加强术后阿片类药物处方指南的实施
学习卫生系统临床医生反馈使用患者报告的数据来增加术后阿片类药物处方指南的实施：阶梯楔形集群随机试验
研究概览
详细说明
本研究将使用双臂阶梯楔形整群随机试验设计分析 Penn Medicine 阿片类药物特别工作组计划的结果。 反馈干预将在目前使用 Penn Medicine 的术后短信学习健康系统平台的所有参与的 Penn Medicine 外科部门和部门中推广。 每个部门和部门内推出干预措施的时间将被随机分配，以便评估干预措施的效果。
通过阶梯式楔形设计，不仅所有主治医师和相关处方者最终都会接受干预，而且在试验结束时，每个人都将积极使用干预，这意味着它的维持将自动发生。 将使用阶梯楔形设计，其中所有临床医生都从常规护理开始，他们采用干预措施的顺序是随机分配的，因为它比传统的平行集群随机设计具有实用和科学优势，在传统平行集群随机设计中，随机化决定了哪些集群完全采用干预措施。 重要的是，阶梯楔形设计为手术部门准备实施干预措施提供了时间，通过确保每个人都将接受干预措施来提高利益相关者参与的热情，并且通常会提高统计能力。 研究结果的主要分析将在患者层面进行。 二次分析将在开处方者和主治外科医生层面进行。
研究类型
注册 (实际的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
-
-
Pennsylvania
-
Philadelphia、Pennsylvania、美国、19104
- University of Pennsylvania
-
-
参与标准
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
描述
纳入标准：
- 所有每月为在基线期间接受合格手术的患者或在基线期间执行合格手术的主治外科医生开出至少 5 份阿片类药物处方的所有外科处方医生（外科医生、高级执业医师或住院医师）。
- 如果在任何给定月份内至少有 10 个独特病例并且开具了术后阿片类药物，则手术有资格被包括在内。 Penn Medicine 的术后短信平台目前正在收集有关患者报告的阿片类药物使用情况、疼痛评分和控制疼痛能力的数据。 截至 2022 年 2 月 15 日，符合这些标准的当前程序术语 (CPT) 分组定义了 30 个程序。
- 在研究分析中，如果患者 (1) 由合格的主治外科医生进行了合格的外科手术，并且 (2) 在基线期间为该手术开具的符合指南的处方比例较少，则患者将被纳入主要样本超过 90%。
排除标准：
- 没有任何
学习计划
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
- 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：标准反馈
没有关于阿片类药物处方行为的反馈。
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实验性的：阿片类药物处方报告卡
程序和处方提供者将随机分配到他们何时开始收到有关其阿片类药物处方的个人报告。
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初步比较：临床医生将通过电子邮件收到一份初步同行比较反馈报告，其中将他们为接受前 3 项手术的患者开出的术后阿片类药物处方与指南推荐剂量和宾夕法尼亚大学卫生系统 (UPHS) 的其他平均处方剂量进行比较) 自基线期开始以来，这 3 个程序中的每一个的处方者。 此外，在随附的报告中，对于这 3 个程序中的每一个，将显示接受符合指南剂量的阿片类药物的患者与接受高于指南推荐剂量的患者相比，术后一周在家中控制疼痛的平均患者报告能力金额。 月度比较：临床医生每月将收到一份报告，提供与上述类似的同行比较反馈，但包含自干预开始以来他们表现的月度趋势线。 |
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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指南坚持阿片类药物处方
大体时间：十个月
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接受符合指南的阿片类药物处方的符合条件的手术病例比例
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十个月
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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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处方药
大体时间：研究的持续时间；两年
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每张处方开具的阿片类药丸的平均数量
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研究的持续时间；两年
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服用的药丸
大体时间：28天
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患者报告服用阿片类药物的平均数
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28天
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控制疼痛的感知能力
大体时间：28天
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平均患者报告的 10 分制疼痛控制能力（10 = 最高，1 = 最低）
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28天
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处方笔芯数量
大体时间：30天
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出院后第 30 天必须重新配阿片类药物处方的患者比例。
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30天
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其他结果措施
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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医疗保健利用 - 办公室访问
大体时间：30天
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办公室访问的 30 天遭遇率
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30天
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医疗保健利用 - 电话
大体时间：30天
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30 天通话费率
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30天
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医疗保健利用 - 急诊科就诊
大体时间：30天
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30 天急诊就诊率
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30天
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医疗保健利用 - 住院
大体时间：30天
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30 天住院率
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30天
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Zarina Ali, MD、University of Pennsylvania
- 首席研究员：M. Kit Delgado, MD, MS、University of Pennsylvania
- 首席研究员：Anish Agarwal, MD, MPH、University of Pennsylvania
- 首席研究员：Dan Lee, MD、University of Pennsylvania
出版物和有用的链接
一般刊物
- Hussey MA, Hughes JP. Design and analysis of stepped wedge cluster randomized trials. Contemp Clin Trials. 2007 Feb;28(2):182-91. doi: 10.1016/j.cct.2006.05.007. Epub 2006 Jul 7.
- Zeger SL, Liang KY. Longitudinal data analysis for discrete and continuous outcomes. Biometrics. 1986 Mar;42(1):121-30.
- Hemming K, Taljaard M, Forbes A. Analysis of cluster randomised stepped wedge trials with repeated cross-sectional samples. Trials. 2017 Mar 4;18(1):101. doi: 10.1186/s13063-017-1833-7.
- White H. A Heteroskedasticity-Consistent Covariance-Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity. Econometrica 1980;48:817-38.
- Starks MA, Sanders GD, Coeytaux RR, Riley IL, Jackson LR 2nd, Brooks AM, Thomas KL, Choudhury KR, Califf RM, Hernandez AF. Assessing heterogeneity of treatment effect analyses in health-related cluster randomized trials: A systematic review. PLoS One. 2019 Aug 12;14(8):e0219894. doi: 10.1371/journal.pone.0219894. eCollection 2019.
- Hogan JW, Lancaster T. Instrumental variables and inverse probability weighting for causal inference from longitudinal observational studies. Stat Methods Med Res. 2004 Feb;13(1):17-48. doi: 10.1191/0962280204sm351ra.
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
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首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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