Narzędzie AI do redukcji obciążenia dokumentacyjnego klinicystów (Evidently)
Badanie Workflow Evidently: Randomizowana ocena narzędzia wspomagającego dokumentację z wykorzystaniem sztucznej inteligencji skierowanego do klinicystów w praktyce ambulatoryjnej specjalistycznej
Badanie to sprawdza, czy skierowane do klinicystów narzędzie sztucznej inteligencji (AI) może pomóc lekarzom w opiece ambulatoryjnej spędzać mniej czasu na przeglądaniu dokumentacji medycznej i dokumentowaniu opieki. Narzędzie tworzy krótkie podsumowania istniejących informacji z dokumentacji medycznej, aby wspierać rutynową pracę kliniczną. Badanie to bada, w jaki sposób korzystanie z tego narzędzia wpływa na obciążenie pracą klinicystów, czas spędzony w elektronicznej dokumentacji zdrowotnej oraz ogólne doświadczenie z dokumentacją. Celem jest lepsze zrozumienie, czy narzędzia wspierające dokumentację oparte na AI mogą poprawić efektywność i zmniejszyć obciążenie klinicystów w ambulatoryjnej praktyce specjalistycznej.
Uprawnieni specjaliści ambulatoryjni UNC mogą zostać zaproszeni do wypełnienia ankiet i, jeśli się kwalifikują, są losowo przydzielani do otrzymania dostępu do narzędzia (Evidently) na początku okresu badania lub do kontynuowania swojej zwykłej pracy przez osiem tygodni przed uzyskaniem dostępu. Badanie nie rekrutuje pacjentów i nie zmienia opieki medycznej dla pacjentów.
Przegląd badań
Status
Status
Warunki
Warunki
Interwencja / Leczenie
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Tło i cel: Jest to badanie behawioralne i technologii informacji zdrowotnej skupione na klinicznym przepływie pracy. Nie dotyczy ono konkretnej choroby lub stanu pacjenta; ocenia, czy narzędzie sztucznej inteligencji (AI) skierowane do klinicystów (Evidently), które generuje krótkie podsumowania istniejących informacji z elektronicznej dokumentacji medycznej, może zmniejszyć obciążenie dokumentacją oraz poprawić wydajność i doświadczenie dla specjalistów ambulatoryjnych.
Projekt: Interwencyjne, randomizowane badanie z równoległymi grupami. Kwalifikujący się klinicyści są losowo przydzielani do otrzymania dostępu do Evidently na początku okresu badania lub do kontynuacji zwykłego przepływu pracy dokumentacyjnej przez osiem tygodni przed otrzymaniem dostępu. Główne okno porównawcze wynosi osiem tygodni zgodnie z opisem ramienia w protokole.
Miejsce i populacja: Rekrutacja obejmuje lekarzy prowadzących ambulatoryjnych związanych z UNC Faculty Practice (UNCFP) lub UNC Medical Group (UNCMG) w Stanach Zjednoczonych, którzy mogą wyrazić zgodę i ukończyć działania badawcze w języku angielskim, z ograniczeniami wiekowymi i włączeniem kategorii płci przypisanej przy urodzeniu określonych w zatwierdzonej aplikacji IRB. Uczestnicy są rekrutowani przez zaproszenie za pośrednictwem profesjonalnych kanałów klinicznych; badanie nie rekrutuje ogółu społeczeństwa.
Kwalifikowalność (podsumowanie): Badanie przesiewowe potwierdza rolę lekarza prowadzącego; przynależność do UNCFP lub UNCMG; podstawowa specjalność na liście kwalifikowalnej protokołu (na przykład kardiologia, pulmonologia, gastroenterologia, neurologia, onkologia, chirurgia lub anestezjologia); co najmniej dwie półdniowe sesje ambulatoryjne tygodniowo (każda co najmniej 3,5 godziny); mniej niż 25 procent sesji ambulatoryjnych wspólnie obsługiwanych z praktykantami lub zaawansowanymi dostawcami praktyki na lub powyżej progu protokołu; brak udziału w poprzednim pilotażu Evidently; oraz brak przewidywanej nieobecności w pracy dłuższej niż jeden tydzień podczas ośmiotygodniowego okresu badania. Osoby, które nie spełniają tych kryteriów, nie są rejestrowane.
Procedury dla uczestników: Udział obejmuje ankietę kwalifikacyjną i wyjściową (około 10 do 15 minut), randomizację, używanie lub nieużywanie Evidently zgodnie z przydziałem podczas okresu randomizacji oraz krótką ankietę końcową. Nie ma rekompensaty pieniężnej. Materiały zgody opisują dobrowolny udział, ochronę poufności oraz fakt, że udział nie jest zgłaszany przełożonym lub kierownictwu i nie wpływa na status zatrudnienia, ocenę lub obowiązki kliniczne.
Wyniki (ogólnie): Wyniki kładą nacisk na obciążenie pracą zgłaszane przez klinicystów; czas i wysiłek związany z przeglądaniem i podsumowywaniem dokumentacji medycznej oraz używaniem elektronicznej dokumentacji medycznej; miary obciążenia zadaniami i związane z nimi doświadczenie; oraz, dla tych przydzielonych do wczesnego dostępu, użyteczność i postrzegany wpływ narzędzia. Badanie nie rejestruje pacjentów i nie przydziela interwencji pacjentom; wszelkie powiązania odpowiedzi z ankiet z danymi przepływu pracy do analizy odbywają się zgodnie z zatwierdzonym planem zgody i prywatności.
Identyfikatory operacyjne potrzebne do powiązania odpowiedzi z ankiet z systemami przepływu pracy, jeśli są zbierane, są opisane w zatwierdzonej zgodzie i są obsługiwane zgodnie z politykami instytucjonalnymi i protokołem zatwierdzonym przez IRB.
Typ studiów
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Zapisy
Faza
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
North Carolina
-
Chapel Hill, North Carolina, Stany Zjednoczone, 27599
- UNC Health
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dziecko
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Opis
Kryteria włączenia:
Uczestnicy muszą spełniać wszystkie poniższe kryteria:
- Lekarze pracujący w poradniach specjalistycznych afiliowanych przy UNCFP lub UNCMG.
- Co najmniej dwa pół dni (≥3,5 godziny na sesję) zaplanowanych wizyt ambulatoryjnych tygodniowo.
- Podstawowa specjalizacja w ambulatoryjnej, bezpośredniej praktyce klinicznej z pacjentami w ramach UNCFP lub UNCMG.
Anestezjolodzy będą rekrutowani według tego samego protokołu, ale analizowani oddzielnie ze względu na odrębne cechy organizacji pracy.
Kryteria wykluczenia:
Lekarze spełniający którekolwiek z poniższych kryteriów zostaną wykluczeni:
- Stażyści (np. rezydenci lub stażyści specjalizacyjni).
- Zaawansowani praktycy (APPs).
- Ordynatorzy, których praca ambulatoryjna ma głównie charakter nadzorczy lub jest dzielona ze stażystami lub APPs, zdefiniowani jako lekarze, którzy sami zgłaszają, że 25% lub więcej sesji w poradni odbywa się wspólnie ze stażystami lub APPs.
- Lekarze, którzy uczestniczyli w poprzednim pilotażowym badaniu Evidently.
- Lekarze z planowaną nieobecnością przekraczającą jeden tydzień w okresie badania. Kryteria wykluczenia będą oceniane na podstawie samodzielnych zgłoszeń w ankiecie wyjściowej, uzupełnionych o dostępne dane administracyjne (np. udział w poprzednim badaniu pilotażowym lub liczba wizyt w poradni). Lekarze spełniający jakiekolwiek kryterium wykluczenia nie zostaną poddani randomizacji.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Badania usług zdrowotnych
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Przydział równoległy
- Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)
Liczba ramion
Broń i interwencje
Grupa uczestników / ArmGrupa uczestników / Arm |
Interwencja / LeczenieInterwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Eksperymentalny: Eksperymentalne: Ewidencja
Lekarze przydzieleni losowo do ramienia interwencyjnego otrzymają dostęp do narzędzia do klinicznego podsumowania AI skierowanego do klinicystów (Evidently) zintegrowanego z rutynowym przepływem pracy klinicznej.
Interwencja obejmuje standaryzowane materiały wprowadzające i szkoleniowe (np. webinar wprowadzający lub równoważne szkolenie asynchroniczne, arkusze z poradami oraz wsparcie wdrożeniowe na żądanie).
Opcjonalna personalizacja może być dostępna dla klinicystów, ale nie jest wymagana do udziału w badaniu.
|
Klinicyści przydzieleni losowo do ramienia interwencyjnego otrzymają dostęp do narzędzia sztucznej inteligencji do podsumowania klinicznego po randomizacji i ukończeniu procedur badania wyjściowego. Klinicyści przydzieleni losowo do ramienia kontrolnego będą kontynuować zwykłe praktyki przeglądu i dokumentacji kart przez cały okres badania. Udział w badaniu i korzystanie z narzędzia sztucznej inteligencji do podsumowania klinicznego są dobrowolne. Klinicyści przypisani do ramienia interwencyjnego nie są zobowiązani do korzystania z narzędzia jako części rutynowej opieki. Korzystanie z narzędzia sztucznej inteligencji do podsumowania klinicznego będzie charakteryzowane za pomocą wskaźników wykorzystania generowanych przez system dostarczanych przez dostawcę. Wskaźniki te mogą obejmować takie miary, jak liczba sesji (tj. liczba uruchomień narzędzia), liczba pacjentów, dla których narzędzie jest używane, oraz, jeśli są dostępne, liczba wygenerowanych spersonalizowanych podsumowań. Wszystkie wskaźniki wykorzystania będą agregowane na poziomie klinicysty w okresie badania.
Inne nazwy:
|
|
Brak interwencji: Brak interwencji: Kontrola
Klinicyści przydzieleni do ramienia kontrolnego będą kontynuować zwykłe praktyki przeglądania i dokumentowania kart pacjenta bez dostępu do narzędzia AI do podsumowania klinicznego w okresie badania.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Zmiana obciążenia poznawczego klinicysty
Ramy czasowe: Od punktu wyjściowego do końca 2. miesiąca badania
|
Obciążenie poznawcze mierzone za pomocą skali Physician Task Load (PTL), zaadaptowanej z National Aeronautics and Space Administration (NASA) Task Load Index.
Skala PTL obejmuje cztery pozycje – obciążenie mentalne, obciążenie fizyczne, wysiłek i presję czasu – każda oceniana w skali 0-100 w odniesieniu do typowego dnia pracy klinicznej w ciągu ostatnich 1-2 tygodni.
Wyniki poszczególnych pozycji zostaną zsumowane, aby uzyskać ciągły wynik złożony w zakresie od 0 do 400, przy czym wyższe wyniki wskazują na większe obciążenie poznawcze.
Pierwszym rezultatem jest zmiana na poziomie klinicysty w wyniku PTL od wartości wyjściowej do końca 2. miesiąca badania, analizowana w ramach podejścia intencja-leczenia.
|
Od punktu wyjściowego do końca 2. miesiąca badania
|
Miary wyników drugorzędnych
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Zmiana czasu w przeglądzie klinicznym
Ramy czasowe: Od wartości wyjściowej do 2. miesiąca badania
|
Czas spędzony na przeglądzie klinicznym pochodzący z Epic Signal, obejmujący czas poświęcony na przeglądanie kart pacjentów i informacji klinicznych.
|
Od wartości wyjściowej do 2. miesiąca badania
|
|
Zmiana czasu poza godzinami pracy
Ramy czasowe: Od wartości wyjściowej do miesiąca 2 badania
|
Epic Signal - czas spędzony poza zaplanowanymi godzinami pracy, w tym wieczorami i w niezaplanowanych dniach, jeśli dostępne.
|
Od wartości wyjściowej do miesiąca 2 badania
|
|
Zmiana czasu przygotowania w klinice
Ramy czasowe: Od linii bazowej do miesiąca 2 badania
|
Samodzielnie zgłaszany czas poświęcony na przygotowanie do kliniki, w godzinach pracy zaplanowanych i poza zaplanowanymi godzinami pracy (minuty na półdniową klinikę).
|
Od linii bazowej do miesiąca 2 badania
|
|
Zmiana czasu przeglądu nowych dokumentacji pacjentów
Ramy czasowe: Od wartości wyjściowej do miesiąca 2 badania
|
Samodzielnie zgłoszony czas poświęcony na przeglądanie i podsumowanie dokumentacji nowego pacjenta przed wizytą w klinice.
|
Od wartości wyjściowej do miesiąca 2 badania
|
|
Zmiana wypalenia zawodowego
Ramy czasowe: Od punktu wyjściowego do 2 miesiąca badania
|
Zmiana poziomu wypalenia zawodowego klinicystów oceniana za pomocą zwalidowanej jednoelementowej skali samooceny.
Element skali prosi klinicystów o ocenę ich obecnego poziomu wypalenia zawodowego na 5-punktowej skali porządkowej, od 1 (brak objawów wypalenia) do 5 (całkowite wypalenie).
Wyższe wyniki wskazują na większe wypalenie zawodowe.
Wynikiem jest zmiana na poziomie klinicysty w tej jednoelementowej ocenie wypalenia zawodowego od wartości wyjściowej do końca 2. miesiąca badania.
|
Od punktu wyjściowego do 2 miesiąca badania
|
|
Liczba wywołanych sesji narzędzia
Ramy czasowe: Miesiąc 2 badania
|
Łączna liczba wywołań narzędzia sztucznej inteligencji do podsumowania klinicznego (Evidently) przez każdego klinicystę w okresie badania, zarejestrowana w dziennikach systemowych dostarczonych przez dostawcę.
Raportowane jako liczba zagregowana na poziomie klinicysty (tylko ramię interwencyjne).
|
Miesiąc 2 badania
|
|
Liczba pacjentów korzystających z narzędzia
Ramy czasowe: Miesiąc 2 badania
|
Całkowita liczba unikalnych pacjentów, dla których narzędzie sztucznej inteligencji do podsumowywania danych klinicznych (Evidently) zostało użyte przez każdego klinicystę w okresie badania, zgodnie z zapisami w dziennikach systemowych dostarczonych przez dostawcę.
Raportowane jako liczba zagregowana na poziomie klinicysty (tylko grupa interwencyjna).
|
Miesiąc 2 badania
|
|
Proporcja kwalifikujących się wizyt z wykorzystaniem narzędzia
Ramy czasowe: Miesiąc 2 badania
|
Odsetek kwalifikujących się wizyt ambulatoryjnych w okresie badania, w których narzędzie sztucznej inteligencji do tworzenia podsumowań klinicznych (Evidently) zostało użyte przez każdego klinicystę, wyliczony na podstawie dzienników systemowych dostarczonych przez dostawcę i danych z harmonogramu.
Prezentowany jako procent zagregowany na poziomie klinicysty (tylko w ramieniu interwencyjnym).
|
Miesiąc 2 badania
|
|
Kontekst użycia
Ramy czasowe: Miesiąc 2 badania
|
Dane generowane przez system opisujące konteksty kliniczne, w których wykorzystano Evidently (np. wizyty nowe versus wizyty kontrolne, specjalistyczne procesy pracy), uzupełnione w razie potrzeby o ustrukturyzowane pozycje ankiety (tylko grupa interwencyjna).
|
Miesiąc 2 badania
|
|
Użyteczność i dopasowanie
Ramy czasowe: Miesiąc 2 badania
|
Użyteczność i dopasowanie są oceniane za pomocą kwestionariusza zgodności Likerta opracowanego specjalnie dla badania, składającego się z trzech stwierdzeń dotyczących Evidently, każdy oceniany na 5-punktowej skali zgodności Likerta od 1 (zdecydowanie się nie zgadzam) do 5 (zdecydowanie się zgadzam); wyższe wyniki wskazują na korzystniejszą użyteczność i dopasowanie.
Stwierdzenia są następujące: Evidently jest łatwy w użyciu; Evidently był łatwy do nauczenia się; Evidently odpowiada potrzebom przeglądu i podsumowania wykresów w mojej specjalności.
Rozkłady na poziomie pozycji i/lub wyniki zbiorcze (np. średnia lub mediana na pozycję) będą raportowane w 2. miesiącu badania (tylko w ramieniu interwencyjnym).
|
Miesiąc 2 badania
|
|
Dokładność i zaufanie
Ramy czasowe: Miesiąc 2 badania
|
Postrzeganą dokładność i zaufanie ocenia się za pomocą specyficznego dla badania kwestionariusza zgodności Likerta, składającego się z czterech stwierdzeń, z których każde oceniane jest w 5-punktowej skali zgodności Likerta, punktowanej od 1 (zdecydowanie się nie zgadzam) do 5 (zdecydowanie się zgadzam); wyższe wyniki wskazują na bardziej korzystne postrzeganie dokładności i zaufania.
Stwierdzenia dotyczą tego, czy wygenerowane przez Evidently podsumowania są ogólnie dokładne; czy Evidently podkreśla informacje istotne klinicznie; czy Evidently ujawnia istotne informacje, których respondent mógłby nie znaleźć samodzielnie; oraz czy podsumowania z Evidently są przynajmniej tak dobre, jak podsumowania, które respondent przygotowałby w inny sposób.
Rozkłady na poziomie pozycji i/lub wyniki podsumowujące zostaną przedstawione w 2. miesiącu badania (tylko grupa interwencyjna).
|
Miesiąc 2 badania
|
|
Wpływ na dzień
Ramy czasowe: Miesiąc 2 badania
|
Pojedyncza pozycja oceniana przy użyciu 5-punktowej skali Likerta od 1 (Zdecydowanie nie zgadzam się) do 5 (Zdecydowanie się zgadzam); wyższe wyniki wskazują na silniejsze przekonanie, że Evidently pomaga klinicyście łatwiej przejść przez dzień kliniczny.
Treść pozycji brzmi: Evidently pomaga mi łatwiej przejść przez mój dzień kliniczny.
Rozkład odpowiedzi zostanie przedstawiony w 2. miesiącu badania (tylko grupa interwencyjna).
|
Miesiąc 2 badania
|
|
Oszczędność czasu
Ramy czasowe: Miesiąc 2 badania
|
Samodzielnie zgłaszane postrzegane oszczędności czasu na półdniową klinikę przypisywane Evidently (tylko grupa interwencyjna).
|
Miesiąc 2 badania
|
|
Wpływ na opiekę
Ramy czasowe: Miesiąc 2 badania
|
Pojedynczy element oceniany za pomocą 5-punktowej skali Likerta w zakresie zgody, punktowanej od 1 (Zdecydowanie nie zgadzam się) do 5 (Zdecydowanie się zgadzam); wyższe wyniki wskazują na silniejszą zgodę, że Evidently pomaga klinicystom zapewnić lepszą opiekę nad pacjentem.
Polecenie elementu brzmi: Korzystanie z Evidently pomaga mi zapewnić lepszą opiekę nad pacjentami.
Rozkład odpowiedzi zostanie przedstawiony w 2. miesiącu badania (tylko ramię interwencyjne).
|
Miesiąc 2 badania
|
|
Ogólna satysfakcja z narzędzia do sumaryzacji klinicznej opartego na AI oceniana za pomocą jednopunktowej skali Likerta zgody
Ramy czasowe: Miesiąc 2 badania
|
Ogólne zadowolenie z narzędzia do podsumowań klinicznych opartego na sztucznej inteligencji (Evidently) oceniane jest za pomocą jednopunktowej skali Likerta w 5-stopniowej skali zgody, gdzie 1 oznacza 'Zdecydowanie nie zgadzam się', a 5 'Zdecydowanie się zgadzam'; wyższe wyniki wskazują na większe ogólne zadowolenie.
Pytanie brzmi: Ogólnie rzecz biorąc, jestem zadowolony z Evidently.
Wyniki przedstawiane są jako rozkład odpowiedzi (częstotliwość i odsetek w każdej kategorii) w drugim miesiącu badania (tylko grupa interwencyjna).
|
Miesiąc 2 badania
|
|
Otwarta opinia zwrotna
Ramy czasowe: Miesiąc 2 badania
|
Jakościowe otwarte opinie zebrane za pomocą jednego opcjonalnego pytania otwartego w kwestionariuszu końcowym badania (dla tej miary nie stosuje się skali numerycznej).
To pytanie zachęca do dodatkowej narracyjnej opinii na temat Evidently, w tym tego, co działało dobrze, gdzie Evidently był najbardziej pomocny, co było frustrujące lub mniej przydatne niż oczekiwano, oraz sugestii dotyczących ulepszeń lub nowych funkcjonalności.
Odpowiedzi będą analizowane przy użyciu jakościowej analizy treści lub analizy tematycznej.
Wyniki będą raportowane jako główne tematy z liczbami lub proporcjami respondentów, których odpowiedzi przypisano do każdego tematu, jeśli jest to właściwe, plus reprezentatywne anonimowe cytaty.
Jeśli będzie to wystarczająco zwięzłe, może zostać przedstawiona tabelaryczna lista najczęstszych sparafrazowanych kategorii odpowiedzi; długie odpowiedzi narracyjne będą podsumowane tematycznie, a nie jako rankingowa lista pełnych dosłownych odpowiedzi (tylko grupa interwencyjna).
|
Miesiąc 2 badania
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Sponsor
Śledczy
Śledczy
- Główny śledczy: Spencer Dorn, MD, MPH, MHA, University of North Carolina, Chapel Hill
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Rozpoczęcie studiów
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Pierwszy wysłany
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia wysłana aktualizacja
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
Inne numery identyfikacyjne badania
- 26-0202
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Opis planu IPD
Ramy czasowe udostępniania IPD
Kryteria dostępu do udostępniania IPD
Typ informacji pomocniczych dotyczących udostępniania IPD
- PROTOKÓŁ BADANIA
- SOK ROŚLINNY
- ICF
- ANALITYCZNY_KOD
- CSR
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
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 .