Melhorando a qualidade mantendo problemas precisos no EHR (IQ-MAPLE)
Melhorando a qualidade mantendo problemas precisos no prontuário eletrônico
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
A lista de problemas clínicos é a pedra angular do prontuário médico orientado para o problema. As listas de problemas são usadas de várias maneiras ao longo do processo de atendimento clínico. Além de seu uso por médicos, a lista de problemas também é crítica para suporte à decisão e medição de qualidade.
Pacientes com lacunas em sua lista de problemas enfrentam riscos significativos. Por exemplo, se um paciente hipotético tiver diabetes devidamente documentado, seu médico receberá alertas e lembretes apropriados para orientar os cuidados. Além disso, o paciente pode ser incluído em programas de gerenciamento de cuidados especiais e a qualidade dos cuidados prestados a ele pode ser medida e rastreada. Sem o diabetes em sua lista de problemas, ele pode não receber nenhum desses benefícios.
Neste estudo, os pesquisadores desenvolveram uma intervenção de apoio à decisão clínica que identificará pacientes com lacunas nas listas de problemas. Os investigadores alertarão os provedores sobre essas prováveis lacunas e oferecerão aos provedores a oportunidade de corrigi-los.
No primeiro objetivo, os investigadores projetarão e validarão uma série de algoritmos de inferência de problemas, usando técnicas baseadas em regras em dados estruturados no registro eletrônico de saúde (EHR) e processamento de linguagem natural em dados não estruturados. Ambas as técnicas produzirão problemas candidatos que o paciente provavelmente terá e os resultados serão integrados. No Objetivo 2, os investigadores projetarão intervenções de apoio à decisão clínica nos EHRs dos quatro locais de estudo para alertar os médicos quando um problema candidato for detectado que está faltando na lista de problemas do paciente - o clínico poderá então aceitar o alerta e adicionar o problema, substituir o alerta ou ignorá-lo completamente. No objetivo 3, os investigadores realizarão um estudo randomizado e avaliarão o efeito do alerta da lista de problemas em três parâmetros: aceitação do alerta, taxa de inclusão da lista de problemas e qualidade clínica.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Massachusetts
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Boston, Massachusetts, Estados Unidos, 02115
- Brigham and Women's Hospital
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Oregon
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Portland, Oregon, Estados Unidos, 97239
- Oregon Health and Science University
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Pennsylvania
-
Camp Hill, Pennsylvania, Estados Unidos, 17011
- Holy Spirit Hospital
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Tennessee
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Nashville, Tennessee, Estados Unidos, 37235
- Vanderbilt University Medical Center
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Todos os provedores maiores de 18 anos que usam o prontuário eletrônico no local específico em que a intervenção está sendo observada.
Critério de exclusão:
-
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: OUTRO
- Alocação: RANDOMIZADO
- Modelo Intervencional: PARALELO
- Mascaramento: SOLTEIRO
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
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SEM_INTERVENÇÃO: Uso normal de EHR
Os locais configurarão seus sistemas EHR para que os alertas não sejam acionados para os provedores no braço de controle se o paciente não tiver a condição em sua lista de problemas.
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EXPERIMENTAL: Braço de intervenção
Os centros configurarão seus sistemas EHR para que os alertas para essas condições sejam acionados para os provedores no braço de intervenção se o paciente não tiver a condição em sua lista de problemas.
Cada alerta será acionável e permitirá que o provedor adicione o problema à lista de problemas dela ou de seu paciente com um único clique.
O provedor também poderá substituir a regra do paciente não ter a condição (nesse caso, o alerta não será exibido novamente, a menos que novas informações que acionariam o alerta sejam adicionadas ao registro do paciente) ou adiar o alerta até mais tarde.
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Os centros configurarão seus sistemas EHR para que os alertas para essas condições sejam acionados para os provedores no braço de intervenção se o paciente não tiver a condição em sua lista de problemas.
cada alerta será acionável e permitirá que o provedor adicione o problema à lista de problemas dela ou de seu paciente com um único clique.
O provedor também poderá substituir a regra do paciente não ter a condição (nesse caso, o alerta não será exibido novamente, a menos que novas informações que acionariam o alerta sejam adicionadas ao registro do paciente) ou adiar o alerta até mais tarde.
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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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Medir a taxa de aceitação de alertas calculada pelo número de aceitações para cada alerta dividido pelo número total de apresentações únicas do alerta
Prazo: Através da conclusão do estudo, ou até 1 ano
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Aceitação dos alertas: Esse primeiro endpoint é descritivo: a taxa de aceitação dos alertas apresentados aos provedores. Isso será calculado tomando o número total de aceitações para cada alerta e dividindo-o pelo número total ou apresentações únicas do alerta. Faremos uma análise estratificada para observar as diferenças nas taxas de aceitação por instituição, especialidade, doença e características demográficas do provedor, e relataremos os resultados em forma de tabela. |
Através da conclusão do estudo, ou até 1 ano
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Determinar o efeito da conclusão da lista de problemas comparando o número de problemas relacionados ao estudo adicionados às listas de problemas no registro eletrônico de saúde
Prazo: Através da conclusão do estudo, ou até 1 ano
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Efeito na taxa de conclusão da lista de problemas: Neste endpoint, compararemos o número de problemas relacionados ao estudo adicionados às listas de problemas do paciente no prontuário eletrônico nos grupos de intervenção e controle. |
Através da conclusão do estudo, ou até 1 ano
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Determinar o impacto da qualidade do atendimento ao adicionar problemas sugeridos à lista de problemas com base em 4 medidas de resultado do conjunto de medidas HEDIS 2013 do NCQA
Prazo: Através da conclusão do estudo, ou até 1 ano
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Efeito na qualidade do atendimento: Como um dos principais objetivos de nosso estudo é melhorar os resultados clínicos, selecionamos quatro medidas de resultados para avaliar a partir do Conjunto de dados e informações de eficácia em saúde (HEDIS) 2013 do NCQA: controle de LDL em pacientes com histórico de infarto do miocárdio, controle de LDL em pacientes com doença arterial coronariana, controle da pressão arterial em pacientes com doença arterial coronariana e controle da pressão arterial em pacientes com hipertensão. Os detalhes do numerador e do denominador de cada medida são fornecidos nos manuais do HEDIS, e nossa equipe de estudo empregará os procedimentos do NCQA para o cálculo de cada medida, com as modificações necessárias devido à natureza clínica de nosso conjunto de dados. |
Através da conclusão do estudo, ou até 1 ano
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Avaliando as medidas do processo usando as principais medidas do processo para cada condição de estudo do CMS, NHLBI e NQMC
Prazo: Através da conclusão do estudo, ou até 1 ano
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Melhorias nas medidas de processo Para completar os desfechos clínicos no terceiro resultado, também avaliaremos medidas de processo, especificamente frequência de teste de LDL, prescrição de agentes anti-hiperlipidêmicos, prescrição de aspirina ou outros agentes antiplaquetários e prescrição de agentes anti-hipertensivos.
Analisaremos os resultados usando regressão logística com efeitos fixos para grupo de intervenção (versus controle) e local e estimativa dos parâmetros de regressão com equações de estimativa generalizada (GEE), levando em conta o agrupamento entre os pacientes no mesmo médico, bem como pacientes com diferentes médicos no mesmo par combinado.
Construiremos modelos de regressão separados para cada medida de qualidade e também conduziremos uma análise agrupada com efeitos adicionais para medida de qualidade e disponibilidade de CDS para a medida associada no local, a fim de estimar até que ponto o efeito do IQ-MAPLE na qualidade é mediado pelo CDS.
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Através da conclusão do estudo, ou até 1 ano
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Wright A, Goldberg H, Hongsermeier T, Middleton B. A description and functional taxonomy of rule-based decision support content at a large integrated delivery network. J Am Med Inform Assoc. 2007 Jul-Aug;14(4):489-96. doi: 10.1197/jamia.M2364. Epub 2007 Apr 25.
- Kaplan DM. Clear writing, clear thinking and the disappearing art of the problem list. J Hosp Med. 2007 Jul;2(4):199-202. doi: 10.1002/jhm.242. No abstract available.
- Szeto HC, Coleman RK, Gholami P, Hoffman BB, Goldstein MK. Accuracy of computerized outpatient diagnoses in a Veterans Affairs general medicine clinic. Am J Manag Care. 2002 Jan;8(1):37-43.
- Tang PC, LaRosa MP, Gorden SM. Use of computer-based records, completeness of documentation, and appropriateness of documented clinical decisions. J Am Med Inform Assoc. 1999 May-Jun;6(3):245-51. doi: 10.1136/jamia.1999.0060245.
- Carpenter JD, Gorman PN. Using medication list--problem list mismatches as markers of potential error. Proc AMIA Symp. 2002:106-10.
- Hartung DM, Hunt J, Siemienczuk J, Miller H, Touchette DR. Clinical implications of an accurate problem list on heart failure treatment. J Gen Intern Med. 2005 Feb;20(2):143-7. doi: 10.1111/j.1525-1497.2005.40206.x.
- Wright A, Chen ES, Maloney FL. An automated technique for identifying associations between medications, laboratory results and problems. J Biomed Inform. 2010 Dec;43(6):891-901. doi: 10.1016/j.jbi.2010.09.009. Epub 2010 Sep 25.
- Wright A, Pang J, Feblowitz JC, Maloney FL, Wilcox AR, Ramelson HZ, Schneider LI, Bates DW. A method and knowledge base for automated inference of patient problems from structured data in an electronic medical record. J Am Med Inform Assoc. 2011 Nov-Dec;18(6):859-67. doi: 10.1136/amiajnl-2011-000121. Epub 2011 May 25.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (REAL)
Conclusão Primária (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
Termos MeSH relevantes adicionais
- Isquemia
- Processos Patológicos
- Necrose
- Isquemia do miocárdio
- Doenças cardíacas
- Doenças cardiovasculares
- Doenças Vasculares
- Doenças Metabólicas
- Infecções
- Doenças Respiratórias
- Arteriosclerose
- Doenças Arteriais Oclusivas
- Doenças pulmonares
- Doenças Hematológicas
- Doenças Genéticas, Congênitas
- Infecções bacterianas
- Infecções Bacterianas e Micoses
- Infecções por Bactérias Gram-Positivas
- Infecções por Actinomycetales
- Anemia
- Arritmias Cardíacas
- Doença cardíaca
- Distúrbios do metabolismo lipídico
- Infecções por Mycobacterium
- Dislipidemias
- Infarte
- Anemia Hemolítica Congênita
- Anemia Hemolítica
- Hemoglobinopatias
- Infarto do miocárdio
- Insuficiência cardíaca
- Doença arterial coronária
- Doenças Pulmonares Obstrutivas
- Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica
- Fibrilação atrial
- Tuberculose
- Anemia Falciforme
- Hiperlipidemias
Outros números de identificação do estudo
- 2009P001846-14
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