Меню
Набор скоро начнётся NCT07312019

Optimization of Medical Time in the Emergency Department: Impact of an AI-Based System on Prescription Entry

Без фазы С лечением Drug-related Iatrogenesis Emergency Department Artificial Intelligence Clinical Decision Support

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: current hospital-standard databases, Posos.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Drug-related Iatrogenesis, Emergency Department, Artificial Intelligence, Clinical Decision Support. Базовые параметры: от 18 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
Франция
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

Drug-related iatrogenesis is a major public health issue, accounting for a significant proportion of adverse events and hospitalizations in emergency departments. Optimizing prescription management in this context is critical to improve both patient safety and physician efficiency This study aims to evaluate the impact of the POSOS AI-driven device on the medical time required for prescription management in polymedicated patients admitted to emergency departments. The main objective is to establish whether the use of POSOS can reduce transcription time compared to standard electronic management.

Вмешательства

  • Другое current hospital-standard databases
    Prescription management using current hospital-standard databases and tools
  • Устройство Posos
    Prescription management supported by POSOS device (OCR+AI) for structured data entry and clinical decision support

Первичные конечные точки

  • Medical time required for the transcription of prescriptions [Срок оценки: Day 1]
Вторичные конечные точки (9)
  • Number of drug-related problems (DRPs) identified per patient [Срок оценки: day 1]
  • Proportion and type of transcription errors (medication name or dosage) [Срок оценки: day 1]
  • Identification of DRPs by subtype and severity [Срок оценки: day 1]
  • Rate of reconciled medication histories and structured documentation [Срок оценки: day 1]
  • Time delays between triage, anamnesis, and diagnosis [Срок оценки: day 1]
  • Length of emergency department stay and downstream hospitalizations [Срок оценки: day 1]
  • Readmission rates [Срок оценки: at 3 months]
  • Overall survival [Срок оценки: at 6 months]
  • Mapping of DRPs by subtype and severity [Срок оценки: day 1]

Критерии участия

Критерии включения

  • Age ≥18 years
  • Admission to emergency department at a participating center
  • Polymedicated patients with prescriptions including ≥8 medication lines (including those for long-term illnesses)
  • Signed informed consent

Критерии исключения

  • Patient under legal protection/judicial measures (guardianship/custody)
  • Lack of signed informed consent

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Распределение
Рандомизированное
Модель
Параллельные группы
Маскирование
Открытое
Основная цель
Другое

Центры проведения

Франция · 1 центр
  • CHU Amiens — Amiens

Идентификаторы

NCT: NCT07312019 · PI2024_843_0120

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗