基于情感的综合护理提高生活质量。试点实施。 Site1:西班牙马德里的初级保健。 (TeNDER_Site1)
基于情感的综合护理提高生活质量 (TeNDER)。试点实施。站点 1:西班牙马德里的初级保健。
目的:根据疾病类型和性别,评估 TeNDER 工具与常规做法相比在改善慢性病患者生活质量方面的有效性。
方法:
设计:随机、开放标签、多中心、平行组临床试验,随访 2 个月。
地点:属于参与国的保健中心、家庭、医院、社会保健中心和患者协会。
人群:患有帕金森病(PD)、阿尔茨海默病或其他痴呆症(AD)和心血管疾病(CVD)等慢性疾病的患者;他们的照料者和社会卫生专业人员将被研究。
样本量:n= 1,766 名患者(1031 名对照/735 名干预)。
变量:主要结果变量是患者生活质量简表 36 健康调查 (SF-36) 的变化。 此外,还收集了所有研究对象的社会人口统计学变量、技术亲和力、可用性、满意度和干预后可能减少的医疗服务访问量。 还研究了干预后患者自主权的变化、护理人员对所提供护理的满意度变化以及专业人员工作超负荷的变化。
分析:将进行描述性分析,将在 T1 进行组间比较,在 T2 计算全球 QoL 和维度的平均差异及其 95% 置信区间 (CI)。 对于主要结果,将使用多级线性回归模型,因变量是 60 天时的生活质量评分 (T2),自变量是它所属的组(对照/TENDER)针对可能的混杂变量进行调整, /或效果修饰符。 一款适合男士,一款适合女士。 将进行意向治疗分析。
研究概览
详细说明
假设与目标
操作假设:根据 Short Form-36 健康调查 (SF-36) 的测量,与常规做法相比,慢性病患者使用 TeNDER 工具可将他们的生活质量提高至少 6 分。
主要目的:评估 TeNDER 工具与常规做法相比在改善慢性病患者生活质量方面的有效性。
次要目标:
- 根据疾病类型和性别,评估 TeNDER 工具与常规做法相比在改善生活质量方面的有效性。
- 评估 TeNDER 工具对护理人员超负荷的有效性。
- 描述患者、护理人员和专业人员对 TeNDER 工具的依从性和满意度。
方法
设计:随机、开放标签、多中心、平行组临床试验,随访 2 个月。
除了常规临床实践外,干预组的患者还将配备最适合患者需求的 TeNDER 系统设备。 对照组中的患者将根据标准临床实践进行治疗。
样本大小。 欧洲联盟提出了 1766 名患者的样本量(对照组 1031 名,干预组 735 名)。 负责技术开发的人员认为,该工具将提高生活质量 (QoL),使用 Short Form-36 健康调查问卷衡量各组之间的 6 分。 根据之前查阅的研究,所研究的慢性病(PD、AD 和 CVD)人群的 QoL 标准差在 16 到 27 之间变化 [23-25]。 对于功效计算,我们使用了该标准偏差的最高值。 因此,此样本量将允许 98.8% 的功效检测到 Short Form-36 健康调查问卷总分中≥6 的差异(如果存在)。
计算是使用公共机构为流行病学家和其他卫生专业人员开发的用于管理表格数据的免费软件进行的。
在马德里卫生服务的初级保健中,将包括 534 名患者(干预组 380 名,对照组 254 名)。 根据病理学,他们将是:80 名 PD 患者、100 名 AD 患者和 360 名 CVD 患者。
招聘:
联合体各机构按其内部组织机构进行招聘。
对于马德里卫生服务机构,其定义如下:
中心和专业人员的选择:在马德里的初级保健中,已经选择了 5 个卫生中心,包括总共 187 名专业人员(医生和护士)将被提供参与研究。 根据以往研究的经验,我们预计参与率为 45%,即 84 名参与专业人士。 如有必要,将扩大参与中心的数量,以达到所需的患者和专业人员样本量。
专业人员将在自愿的基础上并在签署知情同意书后参与研究。
招募患者和护理人员:
每个参与的专业人员将从他们的配额中招募 8 名患者(5 名患有 CVD,1 名患有 PD,2 名患有 AD)。 招聘工作将陆续进行。 具有一定程度依赖性(PD 和 AD)的患者将与护理人员一起招募,并征得双方的事先知情同意。
参与者必须在被纳入研究之前签署知情同意书。 为此,在招聘面试中,专业人士将以书面形式提供有关研究的所有信息,并附有详细的口头解释,确保他们理解。 您将获得信息表,您可以带回家并与您认为对决策很重要的人分享,同时您将获得可能出现的任何疑问的解决方案。
研究类型
注册 (实际的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
-
-
-
Madrid、西班牙、28035
- Gerencia de atención primaria
-
-
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
描述
主要研究人群是患有帕金森病(PD)、阿尔茨海默病或其他痴呆症(AD)和心血管疾病(CVD)的患者。 还将从他们的护理人员和专业人员那里收集数据。
病人:
一般纳入标准:
- 了解发生地国家的当地语言。
- 有参考人或看护人(如果受抚养)。
- 同意参加研究,理解并签署知情同意书。
疾病的纳入标准:
- AD:表现出主观认知顺从和简易精神状态检查 (MMSE) 得分为 19 至 28 分,或被诊断为致病性痴呆症(MMSE 得分为 19 至 28 分)或根据美国国立卫生研究院诊断为阿尔茨海默氏症的人神经和交流障碍和中风以及阿尔茨海默氏病和相关疾病协会 (NINCDS-ADRDA) 标准。
- PD:确诊为帕金森病。 所有患者都将提供一份报告,其中包含神经科医生的评估。
- CVD:出现以下情况之一的患者:II-III 级心血管衰竭纽约心脏协会 (NYHA);冠心病(伴或不伴 S-T 段抬高的稳定型和急性冠状动脉疾病);心房颤动;心脏起搏器载体;脑中风(缺血性和出血性)。
一般排除标准:
- 护理人员不愿意参与/帮助的患者;患者/护理人员不愿意使用该项目中使用的技术。
- 招聘专业人员认为患者和护理人员无法遵守研究要求。
- 无法在家中移动和走动(卧床不起)。
- 酒精中毒或吸毒成瘾。
- 预期寿命 < 6 个月。
疾病排除标准:
- AD:疾病晚期 (GDS 6-7)。
- PD:继发于血管疾病或治疗的帕金森症;帕金森综合征(多系统萎缩、进行性核上性麻痹、皮质基底节综合征);路易体痴呆 (DLB)。
- CVD:小于4周前的急性冠状动脉疾病;严重的主动脉瓣狭窄。
照顾者:
纳入标准:
能够同意并遵守以下至少一项要求:
- 受雇于公共或私营公司或直接受雇于患者提供直接护理,从而支持日常活动。
- 与受帕金森病或阿尔茨海默病或/和其他形式的痴呆症或心血管疾病影响的亲属(或其他亲密关系)一起生活和/或照顾
- 为患有帕金森病或阿尔茨海默病或/和其他形式的痴呆症或心血管疾病的家庭成员或密友提供后勤支持。
- 明确准备使用技术来使用设备
排除标准:
- 照顾者无法同意。
- 护理人员不了解患者的日常需求。
专业人士:
纳入标准:
- 能够同意并有资格在医疗或社会领域工作,专门为帕金森氏症、阿尔茨海默氏症或/和其他形式的痴呆症和心血管疾病患者提供护理或支持。
排除标准:
- 不作为参与 AD、PD、CVD 患者护理或支持的专业人员工作。
- 与阿尔茨海默病和/或其他形式的痴呆症、帕金森病或心血管疾病无关的工作实践和环境。
- 利益冲突。
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
- 主要用途:支持治疗
- 分配:随机化
- 介入模型:并行分配
- 屏蔽:无(打开标签)
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
无干预:控制组
标准做法。
患者将根据传递的信息和建议接受常规的临床护理,并根据患者提出的各种慢性疾病对应的临床实践指南进行复查。
|
|
|
实验性的:干预组
标准做法。
患者将根据传递的信息和建议接受常规的临床护理,并根据患者提出的各种慢性疾病对应的临床实践指南进行复查。
此外,这些参与者将获得 TeNDER 技术工具。
TeNDER 干预包括使用 TeNDER 技术工具。
它是一个网络应用程序,集成了生物传感器的所有功能,以方便患者自我监测、护理人员护理以及卫生专业人员日常工作中的监测和管理。
|
TeNDER 干预包括使用 TeNDER 技术工具。 它是一个网络应用程序,集成了生物传感器的所有功能,以方便医疗保健专业人员日常工作中的患者自我监测、护理人员护理和监测和管理。 每个参与者将使用适合他们需要的传感器: 睡眠质量检测器;位置传感器;智能手环;智能手表;麦克风和扬声器; rgb(实感)传感器;二进制门窗传感器;环境传感器。 |
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 |
|---|---|---|
|
生活质量的变化(所有患者)
大体时间:基线和干预后 1 个月
|
将在基线和 TeNDER 干预结束时(1 个月后)测量生活质量,并将研究这两种测量之间的变化。 通过 Short Form-36 健康调查 (SF-36) 衡量的健康相关生活质量。 本问卷包含 36 个条目和 8 个维度:身体机能(10);物理角色(4);身体疼痛 (2);一般健康(5);活力 (4);社会功能(2);情感角色 (3) 和 2 个摘要组成部分(身体和心理)。 评分范围为 0 到 100,评分越高,健康状况越好。 |
基线和干预后 1 个月
|
次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
社会人口学特征(患者-所有)
大体时间:基线
|
性别(男或女)、年龄(人数)
|
基线
|
|
主要疾病(PATIENT-ALL)
大体时间:基线
|
主要疾病应记录为AD(阿尔茨海默病,)PD(帕金森病)和CVD(心血管疾病)
|
基线
|
|
技术亲和力(患者-所有)
大体时间:基线
|
收集这些信息时会询问他们对使用技术的喜好,并提供 6 个不同级别的回答。
|
基线
|
|
自主权的改变(所有患者)
大体时间:基线和干预后 1 个月
|
将研究基线和干预后(1 个月后)之间的自主性差异。
每个时间点的自主性将通过 6 个得分为 4-0 的特别李克特式问题进行研究。
其中 24 是完全自治,0 是没有自治。
|
基线和干预后 1 个月
|
|
可用性(患者干预组)
大体时间:干预后1个月
|
通过经过验证的工具“系统可用性量表”收集。
该量表由 10 个与可用性满意度相关的问题组成。
总分由所有项目得分之和乘以2.5计算得出,总分范围为0-100分。
|
干预后1个月
|
|
满意度(患者干预组)
大体时间:干预后1个月
|
对干预的满意度。
这将通过 4 个得分为 1-5 的特别李克特式问题来研究。
其中 20 是对工具的最高满意度。
|
干预后1个月
|
|
就诊次数可能减少(患者干预组)
大体时间:干预后1个月
|
通过 3 个问题,收集了关于该工具在减少就诊次数方面的潜力的意见。
|
干预后1个月
|
其他结果措施
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
社会人口特征(护理人员)
大体时间:基线
|
性别(男或女)、年龄(人数)
|
基线
|
|
技术亲和力(CAREGIVERS)
大体时间:基线
|
收集这些信息时会询问他们对使用技术的喜好,并提供 6 个不同级别的回答。
|
基线
|
|
主治疾病(CAREGIVERS)
大体时间:基线
|
被照顾者的主要疾病。
这应记录为 AD(阿尔茨海默病,)PD(帕金森病)和 CVD(心血管疾病)
|
基线
|
|
生活质量的变化(照顾者)
大体时间:基线和干预后 1 个月
|
它将通过 11 个针对照顾者的特别问题收集。
它将在基线和干预后 1 个月收集,并将研究变化。
|
基线和干预后 1 个月
|
|
对所提供护理的满意度变化(CAREGIVERS)
大体时间:基线和干预后 1 个月
|
通过具有不同级别响应的问题。
它将在基线和干预后 1 个月收集,并将研究变化。
|
基线和干预后 1 个月
|
|
可用性(护理人员)
大体时间:干预后1个月
|
通过经过验证的工具“系统可用性量表”收集。
该量表由 10 个与可用性满意度相关的问题组成。
总分由所有项目得分之和乘以2.5计算得出,总分范围为0-100分。
|
干预后1个月
|
|
满意度(照顾者)
大体时间:干预后1个月
|
对干预的满意度。
这将通过 4 个得分为 1-5 的特别李克特式问题来研究。
其中 20 是对工具的最高满意度。
|
干预后1个月
|
|
就诊次数可能减少(护理人员)
大体时间:干预后1个月
|
通过 3 个问题,收集了关于该工具在减少就诊次数方面的潜力的意见。
|
干预后1个月
|
|
社会人口特征(专业人士)
大体时间:基线
|
性别(男或女)、年龄(人数)
|
基线
|
|
技术亲和力(专业人员)
大体时间:基线
|
收集这些信息时会询问他们对使用技术的喜好,并提供 6 个不同级别的回答。
|
基线
|
|
工作超负荷的变化(专业人士)
大体时间:基线和干预后 1 个月
|
通过具有不同级别响应的问题。
它将在基线和干预后 1 个月收集,并将研究变化。
|
基线和干预后 1 个月
|
|
可用性(专业人士)
大体时间:干预后1个月
|
通过经过验证的工具“系统可用性量表”收集。
该量表由 10 个与可用性满意度相关的问题组成。
总分由所有项目得分之和乘以2.5计算得出,总分范围为0-100分。
|
干预后1个月
|
|
满意度(专业人士)
大体时间:干预后1个月
|
对干预的满意度。
这将通过 4 个得分为 1-5 的特别李克特式问题来研究。
其中 20 是对工具的最高满意度。
|
干预后1个月
|
|
就诊次数可能减少(专业人士)
大体时间:干预后1个月
|
通过 3 个问题,收集了关于该工具在减少就诊次数方面的潜力的意见。
|
干预后1个月
|
合作者和调查者
调查人员
- 研究主任:Federico Álvarez、Universidad Politécnica de Madrid.
出版物和有用的链接
一般刊物
- Vilagut G, Ferrer M, Rajmil L, Rebollo P, Permanyer-Miralda G, Quintana JM, Santed R, Valderas JM, Ribera A, Domingo-Salvany A, Alonso J. [The Spanish version of the Short Form 36 Health Survey: a decade of experience and new developments]. Gac Sanit. 2005 Mar-Apr;19(2):135-50. doi: 10.1157/13074369. Spanish.
- Kitsiou S, Pare G, Jaana M, Gerber B. Effectiveness of mHealth interventions for patients with diabetes: An overview of systematic reviews. PLoS One. 2017 Mar 1;12(3):e0173160. doi: 10.1371/journal.pone.0173160. eCollection 2017.
- Violan C, Foguet-Boreu Q, Flores-Mateo G, Salisbury C, Blom J, Freitag M, Glynn L, Muth C, Valderas JM. Prevalence, determinants and patterns of multimorbidity in primary care: a systematic review of observational studies. PLoS One. 2014 Jul 21;9(7):e102149. doi: 10.1371/journal.pone.0102149. eCollection 2014.
- Haslbeck J, Zanoni S, Hartung U, Klein M, Gabriel E, Eicher M, Schulz PJ. Introducing the chronic disease self-management program in Switzerland and other German-speaking countries: findings of a cross-border adaptation using a multiple-methods approach. BMC Health Serv Res. 2015 Dec 28;15:576. doi: 10.1186/s12913-015-1251-z.
- Davis AA, Racette B. Parkinson disease and cognitive impairment: Five new things. Neurol Clin Pract. 2016 Oct;6(5):452-458. doi: 10.1212/CPJ.0000000000000285.
- Mills SL, Brady TJ, Jayanthan J, Ziabakhsh S, Sargious PM. Toward consensus on self-management support: the international chronic condition self-management support framework. Health Promot Int. 2017 Dec 1;32(6):942-952. doi: 10.1093/heapro/daw030.
- Ornstein SM, Nietert PJ, Jenkins RG, Litvin CB. The prevalence of chronic diseases and multimorbidity in primary care practice: a PPRNet report. J Am Board Fam Med. 2013 Sep-Oct;26(5):518-24. doi: 10.3122/jabfm.2013.05.130012.
- Konig HH, Leicht H, Bickel H, Fuchs A, Gensichen J, Maier W, Mergenthal K, Riedel-Heller S, Schafer I, Schon G, Weyerer S, Wiese B, Bussche Hv, Scherer M, Eckardt M; MultiCare study group. Effects of multiple chronic conditions on health care costs: an analysis based on an advanced tree-based regression model. BMC Health Serv Res. 2013 Jun 15;13:219. doi: 10.1186/1472-6963-13-219.
- Torous J, Kiang MV, Lorme J, Onnela JP. New Tools for New Research in Psychiatry: A Scalable and Customizable Platform to Empower Data Driven Smartphone Research. JMIR Ment Health. 2016 May 5;3(2):e16. doi: 10.2196/mental.5165.
- Mohr DC, Zhang M, Schueller SM. Personal Sensing: Understanding Mental Health Using Ubiquitous Sensors and Machine Learning. Annu Rev Clin Psychol. 2017 May 8;13:23-47. doi: 10.1146/annurev-clinpsy-032816-044949. Epub 2017 Mar 17.
- Raggi A, Corso B, Minicuci N, Quintas R, Sattin D, De Torres L, Chatterji S, Frisoni GB, Haro JM, Koskinen S, Martinuzzi A, Miret M, Tobiasz-Adamczyk B, Leonardi M. Determinants of Quality of Life in Ageing Populations: Results from a Cross-Sectional Study in Finland, Poland and Spain. PLoS One. 2016 Jul 19;11(7):e0159293. doi: 10.1371/journal.pone.0159293. eCollection 2016.
- Huckvale K, Venkatesh S, Christensen H. Toward clinical digital phenotyping: a timely opportunity to consider purpose, quality, and safety. NPJ Digit Med. 2019 Sep 6;2:88. doi: 10.1038/s41746-019-0166-1. eCollection 2019.
- Tu XJ, Hwang WJ, Ma HI, Chang LH, Hsu SP. Determinants of generic and specific health-related quality of life in patients with Parkinson's disease. PLoS One. 2017 Jun 26;12(6):e0178896. doi: 10.1371/journal.pone.0178896. eCollection 2017.
- Benda NM, Seeger JP, Stevens GG, Hijmans-Kersten BT, van Dijk AP, Bellersen L, Lamfers EJ, Hopman MT, Thijssen DH. Effects of High-Intensity Interval Training versus Continuous Training on Physical Fitness, Cardiovascular Function and Quality of Life in Heart Failure Patients. PLoS One. 2015 Oct 30;10(10):e0141256. doi: 10.1371/journal.pone.0141256. eCollection 2015.
- Geschke K, Fellgiebel A, Laux N, Schermuly I, Scheurich A. Quality of life in dementia: impact of cognition and insight on applicability of the SF-36. Am J Geriatr Psychiatry. 2013 Jul;21(7):646-54. doi: 10.1016/j.jagp.2012.12.014. Epub 2013 Feb 6.
- Perera R, Heneghan C, Yudkin P. Graphical method for depicting randomised trials of complex interventions. BMJ. 2007 Jan 20;334(7585):127-9. doi: 10.1136/bmj.39045.396817.68.
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
首先提交符合 QC 标准的
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
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索,没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求,请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改,我们的网站上也会自动更新.