对有未赴约风险的患者进行家访 (SNAP HOME)
2023年7月6日 更新者：Johns Hopkins University
SNAP HOME：智能未出现分析与基于家庭的门诊医疗参与相结合
由于患者未出现而导致的未使用的诊所访问继续困扰着美国医疗保健，这是一个巨大的浪费来源和可避免的访问限制。
105 项研究的平均缺席率为 23%，但差异很大（4% 至 79%）。
缺席行为会对患者、提供者和医疗保健组织的运营和财务结果产生不利影响。
错过门诊就诊的患者更有可能需要急症护理并且健康状况不佳。
已经有越来越多的复杂努力专注于预测哪些患者可能不会出现。
这可以允许机智的超额预订和/或患者外展。
在霍普金斯大学，研究人员已经实施了一种基于机器学习的新型方法，用于识别那些未出现的高风险患者。
为最有可能缺席的患者提供家访是一种吸引人的策略，可以将医疗服务提供者与需要护理但不太可能接受护理的患者联系起来。
然而，尚不清楚这是否有助于让患者参与他们的护理，并鼓励随后的就诊，或者是否会鼓励未来错过约会，从而培养对可能持续的家访的依赖。
这项研究将把现有的努力与内科住院医师的家访预测联系起来，并评估其临床影响。
没有出现的高风险患者将被随机分配到对照组，在那里患者将被呼叫以提醒患者他们的访问。
那些被随机分配到干预组的人将获得一次家访，以代替他们的亲自访问，以帮助了解面对面护理的障碍并建立融洽的关系。
评估的结果包括未来的现场演出率和医疗保健成本/利用率
研究概览
研究类型
介入性
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
-
-
Maryland
-
Baltimore、Maryland、美国、21287
- Johns Hopkins Outpatient Center
-
-
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
不
描述
纳入标准：
- 一种或多种控制不佳的慢性疾病
- 不止一种慢性疾病，无论其控制水平如何
- 急性病
排除标准：
- 没有记录在案的医学疾病（急性或慢性）
- 单一的控制良好的慢性疾病
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：其他
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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无干预：控制臂
提醒患者他们的约会
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实验性的：干预臂
提供者为患者提供一次性家访，以代替他们即将进行的面对面访问
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医疗提供者的家访
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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 |
|---|---|---|
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订婚
大体时间：入学后 1 年
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医疗诊所预约的后续出现率，即实际访问次数占预期访问总数的百分比
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入学后 1 年
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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根据住院人数评估的医疗保健利用率
大体时间：入学后 1 年
|
这将根据急诊就诊次数和住院次数进行评估
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入学后 1 年
|
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。
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 (估计的)
2019年9月1日
初级完成 (估计的)
2023年7月1日
研究完成 (估计的)
2023年7月1日
研究注册日期
首次提交
2020年5月1日
首先提交符合 QC 标准的
2020年5月5日
首次发布 (实际的)
2020年5月6日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2023年7月7日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年7月6日
最后验证
2023年7月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- IRB00196142
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
不
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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