- ICH GCP
- Register voor klinische proeven in de VS.
- Klinische proef NCT03984773
Door machines gegenereerde sterfteschattingen en nudges om vroegtijdige discussie over zorgplanning onder kankerpatiënten te bevorderen
23 april 2020 bijgewerkt door: University of Pennsylvania
Een gerandomiseerd onderzoek met getrapte wiggen waarbij gebruik wordt gemaakt van door machines gegenereerde sterfteschattingen en gedragsprikkels om de discussie over vroegtijdige zorgplanning onder kankerpatiënten te bevorderen
Deze studie zal een gerandomiseerde trial met getrapte wiggen gebruiken om het effect van een gezondheidssysteeminitiatief te evalueren met behulp van machine learning-algoritmen en gedragsprikkels om oncologen ertoe aan te zetten ernstige ziektegesprekken te voeren met patiënten met een hoog risico op kortetermijnsterfte.
Studie Overzicht
Gedetailleerde beschrijving
Patiënten met kanker ondergaan vaak een dure therapie en een acuut zorggebruik dat niet overeenstemt met hun wensen, vooral aan het einde van hun leven.
Vroege gesprekken over ernstige ziekten (SIC) verbeteren doelconcordante zorg, en nauwkeurige prognoses zijn van cruciaal belang om de timing en inhoud van deze discussies te bepalen.
Deze studie zal een getrapte, clustergerandomiseerde studie gebruiken om het effect van een gezondheidssysteeminitiatief te evalueren met behulp van machine learning-algoritmen en gedragsprikkels om oncologen ertoe aan te zetten ernstige ziektegesprekken te voeren met patiënten met een hoog risico op kortetermijnsterfte.
Oncologiepraktijken worden willekeurig toegewezen in opeenvolgende blokken van vier weken om de interventie te ontvangen.
Studietype
Ingrijpend
Inschrijving (Werkelijk)
78
Fase
- Niet toepasbaar
Contacten en locaties
In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.
Studie Locaties
-
-
Pennsylvania
-
Philadelphia, Pennsylvania, Verenigde Staten, 19103
- Penn Medicine
-
-
Deelname Criteria
Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
18 jaar en ouder (Volwassen, Oudere volwassene)
Accepteert gezonde vrijwilligers
Nee
Geslachten die in aanmerking komen voor studie
Allemaal
Beschrijving
Inclusiecriteria:
Zorg voor volwassenen met kanker in de volgende klinieken van het Perelman Center for Advanced Medicine
- Borst oncologie
- Gastro-intestinale oncologie
- Genito-urinaire oncologie
- lymfoom
- Melanoom en oncologie van het centrale zenuwstelsel
- Myeloom
- Thoracale / hoofd-halsoncologie
- Zorg voor volwassenen met kanker in de oncologiekliniek van het Pennsylvania Hospital
Uitsluitingscriteria:
- Aanbieders die alleen zorgen voor patiënten met goedaardige hematologische aandoeningen
- Aanbieders die alleen genetische consulten zien
- Aanbieders die minder dan 12 hoogrisicopatiënten zien in de periode vóór of na de interventie
- Bezoeken voor patiënten met longkanker die deelnemen aan een lopend klinisch onderzoek naar palliatieve zorg dat kan leiden tot meer SIC's
- Patiëntbezoeken voor oncologische genetica-consulten (dergelijke patiënten kunnen nog steeds worden opgenomen als ze hun primaire oncoloog zien tijdens het onderzoek)
- Aanbieders die geen ernstige ziektegespreksprogramma-training (SIC) hebben gevolgd
Studie plan
Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
- Primair doel: Onderzoek naar gezondheidsdiensten
- Toewijzing: Gerandomiseerd
- Interventioneel model: Parallelle opdracht
- Masker: Dubbele
Wapens en interventies
Deelnemersgroep / Arm |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
Geen tussenkomst: Controle
Artsen zullen de huidige standaardcommunicatie ontvangen met betrekking tot de prestaties van ernstige ziekten.
|
|
|
Experimenteel: Sterfteschattingen en nudges
Artsen zullen wekelijks een e-mail ontvangen met aanstaande patiënten met hoge sterftecijfers die ze in overweging moeten nemen voor een ernstig ziektegesprek.
Clinici krijgen de gelegenheid om de lijst te bekijken en zich vooraf te binden (met behulp van een opt-out-ontwerp) aan patiënten die geschikt zijn voor een gesprek.
Ze krijgen op de dag van het patiëntenbezoek een duwtje in de rug via een sms om hen te herinneren aan hun toezegging om een ernstig ziektegesprek te voeren
|
Oncologiepraktijken zullen willekeurig worden toegewezen om een interventie te ontvangen, waarbij individuele clinici wekelijks een audit-e-mail ontvangen met details over hoeveel ernstige ziektegesprekken (SIC) ze hebben gehad in vergelijking met het aanbevolen niveau, en een link naar een lijst van hun patiënten die zijn ingepland in kliniek volgende week met een hoog risico op sterfte op korte termijn zoals geïdentificeerd door een sterftevoorspellingsalgoritme.
Clinici krijgen de kans om de opt-outlijst te bekijken en zich vooraf te committeren aan een ernstig ziektegesprek met geschikte patiënten.
Clinici ontvangen op de dag van het patiëntenbezoek via sms een duwtje in de rug om hen te herinneren aan hun voorafgaande toezegging om een ernstig ziektegesprek te voeren.
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Verandering in het aandeel patiënten met een gedocumenteerd ernstig ziektegesprek (SIC)
Tijdsspanne: 16 weken
|
De verandering in het aandeel patiënten dat een poliklinisch oncologisch bezoek krijgt met documentatie van een ernstig ziektegesprek (SIC)
|
16 weken
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Verandering in het percentage patiënten met een gedocumenteerde SIC onder degenen die door het algoritme als hoog risico zijn aangemerkt
Tijdsspanne: 16 weken
|
De verandering in het percentage patiënten dat een poliklinisch oncologisch bezoek heeft en door het machine learning-algoritme met documentatie van een SIC als hoog risico wordt aangemerkt
|
16 weken
|
|
Verandering in het aandeel patiënten met een gedocumenteerde geavanceerde zorgplanning
Tijdsspanne: 16 weken
|
De verandering in het percentage patiënten met documentatie over geavanceerde zorgplanning.
|
16 weken
|
|
Verandering in het aandeel patiënten met een gedocumenteerd ernstig ziektegesprek (SIC) inclusief follow-up
Tijdsspanne: 40 weken
|
De verandering in het aandeel patiënten dat een poliklinisch oncologisch bezoek krijgt met documentatie van een ernstig ziektegesprek (SIC) inclusief follow-up
|
40 weken
|
|
Verandering in het aandeel patiënten met een gedocumenteerde SIC onder degenen die door het algoritme als hoog risico zijn geïdentificeerd, inclusief follow-up
Tijdsspanne: 40 weken
|
De verandering in het percentage patiënten dat een poliklinisch oncologisch bezoek heeft en door het machine learning-algoritme als hoog risico wordt aangemerkt met documentatie van een SIC inclusief follow-up
|
40 weken
|
|
Verandering in het percentage patiënten met een gedocumenteerde geavanceerde zorgplanning inclusief follow-up
Tijdsspanne: 40 weken
|
De verandering in het percentage patiënten met documentatie van geavanceerde zorgplanning inclusief follow-up
|
40 weken
|
Andere uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Oncologie Evaluation Center opnames
Tijdsspanne: 40 weken
|
Het aantal opnames van het Oncology Evaluation Centre
|
40 weken
|
|
Gebruik van gezondheidszorg en ontvangst van chemotherapie in de laatste 30 dagen van het leven
Tijdsspanne: 40 weken
|
Gebruik van gezondheidszorg in de laatste 30 dagen van het leven in Penn Medicine-faciliteiten, inclusief acuut zorggebruik zoals hierboven en ontvangst van chemotherapie
|
40 weken
|
|
Aantal opnames op de spoedeisende hulp
Tijdsspanne: 40 weken
|
Het aantal opnames op de spoedeisende hulp
|
40 weken
|
|
Intramurale opnames
Tijdsspanne: 40 weken
|
Het aantal ziekenhuisopnames in het ziekenhuis
|
40 weken
|
|
Opnames op de intensive care
Tijdsspanne: 40 weken
|
Het aantal opnames op de intensive care
|
40 weken
|
Medewerkers en onderzoekers
Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.
Sponsor
Onderzoekers
- Hoofdonderzoeker: Mitesh S Patel, MD, University of Pennsylvania
Publicaties en nuttige links
De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.
Algemene publicaties
- Parikh RB, Manz CR, Nelson MN, Ferrell W, Belardo Z, Temel JS, Patel MS, Shea JA. Oncologist Perceptions of Algorithm-Based Nudges to Prompt Early Serious Illness Communication: A Qualitative Study. J Palliat Med. 2022 Nov;25(11):1702-1707. doi: 10.1089/jpm.2022.0095. Epub 2022 Aug 18.
- Li EH, Ferrell W, Klaiman T, Kumar P, O'Connor N, Schuchter LM, Chen J, Patel MS, Manz CR, Parikh RB. Impact of Behavioral Nudges on the Quality of Serious Illness Conversations Among Patients With Cancer: Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial. JCO Oncol Pract. 2022 Apr;18(4):e495-e503. doi: 10.1200/OP.21.00024. Epub 2021 Nov 12.
- Manz CR, Parikh RB, Small DS, Evans CN, Chivers C, Regli SH, Hanson CW, Bekelman JE, Rareshide CAL, O'Connor N, Schuchter LM, Shulman LN, Patel MS. Effect of Integrating Machine Learning Mortality Estimates With Behavioral Nudges to Clinicians on Serious Illness Conversations Among Patients With Cancer: A Stepped-Wedge Cluster Randomized Clinical Trial. JAMA Oncol. 2020 Dec 1;6(12):e204759. doi: 10.1001/jamaoncol.2020.4759. Epub 2020 Dec 10. Erratum In: JAMA Oncol. 2022 Feb 24;:
- Manz CR, Parikh RB, Evans CN, Chivers C, Regli SH, Bekelman JE, Small D, Rareshide CAL, O'Connor N, Schuchter LM, Shulman LN, Patel MS. Integrating machine-generated mortality estimates and behavioral nudges to promote serious illness conversations for cancer patients: Design and methods for a stepped-wedge cluster randomized controlled trial. Contemp Clin Trials. 2020 Mar;90:105951. doi: 10.1016/j.cct.2020.105951. Epub 2020 Jan 23.
Studie record data
Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
15 juli 2019
Primaire voltooiing (Werkelijk)
1 november 2019
Studie voltooiing (Werkelijk)
19 april 2020
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
10 juni 2019
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
10 juni 2019
Eerst geplaatst (Werkelijk)
13 juni 2019
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
24 april 2020
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
23 april 2020
Laatst geverifieerd
1 april 2020
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- 833178
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
NEE
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Nee
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Nee
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .