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Melhorando a qualidade da codificação CID-10 usando IA: protocolo para um ensaio cruzado randomizado controlado (ClinCode)

23 de fevereiro de 2024 atualizado por: Taridzo Chomutare, University Hospital of North Norway

Melhorando a qualidade da codificação da CID-10 (Classificação Estatística Internacional de Doenças, Décima Revisão) Usando IA: Protocolo para um Ensaio Controlado Randomizado Cruzado

O objetivo deste ensaio randomizado é aprender sobre o papel da IA ​​na prática de codificação clínica. A principal questão que pretende responder é:

O sistema CAC baseado em IA pode reduzir a carga da codificação clínica e também melhorar a qualidade dessa codificação? Os participantes serão solicitados a codificar textos clínicos enquanto usam nosso sistema CAC e quando não o fazem.

Visão geral do estudo

Status

Recrutamento

Intervenção / Tratamento

Descrição detalhada

Uma vez recrutados os participantes, eles são alocados aleatoriamente em 2 grupos sem ocultação de alocação. A ocultação da alocação não será relevante para codificadores clínicos, uma vez que se sabe se um participante é assistido ou não, e não desenvolveremos um assistente de codificação placebo. Iremos, no entanto, ocultar a alocação de sujeitos para as análises.

No total, os participantes codificarão 20 notas clínicas, sendo que cada nota pertence a um único paciente. Os participantes são solicitados a completar o experimento em uma sessão, sem interrupções, e não podem revisitar ou voltar às anotações anteriores. Caso os participantes sejam interrompidos, eles serão solicitados a sair do experimento e quaisquer registros incompletos serão descartados como inválidos.

O processo de estudo do usuário pode ser resumido nas seguintes etapas:

  1. Os participantes do estudo são alocados aleatoriamente no grupo 1 e no grupo 2.
  2. Para preparar os participantes para o experimento, um breve tutorial em vídeo é reproduzido após a assinatura do formulário de consentimento e logo antes do início da tarefa de codificação clínica.
  3. No período 1 com 10 notas clínicas, o grupo 1 utiliza a interface de controle, enquanto o grupo 2 utiliza a interface de intervenção.
  4. Os dados são registrados em segundo plano pressionando botões (por exemplo, horário, códigos atribuídos e comentários).
  5. Depois, há um cruzamento imediato para o período 2 para as últimas 10 notas clínicas.
  6. Os dados continuam a ser registrados em segundo plano pressionando os botões.
  7. Ao final, os participantes de ambos os grupos preencherão a escala de usabilidade do sistema.

Tipo de estudo

Intervencional

Inscrição (Estimado)

30

Estágio

  • Não aplicável

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Contato de estudo

Locais de estudo

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

  • Filho
  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Descrição

Critério de inclusão:

  • o participante codificou textos clínicos antes, de preferência codificação CID-10
  • é um profissional de saúde, por exemplo. médico, enfermeiro, codificadores profissionais
  • consigo entender sueco

Critério de exclusão:

  • participantes fora da Noruega e da Suécia

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

  • Finalidade Principal: Diagnóstico
  • Alocação: Randomizado
  • Modelo Intervencional: Atribuição cruzada
  • Mascaramento: Solteiro

Armas e Intervenções

Grupo de Participantes / Braço
Intervenção / Tratamento
Comparador Ativo: Interface fácil-CID
Este braço usa nosso sistema de codificação clínica assistida por computador (CAC) baseado em IA, Easy-ICD
Easy-ICD é um sistema de codificação clínica assistida por computador (CAC) baseado em IA que ajuda o codificador clínico a atribuir códigos CID-10 a notas clínicas, como resumos de alta.
Sem intervenção: Interface de controle
Este braço de controle usa uma interface semelhante ao Easy-ICD, mas sem a funcionalidade AI

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Tempo
Prazo: 1 hora
Tempo em segundos necessário para atribuir códigos CID-10 a cada uma das 20 notas clínicas.
1 hora
Precisão
Prazo: 1 hora
A precisão é calculada dividindo o número de códigos CID-10 corretos pelo número total de códigos atribuídos.
1 hora

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Investigadores

  • Investigador principal: Hercules Dalianis, PhD, Norwegian Centre for E-health Research

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

20 de outubro de 2023

Conclusão Primária (Estimado)

1 de abril de 2024

Conclusão do estudo (Estimado)

1 de abril de 2024

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

16 de fevereiro de 2024

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

23 de fevereiro de 2024

Primeira postagem (Estimado)

29 de fevereiro de 2024

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Estimado)

29 de fevereiro de 2024

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

23 de fevereiro de 2024

Última verificação

1 de fevereiro de 2024

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • 260972(REK)

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

SIM

Descrição do plano IPD

Os dados que coletamos no estudo são todos anônimos e serão compartilhados publicamente após a publicação do estudo do usuário.

Prazo de Compartilhamento de IPD

Na publicação do estudo do usuário.

Critérios de acesso de compartilhamento IPD

Os dados anônimos estarão disponíveis publicamente.

Tipo de informação de suporte de compartilhamento de IPD

  • PROTOCOLO DE ESTUDO
  • SEIVA
  • CIF

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

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