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与大学综合医院预定门诊预约缺勤相关的因素 (AU1)

2015年3月19日更新者：Diego Hernan Giunta, MD、Hospital Italiano de Buenos Aires

我们的目标是估计门诊办公室缺勤率，确定缺勤率更高的预约特征，并生成可应用于每次预约以估计缺勤概率的预测模型。

研究概览

地位

完全的

条件

详细说明

门诊预约未出席是一般医疗实践中的一个常见问题，这对医疗保健系统来说是一笔巨大的成本，并导致日常工作计划中断。医疗预约未出席不仅对医生有影响（因为它需要更多地利用资源和时间），但对患者来说也是如此，因为可能会出现护理质量下降，以及因延迟获得新预约而引起的不满。

先前的研究报告说，未按预定预约就诊的患者最常与参加后续预约的患者相关，通常是指派给其他专业人员的患者、周五预约的患者以及提前 1-2 周预约的患者。缺勤还与年轻的患者年龄、更大的心理问题和较低的社会经济地位有关。此外，据报道，在患有慢性病的患者中，缺勤率也较低。临床患者特征可能是缺勤的重要预测因素，但他们需要高质量的电子健康记录才能准确预测缺勤。在美国和欧洲，缺勤率估计在 6.5%-55% 之间；几乎没有关于拉丁美洲缺勤的证据。许多研究描述了在预定的医疗预约中缺勤的普遍性和影响，以及降低缺勤率的可能策略。然而，很少有研究利用与未出席相关的特征来建立预测模型，这可能会更好地识别那些可能没有参加预定约会的患者

研究类型

观察性的

注册 (实际的)

10000

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。

学习地点

阿根廷
- Buenos Aires
  - Capital Federal、Buenos Aires、阿根廷、C1199ABD
    - Hospital Italiano de Buenos Aires

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

18年及以上 (成人、年长者)

接受健康志愿者

是的

有资格学习的性别

全部

取样方法

概率样本

研究人群

我们包括了 2012 年至 2013 年（24 个月）之间所有要求的预约（随机连续抽样）。样本被随机分配到一代队列（样本的三分之二）和验证队列（样本的三分之一）。

描述

纳入标准：

超过 17 岁。
在意大利布宜诺斯艾利斯医院 (HIBA) 的门诊护理系统参加、未参加和取消预约的成年人

排除标准：

拒绝注册或知情同意程序。

学习计划

本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的？

设计细节

团体/队列数

队列和干预

团体/队列
回顾队列已安排门诊初级保健预约的成年患者。患者被分为两组，包括那些参加了预定约会的人和那些错过了约会的人。

研究衡量的是什么？

主要结果指标

结果测量	措施说明	大体时间
不出席、出席和取消的普遍性大体时间：为期 24 个月的队列研究	描述、描述和比较未参加、参加和取消内科/初级保健、临床亚专科和外科专科预约的门诊患者的临床和管理特征。	为期 24 个月的队列研究

次要结果测量

结果测量	措施说明	大体时间
临床和管理特征大体时间：为期 24 个月的队列研究	描述、描述和比较未参加、参加和取消内科/初级保健、临床亚专科和外科专科预约的门诊患者的临床和管理特征。	为期 24 个月的队列研究

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

赞助

Hospital Italiano de Buenos Aires

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始

2014年5月1日

初级完成 (实际的)

2014年9月1日

研究完成 (实际的)

2014年12月1日

研究注册日期

首次提交

2014年4月6日

首先提交符合 QC 标准的