Modelowanie sztucznej inteligencji / uczenia maszynowego w czasie przeglądu opieki paliatywnej w populacji szpitali stacjonarnych
Wpływ sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego (AI/ML) na przegląd czasu do opieki paliatywnej w populacji szpitali stacjonarnych
Przegląd badań
Szczegółowy opis
Potrzeba opieki paliatywnej na czas jest kluczowa. Starzejące się populacje pacjentów stają się coraz bardziej złożone i często wymagają opieki wielospecjalistycznej. Narasta rozbieżność między opieką kliniczną a preferencjami pacjentów, zwłaszcza w odniesieniu do usług u schyłku życia. Badania wykazały, że większość ludzi woli umrzeć w domu, mimo że większość umiera poza domem (dom opieki lub szpital). Biorąc pod uwagę obecny model opieki i zachęt, opieka paliatywna jest uważana za opiekę ostateczną po wyczerpaniu wszystkich prób wyleczenia. To opóźnienie może prowadzić do nieoptymalnego leczenia objawów bólu i niższej jakości życia. Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na opiekę paliatywną potrzebne są inicjatywy polityczne i narzędzia segregacji skierowań, które prowadzą do wysokiej jakości usług opieki paliatywnej.
W 2018 roku Klinika Mayo opracowała w pełni zintegrowane rozwiązanie informatyczne (IT), koncentrujące się na identyfikacji pacjentów, którzy mogą odnieść korzyści z wczesnej oceny opieki paliatywnej. Narzędzie, znane jako Control Tower, pobiera różne źródła danych skoncentrowane na algorytmie uczenia maszynowego, który przewiduje potrzebę opieki paliatywnej w szpitalu. Algorytm ten został wprowadzony do produkcji w grudniu 2018 roku w trybie cichym. Algorytm wraz z innymi kluczowymi wskaźnikami pacjenta są zintegrowane z graficznym interfejsem użytkownika (GUI), który umożliwia operatorowi przeglądanie przewidywań algorytmu, a następnie rejestrowanie oceny operatora. Oczekuje się, że narzędzie poprawi ocenę ryzyka i stworzy model opieki zdrowotnej, w którym opieka paliatywna może proaktywnie i skutecznie badać potrzeby pacjentów. Oczekiwane korzyści wynikające z tego podejścia obejmują lepszą kontrolę objawów i zadowolenie pacjentów, a także wymierny wpływ na śmiertelność w szpitalach.
Ogólnym celem tego badania jest ocena skuteczności i wdrożenia algorytmu opieki paliatywnej Control Tower do praktyki szpitalnej poprzez stworzenie randomizowanej próby klinicznej w 16 jednostkach szpitalnych. Tworząc algorytm, który automatycznie sprawdza i monitoruje stan zdrowia pacjenta podczas hospitalizacji, badacze wysuwają hipotezę, że uczestnicy otrzymają potrzebną opiekę paliatywną wcześniej niż w ramach zwykłej opieki. Oprócz testowania skuteczności klinicznej uczestnicy badania będą również gromadzić dane do pomiarów procesu w celu oceny algorytmu i wydajności opieki zdrowotnej po przełożeniu algorytmu prognozowania z domeny badawczej na praktykę.
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
Minnesota
-
Rochester, Minnesota, Stany Zjednoczone, 55906
- Mayo Clinic
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Przyjęty do Mayo Clinic St. Mary's Hospital i Methodist Hospital w okresie od 19 sierpnia 2019 r. do 19 sierpnia 2020 r.
- Raz dziennie od poniedziałku do piątku operator CT wybiera 12 pacjentów ze wszystkich oddziałów pielęgniarskich biorących udział w badaniu (niezależnie od tego, czy są oni aktualnie w grupie interwencyjnej, czy nie) z punktacją paliatywną co najmniej 7 (na 100), tj. te, które są wysokiego ryzyka i są wyświetlane jako czerwone w GUI CT (chyba że są już obserwowane przez opiekę paliatywną).
- Operator CT wybiera wybranych pacjentów, przeglądając pacjentów w posortowanej kolejności, zaczynając od najwyższego wyniku i przechodząc w dół listy, oceniając każdego pacjenta pod kątem kryteriów wykluczenia.
- Gdy operator CT zidentyfikuje 12 odpowiednich pacjentów lub gdy dotrze do końca pacjentów wysokiego ryzyka (ocena 7 lub wyższa), zatrzymuje się.
Kryteria wyłączenia:
- Wykluczymy wszystkich pacjentów, którzy nie przedstawią pozwolenia na badania, z przeglądu ich dokumentacji medycznej na potrzeby ogólnych badań naukowych zgodnie ze Statutem stanu Minnesota 144.335.
- Wykluczymy pacjentów w wieku poniżej 18 lat.
- Wykluczymy pacjentów, którzy byli wcześniej objęci opieką paliatywną podczas wizyty w szpitalu indeksu (tj. zielona ikona w interfejsie użytkownika CT niezależnie od wyniku)
- Wykluczymy pacjenta, który nie ma już aktywnego kontaktu (pacjenci, którzy zmarli lub pacjenci, którzy przenieśli się do innej placówki są wykluczeni) w momencie przeglądu
- Wykluczymy pacjentów obecnie zapisanych do służby hospicyjnej w Mayo
- Wykluczymy pacjentów zapisanych obecnie do programu Paliatywnego powrotu do domu (alternatywny model opieki zdrowotnej w Mayo)
- Wykluczymy pacjentów, którzy mają zostać wypisani w ciągu najbliższych 24 godzin poprzez zaznaczenie notatki
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Badania usług zdrowotnych
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Zadanie krzyżowe
- Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Eksperymentalny: Interwencja wieży kontrolnej
Dla uczestników grupy interwencyjnej wyniki modelu predykcyjnego zostaną przedstawione za pośrednictwem interfejsu GUI zwanego Wieżą Kontrolną.
Uczestnicy otrzymują wyniki z Control Tower (0-100; wyższy wynik wskazuje na zwiększoną potrzebę) za opiekę paliatywną, a następnie są uszeregowani od najwyższego do najniższego.
Czerwony (7 lub więcej) jest uważany za wysoki poziom ryzyka.
Interwencja obejmie operatora wieży kontrolnej, który będzie współdziałał z usługą konsultacyjną stacjonarnej opieki paliatywnej.
Operator będzie monitorował Wieżę Kontrolną w normalnych godzinach pracy w dni powszednie i codziennie wybierał kohortę uczestników w jednostkach interwencyjnych o największej potrzebie przeglądu opieki paliatywnej.
Ostateczna lista uczestników zostanie następnie przesłana do opieki paliatywnej.
Opiekujący się zespołem opieki paliatywnej również oceni potrzeby każdego uczestnika, a ci uczestnicy, co do których uznają, że mogą odnieść korzyści, zwrócą się do zespołu klinicznego, aby zasugerować skierowanie do opieki paliatywnej.
|
Stacja robocza i narzędzie programowe, które wyodrębnia dane medyczne z hurtowni danych i elektronicznej dokumentacji medycznej Mayo i przetwarza je za pomocą modelu predykcyjnego, który określa, czy pacjent nadaje się do konsultacji w zakresie opieki paliatywnej.
|
|
Brak interwencji: Standard opieki
Dla uczestników, którzy nie są w okresie interwencji, otrzymają standard opieki współmierny do ich jednostki klinicznej.
Jest to wykonalne, biorąc pod uwagę, że jest to pragmatyczne badanie kliniczne, w którym badacze mogą łatwo kontrolować komunikację między operatorem wieży kontrolnej a zespołem opieki paliatywnej, aby zapobiec zanieczyszczeniu między klastrami.
Oprócz zwykłego źródła kontroli opieki, badacze celowo skalibrowali model predykcyjny i przegląd Wieży Kontrolnej, aby dopasować je do średniej pojemności służby opieki paliatywnej, wiedząc, że zespół nadal będzie otrzymywać konsultacje w zakresie opieki paliatywnej w ramach tradycyjnej ścieżki, tj. opiekujący się zespołem opiekuńczym bezpośrednio konsultujący opiekę paliatywną.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Terminowa identyfikacja potrzeby opieki paliatywnej
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Mierzone jako czas w godzinach do elektronicznego zapisu konsultacji przez zespół opieki paliatywnej w warunkach szpitalnych.
|
12 miesięcy
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Liczba porad stacjonarnych opieki paliatywnej
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Mierzona wskaźnikiem porad opieki paliatywnej w interesujących jednostkach szpitalnych
|
12 miesięcy
|
|
Terminowa identyfikacja potrzeby opieki paliatywnej na jednostkę
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Mierzone jako czas w godzinach do elektronicznego zapisu konsultacji przez zespół opieki paliatywnej w warunkach szpitalnych dla każdego z 16 oddziałów pielęgniarskich.
|
12 miesięcy
|
|
Czas przejścia do łóżka wyznaczonego przez hospicjum
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Dla wszystkich pacjentów z ubezpieczeniem Medicare czas do przeniesienia do łóżka wyznaczonego przez hospicjum od momentu przyjęcia.
|
12 miesięcy
|
|
Czas na hospicjum
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Mierzone jako czas w godzinach do elektronicznego zapisu konsultacji przez zespół opieki hospicyjnej w warunkach szpitalnych.
|
12 miesięcy
|
|
Wizyta na oddziale ratunkowym w ciągu 30 dni od wypisu
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Mierzona liczbą uczestników badania, którzy po wypisie ze szpitala zostali ponownie przyjęci na oddział ratunkowy w dowolnej placówce Mayo Clinic w ciągu 30 dni.
|
12 miesięcy
|
|
Hospitalizacja lub ponowna hospitalizacja w ciągu 30 dni od wypisu
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Mierzona liczbą uczestników badania, którzy po wypisaniu ze szpitala są ponownie przyjmowani na oddział szpitalny w dowolnej placówce Mayo Clinic w ciągu 30 dni (z wyłączeniem przeniesień i planowanych readmisji).
|
12 miesięcy
|
|
Transfery na OIOM
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Mierzona liczbą uczestników badania, którzy przenieśli się na oddział intensywnej terapii podczas pobytu w szpitalu.
|
12 miesięcy
|
|
Stosunek zgonów w hospicjach stacjonarnych do zgonów w szpitalach pozahospicyjnych
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Mierzone liczbą zgonów uczestników badania na łóżkach hospicyjnych przez liczbę zgonów na łóżkach pozahospicyjnych.
|
12 miesięcy
|
|
Wskaźnik wypisów do hospicjum zewnętrznego
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Mierzona liczbą uczestników, których elektroniczna karta zdrowia wskazuje na wypis do hospicjum zewnętrznego.
|
12 miesięcy
|
|
Długość pobytu w szpitalu
Ramy czasowe: 12 miesięcy
|
Mierzona różnicą między przyjęciem na pierwszy oddział do wypisu ze szpitala dla wszystkich uczestników badania.
|
12 miesięcy
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Publikacje i pomocne linki
Przydatne linki
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Inne numery identyfikacyjne badania
- 19-002315
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
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 .