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放射成像的临床决策支持 (CDS)

2020年7月13日 更新者:Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab

临床决策支持 (CDS) 对放射学的影响:一项随机对照试验

该研究的目的是确定放射学的临床决策支持 (CDS) 是否会影响有针对性的高成本放射成像订单(即 磁共振 (MR)、计算机断层扫描 (CT)、核医学 (NM) 和正电子发射断层扫描 (PET))。 CDS 将交付给 Aurora Health Care 系统的医生。 它将通过 ACR Select 在行业标准电子病历软件 Epic 中交付,ACR Select 是基于美国放射学会 (ACR) 适当性标准的领先决策支持工具(参见 http://www.acr.org /质量-安全/适宜性-标准)。 ACR Select 工具按 1-9 的等级对成像订单进行评分,其中 1-3 标记为“通常不合适”,4-6 标记为“可能合适”,7-9 标记为“通常合适”。

研究概览

详细说明

由于医疗保健支出占美国经济的近五分之一,在公共部门预算中所占份额甚至更大,因此人们对医疗保健服务的创新产生了浓厚的兴趣,这些创新可以减少对患者没有价值或价值低的资源的“过度使用” . 因此,关键需要严格的证据来证明可扩展的干预措施旨在提高美国医疗保健部门的效率,尤其是公共部门,每年的医疗保健支出达 1.25 万亿美元。

特别是,医学界和公共部门都普遍关注“过度扫描”的成本和健康风险。 据估计,美国有多达 30% 的成像是不必要的。 Medicare 将直接支出用于“高成本”扫描(例如 MRs 和 CTs)在 2012 年约为 100 亿美元,约占 Medicare 总成本的 2%;间接成本可能要高得多,因为成像通常会引发额外的后续护理。 据估计,美国约有 2% 的癌症是由 CT 使用引起的。

考虑到这一担忧,从 2018 年开始,除非使用“可接受的”临床决策支持 (CDS) 系统订购,否则 Medicare 将不再报销高成本扫描。 尽管政策即将发生变化,但研究人员了解到,还没有关于 CDS 对成像影响的大规模随机试验。

本研究中的干预为在总部位于威斯康星州的 Aurora 医疗保健系统附属机构中治疗患者的医疗保健提供者提供针对高成本放射学订单(MR、CT、NM 和 PET 扫描)的临床决策支持 (CDS)。 CDS 是一种嵌入订单输入系统的工具,可为供应商提供有关其预期订单是否“合适”以及是否有更强烈推荐的替代方案的信息和指导。 随机化是在提供者层面进行的:一半将接受 CDS,而研究中剩余的一半提供者将作为对照组。

CDS 将通过订单输入软件 Epic 和 ACR Select 软件交付,ACR Select 软件是基于美国放射学会(ACR)适当性标准的领先决策支持工具。

CDS 工具中出现的建议是美国放射学会 (ACR) 创建的指南的数字化版本。 该指南对给定健康适应症的扫描顺序的适当性进行评分,其中适应症包括常见症状和诊断关键词,例如“急性头痛”。 特别是,指示-扫描对被指定为 1-9 的“适当性等级”。 1-3 分是“通常不合适”,4-6 分是“可能合适”,7-9 分是“通常合适”。

为了更多地了解 CDS 如何影响订购行为,调查人员将调查那些接触 CDS 的人是否以避免 CDS 的方式订购,例如通过文员下订单或选择不同的适应症。 研究人员计划分析不同环境(住院与门诊和急诊)的结果。 最后,如果研究人员发现 CDS 对订购的影响,他们将检查对利用率的影响,包括住院时间。

主要结果是会产生建议更改的最佳实践警报的成像命令的数量。 研究人员使用 7 个月的干预窗口和 6 个月的前期数据进行功效计算,以计算因变量的滞后作为对照。 使用此控件,与该时间段内 11 次扫描的平均值相比,最小可检测效果减少了 13%。

此外,调查人员将调查扫描次数(所有高成本、高成本评分 1-3、高成本评分 4-6,以及替代低成本扫描。 调查人员还将调查治疗组是否以避免 CDS 的方式订购,例如通过文员安排或选择不同的适应症。 研究人员计划分析不同环境(住院与门诊和急诊)的结果。 最后,如果研究人员发现 CDS 对订购的影响,他们将检查对利用率的影响,包括住院时间。

研究类型

介入性

注册 (实际的)

3511

阶段

  • 不适用

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

    • Wisconsin
      • Milwaukee、Wisconsin、美国、53204
        • Aurora Health Care

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

  • 孩子
  • 成人
  • 年长者

接受健康志愿者

有资格学习的性别

全部

描述

纳入标准:

  • 有效的 Epic 登录在 Aurora 积极工作的医疗提供者。
  • 是医学博士 (MD)、骨科医学博士 (DO)、足病医生 (DPM)、执业护士 (NP)、医师助理 (PA) 或认证助产士 (CNM)
  • 在 Aurora Health Care 拥有成像订单权限。
  • 在 2015 年 11 月 1 日至 2016 年 11 月 1 日的一年内至少有一个高成本或低成本的成像订单,或者是从那时起加入 Aurora 的医疗住院医师。

排除标准:

  • 在 2016 年 11 月 24 日之前选择退出研究

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

  • 主要用途:卫生服务研究
  • 分配:随机化
  • 介入模型:并行分配

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
实验性的:治疗
临床决策支持 (CDS)

提供 CDS 的最佳实践警报 (BPA) 弹出屏幕将出现在医生签收所有得分为 1-6 的扫描和得分为 7-8 的扫描中,其中存在得分为 8-9 的替代扫描。

此屏幕将显示原始扫描顺序的适当性分数,并将显示多达 7 个替代扫描,这些替代扫描的分数 > 4 且大于或等于相同适应症和患者特征的原始分数。 它还将显示指向与所选扫描和适应症相关的相关 ACR 文档的链接。

无干预:控制
将不会获得临床决策支持 (CDS)

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
受 CDS 最佳实践警报约束的订购扫描次数
大体时间:治疗组开启 CDS 后的前 365 天
根据干预描述中列出的标准扫描将触发 CDS 的位置
治疗组开启 CDS 后的前 365 天

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
订购的高成本扫描(CT、MR、NM 和 PET)数量
大体时间:治疗组开启 CDS 后的前 365 天
治疗组开启 CDS 后的前 365 天
订购的扫描数量将受 CDS 最佳实践警报和 ACR 选择率 1-3(“通常不合适”)
大体时间:治疗组开启 CDS 后的前 365 天
根据干预描述中列出的标准,将触发 CDS 并评分为 1-3 的扫描。
治疗组开启 CDS 后的前 365 天
订购的扫描数量将受 CDS 最佳实践警报和 ACR 选择率 4-6(“可能合适”)
大体时间:治疗组开启 CDS 后的前 365 天
根据干预描述中列出的标准,将触发 CDS 并评分为 4-6 的扫描。
治疗组开启 CDS 后的前 365 天

其他结果措施

结果测量
措施说明
大体时间
订购的低成本扫描数量
大体时间:治疗组开启 CDS 后的前 365 天
包括 X 光、超声波、乳房 X 线照片、荧光检查和骨密度测定
治疗组开启 CDS 后的前 365 天

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。

调查人员

  • 首席研究员:Joseph Doyle, PhD、Massachusetts Institute of Technology
  • 首席研究员:Amy Finkelstein, PhD、Massachusetts Institute of Technology
  • 首席研究员:Sarah Reimer, MD、Aurora Health Care
  • 首席研究员:Laura Feeney, MA、Massachusetts Institute of Technology
  • 首席研究员:Sarah Abraham、Massachusetts Institute of Technology

出版物和有用的链接

负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。

一般刊物

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

2016年12月15日

初级完成 (实际的)

2018年12月1日

研究完成 (实际的)

2018年12月1日

研究注册日期

首次提交

2016年12月15日

首先提交符合 QC 标准的

2016年12月16日

首次发布 (估计)

2016年12月19日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2020年7月15日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2020年7月13日

最后验证

2020年7月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他研究编号

  • JPAL-5002

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

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