Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Poprawa jakości poprzez utrzymywanie dokładnych problemów w EHR (IQ-MAPLE)

6 lutego 2023 zaktualizowane przez: Adam Wright, Brigham and Women's Hospital

Poprawa jakości poprzez utrzymywanie dokładnych problemów w elektronicznej dokumentacji medycznej

Ogólnym celem projektu IQ-MAPLE jest poprawa jakości opieki nad pacjentami cierpiącymi na różne choroby serca, płuc i krwi poprzez umożliwienie dokładniejszej i kompletnej dokumentacji listy problemów. W pierwszym celu badacze zaprojektują i zweryfikują szereg algorytmów wnioskowania o problemach, wykorzystując oparte na regułach techniki dotyczące ustrukturyzowanych danych w elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) i przetwarzanie języka naturalnego na danych nieustrukturyzowanych. Obie te techniki przyniosą potencjalne problemy, które pacjent może mieć, a wyniki zostaną zintegrowane. W Celu 2 badacze zaprojektują interwencje wspomagające podejmowanie decyzji klinicznych w EHR czterech ośrodków badawczych, aby ostrzec lekarzy o wykryciu potencjalnego problemu, którego brakuje na liście problemów pacjenta – klinicysta będzie wtedy mógł zaakceptować ostrzeżenie i dodać problem, zignorować alert lub całkowicie go zignorować. W Celu 3 badacze przeprowadzą randomizowaną próbę i ocenią wpływ ostrzeżenia o liście problemów na trzy punkty końcowe: akceptację ostrzeżenia, wskaźnik dodania listy problemów i jakość kliniczną.

Przegląd badań

Status

Zakończony

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Lista problemów klinicznych jest kamieniem węgielnym dokumentacji medycznej zorientowanej na problem. Listy problemów są wykorzystywane na różne sposoby w całym procesie opieki klinicznej. Oprócz wykorzystania przez klinicystów lista problemów ma również kluczowe znaczenie dla wspomagania decyzji i pomiaru jakości.

Pacjenci z lukami na liście problemów są narażeni na znaczne ryzyko. Na przykład, jeśli hipotetyczny pacjent ma odpowiednio udokumentowaną cukrzycę, jego lekarz otrzyma odpowiednie ostrzeżenia i przypomnienia, aby pokierować opieką. Dodatkowo pacjent mógłby zostać objęty specjalnymi programami zarządzania opieką, a jakość świadczonej mu opieki byłaby mierzona i śledzona. Gdyby cukrzyca nie znalazła się na jego liście problemów, mógłby nie otrzymać żadnej z tych korzyści.

W tym badaniu badacze opracowali kliniczną interwencję wspomagającą podejmowanie decyzji, która pozwoli zidentyfikować pacjentów z lukami w listach problemów. Badacze będą ostrzegać dostawców o tych prawdopodobnych lukach i oferować dostawcom możliwość ich poprawienia.

W pierwszym celu badacze zaprojektują i zweryfikują szereg algorytmów wnioskowania o problemach, wykorzystując oparte na regułach techniki dotyczące ustrukturyzowanych danych w elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) i przetwarzanie języka naturalnego na danych nieustrukturyzowanych. Obie te techniki przyniosą potencjalne problemy, które pacjent może mieć, a wyniki zostaną zintegrowane. W Celu 2 badacze zaprojektują interwencje wspomagające podejmowanie decyzji klinicznych w EHR czterech ośrodków badawczych, aby ostrzec lekarzy o wykryciu potencjalnego problemu, którego brakuje na liście problemów pacjenta – klinicysta będzie wtedy mógł zaakceptować ostrzeżenie i dodać problem, zignorować alert lub całkowicie go zignorować. W Celu 3 badacze przeprowadzą randomizowaną próbę i ocenią wpływ ostrzeżenia o liście problemów na trzy punkty końcowe: akceptację ostrzeżenia, wskaźnik dodania listy problemów i jakość kliniczną.

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Rzeczywisty)

2386

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

    • Massachusetts
      • Boston, Massachusetts, Stany Zjednoczone, 02115
        • Brigham and Women's Hospital
    • Oregon
      • Portland, Oregon, Stany Zjednoczone, 97239
        • Oregon Health and Science University
    • Pennsylvania
      • Camp Hill, Pennsylvania, Stany Zjednoczone, 17011
        • Holy Spirit Hospital
    • Tennessee
      • Nashville, Tennessee, Stany Zjednoczone, 37235
        • Vanderbilt University Medical Center

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

18 lat i starsze (DOROSŁY, STARSZY_DOROŚLI)

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • Wszyscy świadczeniodawcy w wieku powyżej 18 lat, którzy korzystają z elektronicznej dokumentacji medycznej w określonym miejscu, w którym obserwowana jest interwencja.

Kryteria wyłączenia:

-

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Główny cel: INNY
  • Przydział: LOSOWO
  • Model interwencyjny: RÓWNOLEGŁY
  • Maskowanie: POJEDYNCZY

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
NIE_INTERWENCJA: Normalne korzystanie z EHR
Ośrodki skonfigurują swoje systemy EHR w taki sposób, aby alerty nie były uruchamiane dla dostawców w ramieniu kontrolnym, jeśli stan pacjenta nie znajduje się na liście problemów.
EKSPERYMENTALNY: Ramię Interwencyjne
Ośrodki skonfigurują swoje systemy EHR w taki sposób, aby alerty dotyczące tych warunków były uruchamiane dla dostawców w grupie interwencyjnej, jeśli stan pacjenta nie występuje na liście problemów. Każde powiadomienie będzie wykonalne i umożliwi dostawcy dodanie problemu do listy problemów swojego pacjenta za pomocą jednego kliknięcia. Usługodawca będzie mógł również obejść regułę, że pacjent nie ma warunku (w takim przypadku alert nie zostanie wyświetlony ponownie, chyba że do rekordu pacjenta zostaną dodane nowe informacje, które wyzwoliłyby alert) lub odroczyć alert do później.
Ośrodki skonfigurują swoje systemy EHR w taki sposób, aby alerty dotyczące tych warunków były uruchamiane dla dostawców w grupie interwencyjnej, jeśli stan pacjenta nie występuje na liście problemów. każde powiadomienie będzie wykonalne i umożliwi dostawcy dodanie problemu do listy problemów swojego pacjenta za pomocą jednego kliknięcia. Usługodawca będzie mógł również obejść regułę, że pacjent nie ma warunku (w takim przypadku alert nie zostanie wyświetlony ponownie, chyba że do rekordu pacjenta zostaną dodane nowe informacje, które wyzwoliłyby alert) lub odroczyć alert do później.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Pomiar wskaźnika akceptacji alertów obliczony przez liczbę akceptacji dla każdego alertu podzieloną przez całkowitą liczbę unikalnych prezentacji alertu
Ramy czasowe: Przez ukończenie studiów lub do 1 roku

Akceptacja alertów:

Ten pierwszy punkt końcowy ma charakter opisowy: wskaźnik akceptacji alertów przedstawionych dostawcom. Zostanie to obliczone poprzez podzielenie całkowitej liczby akceptacji każdego ostrzeżenia przez całkowitą liczbę niepowtarzalnych prezentacji ostrzeżenia. Przeprowadzimy analizę warstwową, aby przyjrzeć się różnicom we wskaźnikach akceptacji według instytucji, specjalizacji, choroby i charakterystyki demograficznej świadczeniodawcy, a wyniki przedstawimy w formie tabelarycznej.

Przez ukończenie studiów lub do 1 roku
Określenie efektu uzupełnienia listy problemów poprzez porównanie liczby problemów związanych z badaniem dodanych do list problemów w elektronicznej dokumentacji medycznej
Ramy czasowe: Przez ukończenie studiów lub do 1 roku

Wpływ na szybkość ukończenia listy problemów:

W tym punkcie końcowym porównamy liczbę problemów związanych z badaniem dodanych do list problemów pacjentów w elektronicznej dokumentacji medycznej w grupach interwencyjnych i kontrolnych.

Przez ukończenie studiów lub do 1 roku
Określenie wpływu na jakość opieki dodania sugerowanych problemów do listy problemów na podstawie 4 miar wyniku z zestawu miar HEDIS 2013 NCQA
Ramy czasowe: Przez ukończenie studiów lub do 1 roku

Wpływ na jakość opieki:

Ponieważ kluczowym celem naszego badania jest poprawa wyników klinicznych, wybraliśmy cztery miary wyników do oceny z zestawu danych i informacji dotyczących efektywności opieki zdrowotnej NCQA (HEDIS) 2013: kontrola LDL u pacjentów z zawałem mięśnia sercowego w wywiadzie, kontrola LDL u pacjentów z chorobą niedokrwienną serca, kontroli ciśnienia krwi u pacjentów z chorobą wieńcową oraz kontroli ciśnienia krwi u pacjentów z nadciśnieniem tętniczym. Szczegóły dotyczące licznika i mianownika dla każdej miary podano w podręcznikach HEDIS, a nasz zespół badawczy zastosuje procedury NCQA do obliczenia każdej miary, z modyfikacjami w razie potrzeby, biorąc pod uwagę kliniczny charakter naszego zbioru danych.

Przez ukończenie studiów lub do 1 roku

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Ocena miar procesu przy użyciu kluczowych miar procesu dla każdego warunku badania z CMS, NHLBI i NQMC
Ramy czasowe: Przez ukończenie studiów lub do 1 roku
Ulepszenia miar procesu Aby uzupełnić kliniczne punkty końcowe w trzecim wyniku, ocenimy również miary procesu, w szczególności częstotliwość oznaczania LDL, przepisywanie leków przeciwhiperlipidemicznych, przepisywanie aspiryny lub innych leków przeciwpłytkowych oraz przepisywanie leków przeciwnadciśnieniowych. Przeanalizujemy wyniki za pomocą regresji logistycznej ze stałymi efektami dla grupy interwencyjnej (w porównaniu z kontrolą) i miejsca oraz oszacowania parametrów regresji za pomocą uogólnionych równań szacujących (GEE), uwzględniających grupowanie pacjentów tego samego lekarza, jak również pacjentów z różnymi lekarzy w tej samej parze. Zbudujemy osobne modele regresji dla każdej miary jakości, a także przeprowadzimy zbiorczą analizę z dodatkowymi efektami dla miary jakości i dostępnością CDS dla powiązanej miary na miejscu, aby oszacować, w jakim stopniu wpływ IQ-MAPLE na jakość jest za pośrednictwem CDS.
Przez ukończenie studiów lub do 1 roku

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Współpracownicy

Publikacje i pomocne linki

Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.

Publikacje ogólne

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (RZECZYWISTY)

1 kwietnia 2016

Zakończenie podstawowe (RZECZYWISTY)

1 marca 2018

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

19 października 2015

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

2 listopada 2015

Pierwszy wysłany (OSZACOWAĆ)

4 listopada 2015

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (RZECZYWISTY)

8 lutego 2023

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

6 lutego 2023

Ostatnia weryfikacja

1 lutego 2023

Więcej informacji

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .