病情或疾病 |
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中风 |
这是针对神经系统康复治疗师Heather Hayes博士的K01奖项申请。 K01奖将为Hayes博士提供在三个关键职业发展领域获得关键技能的手段:1)卫生服务和政策研究,2)比较有效性和结果研究,以及3)具有成本效益的分析。通过获得这些技能,Hayes博士将实现成为卫生服务研究中独立康复科学家的职业目标。为了实现这一目标,Hayes博士召集了一个杰出的指导团队,并得到了强大的统计顾问的补充,并提出了强大的研究目标,以提供体验式学习以支持职业发展目标。
中风是美国长期残疾的主要原因。中风护理费用的很大一部分是康复。提供最佳的康复服务有助于减轻中风后的长期残疾。从急诊护理到住院康复设施(IRF)或熟练的护理设施(SNF),缺乏临床准则和对长期结局的不良理解。当前的医疗保健气候需要更快的决策和提早出院,结果可能是不合适的IRF或SNF的出院,因此不能为患者提供最佳的结果。通过完成以下特定目标,申请人旨在告知临床医生急性护理设置出院的位置,哪些康复服务将导致中风后最佳的个人和成本效益。具体目标1将确定客户(例如,中风严重性,合并症和社会人口统计学)和非客户(例如,床的可用性和保险)变量在急性医院停留时确定的变量,以确定哪些变量与这些变量有关放电到IRF或SNF。具体目标2将遵循客户端确定这些客户端和非客户变量中的哪个与功能更改相关联 - 基于急性后护理(AM-PAC)的活动度量(AM-PAC)住院“ 6键“基本移动”,日常活动,并在短期(从IRF或SNF出院后)和长期(中风后6个月)应用认知工具。特定的目标3将根据客户特征确定IRF的成本效益策略,以及SNF的SNF,以及针对IRF与SNF放置的量身定制方法。马尔可夫建模将用于使用中风患者的健康相关生活质量来预测相关成本和质量调整的寿命。
了解这些类似的急性后护理环境(IRF/SNF)中的结果在快速发展的医疗保健气氛中很重要。这项研究之所以重要,是因为它将提供有关最初客户和非客户变量在将IRF或SNF释放后的长期结果的数据,并根据这些变量确定具有成本效益的策略。
研究类型 : | 观察 |
估计入学人数 : | 300名参与者 |
观察模型: | 队列 |
时间观点: | 预期 |
官方标题: | 初始中风康复位置对功能恢复和成本效益的影响 |
实际学习开始日期 : | 2020年1月27日 |
估计的初级完成日期 : | 2023年4月30日 |
估计 学习完成日期 : | 2024年4月30日 |
组/队列 |
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住院康复设施 中风后的个人被送往住院康复设施。 |
熟练的护理设施 中风后的个人被送往熟练的护理机构。 |
有资格学习的年龄: | 18岁以上(成人,老年人) |
有资格学习的男女: | 全部 |
接受健康的志愿者: | 不 |
采样方法: | 非概率样本 |
纳入标准:
排除标准:
联系人:塔玛拉·加夫(Tamara Garff) | 8015818681 | tamara.garff@hsc.utah.edu | |
联系人:丹尼尔·查普曼 | daniel.chapman@hsc.utah.edu |
美国,犹他州 | |
犹他大学 | 招募 |
盐湖城,犹他州,美国84108 | |
联系人:Tamara Garff 801-585-3122 tamara.garff@hsc.utah.edu | |
联系人:Daniel Chapman Daniel.j.chapman@utah.edu | |
首席研究员:Heather A Hayes,博士 | |
次级评论者:医学博士Rachel Hess | |
子注视器:雅各布·基恩(Jacob Kean),博士 | |
次级评论者:Lorie G Richards,博士 | |
次级评论者:Elissa Ozanne,博士 | |
次评论家:Angela Presson,博士 |
首席研究员: | Heather A Hayes,博士 | 犹他大学 |
追踪信息 | |||||||||
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首先提交日期 | 2019年11月22日 | ||||||||
第一个发布日期 | 2020年2月21日 | ||||||||
上次更新发布日期 | 2021年4月28日 | ||||||||
实际学习开始日期 | 2020年1月27日 | ||||||||
估计的初级完成日期 | 2023年4月30日(主要结果指标的最终数据收集日期) | ||||||||
当前的主要结果指标 |
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原始主要结果指标 | 与电流相同 | ||||||||
改变历史 | |||||||||
当前的次要结果指标 |
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原始的次要结果指标 | 与电流相同 | ||||||||
当前其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||||||
原始其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||||||
描述性信息 | |||||||||
简短标题 | 中风康复,功能恢复和成本效益 | ||||||||
官方头衔 | 初始中风康复位置对功能恢复和成本效益的影响 | ||||||||
简要摘要 | 调查人员将确定与住院康复设施与熟练的护理设施相关的服务对象和非客户的变量。研究人员将确定这些变量与短期(从设施的出院)和长期(击球后6个月)功能和生活质量相关联。 | ||||||||
详细说明 | 这是针对神经系统康复治疗师Heather Hayes博士的K01奖项申请。 K01奖将为Hayes博士提供在三个关键职业发展领域获得关键技能的手段:1)卫生服务和政策研究,2)比较有效性和结果研究,以及3)具有成本效益的分析。通过获得这些技能,Hayes博士将实现成为卫生服务研究中独立康复科学家的职业目标。为了实现这一目标,Hayes博士召集了一个杰出的指导团队,并得到了强大的统计顾问的补充,并提出了强大的研究目标,以提供体验式学习以支持职业发展目标。 中风是美国长期残疾的主要原因。中风护理费用的很大一部分是康复。提供最佳的康复服务有助于减轻中风后的长期残疾。从急诊护理到住院康复设施(IRF)或熟练的护理设施(SNF),缺乏临床准则和对长期结局的不良理解。当前的医疗保健气候需要更快的决策和提早出院,结果可能是不合适的IRF或SNF的出院,因此不能为患者提供最佳的结果。通过完成以下特定目标,申请人旨在告知临床医生急性护理设置出院的位置,哪些康复服务将导致中风后最佳的个人和成本效益。具体目标1将确定客户(例如,中风严重性,合并症和社会人口统计学)和非客户(例如,床的可用性和保险)变量在急性医院停留时确定的变量,以确定哪些变量与这些变量有关放电到IRF或SNF。具体目标2将遵循客户端确定这些客户端和非客户变量中的哪个与功能更改相关联 - 基于急性后护理(AM-PAC)的活动度量(AM-PAC)住院“ 6键“基本移动”,日常活动,并在短期(从IRF或SNF出院后)和长期(中风后6个月)应用认知工具。特定的目标3将根据客户特征确定IRF的成本效益策略,以及SNF的SNF,以及针对IRF与SNF放置的量身定制方法。马尔可夫建模将用于使用中风患者的健康相关生活质量来预测相关成本和质量调整的寿命。 了解这些类似的急性后护理环境(IRF/SNF)中的结果在快速发展的医疗保健气氛中很重要。这项研究之所以重要,是因为它将提供有关最初客户和非客户变量在将IRF或SNF释放后的长期结果的数据,并根据这些变量确定具有成本效益的策略。 | ||||||||
研究类型 | 观察 | ||||||||
学习规划 | 观察模型:队列 时间观点:潜在 | ||||||||
目标随访时间 | 不提供 | ||||||||
生物测量 | 不提供 | ||||||||
采样方法 | 非概率样本 | ||||||||
研究人群 | 急性缺血性中风 | ||||||||
健康)状况 | 中风 | ||||||||
干涉 | 不提供 | ||||||||
研究组/队列 |
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出版物 * | 不提供 | ||||||||
*包括由数据提供商提供的出版物以及Medline中临床标识符(NCT编号)的出版物。 | |||||||||
招聘信息 | |||||||||
招聘状况 | 招募 | ||||||||
估计入学人数 | 300 | ||||||||
原始估计注册 | 与电流相同 | ||||||||
估计学习完成日期 | 2024年4月30日 | ||||||||
估计的初级完成日期 | 2023年4月30日(主要结果指标的最终数据收集日期) | ||||||||
资格标准 | 纳入标准:
排除标准:
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性别/性别 |
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年龄 | 18岁以上(成人,老年人) | ||||||||
接受健康的志愿者 | 不 | ||||||||
联系人 |
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列出的位置国家 | 美国 | ||||||||
删除了位置国家 | |||||||||
管理信息 | |||||||||
NCT编号 | NCT04279977 | ||||||||
其他研究ID编号 | 1K01HD097280-01(US NIH赠款/合同) | ||||||||
有数据监测委员会 | 不 | ||||||||
美国FDA调节的产品 |
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IPD共享声明 |
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责任方 | 希瑟·海斯(Heather Hayes),犹他大学 | ||||||||
研究赞助商 | 犹他大学 | ||||||||
合作者 | 不提供 | ||||||||
调查人员 |
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PRS帐户 | 犹他大学 | ||||||||
验证日期 | 2021年4月 |