Machine Learning to Reduce Hypertension Treatment Clinical Inertia
Ориентир для пациента и семьи
Простыми словами
Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.
- Что изучают
- В протоколе указаны: Predicted uncontrolled BP status (yes/no) at follow up visit, derived using a machine learning algorithm.
- Кому может быть актуально
- Состояния в реестре: Hypertension. Базовые параметры: от 20 лет · Все.
- Что важно проверить
- Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
- Где проводится
- Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.
- Следующий шаг
- Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →
Обзор
Among individuals with an uncontrolled BP at the current visit, the objective of this study is to compare clinical management of hypertension with and without information from a machine learning algorithm on whether a patient will have uncontrolled blood pressure at their next follow up visit through a case-vignette study.
Подробное описание
Among adults with uncontrolled blood pressure (BP) at a clinic visit, clinical inertia is common. Clinical inertia is defined as a failure of providers to initiate or intensify treatment (i.e., adding medication or increasing dosage) when guidelines indicate doing so. Prior studies report that clinicians intensify antihypertensive medication treatment in less than 20% of visits where intensification would have been clinically recommended. Thus, patients who have uncontrolled BP may not receive timely therapy to control their BP. To address this issue, the investigators will use a randomized design to test the hypothesis that clinicians will be more likely to intensify the hypertensive regimen and/or assess nonadherence for patients with uncontrolled BP at the current visit when presented with information that a patient is predicted to have uncontrolled BP at the next visit by a machine learning algorithm.
Вмешательства
- Другое Predicted uncontrolled BP status (yes/no) at follow up visit, derived using a machine learning algorithm
The investigators have created a machine learning algorithm to predict uncontrolled blood pressure (BP) status (yes/no) at a follow up visit among adults with uncontrolled BP at their current visit. The investigators will determine whether adding this information to a vignette describing a patient will increase the likelihood that a clinician will intensify antihypertensive medication treatment.
Первичные конечные точки
- Vignette #1 - antihypertensive medication treatment intensification [Срок оценки: Immediately after clinical vignette]
- Vignette #2 - antihypertensive medication treatment intensification [Срок оценки: Immediately after clinical vignette]
- Vignette #3 - antihypertensive medication treatment intensification [Срок оценки: Immediately after clinical vignette]
Критерии участия
Inclusion Criteria: practicing primary care clinicians who see patients (i.e., internal medicine, family medicine, attending physicians, nurse practitioners) will be eligible to participate -
Критерии исключения
\-
Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.
Здоровые добровольцы: Да
Дизайн исследования
- Распределение
- Рандомизированное
- Модель
- Параллельные группы
- Маскирование
- Двойное слепое
- Основная цель
- Лечение
Центры проведения
Список центров уточняется — проверьте первичный протокол.
Идентификаторы
NCT: NCT05406336 · K01HL151974