Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Op consensus gebaseerde algoritmen om misbruik van opioïden door individuen aan te pakken Voorgeschreven LTOT

13 juni 2026 bijgewerkt door: Jessica Merlin, University of Pittsburgh

Op consensus gebaseerde algoritmen om misbruik van opioïden door individuen aan te pakken Voorgeschreven langdurige opioïdentherapie: ontwikkeling van implementatiestrategieën en proeftesten

Het NIH Helping to End Addiction Long-term (HEAL)-initiatief heeft een cruciale volgende stap geïdentificeerd om de opioïdencrisis aan te pakken: het verbeteren van behandelingen voor misbruik van opioïden (bijv. meer opioïden gebruiken dan voorgeschreven, gebruik van ongeoorloofde middelen) bij patiënten die langdurig zijn voorgeschreven opioïde therapie voor chronische pijn. In eerder werk hebben de onderzoekers innovatieve op consensus gebaseerde algoritmen ontwikkeld om dit gedrag te beheersen. Door implementatiestrategieën voor deze algoritmen te ontwikkelen, reageert dit project rechtstreeks op het HEAL-initiatief en belooft het de opioïdenmisbruikgerelateerde schade te verminderen.

Studie Overzicht

Gedetailleerde beschrijving

Ondanks een groeiend begrip van de risico's van langdurige opioïdentherapie (LTOT), wordt het nog steeds vaak voorgeschreven en blijft het een pijler van de behandeling van chronische pijn. De Centers for Disease and Control (CDC)-richtlijn voor het voorschrijven van opioïden voor chronische pijn is gericht op eerstelijnszorgverleners en is door veel zorgorganisaties en verzekeraars aangenomen als de standaardzorg. Belangrijk is dat het de monitoring van patiënten op LTOT aanmoedigt voor aan opioïden gerelateerde schade. Door monitoring te implementeren, kunnen eerstelijnszorgverleners verschillende zorgwekkende gedragingen ontdekken, soms afwijkend drugsgerelateerd gedrag of misbruik van opioïden genoemd, dat voorkomt bij personen aan wie LTOT is voorgeschreven voor chronische pijn. Dit gedrag (bijv. gemiste afspraken, meer opioïden gebruiken dan voorgeschreven, vragen om een ​​verhoging van de opioïdendosis, agressief gedrag en alcohol- en ander middelengebruik) komt veel voor, is zorgwekkend en kan wijzen op onveilig gebruik van LTOT of een zich ontwikkelend opioïdengebruik stoornis (OUD). De CDC-richtlijn en ander bestaand bewijs bieden echter geen specifieke, gedetailleerde richtlijnen over hoe gedragingen moeten worden aangepakt wanneer ze zich voordoen. Daarom is het van cruciaal belang om te begrijpen hoe het beste op dit gedrag kan worden gereageerd. Het langetermijndoel van ons onderzoeksprogramma is het verminderen van LTOT-gerelateerde schade, met name door misbruik van opioïden, en het verminderen van hun impact op de opioïdenepidemie in de VS. Als eerste stap om dit doel te bereiken, voerden de onderzoekers een Delphi-onderzoek uit om strikt op consensus gebaseerde benaderingen vast te stellen voor het omgaan met veelvoorkomend en uitdagend gedrag, op basis waarvan algoritmen werden gemaakt. Het identificeren en operationaliseren van implementatiestrategieën met behulp van een evidence-based raamwerk zijn de cruciale volgende stappen die moeten plaatsvinden voordat de algoritmen worden getest.

De onderzoekers hebben met succes optimale implementatiestrategieën ontdekt door ervaringen van eerstelijnszorgverleners met gestandaardiseerde patiënten (SP's), gevolgd door CFIR- en ERIC-geleide individuele interviews. Gebruikmakend van onze eerdere expertise bij het ontwikkelen van strategieën voor het verminderen van risico's op opioïden in de hele kliniek en een adviesraad voor patiënten en zorgverleners, ontwikkelden de onderzoekers een uitgebreid "implementatiepakket" dat kan worden geleverd aan praktijken in de eerstelijnszorg.

De onderzoekers willen nu een pilotproef uitvoeren om het algoritme-implementatiepakket te testen. Aan de hand van het op CFIR gebaseerde implementatieplan en met behulp van het implementatiepakket dat de onderzoekers hebben ontwikkeld, zal een pilotproef worden uitgevoerd om de haalbaarheid, aanvaardbaarheid en voorlopige effectiviteit van het algoritme-implementatiepakket te onderzoeken.

Studietype

Ingrijpend

Inschrijving (Werkelijk)

49

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
      • Pittsburgh, Pennsylvania, Verenigde Staten, 15231
        • University of Pittsburgh

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

Ja

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • UPMC-praktijken voor eerstelijnszorg in de gemeenschap

Uitsluitingscriteria:

  • niet-UPMC praktijken

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: NVT
  • Interventioneel model: Opdracht voor een enkele groep
  • Masker: Geen (open label)

Wapens en interventies

Deelnemersgroep / Arm
Interventie / Behandeling
Experimenteel: Implementatiebundel
De 'implementatiebundel' werd geïntegreerd in alle drie de deelnemende klinieken gedurende zes tot negen maanden.
Het algoritme -implementatiepakket bevat een link naar de algoritmen in het elektronische gezondheidsdossier, smartphrases, gecontroleerde feedback en instructies.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Haalbaarheid van algoritmen
Tijdsspanne: Aan het einde van de 6- of 9-maanden implementatieperiode
Het aantal algoritmen dat door artsen werd gebruikt, werd beoordeeld via een enquête die werd beheerd aan het einde van de 6- of 9-maanden implementatieperiode, waarbij zelfgerapporteerde toolkit-gebruik tijdens de studie werd meet. Onze primaire haalbaarheidsbenchmark zal zijn dat 80% van de artsen meldt met behulp van ten minste één algoritme tijdens de studieperiode.
Aan het einde van de 6- of 9-maanden implementatieperiode
Aanvaardbaarheid van Algoritmen
Tijdsspanne: Aan het einde van de implementatieperiode van 6 of 9 maanden
De acceptatie van de algoritmen werd beoordeeld via een zelfrapportage-enquête die aan het einde van de implementatieperiode van 6 of 9 maanden werd afgenomen, waarbij de bewustwording van artsen over de algoritmen en het zelfgerapporteerde gebruik van de toolkit binnen zes maanden na implementatie werden gemeten. Onze primaire acceptatienorm is dat minstens 80% van de artsen bewustzijn van de algoritme-implementatie rapporteert en minstens 50% het gebruik van de algoritmen tijdens de studieperiode rapporteert. Daarnaast boden kwalitatieve interviews met artsen en personeel verdere inzichten, die werden geanalyseerd met behulp van thematische analyse.
Aan het einde van de implementatieperiode van 6 of 9 maanden

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Voorlopige effectiviteit van algoritmen - MME-reductie ≥10%
Tijdsspanne: Pre-implementatie (12 maanden), implementatie (6 tot 9 maanden), post-implementatie (12 maanden)
Aantal patiënten met langdurige opioïdentherapie (LTOT) bij wie de gemiddelde morfine-milligram-equivalenten (MME) over 90 dagen met of boven een marge van 10% daalden vanaf het begin van de rapportageperiode tot het einde van de rapportageperiode.
Pre-implementatie (12 maanden), implementatie (6 tot 9 maanden), post-implementatie (12 maanden)
Voorlopige effectiviteit - Gemiddelde MME in de afgelopen 90 dagen
Tijdsspanne: Pre-implementatie (12 maanden), implementatie (6 of 9 maanden), post-implementatie (12 maanden)
Gemiddelde morfine milligram equivalenten (MME) onder patiënten met langdurige opioïdentherapie (LTOT) gedurende de laatste 90 dagen van elke menstruatie.
Pre-implementatie (12 maanden), implementatie (6 of 9 maanden), post-implementatie (12 maanden)
Voorlopige effectiviteit van algoritmen - Stopzetting van opioïden
Tijdsspanne: Pre-implementatie (12 maanden), implementatie (6 tot 9 maanden), post-implementatie (12 maanden)
Aantal patiënten met langdurige opioïdentherapie (LTOT) bij wie de gemiddelde morfine-milligram-equivalenten (MME) over 90 dagen aan het begin van deze rapportageperiode 0 waren.
Pre-implementatie (12 maanden), implementatie (6 tot 9 maanden), post-implementatie (12 maanden)
Preliminary Effectiveness of the Algorithms - New OUD Diagnoses in LTOT Patients
Tijdsspanne: Pre-implementation (12 months), implementation (6 to 9 months), post-implementation (12 months)
New opioid use disorder (OUD) diagnoses documented in the electronic health record (EHR) among all LTOT patients seen by participating physicians, by period. No new OUD diagnoses were documented in any period in LTOT patients.
Pre-implementation (12 months), implementation (6 to 9 months), post-implementation (12 months)

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Jessica Merlin, University of Pittsburgh

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)

1 maart 2022

Primaire voltooiing (Werkelijk)

30 september 2023

Studie voltooiing (Werkelijk)

30 september 2024

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

28 november 2021

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

21 december 2021

Eerst geplaatst (Werkelijk)

10 januari 2022

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

30 juni 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

13 juni 2026

Laatst geverifieerd

1 juni 2026

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

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 .

Abonneren