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

Evaluatie van een algoritmegebaseerde implementatiestrategie om HIV-zorgresultaten te verbeteren

23 januari 2026 bijgewerkt door: Sarit Golub, Hunter College of City University of New York

Het Benutten van Data Science om de Uitkomsten van de HIV-Zorgcontinuüm te Verbeteren: Een Hybride Type 2-onderzoek dat een Implementatiestrategie op Basis van een Machine-Learning-Algoritme Evalueert

Dit onderzoek test een strategie om Zorgmanagementorganisaties te helpen patiënten met hiv (PWH) te prioriteren voor outreach en ondersteuning. Onder de nieuwe strategie krijgen zorgmanagers een lijst met hoogst prioritaire patiënten die door een computeralgoritme zijn geïdentificeerd als patiënten met een hoog risico om binnen de komende twee weken naar de spoedeisende hulp te gaan. Deze strategie wordt vergeleken met traditioneel (standaardzorg) zorgmanagement, waarbij zorgmanagers patiënten benaderen op basis van een vast schema en hun klinische oordeel (maar niet op basis van een geautomatiseerd rapport). We onderzoeken of het gebruik van het computerrapport zorgmanagers helpt de juiste patiënten op het juiste moment te bereiken, waardoor wordt voorkomen dat zij naar de spoedeisende hulp moeten gaan.

Studie Overzicht

Gedetailleerde beschrijving

Comprehensive Care Management en Care Coordination (CCM/CC) is een medische casemanagement-interventie met bewezen effectiviteit in het verminderen van spoedeisende hulpbezoeken en ziekenhuisopnames voor mensen met hiv (PWH), en in het verbeteren van zowel gezondheidsuitkomsten (virale belasting, CD4-aantal) als retentie in zorg. Echter, ondanks de effectiviteit van CCM/CC, zijn er aanhoudende uitdagingen bij de implementatie ervan. Dit project is gebaseerd op de wetenschappelijke premisse dat de effectiviteit van de CCM/CC-interventie aanzienlijk kan worden verbeterd door gebruik te maken van een data-gedreven implementatiestrategie die de tijdige levering van CCM/CC-diensten aan de patiënten die het het meest nodig hebben optimaliseert. Onze gemeenschapsgebaseerde samenwerkingspartner, Comprehensive Care Management Partners (CCMP) Health Home, heeft een machine learning-algoritme ontwikkeld en gevalideerd dat betrouwbaar kan voorspellen welke van hun PWH-patiënten de komende twee weken het meest waarschijnlijk de spoedeisende hulp zullen bezoeken. In dit project zullen we dit algoritme toepassen als een gerichte implementatiestrategie voor CCM/CC, waarbij we de dienstverlening richten op de PWH die het het meest nodig hebben, wanneer ze het het meest nodig hebben. Onze kernhypothese (ondersteund door voorlopige onderzoeksgegevens) is dat deze "just-in-time"-strategie voor het implementeren van een zorgmanagement-interventie zowel barrières op het niveau van de zorgverlener bij het verlenen van CCM/CC-diensten als barrières op het niveau van de patiënt bij het ontvangen van hiv-behandeling en zorg zal overwinnen. We zullen een Hybrid 2 implementatie-effectiviteitsonderzoek uitvoeren, geleid door het RE-AIM implementatiewetenschapskader en de gedragseconomische theorie van Schaarste, om rigoureuze gegevens te verzamelen over de impact van deze algoritme-gedreven implementatiestrategie op de reikwijdte, effectiviteit, adoptie, implementatie en instandhouding van de CCM/CC-interventie.

Studietype

Ingrijpend

Inschrijving (Geschat)

2600

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

    • New York
      • New York, New York, Verenigde Staten, 10016
        • Community Care Management Partners Health Home

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

  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Studie Bevolking

Alle zorgmanagementagentschappen die deel uitmaken van de Community Care Management Partners (CCMP) Health Home en patiënten met hiv bedienen, zullen worden opgenomen. Randomisatie vindt plaats op het niveau van het Zorgmanagementagentschap. Gegevens zullen worden geëxtraheerd uit het elektronisch medisch dossier van CCMP over alle PWH-patiënten (ongeveer 2600) in de Health Home.

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Deelnemers moeten lid zijn van een van de Zorgmanagementorganisaties die de Community Care Management Partners (CCMP) Health Home vormen
  • Deelnemers moeten leven met hiv

Exclusiecriteria:

  • Geen, anders dan hierboven vermeld.

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: Behandeling
  • Toewijzing: Gerandomiseerd
  • Interventioneel model: Crossover-opdracht
  • Masker: Geen (open label)

Wapens en interventies

Deelnemersgroep / Arm
Interventie / Behandeling
Actieve vergelijker: Strategie voor Implementatie van Predictieve Spoedeisende Hulp Meldingen (perA)
Verwijst naar patiënten binnen Zorgbeheerinstellingen die gerandomiseerd zijn om de pERA-implementatiestrategie te gebruiken voor de levering van CCM/CC gedurende die studieperiode.
pERA is een op machine learning-algoritmen gebaseerde implementatiestrategie die patiënten identificeert met een hoger risico op spoedeisende hulpbijeenkomsten en de zorgmanager waarschuwt om hen op te volgen.
Ander: Implementatiestrategie voor de Standaard van Zorg
Verwijst naar patiënten in zorgmanagementbureaus die gerandomiseerd zijn om hun standaardzorgimplementatiestrategie te gebruiken om CCM/CC tijdens die studieperiode te leveren.
Zorgmanagers interageren met patiënten volgens hun standaard zorgprotocollen

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
ER-bezoeken
Tijdsspanne: Elke clusterperiode van 18 maanden (36 maanden totaal)
Aantal spoedafdelingbezoeken door patiënten
Elke clusterperiode van 18 maanden (36 maanden totaal)
Opnames
Tijdsspanne: Elke clusterperiode van 18 maanden (36 maanden totaal)
Aantal dagen van ziekenhuisopname
Elke clusterperiode van 18 maanden (36 maanden totaal)
Virusonderdrukking
Tijdsspanne: Elke clusterperiode van 18 maanden (totaal 36 maanden)
Aantal tijdstippen waarop de patiënt viraal onderdrukt was
Elke clusterperiode van 18 maanden (totaal 36 maanden)
CD4-aantal
Tijdsspanne: Elke 18-maanden Clusterperiode (36 maanden totaal)
CD4-niveau bij elk gegevensverzamelingsmoment
Elke 18-maanden Clusterperiode (36 maanden totaal)

Medewerkers en onderzoekers

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

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Sarit A. Golub, PhD, MPH, Hunter College of The City University of New York

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)

18 november 2025

Primaire voltooiing (Geschat)

1 februari 2029

Studie voltooiing (Geschat)

1 augustus 2029

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

9 december 2025

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

9 december 2025

Eerst geplaatst (Werkelijk)

12 december 2025

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

27 januari 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

23 januari 2026

Laatst geverifieerd

1 januari 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

Beschrijving IPD-plan

De vereisten van de staatsgezondheidsdienst met betrekking tot deze elektronische patiëntendossiers verbieden het delen van IPD.

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