Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Эффективность системы поддержки принятия решений в улучшении показателей диагностики и скрининга рака молочной железы

13 апреля 2012 г. обновлено: Damian Borbolla, Hospital Italiano de Buenos Aires

Было показано, что поддержка принятия клинических решений повышает эффективность скрининговых тестов; тем не менее, в нескольких исследованиях документально подтверждена прямая клиническая польза от более широкого скрининга, обеспечиваемого системами поддержки принятия клинических решений.

Цель этого исследования состояла в том, чтобы определить, может ли сложная система поддержки принятия решений, основанная на стандартах, не только способствовать дополнительному скринингу рака молочной железы, но и выявлять значительно больше случаев рака молочной железы.

Обзор исследования

Подробное описание

Рак молочной железы является наиболее распространенным женским раком. В Соединенных Штатах это вторая по частоте причина смерти от рака среди женщин и основная причина смерти среди женщин в возрасте от 45 до 55 лет. Целевая группа профилактических служб США рекомендует проводить маммографию с клиническим обследованием груди или без него каждые один-два года среди женщин в возрасте от 50 до 69 лет.

Недавние исследования показали, что медицинская помощь, предоставляемая в промышленно развитых странах, часто не соответствует оптимальной, основанной на фактических данных помощи. Взрослые американцы получают лишь около половины рекомендуемого ухода. Чтобы устранить эти недостатки в лечении, организации здравоохранения все чаще обращаются к системам поддержки принятия клинических решений. Система поддержки принятия клинических решений — это любая компьютерная программа, предназначенная для помощи медицинским работникам в принятии клинических решений. В некотором смысле любая компьютерная система, работающая с клиническими данными или знаниями, предназначена для поддержки принятия решений.

Примеры включают ручные или компьютерные системы, которые прикрепляют напоминания об уходе к картам пациентов, нуждающихся в конкретных профилактических услугах, и компьютеризированные системы ввода врачебных заказов, которые предоставляют рекомендации для конкретных пациентов как часть процесса ввода заказов. Было показано, что такие системы улучшают практику назначения лекарств, снижают количество серьезных ошибок при лечении, улучшают предоставление профилактических услуг и улучшают соблюдение рекомендуемых стандартов лечения.

Целью данного исследования является демонстрация эффективности системы поддержки принятия решений в качестве стратегии повышения эффективности процесса ухода за маммографами и выявления значительно большего количества случаев рака молочной железы.

Тип исследования

Интервенционный

Регистрация (Ожидаемый)

2200

Фаза

  • Непригодный

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

От 50 лет до 69 лет (Взрослый, Пожилой взрослый)

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Полы, имеющие право на обучение

Женский

Описание

Критерии включения:

  • Женщины от 50 до 69 лет

Критерий исключения:

  • Новообразования молочной железы
  • Двусторонняя мастэктомия
  • Инвалиды

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

  • Основная цель: Диагностика
  • Распределение: Рандомизированный
  • Интервенционная модель: Одногрупповое задание
  • Маскировка: Нет (открытая этикетка)

Оружие и интервенции

Группа участников / Армия
Вмешательство/лечение
Без вмешательства: контроль
Экспериментальный: Электронное напоминание
оповещение от системы поддержки принятия решений SEBASTIAN
SEBASTIAN — это пример технологии поддержки принятия клинических решений, которая поддерживает новейший сервисно-ориентированный архитектурный подход к реализации CDSS. SEBASTIAN, разработанный в Университете Дьюка, представляет собой веб-службу поддержки принятия клинических решений, интерфейс которой теперь является основой проекта стандарта службы поддержки принятия решений HL7 SEBASTIAN размещает стандартизированный интерфейс перед модулями знаний поддержки принятия клинических решений и предъявляет лишь ограниченные требования к релевантности данных пациентов. собираются или о том, как выводы поддержки принятия решений передаются конечным пользователям

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Количество участников с новым диагнозом новообразования молочной железы (инцидентные случаи)
Временное ограничение: 18 месяцев
Диагностика новых новообразований молочной железы (инциденты из отчетов о биопсии). Новообразования молочной железы хранятся в институциональном репозитории клинических данных. Диагноз автоматически кодируется с использованием терминологического сервера, использующего SNOMED-CT в качестве справочной терминологии.
18 месяцев

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Количество пациенток, прошедших скрининг рака молочной железы, которым было назначено проведение исследования (маммографии)
Временное ограничение: 18 месяцев
Количество пациенток, прошедших скрининг рака молочной железы, которым было назначено проведение исследования (маммографии). Эта информация будет записываться в хранилище клинических данных каждый раз, когда поставщик заказывает скрининговый тест каждому из пациентов, участвующих в исследовании.
18 месяцев

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Соавторы

Следователи

  • Главный следователь: Damian A Borbolla, MD, Hospital Italiano de Buenos Aires

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования

1 ноября 2009 г.

Первичное завершение (Действительный)

1 июня 2011 г.

Завершение исследования (Ожидаемый)

1 июня 2012 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

14 апреля 2011 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

14 апреля 2011 г.

Первый опубликованный (Оценивать)

15 апреля 2011 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Оценивать)

17 апреля 2012 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

13 апреля 2012 г.

Последняя проверка

1 апреля 2012 г.

Дополнительная информация

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Подписаться