- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT07498322
Chicago Sistema de Planeamento, Tratamento, Envolvimento e Rastreio de Perturbação do Uso de Opioides Baseado em Dados (C-DOSETaP)
Sistema de Chicago Baseado em Dados para Rastreio, Envolvimento, Tratamento e Planeamento de Perturbação por Uso de Opioides
Este estudo, denominado Sistema de Rastreio, Envolvimento, Tratamento e Planeamento de Perturbação do Uso de Opioides Baseado em Dados de Chicago (C-DOSETaP), testa um novo sistema de cuidados clínicos para doentes com perturbação do uso de opioides (POU) num grande sistema de saúde.
As principais questões que este estudo pretende responder são:
- O Sistema C-DOSETaP aumenta o rastreio de doentes com POU;
- O Sistema C-DOSETaP melhora a continuidade dos cuidados de saúde para doentes com POU;
- O Sistema C-DOSETaP aumenta a utilização de medicamentos para a perturbação do uso de opioides; e
- O Sistema C-DOSETaP reduz o número de mortes relacionadas com opioides nos bairros servidos.
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
O Sistema de Rastreio, Envolvimento, Tratamento e Planeamento de Perturbação do Uso de Opioides Baseado em Dados de Chicago (C-DOSETaP) testa uma abordagem inovadora que aproveita a harmonização de dados de saúde, ferramentas digitais e fluxos de trabalho clínicos para melhorar o cuidado de pacientes com perturbação do uso de opioides (OUD) num grande sistema de saúde que serve uma população fortemente afetada pela epidemia de overdose de opioides. O sistema C-DOSETaP implementará um conjunto diversificado de ferramentas de rastreio nos numerosos domínios clínicos do sistema de saúde, melhorará o envolvimento na saúde e a utilização de tratamentos para OUD, e adotará uma abordagem orientada por dados que aproveita os dados do registo eletrónico de saúde (EHR) para monitorizar a prestação de cuidados e envolver pacientes em risco de abandono ou falha do tratamento.
Hipotetizamos que a implementação do sistema C-DOSETaP juntamente com um plano de resposta ao nível do sistema para opioides desenvolvido localmente resultará em: 1) aumento das taxas de rastreio de OUD; 2) melhoria da continuidade dos cuidados; 3) aumento da utilização de medicamentos para perturbação do uso de opioides (MOUD); e 4) redução da mortalidade nos bairros servidos pela instituição principal do estudo.
Resultados Primários Três dimensões do tratamento e envolvimento em OUD serão avaliadas como resultados primários do estudo. Mediremos: 1) taxas de rastreio; 2) continuidade dos cuidados; e 3) uso de MOUD em todo o sistema de saúde. As taxas de rastreio serão medidas como a proporção de todos os pacientes com contactos no sistema de saúde que tenham um rastreio concluído para uso indevido de opioides nos 12 meses anteriores. A continuidade dos cuidados será avaliada pelo acompanhamento de consultas e encaminhamento concluído para o próximo local de cuidados. O uso de MOUD será medido como o número de pacientes ativamente em MOUD como proporção de todos os pacientes com OUD documentada dentro do sistema de saúde, conforme definido pelos códigos da Classificação Internacional de Doenças, 10.ª Revisão, Modificação Clínica (ICD-10-CM).
Resultados Secundários Planeamos avaliar o impacto agregado das intervenções e medidas primárias na mortalidade por OUD reportada nos bairros servidos pela instituição principal do estudo durante a implementação faseada em cunha escalonada nas clínicas associadas ao sistema. Os nossos resultados secundários para esta fase incluem a mortalidade trimestral relacionada com opioides por códigos postais servidos pela instituição principal.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Niranjan S. Karnik, MD, PhD
- Número de telefone: (312) 273-0185
- E-mail: nkarnik@uic.edu
Estude backup de contato
- Nome: Neeraj Chhabra, MD
- E-mail: neeraj1@uic.edu
Locais de estudo
-
-
Illinois
-
Chicago, Illinois, Estados Unidos, 60608
- University of Illinois Hospitals and Clinics (UI Health)
-
Contato:
- Neeraj Chhabra, MD
- E-mail: neeraj1@uic.edu
-
Contato:
- Niranjan S. Karnik, MD, PhD
- Número de telefone: 312-273-0185
- E-mail: nkarnik@uic.edu
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critérios de Inclusão
- O participante deve ser um paciente atendido no Hospital e Clínicas da Universidade de Illinois
- Adultos e adolescentes com 16 anos ou mais
Critérios de Exclusão
- Crianças com menos de 16 anos
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Pesquisa de serviços de saúde
- Alocação: N / D
- Modelo Intervencional: Atribuição de grupo único
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
|
Experimental: Pacientes com OUD
Pacientes com perturbação por uso de opioides identificados através do sistema C-DOSETaP
|
Rastreio concluído para perturbação por uso de opióides
Tratamento medicamentoso para perturbação do uso de opióides
Facilitação de ligações para tratamento em regime de ambulatório
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Número de pessoas rastreadas para OUD
Prazo: Medição contínua de taxas anuais (12 meses) ao longo do período de implementação.
|
Taxa agregada de rastreio de OUD baseado em dados em todo o sistema de saúde
|
Medição contínua de taxas anuais (12 meses) ao longo do período de implementação.
|
|
Continuidade dos cuidados para doentes com OUD
Prazo: 30 dias e 12 meses
|
A continuidade dos cuidados será avaliada através do acompanhamento das consultas e da conclusão do encaminhamento para o próximo local de cuidados no prazo de 30 dias.
|
30 dias e 12 meses
|
|
Utilização de MOUD em todo o sistema de saúde
Prazo: Linha de base e 12 meses
|
A utilização de MOUD será medida como o número de doentes ativamente em MOUD como proporção de todos os doentes no sistema de saúde e daqueles com OUD documentado no sistema de saúde, conforme definido pelos códigos da Classificação Internacional de Doenças, 10.ª Revisão, Modificação Clínica (ICD-10-CM).
|
Linha de base e 12 meses
|
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Mortalidade regional relacionada com opioides
Prazo: Linha de base e 12 meses
|
Taxa trimestral de mortalidade relacionada com opioides por códigos postais servidos pela instituição primária reportada ao Departamento de Saúde Pública de Illinois
|
Linha de base e 12 meses
|
|
Rastreio Regional de OUD
Prazo: Linha de base e 12 meses
|
Taxas trimestrais de rastreio relacionadas com opióides por códigos postais servidos pela instituição primária reportadas ao Departamento de Saúde Pública de Illinois
|
Linha de base e 12 meses
|
|
Utilização regional de MOUD
Prazo: Linha de base e 12 meses
|
Taxas trimestrais de utilização de MOUD por códigos postais servidos pela instituição principal reportadas ao Departamento de Saúde Pública de Illinois
|
Linha de base e 12 meses
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Niranjan S. Karnik, MD, PhD, UIC, College of Medicine
- Investigador principal: Neeraj Chhabra, MD, UIC, College of Medicine
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Afshar M, Sharma B, Dligach D, Oguss M, Brown R, Chhabra N, Thompson HM, Markossian T, Joyce C, Churpek MM, Karnik NS. Development and multimodal validation of a substance misuse algorithm for referral to treatment using artificial intelligence (SMART-AI): a retrospective deep learning study. Lancet Digit Health. 2022 Jun;4(6):e426-e435. doi: 10.1016/S2589-7500(22)00041-3.
- Shahid U, Parde N, Smith DL, Dickinson G, Bianco J, Thorpe D, Hota M, Afshar M, Karnik NS, Chhabra N. Development and Evaluation of Machine Learning Models for the Detection of Emergency Department Patients with Opioid Misuse from Clinical Notes. medRxiv [Preprint]. 2024 Dec 12:2024.12.11.24318875. doi: 10.1101/2024.12.11.24318875.
- Chhablani C, Shahid U, Parde N, Muslmani S, Hu H, Thorpe D, Afshar M, Karnik N, Chhabra N. Machine learning models to detect opioid misuse in emergency department patients at triage. Am J Emerg Med. 2026 Feb 26;104:17-23. doi: 10.1016/j.ajem.2026.02.037. Online ahead of print.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
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 (Real)
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
- Transtornos Relacionados a Narcóticos
- Transtornos Mentais, Desordem Mental
- Transtornos Relacionados a Substâncias
- Distúrbios induzidos quimicamente
- Distúrbios relacionados a opioides
- Administração de Serviços de Saúde
- Terapêutica
- Atendimento ao paciente
- Serviços de Saúde
- Instalações de saúde Força e serviços de trabalho
- Gerenciamento de atendimento ao paciente
- Cuidados de saúde abrangentes
- Atenção de saúde primária
- Continuidade dos Cuidados ao Doente
Outros números de identificação do estudo
- 2024-0243
- 1R61DA057629 (Concessão/Contrato do NIH dos EUA)
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano 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
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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