의가 중재에 할당한 약 100명의 환자에 대한 온라인 설문지는 e-health 혁신 점수의 사용 전후에 환자가 인식하는 속성의 변화를 정량적으로 분석할 수 있습니다. 온라인 설문지를 통해 공동 설계 모델의 구현 전후에 약 100명의 직원의 정규화 프로세스(NoMAD) 점수의 정량적 변화를 기술 통계로 분석할 수 있습니다.

개입을 위한 최적화된 구현 모델은 확장될 때 연간 300만 명 이상의 환자에게 도달할 수 있으며 영국(UK) 안과 서비스에 대한 압력을 일부 완화할 수 있습니다. 환자, 임상의, 서비스 관리자 및 정책 입안자에게 웹 사이트, 간행물 및 프리젠테이션을 통해 모델 및 툴킷을 배포하면 DigiVis와 같은 자가 평가 앱을 사용한 원격 상담 채택을 지원할 것입니다. 이것은 NHS의 환자 치료를 개선할 수 있을 뿐만 아니라 국제적으로 시골 지역 사회를 위한 안과 진료 및 시력 검사에 대한 접근성을 향상시킬 수 있습니다.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

200

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 연락처 백업

연구 장소

      • Manchester, 영국
    • Cambridgeshire
      • Cambridge, Cambridgeshire, 영국, CB22 4XU

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

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

환자는 성별, 연령, 사회적 박탈감, 인종 및 하위 전문 분야 안구 상태 측면에서 안과 인구의 다양성을 반영합니다.

설명

포함 기준:

  • 임상의가 초기 대면 상담 후 후속 원격 안과 상담을 예약한 4세 이상의 환자.

제외 기준:

-원격진료를 거부하거나 일정에 따라 대면진료로 전환한 환자.

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
환자 참가자

원격 상담에 배정된 참가자는 임상의가 대면 약속을 한 후 후속 조치를 취합니다.

원격 상담 전후의 eHealth 기술 온라인 설문지의 온라인 인지 속성.

온라인 설문지 전후
직원 참가자
참여 센터의 의료 및 관리 안과 클리닉 직원. 시행기간 전후 노멀라이제이션 프로세스(NOMAD) 온라인 설문지.
온라인 설문지 전후

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
E-health 혁신 점수의 환자 보고 인식 속성의 변화
기간: 30개월
원격 상담 및 시력 자체 테스트를 경험하기 전과 후 e-health 혁신 점수의 인식된 속성의 변화. 이 설문지는 최소 0에서 최대 100까지 각 환자에 대한 합계 점수를 산출합니다. 원격 상담 전후의 전체 점수 변화는 각 환자에 대해 계산되고 평균 점수 변화는 계산됩니다. 점수의 더 큰 긍정적 변화는 경험 후 기술에 대한 향상된 인식을 반영합니다.
30개월
기술(NoMAD) 점수의 직원 보고 정규화 척도의 변화
기간: 30개월
원격 상담 및 자가 시력 검사 실시 전후의 NoMAD 점수 변화. 이 설문지는 각 환자에 대해 최소 0에서 최대 100까지 합산된 점수입니다. 원격상담 서비스 실시 전과 후의 종합점수 변화량을 직원별로 산정하여 평균점수 변화량을 산정합니다. 점수에서 더 큰 긍정적인 변화는 구현 후 기술의 개선된 정규화 및 수용을 반영합니다.
30개월

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 수석 연구원: Louise Allen, Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust

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)

2023년 9월 3일

기본 완료 (추정된)

2025년 9월 3일

연구 완료 (추정된)

2026년 2월 2일

연구 등록 날짜

최초 제출

2023년 6월 26일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2023년 7월 3일

처음 게시됨 (실제)

2023년 7월 12일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 3월 25일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2025년 2월 9일

마지막으로 확인됨

2025년 2월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • A096658

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

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. .

구독하다