Badanie sztucznej inteligencji zintegrowanej z przepływem pracy na potrzeby rejestracji RPM
7 października 2024 zaktualizowane przez: Tufia C. Haddad, Mayo Clinic
Pragmatyczna analiza wpływu i wykorzystania sztucznej inteligencji zintegrowanej z przepływem pracy dla rejestracji RPM
Celem tego badania jest ocena skuteczności, użyteczności i użyteczności klinicznej wyniku „dopasowania” zdalnego monitorowania pacjentów (RPM) przy wyborze pacjentów do udziału w programie RPM.
Przegląd badań
Typ studiów
Interwencyjne
Zapisy (Rzeczywisty)
10
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
Minnesota
-
Rochester, Minnesota, Stany Zjednoczone, 55905
- Mayo Clinic Minnesota
-
-
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 dorosły)
Akceptuje zdrowych ochotników
Tak
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Uczestnikami badania będą pielęgniarki należące do zespołu opieki RPM, który opiekuje się dorosłymi pacjentami w wieku ≥18 lat.
- Dane pacjenta zostaną uwzględnione w analizie, jeśli pacjent ma ≥18 lat i jest pod opieką uczestniczącej pielęgniarki.
- Dane pacjentów będą gromadzone tylko wtedy, gdy jest to dozwolone (w oparciu o wykorzystanie narzędzia Minnesota Research Authorization Retrieval Tool).
- Pacjenci, którzy zostaną włączeni do tego badania, zostaną poddani ocenie na podstawie standardowych kryteriów włączenia i wyłączenia programu RPM dla dowolnego programu RPM dotyczącego chorób przewlekłych (zastoinowa niewydolność serca, choroba wieńcowa, nadciśnienie, cukrzyca typu 2, POChP i ogólna kompleksowa opieka ).
Kryteria wyłączenia:
- < 18 lat.
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: Badania usług zdrowotnych
- Przydział: Nie dotyczy
- Model interwencyjny: Zadanie dla jednej grupy
- Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Inny: Ramię Nie dotyczy
|
FitScore to algorytm uczenia maszynowego osadzony w elektronicznej dokumentacji medycznej, który identyfikuje pacjentów, którzy mogą odnieść największe korzyści ze zdalnego monitorowania pacjentów.
Inne nazwy:
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Ocena skuteczności, użyteczności i użyteczności klinicznej wyniku „dopasowania” RPM wyświetlanego w Acute Multipatient Viewer (AMP) i bazowych modelach AI w warunkach rzeczywistych
Ramy czasowe: 1 rok
|
Skuteczność FitScore zostanie określona na podstawie wyników korzystania z opieki nad pacjentem przez tych, którzy uczestniczyli lub nie uczestniczyli w RPM (dla osób zarejestrowanych z FitScore lub bez).
Użyteczność i przydatność kliniczna będą zgłaszane samodzielnie przez personel pielęgniarski, zbierane w ankietach lub bezpośrednio obserwowane przez personel badawczy (w odniesieniu do doświadczenia z FitScore lub bez).
|
1 rok
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Ocena ogólnego wpływu wyniku „fit” na efektywność pielęgniarską i przebieg pracy klinicznej
Ramy czasowe: 1 rok
|
Skuteczność będzie mierzona na podstawie badań czasowych pielęgniarek przeprowadzających badania przesiewowe pod kątem kwalifikowalności do RPM, co bezpośrednio zaobserwowali pracownicy badania.
Wpływ na przepływy pracy klinicznej będzie zgłaszany samodzielnie przez personel pielęgniarski, zbierany za pomocą ankiet (w odniesieniu do doświadczenia z FitScore lub bez).
|
1 rok
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Śledczy
- Główny śledczy: Tufia Haddad, MD, Mayo Clinic
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
Przydatne linki
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)
19 czerwca 2023
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
16 stycznia 2024
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
16 stycznia 2024
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
2 lutego 2023
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
15 lutego 2023
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
24 lutego 2023
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Szacowany)
9 października 2024
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
7 października 2024
Ostatnia weryfikacja
1 października 2024
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Inne numery identyfikacyjne badania
- 22-008014
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
NIE
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Nie
produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA
Nie
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 .