Kliniczny system zarządzania inteligentnego zarządzania pragmatyczny RCT
Ocena multimodalnego klinicznego systemu zarządzania inteligentnego zarządzania opartego na modelu: pragmatyczne randomizowane badanie kontrolowane
Niniejsze badanie ma na celu ocenę skuteczności klinicznego inteligentnego systemu zarządzania, opartego na multimodalnym modelu fundamentalnym, w poprawie jakości podstawowej opieki zdrowotnej w Community Health Service Center.
Używając prospektywnego, randomizowanego kontrolowanego, jednopilnego projektu badania, w badaniu obejmie lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej i dorosłych pacjentów poszukujących opieki w Centrum Zdrowia Community Service Center i Szanghaju.
Lekarze w grupie interwencyjnej wykorzystają inteligentny system zarządzania z okularami AR, aby pomóc w diagnozowaniu i leczeniu, podczas gdy pacjenci będą zaangażować się w interfejs pacjenta w celu uzyskania dostępu do edukacji zdrowotnej, uzupełniających przypomnień i funkcji konsultacji domowych zasilanych AI. Natomiast lekarze w grupie kontrolnej zapewnią rutynowe diagnozy i metody leczenia, a ich pacjenci otrzymają standardową edukację zdrowotną i opiekę kontrolną. Badanie zostało zaprojektowane przy pomocy cyfrowego bliźniaczego systemu badań klinicznych (zwanych X Town).
Dzięki kompleksowej ocenianiu jakości diagnostycznej, zdolności klinicznych lekarzy, wyników zgłaszanych przez pacjentów i oceny systemu, badanie to oceni skuteczność klinicznego systemu zarządzania inteligentnego zarządzania w zwiększaniu jakości podstawowej opieki zdrowotnej i zarządzania pacjentami.
Przegląd badań
Status
Interwencja / Leczenie
Typ studiów
Zapisy (Szacowany)
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Jing Gu
- Numer telefonu: 86+(510)82335104
- E-mail: g950324@163.com
Lokalizacje studiów
-
-
Jiang Su
-
Wuxi, Jiang Su, Chiny, 214065
- Rekrutacyjny
- Shanghai Health and Medical Center
-
Kontakt:
- Jing Gu
- Numer telefonu: 86+(510)82335104
- E-mail: g950324@163.com
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Opis
Kryteria włączenia:
- Wiek ≥18 lat
- Otrzymywanie opieki w Community Health Service Center
- W stanie zrozumieć i przestrzegać procedur badania
- Zgadza się wziąć udział w badaniu i podpisuje formularz świadomej zgody
Kryteria wykluczenia:
- Pacjenci z ciężką chorobą psychiczną
- Pacjenci niezdolnie do samodzielnego wypełnienia kwestionariusza
- Pacjenci oczekujący nie będą w stanie ukończyć obserwacji w ciągu trzech miesięcy
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Leczenie podtrzymujące
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Przydział równoległy
- Maskowanie: Pojedynczy
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Eksperymentalny: Grupa AI-Asist
Lekarze w grupie interwencyjnej będą wykorzystywać inteligentny system zarządzania z okularami AR, aby pomóc w diagnozowaniu i leczeniu, podczas gdy pacjenci będą wchodzić w interfejs z interfejsem pacjenta w celu uzyskania dostępu do edukacji zdrowotnej, obserwacji i funkcji konsultacji domowych zasilanych AI.
|
Kliniczny inteligentny system zarządzania, zintegrowany z okularami AR i napędzany multimodalnym modelem fundamentalnym, został zaprojektowany w celu poprawy jakości opieki ambulatoryjnej w środowiskowych centrach usług zdrowotnych.
|
|
Brak interwencji: Tradycyjna grupa
Lekarze z grupy kontrolnej przeprowadzą rutynowe diagnozy i metody leczenia, podczas gdy pacjenci otrzymają standardową edukację zdrowotną i opiekę kontrolną.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Kompleksowa ocena wyników klinicznych
Ramy czasowe: Od zapisów do końca leczenia po 3 miesiącach wszystkich rekrutowanych przypadków
|
Skale oceny przepiórki podstawowej opieki zdrowotnej (zakres: od 0 do 100 dla każdego przypadku; wyższe wyniki oznaczają lepszą wydajność)
|
Od zapisów do końca leczenia po 3 miesiącach wszystkich rekrutowanych przypadków
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Ocena AI-System
Ramy czasowe: Pod koniec 3 miesięcy
|
Dostęp do użyteczności systemu uczestniczących lekarzy z grupy wspomaganej przez AI korzystają z skali oceny użyteczności informatycznej, ocenionej w pięciopunktowej skali Likerta od silnego nie zgadzania się (1) do zdecydowanie zgadzania się (5).
(Wyższa wartość skali wskazuje na wyższą postrzeganą użyteczność technologii.)
|
Pod koniec 3 miesięcy
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Śledczy
- Główny śledczy: Tien Yin Wong, Tsinghua University
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
Ukończenie studiów (Szacowany)
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
Inne numery identyfikacyjne badania
- 2024-22
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
produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA
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 .