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为流动人口提供多疾病筛查工具 (ISMiHealth)

2025年5月7日 更新者：Barcelona Institute for Global Health

为高危流动人口提供创新的多病筛查工具

通过增加对某些传染病和其他可提供有效护理的病症的检测，可以改善移民的整体健康状况。 这可以通过使用在常规医疗保健中实施的创新和数字解决方案对这些情况进行系统筛查来实现。

本研究旨在使用一种创新的数字和用户友好软件工具 (ISMiHealth)，评估在西班牙的两个不同环境（加泰罗尼亚和安达卢西亚）初级保健水平的移民筛查计划的实施情况。 在加泰罗尼亚，作为 2018 年试点研究的一部分，ISMiHealth 工具已经集成到电子病历 (EPR) 系统 (eCAP) 中；目前，研究团队的目标是在该地区更多的初级保健中心验证该工具。 因此，将对两个平行组进行实用的整群随机对照试验，其中将使用新型软件 ISMiHealth 的选定中心与遵循当前常规做法的其他中心进行比较。 另一方面，将在安达卢西亚开展一项试点集群随机对照试验，ISMiHealth 工具将在 EPR 系统 (DIRAYA) 中实施，以评估该工具在其他环境中的初步有效性。

ISMiHealth 软件是一种临床决策支持系统，可为初级保健专业人员提供筛查目标疾病的建议。 它目前包括：7 种传染病（人类免疫缺陷病毒、乙型和丙型肝炎病毒、结核病、恰加斯病、类圆线虫病和血吸虫病）和一种关键健康状况（女性生殖器切割）。 通过常规收集的变量（出生国、年龄和性别），该软件执行个性化风险评估，并向医疗保健专业人员提供实时提示以筛查选定的健康状况。 在任何情况下，卫生专业人员将负责要求进行筛查测试和/或转介给专家。

研究概览

地位

完全的

条件

干预/治疗

详细说明

  1. 目标

    总体目标：为西班牙的移民人口制定一个基于初级保健的综合性传染病和女性生殖器切割 (FGM) 筛查计划，以促进更好的健康和融合。

    具体的目标：

    • 目标 1：根据现有的欧洲检查/筛查计划和国家专家跨学科国家协作网络的共识，制定关于移民筛查建议的西班牙共识指南。
    • 目标 2：扩大和验证一个简单且用户友好的创新数字工具，该工具将被集成到两个不同环境（加泰罗尼亚和安达卢西亚）的当地初级保健电子病历（EPR）系统中，旨在促进针对例行预约的移民进行有针对性的筛查。 该数字工具将支持卫生专业人员遵循最佳实践建议，同时考虑患者的个人特征（出生国、年龄、性别）以及特定的风险因素。

  2. 学习规划

    为了完成特定的目标，本研究将发展成两个子研究。

    2.1 与目标 1 相关的研究 1。西班牙关于移民筛查建议的共识指南。

    1. 将对区域、国家和国际层面的现有筛查计划进行比较审查和分析。
    2. 将制定一份包含审查结果的报告，并在共识研讨会上提交。
    3. 研究地点将与国家专家召开共识研讨会，以确定哪些疾病将包含在最终筛查算法中，以及将什么定义为每种疾病的筛查标准。 暂定要包括的要素是人类免疫缺陷病毒 (HIV)、乙型肝炎病毒 (HBV)、丙型肝炎病毒 (HCV)、结核病 (TB)、选定的寄生虫感染和 FGM。 对于大多数传染病，筛查标准将完全符合当前欧洲疾病预防控制中心 (ECDC) 的筛查指南和建议。
    4. 为了衡量对建议的同意程度，将向不同的专家发送一份基于 5 分（1- 非常不同意、2- 不同意、3- 中立、4- 同意和 5- 强烈同意）的李克特量表问卷受邀参加研讨会。

    2.2 与目标 2 相关的研究 2。使用 ISMiHealth 软件实施筛查计划并评估其影响和公平性。

    1. 研究设计和主题。 将在加泰罗尼亚的 35 个初级保健中心 (PCC) 进行一项实用的整群随机对照试验，以探索和评估软件工具 ISMiHealth 的有效性 [参见统计分析计划 (SAP) 中的样本量计算]。 筛选计划将在选定的 PCC 的现实环境中实施，该工具的接收者/用户将是在干预中心工作的所有卫生专业人员（全科医生和护士）。 另一方面，该工具和研究结果将在移民患者（该工具的间接受益者）中进行评估。 此外，将在安达卢西亚进行一项集群随机对照试验试点，在六个 PCC 实施筛查计划，以探索初步有效性数据。

      在加泰罗尼亚，大约有 840 名卫生专业人员将参与干预，而在安达卢西亚，大约有 140 名卫生专业人员将参与。

      ISMiHealth 制定了一系列规则，为卫生专业人员提供有关流动人口传染病筛查和女性生殖器切割的实时提示。 因此，当个人出于任何原因来到 PCC 时，卫生专业人员将在 EPR 系统中收到一条消息，作为待处理的任务分配插入，并提供有关应考虑进行筛查的条件的建议。 为此，该软件将根据患者的背景特征（出生国、年龄和性别）进行个体风险评估。 该软件工具还能够识别一个人是否已经诊断出算法中包含的任何条件 [基于国际分类诊断代码，第九版 (ICD-9) 或第十版 (ICD-10)] 或如果对程序中包含的任何条件进行了诊断测试。 在这种情况下，不会针对该情况出现自动电子提示。

      在干预之前，我们将为干预中心和控制中心举办具有相同筛选建议的培训课程，但后者不会将工具/提示启动到 EPR 系统。 此外，还将与 3 名卫生专业人员一起进行试点测试，以确保该工具的正常运行。 最后，ISMiHealth 软件将在参与 PCC 的 EPR 系统中实施。

    2. 实施战略。 在实施阶段，将对策略进行实时监控（由来自每个 PCC 的数据管理员和研究协调员执行），以确定改进和优化流程的机会。 技术监控将有助于识别 EPR 系统中警报实施过程中的错误，并实时加以缓解。 初级保健服务信息服务 (SISAP) 也将提供定量指标，以评估实施结果。

  3. 干涉

    将使用一种简单且用户友好的工具来促进筛查计划的实施，该工具可帮助卫生专业人员遵循最佳实践建议，同时考虑患者的个人特征：出生国、年龄、性别。

    在加泰罗尼亚，该数字工具已经集成到 EPR 系统 (eCAP) 中，作为试点研究的一部分，该计划由属于加泰罗尼亚卫生研究所的所有 PCC 共享。 PCC 的行政人员定期收集三个人口统计变量（出生国、年龄和性别）并记录在电子病历中。 一旦管理员在计算机系统中收集了这些变量，该工具就会生成一个警报，一旦患者的病史被重新打开，该警报就会反映出来。

    在安达卢西亚，该软件工具将根据存储在安达卢西亚卫生服务用户数据库（SAS，西班牙语首字母缩写）中的人口统计数据生成。 一旦卫生专业人员访问数字工具，他/她将必须在该工具生成的清单中标记患者已经接受筛查的条件。 在这两个研究地点，患者的数据都没有被该工具注册或收集，它仅用于产生警报。

  4. 数据分析

由于 ISMiHealth 工具在每个地点处于不同的实施阶段，并且算法基于不同的建议，因此将有两个独立的数据分析：i) 在加泰罗尼亚，将在 35 个 PCC 中评估该工具的健康影响； ii) 在安达卢西亚，将在将对该工具进行试点测试的六个 PCC 中估算初步有效性数据。 见附件 SAP。

研究类型

介入性

注册 (实际的)

980

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

  • 西班牙
    • Andalusia
      • Almería、Andalusia、西班牙
        • Servicio Andaluz de Salud (SAS) (administration of the participant PCCs in Andalusia)
    • Catalonia
      • Tortosa、Catalonia、西班牙
        • Institut Català de la Salut (ICS) (administration of the participant PCCs in Catalonia)

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

  • 成人
  • 年长者

接受健康志愿者

是的

描述

I) PCC

纳入标准：

• 迁移密度高于7% 的中心。

II) 初级保健专业人员

纳入标准：

• 年龄>18 岁，在选定的PCC 工作。

三）流动人口

纳入标准：

  • 分配给 PCC 的个人。
  • 出于任何原因参加 PCC 的患者。
  • 在加泰罗尼亚地区年龄 >15 岁。
  • 在安达卢西亚地区年龄大于 14 岁。
  • 根据联合国统计委员会的分类，来自非洲、拉丁美洲、亚洲和东欧地理区域的国家。

排除标准：

  • 对于活跃的结核病推荐，在东道国居住五年以上的移民。
  • 对于 FGM 建议，作为男性。

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：放映
  • 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
实验性的：使用 ISMiHealth 软件工具的初级保健中心。
初级保健中心通过 ISMiHealth 软件（基于工具的手臂）实施筛查计划。
其他：使用 ISMiHealth 软件工具筛选移民的临床决策支持系统。

将使用简单且用户友好的软件工具 (ISMiHealth) 促进筛查计划的实施。

当个人出于任何原因参加 PCC 时，该工具将为 EPR 系统中的卫生专业人员发出警报，并根据该患者的特征（出生国、年龄和性别）就应考虑进行筛查的条件提出建议. 卫生专业人员将根据数字软件（干预中心）的建议或基于他们对疾病流行病学背景的了解（控制中心）来决定应筛查哪些疾病/病症。 在任何情况下，卫生专业人员将负责要求进行血清学检测、胸部 X 光检查和/或转诊给专科医生。

其他名称：
  • 前干预：使用适合初级保健临床病史的计算机工具筛查移民患者 (CRIBMI)。
  • 当前研究的前缩写：INNoMiGs
无干预：遵循当前常规护理的初级保健中心。
遵循当前常规护理实践的初级保健中心（非基于工具的手臂）。

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
干预中心和控制中心之间所有聚合感染（HIV、HBV、HCV、TB、T.cruzi、S.stercoralis 和 Schistosoma spp. 感染）每月检出率的比较
大体时间：至少 5 年，直到干预结束（1 年）。
在安达卢西亚地区，梅毒、潜伏性结核病和肠道寄生虫也将包括在内。 每月检出率将基于 FGM 和/或妇科医生转诊的阳性血清学、胸片、ICD-9（对于安达卢西亚）或 ICD-10（对于加泰罗尼亚），在干预期间访问指定中心的流动患者中时期。 此外，阳性结核菌素皮肤试验 (TST) 和/或干扰素伽马释放试验 (IGRA) 和粪便样本将被考虑用于安达卢西亚站点。 控制和干预 PCC 将在实施前后进行比较。
至少 5 年，直到干预结束（1 年）。

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
比较干预中心和控制中心之间每种情况、感染和 FGM 病例的每月检出率
大体时间：至少 5 年，直到干预结束（1 年）。
每月检出率将基于在期间访问指定中心的流动患者中的阳性血清学、胸片、FGM 的 ICD-9/ICD-10 和/或妇科医生转诊、TST/IGRA 和粪便样本（安达卢西亚）干预期。 将在实施前后比较控制和干预 PCC。
至少 5 年，直到干预结束（1 年）。
HIV早期确诊人数对比
大体时间：至少 5 年，直到干预结束（1 年）。
将使用被诊断为 HIV 感染的移民患者的 CD4 细胞计数来评估 HIV 早期诊断的数量。 早期诊断将在实施前后的控制和干预 PCC 之间进行比较。 如果可能的话，我们将估计早期诊断的每月检出率，并将其与干预 PCC 和对照 PCC 进行比较。
至少 5 年，直到干预结束（1 年）。
早期HBV和HCV诊断数量的比较
大体时间：至少 5 年，直到干预结束（1 年）。
HBV 和 HCV 早期诊断的数量将使用转氨酶、血小板、胆红素水平和来自诊断为 HBV 或 HCV 的移民患者血液分析的凝血参数进行评估。 早期诊断将在实施前后的控制和干预 PCC 之间进行比较。 如果可能的话，我们将估计早期诊断的每月检出率，并将其与干预 PCC 和对照 PCC 进行比较。
至少 5 年，直到干预结束（1 年）。
对所有聚合感染进行的筛选测试数量的比较
大体时间：至少 5 年，直到干预结束（1 年）。
将在实施前后比较干预和控制 PCC 对所有聚集感染（血清学检测、胸片、TST 或 IGRA 检测以及安达卢西亚站点的粪便样本）进行的筛查测试的数量。
至少 5 年，直到干预结束（1 年）。
比较针对每个单独条件执行的筛选测试的数量
大体时间：至少 5 年，直到干预结束（1 年）。
将在实施前后的干预和控制 PCC 之间比较针对每个单独条件执行的筛选测试的数量。
至少 5 年，直到干预结束（1 年）。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析所有聚合感染的筛查表现（是/否）与患者年龄（以岁为单位）之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用聚合感染的筛查性能进行（是-如果患者在研究期间至少接受了七种感染中的一种感染period/no-if the patient was not tested) 作为结果变量和患者的年龄作为预测变量。
通过学习完成，1年。
所有聚合感染的筛查表现（是/否）与患者在西班牙国家卫生系统登记的时间（以年为单位）之间的关联将使用从 EPR 系统收集的数据进行分析
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用聚合感染的筛查性能进行（是-如果患者在研究期间至少接受了七种感染中的一种感染period/no-if the patient was not tested) 作为结果变量，在西班牙卫生系统中注册的时间作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析所有聚合感染的筛查性能（是/否）与患者性别（女性/男性）之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用聚合感染的筛查性能进行（是-如果患者在研究期间至少接受了七种感染中的一种感染period/no-if the patient was not tested) 作为结果变量和患者的性别作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析所有聚合感染的筛查性能（是/否）与患者出生地区（非洲/拉丁美洲/亚洲/东欧）之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用聚合感染的筛查性能进行（是-如果患者在研究期间至少接受了七种感染中的一种感染period/no-if the patient was not tested) 作为结果变量和患者的出生地区作为预测变量。 出生地区将以联合国统计司的地理划分为基础。
通过学习完成，1年。
将使用 SISAP 数据库中收集的数据分析所有聚合感染的筛查性能（是/否）与 PCC 所在地区（Terres de l'Ebre/Lleida/Tarragona/Costa de Ponent）之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用聚合感染的筛查性能进行（是-如果患者在研究期间至少接受了七种感染中的一种感染period/no-if the patient was not tested) 作为结果变量，PCC 区域作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用 SISAP 数据库中收集的数据分析所有聚合感染的筛查性能（是/否）与 PCC 位于西班牙加泰罗尼亚（城市/农村）的区域类型之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用聚合感染的筛查性能进行（是-如果患者在研究期间至少接受了七种感染中的一种感染period/no-if the patient was not tested) 作为结果变量和 PCC 区域的类型作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析所有聚合感染的筛查表现（是/否）与患者是否满足筛查建议的标准（是/否）之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用聚合感染的筛查性能进行（是-如果患者在研究期间至少接受了七种感染中的一种感染期间/否 - 如果患者未接受检测）作为结果变量并满足筛查建议的标准（是 - 如果患者具有接受至少一种感染检测的标准，该标准由 ISMiHealth 软件的算法生成使用变量出生国、年龄和性别/否（如果患者不符合标准）作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析所有聚合感染的筛查性能（是/否）与研究组（干预/控制）之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用聚合感染的筛查性能进行（是-如果患者在研究期间至少接受了七种感染中的一种感染period/no-if the patient was not tested) 作为结果变量和研究的手臂作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析所有聚合感染的筛查性能（是/否）与患者的免疫抑制状态（是/否）之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用聚合感染的筛查性能进行（是-如果患者在研究期间至少接受了七种感染中的一种感染期间/否-如果患者未接受测试）作为结果变量和患者的免疫抑制状态（是-如果患者有免疫抑制疾病的 ICD 代码诊断和/或有免疫抑制药物的处方/否-如果患者没有免疫抑制）作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析所有聚合感染的筛查性能（是/否）与另一种情况（是/否）的存在之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用聚合感染的筛查性能进行（是-如果患者在研究期间至少接受了七种感染中的一种感染期间/否-如果患者未接受测试）作为结果变量和另一种情况的存在（是-如果患者有另一种情况[合并症]的ICD-代码/否-如果患者没有表现出另一种情况条件）作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析每种情况（是/否）的筛查表现（包括 FGM）与患者年龄（以岁为单位）之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个单独条件的筛选性能进行（是-如果患者已经过七种感染之一的测试和/或筛选女性生殖器切割/否——如果患者未接受测试）作为结果变量，患者年龄作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析每种情况（是/否）（包括 FGM）的筛查表现与患者在西班牙卫生系统中登记的时间（以年为单位）之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个单独条件的筛选性能进行（是-如果患者已经过七种感染之一的测试和/或筛选女性生殖器切割/否——如果患者未接受测试）作为结果变量，在西班牙卫生系统中注册的时间作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析每种情况（是/否）（包括 FGM）的筛查表现与患者性别（女性/男性）之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个单独条件的筛选性能进行（是-是-如果患者已经接受了七种感染和/或筛选女性生殖器切割/否-如果患者未接受测试）作为结果变量，患者的性别作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析每种情况（是/否）（包括 FGM）的筛查表现与患者出生地区（非洲/拉丁美洲/亚洲/东欧）之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个单独条件的筛选性能进行（是-如果患者已经过七种感染之一的测试和/或筛选女性生殖器切割/否——如果患者未接受测试）作为结果变量，患者的出生地区作为预测变量。 出生地区将以联合国统计司的地理划分为基础。
通过学习完成，1年。
将使用 SISAP 中收集的数据分析每个单独条件（是/否）（包括 FGM）的筛查性能与 PCC 所在地区（Terres de l'Ebre/Lleida/Tarragona/Costa de Ponent）之间的关联数据库
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个单独条件的筛选性能进行（是-如果患者已经过七种感染之一的测试和/或筛选女性生殖器切割/否——如果患者未接受测试）作为结果变量，PCC 区域作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用 SISAP 数据库中收集的数据分析每个单独条件（是/否）（包括 FGM）的筛选性能与 PCC 位于西班牙加泰罗尼亚（城市/农村）的区域类型之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个单独条件的筛选性能进行（是-如果患者已经过七种感染之一的测试和/或筛选女性生殖器切割/否——如果患者未接受测试）作为结果变量，PCC 区域类型作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析每个个体情况（是/否）（包括 FGM）的筛查表现之间的关联，以及患者是否满足筛查建议的标准（是/否）
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个单独条件的筛选性能进行（是-如果患者已经过七种感染之一的测试和/或筛选女性生殖器切割/否——如果患者未接受检测）作为结果变量并满足筛选建议的标准（是——如果患者具有接受至少一种感染检测的标准，则该标准由筛选算法生成ISMiHealth 软件使用变量出生国家/地区、年龄和性别/否（如果患者不符合标准）作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析每个单独条件（是/否）（包括女性生殖器切割）的筛查表现与研究组（干预/控制）之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个单独条件的筛选性能进行（是-如果患者已经过七种感染之一的测试和/或筛选女性生殖器切割/否——如果患者未接受测试）作为结果变量，研究组作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析每种情况（是/否）的筛查表现（包括 FGM）与患者免疫抑制状态（是/否）之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个单独条件的筛选性能进行（是-如果患者已经过七种感染之一的测试和/或筛选女性生殖器切割/否——如果患者未接受检测）作为结果变量和患者的免疫抑制状态（是——如果患者有免疫抑制疾病的 ICD 代码诊断和/或有免疫抑制药物的处方/否- 如果患者没有免疫抑制）作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析每个单独条件（是/否）（包括 FGM）的筛查性能与另一种条件（是/否）的存在之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个单独条件的筛选性能进行（是-如果患者已经过七种感染之一的测试和/或筛选女性生殖器切割/否 - 如果患者未接受测试）作为结果变量和另一种情况的存在（是 - 如果患者有另一种情况 [合并症] 的 ICD 代码/否 - 如果患者没有呈现另一个条件）作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析 HIV 筛查性能（是/否）与 CD4 细胞计数（细胞/μL）之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个个体条件的筛查性能进行（是-如果患者在研究期间接受了 HIV 检测/否-如果患者未接受测试）作为结果变量，CD4 细胞计数作为预测变量。
通过学习完成，1年。
将使用从 EPR 系统收集的数据分析 HIV 筛查性能（是/否）与病毒载量（拷贝数/mL）之间的关联
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个单独条件的筛选性能进行（是 - 如果患者已接受 HIV 检测/否 - 如果患者未接受检测) 作为结果变量，病毒载量作为预测变量。
通过学习完成，1年。
HBV 和/或 HCV 筛查性能（是/否）与血小板水平 (U/µL) 之间的关联将使用从 EPR 系统收集的数据进行分析
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个单独条件的筛选性能进行（是-如果患者已经过 HBV 和/或 HCV 测试/否-如果患者未接受测试）作为结果变量，血小板水平作为预测变量。
通过学习完成，1年。
HBV 和/或 HCV 筛查性能（是/否）与转氨酶 (U/L) 水平之间的关联将使用从 EPR 系统收集的数据进行分析
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个单独条件的筛选性能进行（是-如果患者已经过 HBV 和/或 HCV 测试/否-如果患者未接受测试）作为结果变量，转氨酶水平作为预测变量。
通过学习完成，1年。
HBV 和/或 HCV 筛查性能（是/否）与胆红素水平 (mg/dL) 之间的关联将使用从 EPR 系统收集的数据进行分析
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个单独条件的筛选性能进行（是-如果患者已经过 HBV 和/或 HCV 测试/否-如果患者未接受测试）作为结果变量，胆红素水平作为预测变量。
通过学习完成，1年。
HBV 和/或 HCV 的筛查性能（是/否）与凝血参数水平[如凝血酶原（秒）、纤维蛋白原（mg/dL）等]之间的关联将使用从 EPR 收集的数据进行分析系统
大体时间：通过学习完成，1年。
双变量和多变量分析（Fisher 精确检验、卡方检验和/或逻辑回归）将使用每个单独条件的筛选性能进行（是-如果患者已经过 HBV 和/或 HCV 测试/否-如果患者未接受测试）作为结果变量，凝血参数水平作为预测变量。
通过学习完成，1年。
在参考医院进行随访的确诊人数
大体时间：通过学习完成，1年。
将使用最小基本数据集 (MBDS) 估算诊断出感染或 FGM 后在医院接受随访的移民患者人数。
通过学习完成，1年。
接受治疗的确诊人数
大体时间：通过学习完成，1年。
将使用来自 EPR 系统和 MBDS 的数据来估计诊断后接受治疗的移民患者人数。
通过学习完成，1年。

其他结果措施

结果测量
措施说明
大体时间
流动人口中各种疾病的患病率
大体时间：通过学习完成，1年。
将使用针对该特定病症接受测试的移民患者总数作为分母来估计每种病症的患病率。 然后，这些结果将与其他研究和国家登记处进行比较。
通过学习完成，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。

赞助

Barcelona Institute for Global Health

合作者

Universidad de Granada
Consorci d'Atenció Primària de Salut de l'Eixample
Hospital de Poniente
Fundacio d'Investigacio en Atencio Primaria Jordi Gol i Gurina
Distrito Sanitario Poniente de Almería

调查人员

  • 首席研究员：Ana Requena Méndez, PhD、Barcelona Institute for Global Health

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 (实际的)

2024年1月1日

初级完成 (实际的)

2024年12月31日

研究完成 (实际的)

2024年12月31日

研究注册日期

首次提交

2023年4月17日

首先提交符合 QC 标准的

2023年5月10日

首次发布 (实际的)

2023年5月22日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2025年5月13日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2025年5月7日

最后验证

2024年9月1日

更多信息

与本研究相关的术语

关键字

其他相关的 MeSH 术语

其他研究编号

  • PI21/00651

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)？

是的

IPD 计划说明

所有数据分析都将在匿名数据上进行，最终报告中不会包含任何个人数据或可能识别个人身份的数据，也不会公开共享。

IPD 共享时间框架

数据和元数据将在发布时或项目期结束时（以先到者为准）存入 ISGlobal 的存储库。 10年后，所有数据都将被消除和销毁。

IPD 共享访问标准

ISGlobal VPN 中的伪匿名数据只能由调查人员访问。 此外，所有研究人员都需要输入密码才能访问数据并注册任何访问权限。

根据合理要求，通讯作者将提供匿名数据。

IPD 共享支持信息类型

  • 研究方案
  • 树液

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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