- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT07498322
시카고 데이터 기반 아편 유사제 사용 장애 선별, 참여, 치료 및 계획 시스템 (C-DOSETaP)
시카고 데이터 기반 아편유사제 사용장애 선별, 참여, 치료 및 계획 시스템
이 연구는 시카고 데이터 기반 아편류 사용 장애 선별, 참여, 치료 및 계획(C-DOSETaP) 시스템이라고 불리며, 대규모 의료 시스템에서 아편류 사용 장애(OUD) 환자를 위한 새로운 임상 치료 시스템을 테스트합니다.
이 연구가 답하고자 하는 주요 질문은 다음과 같습니다:
- C-DOSETaP 시스템이 OUD 환자에 대한 선별 검사를 증가시키는가;
- C-DOSETaP 시스템이 OUD 환자에 대한 의료 연속성을 개선하는가;
- C-DOSETaP 시스템이 아편류 사용 장애 치료 약물 사용을 증가시키는가; 그리고
- C-DOSETaP 시스템이 서비스 지역 내 아편류 관련 사망자 수를 감소시키는가.
연구 개요
상세 설명
시카고 데이터 기반 아편유사제 사용 장애 선별, 참여, 치료 및 계획(C-DOSETaP) 시스템은 아편유사제 과다 복용 유행으로 심각한 영향을 받는 인구를 대상으로 하는 대규모 의료 시스템 전반에 걸쳐 아편유사제 사용 장애(OUD) 환자 치료를 개선하기 위해 의료 데이터 조화, 디지털 도구 및 임상 워크플로를 활용한 혁신적 접근 방식을 시험합니다. C-DOSETaP 시스템은 의료 시스템의 수많은 임상 영역에 걸쳐 다양한 선별 도구를 구현하고, OUD 치료의 의료 참여 및 활용도를 개선하며, 치료 중단 또는 실패 위험이 있는 환자와의 치료 제공 추적 및 참여를 위해 전자 건강 기록(EHR) 데이터를 활용하는 데이터 중심 접근 방식을 추구합니다.
우리는 C-DOSETaP 시스템을 지역적으로 개발된 시스템 수준 아편유사제 대응 계획과 함께 구현하면 다음과 같은 결과가 나타날 것이라고 가정합니다: 1) OUD 선별률 증가; 2) 치료 연속성 개선; 3) 아편유사제 사용 장애 치료제(MOUD) 활용 증가; 4) 주요 연구 기관이 서비스하는 지역 사회에서의 사망률 감소.
주요 결과 OUD 치료 및 참여의 세 가지 차원이 연구의 주요 결과로 평가될 것입니다. 우리는 다음과 같은 항목을 측정할 것입니다: 1) 선별률; 2) 치료 연속성; 3) 의료 시스템 전반의 MOUD 사용. 선별률은 의료 시스템에서 진료를 받은 모든 환자 중 지난 12개월 이내에 아편유사제 오남용에 대한 완료된 선별을 받은 환자의 비율로 측정됩니다. 치료 연속성은 약속 후속 조치 및 다음 치료 장소로의 완료된 의뢰로 평가됩니다. MOUD 사용은 국제 질병 분류, 제10판, 임상 수정(ICD-10-CM) 코드로 정의된 대로 의료 시스템 내 문서화된 OUD가 있는 모든 환자 중 활발히 MOUD를 투여받는 환자 수의 비율로 측정됩니다.
보조 결과 우리는 시스템 관련 클리닉 전반에 걸친 단계적 스텝 웨지 롤아웃 동안 주요 연구 기관이 서비스하는 지역 사회에서 보고된 OUD 사망률에 대한 중재 및 주요 측정의 총체적 영향을 평가할 계획입니다. 이 단계에 대한 우리의 보조 결과에는 주요 기관이 서비스하는 우편번호별 분기별 아편유사제 관련 사망률이 포함됩니다.
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Niranjan S. Karnik, MD, PhD
- 전화번호: (312) 273-0185
- 이메일: nkarnik@uic.edu
연구 연락처 백업
- 이름: Neeraj Chhabra, MD
- 이메일: neeraj1@uic.edu
연구 장소
-
-
Illinois
-
Chicago, Illinois, 미국, 60608
- University of Illinois Hospitals and Clinics (UI Health)
-
연락하다:
- Neeraj Chhabra, MD
- 이메일: neeraj1@uic.edu
-
연락하다:
- Niranjan S. Karnik, MD, PhD
- 전화번호: 312-273-0185
- 이메일: nkarnik@uic.edu
-
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준
- 참가자는 일리노이 대학교 병원 및 클리닉에서 진료를 받은 환자여야 합니다
- 16세 이상의 성인 및 청소년
제외 기준
- 16세 미만의 아동
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 건강 서비스 연구
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: OUD 환자
C-DOSETaP 시스템을 통해 확인된 아편유사제 사용 장애 환자
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아편유사제 사용장애 선별 검사 완료
오피오이드 사용 장애에 대한 약물 치료
외래 치료 연계 촉진
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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OUD 선별 검사 대상자 수
기간: 시행 기간 동안 측정된 연간 비율(12개월)의 롤링 측정값.
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건강 시스템 전반에 걸친 데이터 기반 OUD 선별의 집계 비율
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시행 기간 동안 측정된 연간 비율(12개월)의 롤링 측정값.
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OUD 환자를 위한 지속적 치료
기간: 30일 및 12개월
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연속적 치료는 30일 이내에 예약 후속 조치 및 다음 치료 장소로의 의뢰 완료를 통해 평가될 것입니다.
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30일 및 12개월
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건강 시스템 전반에서 MOUD 활용
기간: 기준선 및 12개월
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MOUD 사용은 의료 시스템 내 모든 환자 중 MOUD를 적극적으로 사용 중인 환자 수의 비율과, 국제질병분류 제10판 임상수정(ICD-10-CM) 코드로 정의된 의료 시스템 내 문서화된 OUD 환자 중 MOUD를 적극적으로 사용 중인 환자 수의 비율로 측정됩니다.
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기준선 및 12개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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지역 아편유사제 관련 사망률
기간: 기준점 및 12개월
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일리노이 공중보건국에 보고된 주 기관이 서비스하는 우편 번호별 분기별 아편유사제 관련 사망률
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기준점 및 12개월
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지역 OUD 선별 검사
기간: 기준선 및 12개월
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일리노이 공중보건국에 보고된 주요 기관이 서비스하는 우편번호별 분기별 아편유사제 관련 선별율
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기준선 및 12개월
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지역 MOUD 활용
기간: 기준선 및 12개월
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일리노이 공중보건국에 보고된 주 기관이 서비스하는 우편번호별 분기별 MOUD 활용률
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기준선 및 12개월
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Niranjan S. Karnik, MD, PhD, UIC, College of Medicine
- 수석 연구원: Neeraj Chhabra, MD, UIC, College of Medicine
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Afshar M, Sharma B, Dligach D, Oguss M, Brown R, Chhabra N, Thompson HM, Markossian T, Joyce C, Churpek MM, Karnik NS. Development and multimodal validation of a substance misuse algorithm for referral to treatment using artificial intelligence (SMART-AI): a retrospective deep learning study. Lancet Digit Health. 2022 Jun;4(6):e426-e435. doi: 10.1016/S2589-7500(22)00041-3.
- Shahid U, Parde N, Smith DL, Dickinson G, Bianco J, Thorpe D, Hota M, Afshar M, Karnik NS, Chhabra N. Development and Evaluation of Machine Learning Models for the Detection of Emergency Department Patients with Opioid Misuse from Clinical Notes. medRxiv [Preprint]. 2024 Dec 12:2024.12.11.24318875. doi: 10.1101/2024.12.11.24318875.
- Chhablani C, Shahid U, Parde N, Muslmani S, Hu H, Thorpe D, Afshar M, Karnik N, Chhabra N. Machine learning models to detect opioid misuse in emergency department patients at triage. Am J Emerg Med. 2026 Feb 26;104:17-23. doi: 10.1016/j.ajem.2026.02.037. Online ahead of print.
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
기본 완료 (추정된)
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
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 2024-0243
- 1R61DA057629 (미국 NIH 보조금/계약)
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
IPD 계획 설명
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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OUD 선별에 대한 임상 시험
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Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli...아직 모집하지 않음
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Shahid Beheshti University of Medical Sciences완전한
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University Hospital, Basel, SwitzerlandSwiss National Science Foundation모병