복잡한 치료 관리 프로그램에 환자를 등록하기위한 AI 비용 예측 모델 평가
2026년 7월 15일 업데이트: Richard K. Leuchter, MD, University of California, Los Angeles
무작위 대기자 명단으로 비용 예측 모델을 사용한 MA 사전 예비 치료 프로그램 평가
현재 UCLA Health (특히 인구 건강 및 책임 관리 사무소 또는 OPHAC)는 Proactive Care라는 복잡한 치료 관리 프로그램을 운영하고 있습니다 (목표는 개인화 된 의료 내비게이션/사례 관리를 제공하여 의료 활용을 줄이는 것입니다).
매달 AI 인구 위험 도구는 480,000 명 정도의 UCLA 1 차 진료 환자 중 약 250 명을 식별하기 위해 실행되며 RNS는이 250 명의 환자에게 연락하여 사전 진료에 등록합니다.
2024 년 12 월부터 Ophac은 UCLA의 Medicare Advantage (MA) 환자를 사전 관리 치료에 등록하는 새로운 방법을 시작했습니다 : AI 비용 예측 모델.
아이디어는 동일합니다. 250 명의 최고 예측 비용 환자는 사전 진료에 등록 될 것입니다.
조사관은 사전 진료에 등록하기를 기다리는 MA 환자의 대기자 명단을 무작위 화 하여이 모델을 평가하고 후속 프로그램 등록을하여 통제 그룹을 만들 것입니다.
상위 500 명의 최고 예측 비용 환자는 매달 확인 될 것이며, 1 : 1 무작위 배정 후에 250 명이 등록을 위해 연락하고 나머지는 제공자가 이전에 사전 진료 프로그램에 등록하도록 요청하지 않는 한 10 개월 동안 대기 목록 통제 그룹에 연락 할 것입니다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (실제)
4962
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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-
California
-
Los Angeles, California, 미국, 90095
- UCLA Health
-
-
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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
설명
포함 기준 :
- 18 세 이상
- UCLA 관리 의료 계획에 등록했습니다
- 비용 예측 모델은 환자를 향후 12 개월 동안 예측 비용이 높은 것으로 식별합니다.
제외 기준 :
- 현재 UCLA 관리 관리 프로그램에 등록되어 있습니다
- 지난 12 개월 동안 UCLA 관리 관리 프로그램에 등록
- 이미 간병 관리 프로그램에 대한 적극적인 의뢰가 있습니다.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
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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활성 비교기: 복잡한 관리 관리
Proactive Care라는 복잡한 간호 관리 프로그램에 등록하기 위해 무작위 배정 된 환자.
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간호사 및 사례 관리자의 연락을 포함하여 집중 외래 환자 관리 관리 프로그램을 포함하여 치료를 조정하고 임상 적기 깃발을 감지하며 전체 계획되지 않은 급성 치료 활용을 줄입니다.
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간섭 없음: 평소와 같이 관리하십시오
환자는 사전 진료에 등록하기 위해 대기자 명단에 올리도록 무작위 배정되었습니다 (즉, 사전 예방 적 치료에 등록되지 않음).
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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무작위 배정에서 120 일에 살아 있고 병원 밖 (DAOH)
기간: 무작위 화 후 120 일
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환자가 입원 환자 또는 관찰 상태에 따라 입원하지 않은 일의 합계는 랜덤 화 후 최대 120 일 중 생존합니다.
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무작위 화 후 120 일
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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무작위 배정 후 30 일에 살아 있고 병원 밖 (DAOH)
기간: 무작위 화 후 30 일
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환자가 입원 환자 또는 관찰 상태에 따라 입원하지 않은 일의 합계는 랜덤 화 후 최대 30 일 동안 살아 있습니다.
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무작위 화 후 30 일
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무작위 배정 후 90 일에 살아 있고 병원 밖 (DAOH)
기간: 무작위 화 후 90 일
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환자가 입원 환자 또는 관찰 상태에 따라 입원하지 않은 일의 합계는 랜덤 화 후 최대 90 일 중 생존합니다.
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무작위 화 후 90 일
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무작위 배정 후 10 개월에 살아 있고 병원 밖 (DAOH)
기간: 랜덤 화 후 10 개월
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환자가 입원 환자 또는 관찰 상태에 따라 입원하지 않은 일의 합계는 랜덤 화 후 최대 300 일 중 생존합니다.
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랜덤 화 후 10 개월
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무작위 배정 후 10 개월에 총 의료 지출
기간: 랜덤 화 후 10 개월
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클레임 데이터에 의해 결정된 모든 의료 지출 (입원 환자, 외래 환자, 처방 등)의 합.
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랜덤 화 후 10 개월
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무작위 배정 후 10 개월에 모든 원인 입원
기간: 랜덤 화 후 10 개월
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모든 원인에 대한 입원 환자 또는 관찰 상태에 따른 총 입원 수
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랜덤 화 후 10 개월
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모든 원인 원인 응급실은 무작위 배정 후 10 개월에 방문합니다
기간: 랜덤 화 후 10 개월
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입원을 초래하지 않은 총 응급실 방문 수.
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랜덤 화 후 10 개월
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무작위 화로부터 10 개월에 모든 원인 사망률
기간: 랜덤 화 후 10 개월
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모든 원인으로 인한 총 사망자 수
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랜덤 화 후 10 개월
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Ambator 접촉 일
기간: 랜덤 화 후 10 개월
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환자가 건강 관리를받는 가정 밖에서 소비하는 일 수는 1 차 진료 또는 전문 치료 사무실 방문, 시험, 이미징, 절차 또는 치료로 총 일수로 정의됩니다.
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랜덤 화 후 10 개월
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기타 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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수신기 작동 특성 곡선에서 면적으로 측정 한 22 개월 동안의 비용 예측 모델 성능
기간: 최종 코호트가 등록한 지 12 개월 후
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매월 통제 코호트에 대한 관찰 된 의료 지출은 무작위 화 후 12 개월 (예 : 10 개월의 등록 + 12 개월의 후속 조치 = 22 개월)에 걸쳐 측정 될 것입니다.
이 분석은 중재가 치료 그룹의 의료 지출에 영향을 미치도록 설계되었으므로 대조군에서만 수행 될 것입니다.
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최종 코호트가 등록한 지 12 개월 후
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10 개월의 등록에 걸친 프로토콜 충실도
기간: 랜덤 화 후 14 개월
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두 가지 메트릭의 합계 :
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랜덤 화 후 14 개월
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피할 수있는 입원
기간: 랜덤 화 후 10 개월
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외래 치료에 적시에 접근함으로써 피할 수있는 입원 횟수
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랜덤 화 후 10 개월
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피할 수있는 응급실 방문
기간: 랜덤 화 후 10 개월
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외래 치료에 적시에 접근하여 피할 수있는 응급실 방문의 수
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랜덤 화 후 10 개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Richard K Leuchter, MD, University of California, Los Angeles
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)
2024년 7월 31일
기본 완료 (실제)
2025년 8월 26일
연구 완료 (실제)
2026년 4월 28일
연구 등록 날짜
최초 제출
2025년 3월 21일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2025년 3월 31일
처음 게시됨 (실제)
2025년 4월 8일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 7월 16일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 7월 15일
마지막으로 확인됨
2026년 7월 1일
추가 정보
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