- ICH GCP
- Register voor klinische proeven in de VS.
- Klinische proef NCT07498322
Chicago Data-driven Opioid Use Disorder Screening, Engagement, Treatment and Planning System (C-DOSETaP)
Deze studie, genaamd het Chicago Data-driven Opioid use disorder Screening, Engagement, Treatment and Planning (C-DOSETaP) System, test een nieuw systeem van klinische zorg voor patiënten met een opioïdegebruiksstoornis (OUD) binnen een groot gezondheidssysteem.
De belangrijkste vragen die deze studie wil beantwoorden zijn:
- Verhoogt het C-DOSETaP-systeem de screening voor patiënten met OUD;
- Verbetert het C-DOSETaP-systeem de continuïteit van gezondheidszorg voor patiënten met OUD;
- Verhoogt het C-DOSETaP-systeem het gebruik van medicatie voor opioïdegebruiksstoornis; en
- Vermindert het C-DOSETaP-systeem het aantal opioïdegerelateerde sterfgevallen in de bediende buurten.
Studie Overzicht
Toestand
Conditie
Interventie / Behandeling
Gedetailleerde beschrijving
Het Chicago Data-driven Opioid use disorder Screening, Engagement, Treatment and Planning (C-DOSETaP) Systeem test een innovatieve aanpak die gebruikmaakt van gezondheidszorgdataharmonisatie, digitale hulpmiddelen en klinische werkstromen om de zorg voor patiënten met een opioïdengebruiksstoornis (OUD) te verbeteren binnen een groot gezondheidszorgsysteem dat een populatie bedient die zwaar wordt getroffen door de opioïdenoverdosisepidemie. Het C-DOSETaP-systeem zal een diverse set screeningsinstrumenten implementeren binnen de talrijke klinische domeinen van het gezondheidszorgsysteem, de betrokkenheid bij de gezondheidszorg en het gebruik van OUD-behandelingen verbeteren, en een data-gedreven aanpak nastreven door gebruik te maken van elektronische gezondheidsdossiers (EHR) om zorgverlening te volgen en contact te leggen met patiënten met een risico op behandelinguitval of -falen.
We veronderstellen dat de implementatie van het C-DOSETaP-systeem samen met een lokaal ontwikkeld systeemniveau-opioïdenresponsplan zal resulteren in: 1) verhoogde OUD-screeningspercentages; 2) verbeterde continuïteit van zorg; 3) verhoogd gebruik van medicijnen voor opioïdengebruiksstoornis (MOUD); en 4) verminderde sterfte in de wijken die worden bediend door de primaire studie-instelling.
Primaire uitkomsten Drie dimensies van OUD-behandeling en betrokkenheid zullen worden beoordeeld als primaire uitkomsten voor de studie. We zullen meten: 1) screeningspercentages; 2) continuïteit van zorg; en 3) gebruik van MOUD binnen het gezondheidszorgsysteem. Screeningspercentages zullen worden gemeten als het aandeel van alle patiënten met contacten in het gezondheidszorgsysteem die een voltooide screening voor opioïdenmisbruik hebben gehad binnen de voorafgaande 12 maanden. Continuïteit van zorg zal worden beoordeeld door afspraakopvolging en voltooide doorverwijzing naar de volgende zorglocatie. Gebruik van MOUD zal worden gemeten als het aantal patiënten actief op MOUD als een aandeel van alle patiënten met gedocumenteerde OUD binnen het gezondheidszorgsysteem, zoals gedefinieerd door International Classification of Diseases, 10th Revision, Clinical Modification (ICD-10-CM) codes.
Secundaire uitkomsten We zijn van plan de geaggregeerde impact van interventies en primaire maatregelen op OUD-sterfte te evalueren, gerapporteerd in de wijken die worden bediend door de primaire studie-instelling tijdens de gefaseerde stepped wedge-uitrol over systeem-geassocieerde klinieken. Onze secundaire uitkomsten voor deze fase omvatten driemaandelijkse opioïden-gerelateerde sterfte per postcodegebied bediend door de primaire instelling.
Studietype
Inschrijving (Geschat)
Fase
- Niet toepasbaar
Contacten en locaties
Studiecontact
- Naam: Niranjan S. Karnik, MD, PhD
- Telefoonnummer: (312) 273-0185
- E-mail: nkarnik@uic.edu
Studie Contact Back-up
- Naam: Neeraj Chhabra, MD
- E-mail: neeraj1@uic.edu
Studie Locaties
-
-
Illinois
-
Chicago, Illinois, Verenigde Staten, 60608
- University of Illinois Hospitals and Clinics (UI Health)
-
Contact:
- Neeraj Chhabra, MD
- E-mail: neeraj1@uic.edu
-
Contact:
- Niranjan S. Karnik, MD, PhD
- Telefoonnummer: 312-273-0185
- E-mail: nkarnik@uic.edu
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Kind
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Beschrijving
Insluitingscriteria
- Deelnemer moet een patiënt zijn die gezien wordt bij het Universitair Ziekenhuis en Klinieken van Illinois
- Volwassenen en adolescenten van 16 jaar of ouder
Uitsluitingscriteria
- Kinderen jonger dan 16 jaar
Studie plan
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: Patiënten met OUD
Patiënten met een opioïde gebruikstoornis geïdentificeerd via het C-DOSETaP-systeem
|
Voltooid screeningsonderzoek naar opioïdengebruiksstoornis
Medicamenteuze behandeling voor opioïdengebruiksstoornis
Facilitering van poliklinische behandelingsverbanden
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Aantal mensen gescreend op OUD
Tijdsspanne: Rolmaat van jaarlijkse tarieven (12 maanden) gemeten over de implementatieperiode.
|
Geaggregeerd percentage van gegevensgestuurde OUD-screening in het gezondheidssysteem
|
Rolmaat van jaarlijkse tarieven (12 maanden) gemeten over de implementatieperiode.
|
|
Continuïteit van zorg voor patiënten met OUD
Tijdsspanne: 30 dagen en 12 maanden
|
De continuïteit van zorg wordt beoordeeld via de opvolging van afspraken en de voltooiing van de verwijzing naar de volgende zorglocatie binnen 30 dagen.
|
30 dagen en 12 maanden
|
|
Gebruik van MOUD in het gezondheidssysteem
Tijdsspanne: Baseline en 12 maanden
|
Het gebruik van MOUD wordt gemeten als het aantal patiënten dat actief MOUD gebruikt, uitgedrukt als een percentage van alle patiënten binnen het gezondheidssysteem en van diegenen met gedocumenteerde OUD binnen het gezondheidssysteem, zoals gedefinieerd door de International Classification of Diseases, 10th Revision, Clinical Modification (ICD-10-CM) codes.
|
Baseline en 12 maanden
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Regionale sterfte gerelateerd aan opioïden
Tijdsspanne: Baseline en 12 maanden
|
Kwartaalcijfers van sterfgevallen door opioïden per postcode in het verzorgingsgebied van de primaire instelling, gerapporteerd aan het Illinois Department of Public Health
|
Baseline en 12 maanden
|
|
Regionale OUD-screening
Tijdsspanne: Baseline en 12 maanden
|
Kwartaalcijfers van opioïdengerelateerde screenings per postcodegebied bediend door de primaire instelling gerapporteerd aan de Illinois Department of Public Health
|
Baseline en 12 maanden
|
|
Regionaal gebruik van MOUD
Tijdsspanne: Baseline en 12 maanden
|
Kwartaalgebruikscijfers van MOUD per postcodegebied bediend door de primaire instelling, gerapporteerd aan het Illinois Department of Public Health
|
Baseline en 12 maanden
|
Medewerkers en onderzoekers
Medewerkers
Onderzoekers
- Hoofdonderzoeker: Niranjan S. Karnik, MD, PhD, UIC, College of Medicine
- Hoofdonderzoeker: Neeraj Chhabra, MD, UIC, College of Medicine
Publicaties en nuttige links
Algemene publicaties
- 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.
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Geschat)
Primaire voltooiing (Geschat)
Studie voltooiing (Geschat)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
- Narcotica-gerelateerde aandoeningen
- Psychische aandoening
- Middelgerelateerde aandoeningen
- Chemisch veroorzaakte aandoeningen
- Aan opioïden gerelateerde aandoeningen
- Health Services Administration
- Therapeutica
- Patiëntenzorg
- Gezondheidsdiensten
- Gezondheidszorgfaciliteiten personeel en diensten
- Management voor patiëntenzorg
- Uitgebreide gezondheidszorg
- Primaire gezondheidszorg
- Continuïteit van Patiëntenzorg
Andere studie-ID-nummers
- 2024-0243
- 1R61DA057629 (Subsidie/contract van de Amerikaanse NIH)
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Beschrijving IPD-plan
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
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 .