Apoio à Decisão Clínica Priorizada (CDS) para Reduzir o Risco Cardiovascular
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Este projeto desenvolveu e implementou um sofisticado suporte de decisão clínica baseado em EHR no local de atendimento que (a) identificou e (b) priorizou todas as opções de tratamento baseadas em evidências disponíveis para reduzir o risco cardiovascular (CVR) de um determinado paciente. A lista priorizada de opções de tratamento é fornecida em formatos diferentes tanto para o médico de cuidados primários (PCP) quanto para o paciente no momento de cada visita ao consultório feita por um paciente com CVR moderado a alto e fatores de CVR controlados de forma subótima e potencialmente reversíveis. As opções de tratamento baseadas em evidências disponíveis são priorizadas com base na magnitude da redução potencial de CVR de cada opção de tratamento. Essa estratégia de intervenção, conhecida como Apoio à Decisão Clínica Priorizada (CDS), foi projetada especificamente para uso generalizado em ambientes de atenção primária e tem o potencial de aumentar substancialmente os esforços atuais para controlar a RCV em 35% dos adultos americanos com RCV de Framingham de 10 anos de 10% ou superior.
Para avaliar a capacidade da intervenção do CDS de reduzir a RCV em adultos, randomizamos 18 clínicas de cuidados primários com 60 médicos de cuidados primários (PCPs) e aproximadamente 18.000 adultos elegíveis com risco basal de Framingham de 10 anos de um evento CV importante (ataque cardíaco ou acidente vascular cerebral) de 10% ou mais em uma das duas condições experimentais: Grupo 1 inclui 9 clínicas (com 30 PCPs e 9.000 pacientes) que receberam suporte de decisão clínica (CDS) priorizado para reduzir a RCV no momento de cada encontro clínico feito por um elegível adulto. O Grupo 2 inclui 9 clínicas (com 30 PCPs e 9.000 pacientes) que não receberam nenhuma intervenção do estudo e constituem um grupo de controle de cuidados habituais (CU). O estudo testou formalmente a hipótese de que, após o controle da RCV inicial, a RCV de Framingham de 10 anos pós-intervenção será melhor no Grupo 1 do que no Grupo 2 12 meses após o início da intervenção. Além disso, o impacto da intervenção em componentes específicos da RCV (PA, lipídios, glicose, uso de aspirina e tabagismo) foi avaliado e o custo-efetividade da intervenção será quantificado.
Este projeto inovador baseia-se em 10 anos de trabalho anterior de nossa equipe de pesquisa e estende as intervenções anteriores bem-sucedidas de suporte à decisão clínica de EHR, introduzindo priorização, fornecendo suporte à decisão para pacientes e PCPs no momento da visita ao consultório e estendendo a decisão suporte em todo o terreno clínico amplo e criticamente importante da redução da RCV. Os resultados deste projeto, sejam eles positivos ou negativos, ampliarão nossa compreensão de como maximizar o retorno clínico dos investimentos maciços dos setores público e privado que estão sendo feitos em sofisticados sistemas EHR ambulatoriais. Se bem-sucedida, esta ferramenta de apoio à decisão pode ser amplamente utilizada para padronizar e personalizar o atendimento prestado por gerentes de caso, farmacêuticos e outros profissionais em uma ampla gama de configurações de prestação de cuidados.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Estágio
- Não aplicável
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Praticando internista geral ou médico de família no HealthPartners Medical Group (HPMG)
- Fornecer cuidados contínuos para 200 ou mais pacientes adultos com RCV de 10 anos >=10%
Critério de exclusão:
- PCP não exerce na clínica HPMG
- Idade do paciente maior que 80 anos
- Pontuação de comorbidade do paciente Charlson maior que 3
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Pesquisa de serviços de saúde
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
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Comparador Ativo: Apoio à Decisão Clínica Priorizada
A intervenção Prioritized Clinical Decision Support (CDS) é um sistema CDS baseado em protocolo vinculado ao EMR que identifica pacientes com alto risco cardiovascular e fornece suporte de decisão personalizado e priorizado ao provedor e ao paciente no ponto de atendimento.
O CDS foi impresso nos locais de intervenção.
Ele i) compilou os dados laboratoriais mais recentes (A1c, PAS e LDL), IMC, tabagismo e uso de aspirina, (ii) calculou um risco de 10 anos para derrame ou ataque cardíaco, (iii) priorizou domínios clínicos com base no redução absoluta do risco para cada componente, (iv) informações compiladas relacionadas à função renal e hepática, nível de creatina quinase e diagnósticos anteriores (ICC, DCV, DM) e (v) recomendações fornecidas para intensificação da terapia para A1c, SBP e/ ou LDL se não atingir a meta.
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Dezoito clínicas de cuidados primários foram bloqueadas em tamanho e nas características do paciente.
Cada clínica foi aleatoriamente designada para um dos 2 braços do estudo.
Todos os PCPs consentidos foram alocados para o braço do estudo ao qual sua clínica foi designada e os 400 adultos elegíveis estimados com RCV de 10 anos >= 10% sob os cuidados de cada médico consentido foram alocados para o mesmo braço de tratamento de seu PCP.
Outros nomes:
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Sem intervenção: Cuidados usuais
Os provedores no braço de cuidados habituais não tinham acesso à ferramenta de apoio à decisão clínica priorizada.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Taxa de variação anual prevista no risco de 10 anos de ataque cardíaco ou derrame fatal ou não fatal
Prazo: Índice para 14 meses após o índice
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O risco cardiovascular de dez anos foi calculado em cada visita pós-índice a partir dos valores clínicos e laboratoriais mais recentes no EMR.
A equação lipídica de Framingham foi usada quando um valor lipídico estava disponível nos últimos 5 anos; caso contrário, foi usada a equação de Framingham IMC.
O resultado primário foi a taxa anualizada de mudança (inclinação) na CVR de 10 anos, estimada para cada grupo de tratamento a partir dos parâmetros de tempo e tempo por tratamento de um modelo de regressão misto que previa valores de CVR pós-índice a partir do tempo decorrido desde o índice , grupo de tratamento e o tempo por interação de tratamento.
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Índice para 14 meses após o índice
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Patrick J O'Connor, MD, MPH, MA, HealthPartners Institute
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- O'Connor PJ, Sperl-Hillen JM, Rush WA, Johnson PE, Amundson GH, Asche SE, Ekstrom HL, Gilmer TP. Impact of electronic health record clinical decision support on diabetes care: a randomized trial. Ann Fam Med. 2011 Jan-Feb;9(1):12-21. doi: 10.1370/afm.1196.
- O'Connor PJ, Desai JR, Butler JC, Kharbanda EO, Sperl-Hillen JM. Current status and future prospects for electronic point-of-care clinical decision support in diabetes care. Curr Diab Rep. 2013 Apr;13(2):172-6. doi: 10.1007/s11892-012-0350-z.
- Gilmer TP, O'Connor PJ, Sperl-Hillen JM, Rush WA, Johnson PE, Amundson GH, Asche SE, Ekstrom HL. Cost-effectiveness of an electronic medical record based clinical decision support system. Health Serv Res. 2012 Dec;47(6):2137-58. doi: 10.1111/j.1475-6773.2012.01427.x. Epub 2012 May 11.
- Wolfson J, Vock DM, Bandyopadhyay S, Kottke T, Vazquez-Benitez G, Johnson P, Adomavicius G, O'Connor PJ. Use and Customization of Risk Scores for Predicting Cardiovascular Events Using Electronic Health Record Data. J Am Heart Assoc. 2017 Apr 24;6(4):e003670. doi: 10.1161/JAHA.116.003670.
- O'Connor PJ, Sperl-Hillen JM, Fazio CJ, Averbeck BM, Rank BH, Margolis KL. Outpatient diabetes clinical decision support: current status and future directions. Diabet Med. 2016 Jun;33(6):734-41. doi: 10.1111/dme.13090.
- O'Connor PJ, Sperl-Hillen JM, Margolis KL, Kottke TE. Strategies to Prioritize Clinical Options in Primary Care. Ann Fam Med. 2017 Jan;15(1):10-13. doi: 10.1370/afm.2027. Epub 2017 Jan 6. No abstract available.
- Vock DM, Wolfson J, Bandyopadhyay S, Adomavicius G, Johnson PE, Vazquez-Benitez G, O'Connor PJ. Adapting machine learning techniques to censored time-to-event health record data: A general-purpose approach using inverse probability of censoring weighting. J Biomed Inform. 2016 Jun;61:119-31. doi: 10.1016/j.jbi.2016.03.009. Epub 2016 Mar 16.
- Wolfson J, Bandyopadhyay S, Elidrisi M, Vazquez-Benitez G, Vock DM, Musgrove D, Adomavicius G, Johnson PE, O'Connor PJ. A Naive Bayes machine learning approach to risk prediction using censored, time-to-event data. Stat Med. 2015 Sep 20;34(21):2941-57. doi: 10.1002/sim.6526. Epub 2015 May 18.
- O'Connor P. Opportunities to Increase the Effectiveness of EHR-Based Diabetes Clinical Decision Support. Appl Clin Inform. 2011 Aug 31;2(3):350-4. doi: 10.4338/ACI-2011-05-IE-0032. Print 2011.
- Sperl-Hillen J, Margolis K, Crain L. Risk and Benefit Information and Use of Aspirin. JAMA Intern Med. 2017 Feb 1;177(2):291. doi: 10.1001/jamainternmed.2016.7988. No abstract available.
- Sperl-Hillen JM, Crain AL, Margolis KL, Ekstrom HL, Appana D, Amundson G, Sharma R, Desai JR, O'Connor PJ. Clinical decision support directed to primary care patients and providers reduces cardiovascular risk: a randomized trial. J Am Med Inform Assoc. 2018 Sep 1;25(9):1137-1146. doi: 10.1093/jamia/ocy085.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Estimativa)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 09-096
- R01HL102144-01 (Concessão/Contrato do NIH dos EUA)
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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