Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Konsensusbaserte algoritmer for å håndtere opioidmisbruksatferd blant individer foreskrevet LTOT

13. juni 2026 oppdatert av: Jessica Merlin, University of Pittsburgh

Konsensusbaserte algoritmer for å håndtere opioidmisbruksatferd blant individer foreskrevet langsiktig opioidterapi: Utvikling av implementeringsstrategier og pilottesting

NIH Helping to End Addiction Long-term (HEAL)-initiativet har identifisert et kritisk neste skritt for å håndtere opioidkrisen: forbedring av behandlinger for opioidmisbruksatferd (f. opioidbehandling for kronisk smerte. I tidligere arbeid har etterforskerne utviklet innovative konsensusbaserte algoritmer for å håndtere denne atferden. Ved å utvikle implementeringsstrategier for disse algoritmene, er dette prosjektet direkte responsivt til HEAL-initiativet og lover å redusere opioidmisbruksrelaterte skader.

Studieoversikt

Detaljert beskrivelse

Til tross for en økende forståelse av risikoen ved langsiktig opioidbehandling (LTOT), fortsetter det å bli foreskrevet ofte og er fortsatt en bærebjelke i behandlingen for kronisk smerte. Centers for Disease and Control (CDC) retningslinjer for forskrivning av opioider for kroniske smerter er rettet mot primære omsorgsleverandører og har blitt tatt i bruk som standard for omsorg av mange helseorganisasjoner og forsikringsselskaper. Viktigere, det oppmuntrer til overvåking av pasienter på LTOT for opioidrelaterte skader. Ved å implementere overvåking, kan primærhelsepersonell avdekke ulike angående atferd, noen ganger kalt avvikende medikamentrelatert atferd eller opioidmisbruksatferd, som oppstår blant individer som er foreskrevet LTOT for kronisk smerte. Denne atferden (f.eks. ubesvarte avtaler, bruk av mer opioidmedisiner enn foreskrevet, be om en økning i opioiddose, aggressiv oppførsel og bruk av alkohol og andre stoffer) er vanlige, bekymringsfulle og kan representere usikker bruk av LTOT eller en utviklende opioidbruk lidelse (OUD). CDC-retningslinjen og andre eksisterende bevis gir imidlertid ikke spesifikke, detaljerte veiledninger om hvordan man skal forholde seg til angående atferd når de oppstår. Derfor er det et kritisk behov for å forstå hvordan man best kan reagere på denne atferden. Det langsiktige målet med vårt forskningsprogram er å redusere LTOT-relaterte skader, spesielt fra misbruk av opioid, og redusere deres innvirkning på den amerikanske opioidepidemien. Som et første skritt mot å oppnå dette målet, gjennomførte etterforskerne en Delphi-studie for å strengt etablere konsensusbaserte tilnærminger for å håndtere vanlig og utfordrende atferd, som algoritmer ble opprettet fra. Identifisering og operasjonalisering av implementeringsstrategier ved hjelp av et evidensbasert rammeverk er de kritiske neste trinnene som må skje før noen testing av algoritmene.

Etterforskerne har med suksess avdekket optimale implementeringsstrategier gjennom erfaring fra primærhelsepersonell med standardiserte pasienter (SPs) etterfulgt av CFIR- og ERIC-veiledede individuelle intervjuer. Ved å bruke vår tidligere ekspertise på utvikling av klinikkomfattende strategier for reduksjon av opioidrisiko og et rådgivende råd for pasient-leverandører, utviklet etterforskerne en omfattende "implementeringspakke" som kan leveres til primærhelsetjenesten.

Etterforskerne tar nå sikte på å gjennomføre en pilotforsøk for å teste algoritmeimplementeringspakken. Guidet av den CFIR-baserte implementeringsplanen og ved å bruke implementeringspakken som etterforskerne utviklet, vil pilotforsøk bli utført for å undersøke gjennomførbarhet, akseptabilitet og foreløpig effektivitet av algoritmeimplementeringspakken.

Studietype

Intervensjonell

Registrering (Faktiske)

49

Fase

  • Ikke aktuelt

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiesteder

    • Pennsylvania
      • Pittsburgh, Pennsylvania, Forente stater, 15231
        • University of Pittsburgh

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

18 år og eldre (Voksen, Eldre voksen)

Tar imot friske frivillige

Ja

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  • UPMC fellesskapspraksis i primærhelsetjenesten

Ekskluderingskriterier:

  • ikke-UPMC-praksis

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Primært formål: Helsetjenesteforskning
  • Tildeling: N/A
  • Intervensjonsmodell: Enkeltgruppeoppdrag
  • Masking: Ingen (Open Label)

Våpen og intervensjoner

Deltakergruppe / Arm
Intervensjon / Behandling
Eksperimentell: Implementeringsbunt
'Implementeringsbunten' ble integrert i alle tre deltakende klinikker i løpet av seks til ni måneder.
Implementeringspakken for algoritme inkluderer en lenke til algoritmene i den elektroniske helsejournalen, smartfraser, reviderte tilbakemeldinger og instruksjoner.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Mulighet for algoritmer
Tidsramme: På slutten av 6- eller 9-måneders implementeringsperiode
Antall algoritmer brukt av leger ble vurdert via en undersøkelse administrert ved slutten av 6- eller 9-måneders implementeringsperiode, og måler selvrapportert verktøysettbruk under studien. Vår primære gjennomførbarhetsmåling vil være at 80% av legene rapporterer om minst en algoritme i løpet av studieperioden.
På slutten av 6- eller 9-måneders implementeringsperiode
Akseptabilitet av algoritmer
Tidsramme: Ved slutten av implementeringsperioden på 6 eller 9 måneder
Akseptabiliteten til algoritmene ble vurdert via en selvrapporteringsundersøkelse gjennomført ved slutten av implementeringsperioden på 6 eller 9 måneder, som målte legers bevissthet om algoritmene og selvrapportert bruk av verktøykassen innen seks måneder etter implementering. Vår primære akseptabilitetsmål er at minst 80 % av legene rapporterer bevissthet om algoritmeimplementeringen og at minst 50 % rapporterer å ha brukt algoritmene i studieperioden. I tillegg ga kvalitative intervjuer med leger og ansatte ytterligere innsikt, som ble analysert ved bruk av tematisk analyse.
Ved slutten av implementeringsperioden på 6 eller 9 måneder

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Foreløpig effektivitet av algoritmer - MME-reduksjon ≥10 %
Tidsramme: Pre-implementering (12 måneder), implementering (6 til 9 måneder), etter-implementering (12 måneder)
Antall pasienter med langtidsopioidbehandling (LTOT) hvis 90-dagers gjennomsnittlige morfinmilligramekvivalenter (MME) gikk ned med eller over en margin på 10 % fra starten av rapporteringsperioden til slutten av rapporteringsperioden.
Pre-implementering (12 måneder), implementering (6 til 9 måneder), etter-implementering (12 måneder)
Foreløpig effektivitet – gjennomsnittlig MME i løpet av de siste 90 dagene
Tidsramme: Pre-implementering (12 måneder), implementering (6 eller 9 måneder), etterimplementering (12 måneder)
Gjennomsnittlig morfinmilligramekvivalenter (MME) blant pasienter med langtidsopioidbehandling (LTOT) i løpet av de siste 90 dagene av hver periode.
Pre-implementering (12 måneder), implementering (6 eller 9 måneder), etterimplementering (12 måneder)
Foreløpig effektivitet av algoritmer - seponering av opioid
Tidsramme: Pre-implementering (12 måneder), implementering (6 til 9 måneder), etter-implementering (12 måneder)
Antall pasienter med langsiktig opioidterapi (LTOT) hvis gjennomsnittlige 90-dagers morfinmilligramekvivalenter (MME) ved starten av denne rapporteringsperioden var 0.
Pre-implementering (12 måneder), implementering (6 til 9 måneder), etter-implementering (12 måneder)
Preliminary Effectiveness of the Algorithms - New OUD Diagnoses in LTOT Patients
Tidsramme: 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)

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Etterforskere

  • Hovedetterforsker: Jessica Merlin, University of Pittsburgh

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

1. mars 2022

Primær fullføring (Faktiske)

30. september 2023

Studiet fullført (Faktiske)

30. september 2024

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

28. november 2021

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

21. desember 2021

Først lagt ut (Faktiske)

10. januar 2022

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

30. juni 2026

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

13. juni 2026

Sist bekreftet

1. juni 2026

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

NEI

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere