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CDS 系统的评估

2024年3月19日 更新者:Anne Grauer、New York Presbyterian Hospital

通过基于适应症的处方减少药物订购错误

基于适应症的处方是一种药物订购系统,临床医生在其中选择适应症,然后电子健康记录 (EHR) 建议适当的用药方案。 这种方法被证明可以显着减少原型环境中的药物订购错误。 然而,基于适应症的处方对防止订购错误的效果尚未在现实​​世界的医疗保健环境中得到严格评估。 抗生素是最有可能出现订购错误的药物类别,这可能会导致患者受到严重伤害。 纽约长老会医院 (NYP) 开发了一套强大的基于抗菌适应症的医嘱集,以帮助临床医生根据感染类型和患者具体特征确定适当的抗生素、剂量、频率和持续时间,但并未得到广泛使用。 研究人员提出了一项随机对照试验来评估这种基于适应症的订单集对于减少抗菌药物订购错误的有效性。

研究概览

地位

尚未招聘

条件

研究类型

介入性

注册 (估计的)

2000

阶段

  • 不适用

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

描述

纳入标准:

所有提供者都向成年患者发出住院订单。

排除标准:

提供者向过去 72 小时内超过 24 小时接受抗生素治疗的患者和/或入院期间培养结果呈阳性的患者下订单,和/或从订单集中下订单。

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:治疗
  • 分配:随机化
  • 介入模型:并行分配
  • 屏蔽:双倍的

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
实验性的:干预臂
订购抗生素后,将提示提供者使用基于适应症的订单集,指导临床医生选择适当的经验性抗生素。
无干预:控制臂

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
错误药物、错误持续时间、错误剂量和错误频率撤回并重新排序 (RAR) 事件的综合发生率将被组合起来,以创建控制和干预臂中接近失误排序错误的总体发生率。
大体时间:长达 18 个月
新颖的健康 IT 措施利用提供商订购模式来捕获未遂订单错误。
长达 18 个月

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)

2024年3月1日

初级完成 (估计的)

2025年9月1日

研究完成 (估计的)

2025年12月1日

研究注册日期

首次提交

2023年12月28日

首先提交符合 QC 标准的

2024年3月19日

首次发布 (实际的)

2024年3月26日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2024年3月26日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2024年3月19日

最后验证

2024年3月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他研究编号

  • AAAU3416

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

研究美国 FDA 监管的设备产品

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.

临床决策支持的临床试验

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