- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT06286865
Melhorando a qualidade da codificação CID-10 usando IA: protocolo para um ensaio cruzado randomizado controlado (ClinCode)
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
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:
- Os participantes do estudo são alocados aleatoriamente no grupo 1 e no grupo 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.
- No período 1 com 10 notas clínicas, o grupo 1 utiliza a interface de controle, enquanto o grupo 2 utiliza a interface de intervenção.
- Os dados são registrados em segundo plano pressionando botões (por exemplo, horário, códigos atribuídos e comentários).
- Depois, há um cruzamento imediato para o período 2 para as últimas 10 notas clínicas.
- Os dados continuam a ser registrados em segundo plano pressionando os botões.
- Ao final, os participantes de ambos os grupos preencherão a escala de usabilidade do sistema.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Taridzo F Chomutare, PhD
- Número de telefone: +4747680032
- E-mail: taridzo.chomutare@ehealthresearch.no
Locais de estudo
-
-
Troms
-
Tromso, Troms, Noruega, 9019
- Recrutamento
- Norwegian Centre for E-health Research
-
Contato:
- Taridzo F Chomutare, PhD
- Número de telefone: +4747680032
- E-mail: taridzo.chomutare@ehealthresearch.no
-
Contato:
- Hercules Dalianis, PhD
- Número de telefone: +46705681359
- E-mail: hercules@dsv.su.se
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
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
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
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Hercules Dalianis, PhD, Norwegian Centre for E-health Research
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Estimado)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Estimado)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 260972(REK)
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Prazo de Compartilhamento de IPD
Critérios de acesso de compartilhamento IPD
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
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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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