- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT06698640
건강한 아동 방문을 위한 문자 메시지 기반 참여 시도 (HEDIS)
건강한 아동 방문을 위한 HEDIS 격차 해소 전략의 최적화: 3군 무작위 대조 시험
이 임상 시험의 목표는 0~21세 어린이의 아동 건강 방문(WCV)에 대한 HEDIS 격차를 줄이는 데 있어 다양한 지원 전략의 효과를 평가하는 것입니다. 답변하려는 주요 질문은 다음과 같습니다.
자동화된 SMS 지원이 기존의 수동적 지원에 비해 건강한 자녀 방문 완료율을 향상합니까? 자동화된 SMS와 약속 일정 지원을 결합하면 자동화된 SMS만 사용할 때보다 완료율이 더 높아 집니까?
연구자들은 세 그룹을 비교하여 다양한 지원 전략이 WCV 완료율에 다양한 영향을 미치는지 확인합니다.
통제 그룹: 참가자는 전통적인 수동적 봉사 활동(현재 표준 관행)을 받게 됩니다.
자동 SMS 그룹: 참가자는 어린이 방문을 상기시키기 위해 표준화된 SMS 메시지를 받게 됩니다.
자동 SMS + 일정 지원 그룹: 참가자는 약속 일정을 잡는 데 적극적인 지원과 함께 SMS 메시지를 받게 됩니다.
참가자는 다음을 수행합니다.
세 가지 연구 그룹 중 하나에 무작위로 배정됩니다. 그룹 과제에 따라 봉사 활동을 받습니다. 약속 일정과 참석 여부를 추적하세요. 건강한 자녀 방문을 위한 HEDIS 격차를 줄이는 데 있어 각 지원 전략의 효과를 평가하는 데 도움이 되는 데이터를 제공합니다.
이 연구는 소아 인구에 대한 의료 서비스 제공 및 예방 진료 준수를 개선하기 위해 봉사 활동 방법을 최적화하는 것을 목표로 합니다.
연구 개요
상태
상세 설명
연구 개요:
이 임상 시험의 목적은 0~21세 어린이의 건강한 아동 방문(WCV)에 대한 의료 효율성 데이터 및 정보 세트(HEDIS) 격차를 줄이는 데 있어 다양한 지원 전략의 효과를 평가하는 것입니다. HEDIS 조치는 의료 품질 및 예방 진료 준수를 나타내는 중요한 지표이며, 의료 서비스 제공 시스템을 강화하려면 지원 방법을 개선하는 것이 필수적입니다.
연구 목적:
이 연구의 주요 목적은 자동화된 지원 방법, 특히 자동화된 단문 메시지 서비스(SMS) 통신이 기존의 수동적 지원 방법에 비해 건강한 자녀 방문 완료율을 효과적으로 높일 수 있는지 확인하는 것입니다. 이 연구는 또한 자동화된 SMS 알림과 약속 일정 지원을 통합함으로써 얻을 수 있는 추가적인 이점을 평가하는 것을 목표로 합니다.
연구 질문:
본 연구가 답하고자 하는 주요 질문은 다음과 같습니다.
자동화된 SMS 지원이 기존의 수동적 지원에 비해 건강한 자녀 방문 완료율을 향상합니까? 자동화된 SMS와 약속 일정 지원을 결합하면 자동화된 SMS만 사용할 때보다 완료율이 더 높아 집니까?
연구 설계:
이것은 3군 무작위 대조 시험입니다. 참가자는 다음 세 그룹 중 하나에 무작위로 배정됩니다.
Arm 1(통제): 참가자는 자동화된 기술을 활용하지 않는 표준 알림 및 통신을 포함하는 전통적인 수동적 지원을 받게 됩니다.
Arm 2(자동 SMS): 참가자는 아동 건강검진 방문을 상기시키는 자동 SMS 메시지를 받게 됩니다. 이러한 메시지는 표준화되어 약속 참석을 촉진하도록 고안된 간격으로 전송됩니다.
Arm 3(자동 SMS + 일정 지원): 참가자는 Arm 2와 동일한 자동 SMS 메시지를 받지만 사전 약속 일정 지원 구성 요소가 추가됩니다. 여기에는 SMS 플랫폼을 통해 직접 예약하는 옵션이나 약속 설정을 권장하는 후속 메시지가 포함될 수 있습니다.
참가자 수:
이 연구에는 총 360명의 참가자가 등록되며, 180명의 피험자는 아동 건강 방문에 할당됩니다. 각 부문은 60명의 참가자로 구성됩니다. 이 연구는 연구 시작 시 아동 건강 방문에 대한 HEDIS 격차가 있는 아동의 부모 또는 보호자에 초점을 맞출 것입니다.
포함 기준:
참가자는 다음 기준을 충족해야 합니다.
연구 시작 시 건강한 아동 방문을 위한 열린 HEDIS 공백을 확보하십시오. Waymark가 지원 활동을 수행하도록 승인된 환자 목록의 일부가 되십시오.
SMS를 수신할 수 있는 전화번호를 포함한 유효한 연락처 정보가 있어야 합니다.
제외 기준:
다음과 같은 경우 참가자는 제외됩니다.
SMS 통신 수신을 거부했습니다. SMS 메시지 수신 기능이 부족합니다. 의료 서비스 제공자 또는 건강 플랜에 연락을 요청하지 않았습니다.
연구 절차:
적격 환자 식별: 아동 건강 방문에 대한 HEDIS 공백이 있는 적격 환자는 기존 환자 목록에서 식별됩니다.
무작위화: 환자는 세 가지 연구 부문 중 하나에 무작위로 배정됩니다.
봉사 활동 전략 구현:
Arm 1은 현재 관행을 변경하지 않고 계속됩니다. Arm 2에는 참가자들에게 Well-Child 방문을 상기시키기 위해 표준화된 SMS 메시지를 보내는 것이 포함됩니다.
Arm 3에는 사전 예약 지원과 함께 SMS 메시지 전송이 포함됩니다.
결과 추적: 약속 일정 및 출석이 모니터링되고 HEDIS 격차 해소율에 대한 데이터가 수집됩니다.
데이터 수집: 효율성을 평가하기 위해 각 개입에 사용된 직원 시간 및 자원에 대한 정보도 수집됩니다.
결과 측정:
1차 결과: 1차 결과는 각 부문에 대해 주/월별 HEDIS 격차가 해소되는 비율입니다.
2차 결과: 2차 결과는 공백 해소에 필요한 직원 시간(분)을 평가합니다.
3차 결과: Arm 3의 경우에만 사람의 개입이 필요한 자동화된 일정 계획 시도의 비율이 문서화됩니다.
데이터 분석:
ANOVA 및 카이제곱 테스트와 같은 적절한 방법을 사용하여 세 가지 부문의 결과를 비교하기 위해 통계 분석이 수행됩니다. 하위그룹 분석은 이 특정 모집단 내에서 개입의 효과를 이해하기 위해 건강한 아동 방문에 대해 별도로 수행됩니다.
데이터 모니터링 및 기밀성:
데이터는 암호화된 안전한 HIPAA 준수 서버에 저장됩니다. 접근은 승인된 직원으로 제한됩니다. 가능한 경우 식별되지 않은 데이터가 분석에 사용되며, 연구 ID와 환자 식별자를 연결하는 보안 키는 별도로 유지 관리됩니다.
위험/이점 평가:
이 연구는 최소 위험으로 분류됩니다. 잠재적 위험은 다음과 같습니다.
개인정보 침해(강력한 데이터 보안 조치로 인해 가능성이 최소화됨) SMS 메시지로 인한 환자의 성가심(참가자는 거부할 수 있음) 약속 세부정보를 잘못 전달했습니다(확인 단계 포함).
잠재적 이점:
적시에 예방 진료를 받을 가능성이 높아집니다. Arm 3 참가자를 위한 편리한 약속 일정. HEDIS 격차 해소와 관련된 건강 결과 개선.
피험자 모집 및 동의:
대상은 Waymark가 지원 활동을 수행하도록 승인된 기존 환자 목록에서 식별됩니다. 이 연구에서는 최소한의 위험과 개입의 성격(표준 관행의 변형)으로 인해 사전 동의의 포기를 요청합니다.
결론:
이 연구의 목표는 아동 방문 완료율을 향상시키는 데 있어 자동화된 지원 전략의 효과에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 것입니다. 기존의 승인된 봉사 활동을 활용하고 강력한 데이터 보호 조치를 구현함으로써 우리는 의료 제공 시스템을 강화하고 소아 인구의 더 나은 건강 결과에 기여하고자 합니다. 요청된 동의 및 승인 포기는 연구의 과학적 무결성을 유지하고 의미 있는 결과를 보장하는 데 필수적입니다.
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
-
-
California
-
San Francisco, California, 미국, 94115
- Waymark
-
-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 지난 1년간 소아건강검진을 받은 적이 없는 0~21세 환자
- 환자의 Medicaid 건강 계획에 따라 진료팀이 지원 활동을 수행하도록 승인된 환자
- 건강 보험 자격 파일에 전화번호가 있는 환자
제외 기준:
- 문자/SMS 수신을 거부한 환자
- 유효한 전화번호가 없거나 사용 가능한 전화번호가 없어 문자/SMS 메시지를 받을 수 없는 환자
- 의료 서비스 제공자 또는 건강 플랜에 연락을 요청하지 않은 환자
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 방지
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 더블
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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다른: Control
Participants received standard health plan outreach consisting of periodic mailed reminders.
Families retained access to all standard appointment scheduling methods including telephone calls to provider offices.
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Participants received standard health plan outreach consisting of periodic mailed reminders.
Families retained access to all standard appointment scheduling methods including telephone calls to provider offices.
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활성 비교기: Automated SMS
Participants received standardized automated text message reminders at predetermined intervals (initial contact, 2-week follow-up, 4-week follow-up).
Messages provided general information about visit importance and instructions to call providers to schedule.
Messages did not include interactive scheduling or conversational capabilities.
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Participants received standardized automated text message reminders at predetermined intervals (initial contact, 2-week follow-up, 4-week follow-up).
Messages provided general information about visit importance and instructions to call providers to schedule.
Messages did not include interactive scheduling or conversational capabilities.
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실험적: Automated SMS + Conversational AI Scheduling Assistance
Participants received automated text message reminders with response options.
When families expressed interest, structured follow-up texts collected appointment preferences (preferred dates, times, locations, number of children needing visits).
An AI-powered telephone scheduling system (GPT-4o, OpenAI) then contacted the child's primary care provider directly to book appointments on behalf of families.
The system disclosed its automated nature at call initiation and escalated to human staff when clinic policies were incompatible with automated scheduling or technical failures occurred.
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Participants received automated text message reminders with response options.
When families expressed interest, structured follow-up texts collected appointment preferences.
An AI-powered telephone scheduling system (GPT-4o, OpenAI) then contacted the child's primary care provider directly to book appointments on behalf of families.
The system disclosed its automated nature at call initiation and escalated to human staff when clinic policies were incompatible with automated scheduling or technical failures occurred.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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Number of Participants With Well-Child Visit Completion
기간: Up to 7 months post-randomization (June 1 - December 31, 2025)
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Binary indicator of whether each participant completed at least one well-child visit by December 31, 2025, ascertained through administrative claims using HEDIS technical specifications
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Up to 7 months post-randomization (June 1 - December 31, 2025)
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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Staff Time Per Successfully Scheduled Appointment
기간: Up to 7 months post-randomization (June 1 - December 31, 2025)
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Mean staff time in minutes per successfully scheduled appointment, assessed via time-motion analysis.
For traditional care team scheduling, staff time was measured from initial scheduling activity to appointment confirmation using EHR timestamps, Twilio call logs, and activity logs.
For AI-facilitated scheduling, staff time was measured from appointment request to completion of quality assurance review.
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Up to 7 months post-randomization (June 1 - December 31, 2025)
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Human Escalation Rate for Automated Scheduling Attempts
기간: Up to 2 weeks from initiation of first automated scheduling attempt
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Percentage of automated scheduling attempts in Arm 3 requiring human staff intervention, with reasons for escalation documented.
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Up to 2 weeks from initiation of first automated scheduling attempt
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공동 작업자 및 조사자
스폰서
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 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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