Építés alatt – nem éles oldal
Belépés
Csak meghívásosFázis nélkül

Data Science and Qualitative Research for Decision Support in the HIV Care Cascade

A legfontosabb adatok

Ki végzi
Brown University
Hol
Eldoret (Kenya)A helyszín megnézése
Azonosító
Állapot
Csak meghívásos
Résztvevők
80 000 fő, tervezett
Kezdés
2024. máj. 20.
Tervezett befejezés
2026. okt. 31.
A vizsgálat típusa
Beavatkozással járó, 2 csoportAz egyik csoport nem kap vizsgálati kezelést, összehasonlításként.
A vizsgált kezelések
  • Activation of the CDSS system
A regiszteradat frissítve
2026. január 12.

Ki vehet részt

MI-összefoglaló

A vizsgálat saját részvételi feltételeiből. Gép olvasta ki az oldalon álló regiszterszövegből, ezért tévedhet. Hogy ki vehet részt, azt a lenti regiszterszöveg és a vizsgálat csapata dönti el.

A vizsgálat felnőtteket keres, akik az AMPATH program keretében kapnak HIV-ellátást a kenyai Eldoretben. Azt vizsgálja, hogy a számítógépes kockázatbecslés segít-e a betegek ellátásban tartásában és a vírusszint csökkentésében.

Életkor
18 éves kortól (legfeljebb 100 évesig)
Nem
Mindenki
Korábbi kezelés
A kenyai Eldoretben az AMPATH program keretében kell HIV-ellátásban részesülni.

A regiszter feltételei, szó szerint

Mind a 2 feltétel megnézéseKevesebb

Ki vehet részt

  • The study will include adult patients (age 18 and over) receiving HIV care through the AMPATH program in Eldoret, Kenya. There is not a patient-level enrollment process. The primary endpoints will be summarized at the clinic level (e.g., proportion of patients who keep an appointment within 7 days of the scheduled appointment)

Ki nem vehet részt

  • None

Nézd meg, megfelelhetsz-e

Magadról válaszolj. Ez nem döntés: hogy részt vehetsz-e, azt csak a vizsgálat csapata mondhatja meg.

  • 18 és 100 év között vagy?

Helyszínek itt: Kenya

  • AMPATHEldoret, KenyaCsak meghívásos

A vizsgálatról

Mit akar kideríteni a vizsgálat

The goal of this study is to determine whether clinical prediction algorithms derived using statistical machine learning methods can be used to improve patient outcomes in large HIV care programs in sub-Saharan Africa and elsewhere.

A teljes eredeti leírásKevesebb

There are two main questions to be answered. First, can the prediction algorithms accurately identify those who are at risk for (a) missing scheduled clinic visits and/or (b) treatment failure, evidenced by elevated HIV viral load? And second, can the risk predictions be used in a structured way to (a) improve retention in care and/or (b) reduce the number of patients having elevated viral load? Researchers will develop machine learning prediction algorithms, incorporate the risk prediction information into the electronic health record, provide guidance to clinical health workers on use of the point-of-care interface tools that display risk prediction information, and incorporate feedback from clinic staff to modify and co-develop the protocol for using risk predictions for improving patient outcomes.

They will then compare the proportion of patients having missed visits and longer-term loss to follow up, and the proportion with elevated viral load, between clinics that use the information from the risk prediction algorithms and those that do not.

A vizsgálat 2 csoportja

  • Usual CareNincs vizsgálati kezelés, összehasonlításként

    Usual Care at AMPATH involves telephoning clients or care supporters the day prior to their appointment (at some clinics) and/or telephoning or making a home visits after appointments are missed. This will be in place at usual care clinics until the date at which the clinic is randomized to receive the CDSS support.

  • Clinical decision support, CDSSA vizsgált kezelés

    When a clinic is assigned to receive the CDSS support intervention two components will be enacted to enable proactive outreach that prevents a missed visit. These patients are considered to be in the active, experimental arm. Please seem the section above on Detailed Description for background and details on how this intervention is implemented.

    Kezelés: Activation of the CDSS system

Kérdések a vizsgálat csapatának

  1. Milyen gyakran kell bejárnom, és egy-egy alkalom mennyi ideig tart?
  2. Megtérítik az utazási költséget?
  3. Megtarthatom a saját orvosomat?
  4. Mi történik, ha ki akarok lépni?

Contact the study team: see the registry record → Contacts and Locations

Oldal nyomtatása az orvosomnak

Adatok és források

Regiszteradat
Szerepel a ClinicalTrials.gov-on.
Hivatalos cím
Data Science for Decision Support in the HIV Care Cascade
MI-összefoglaló
A vizsgálat saját részvételi feltételeiből. Gépi kiolvasás: 2026. november 12.
Illeszkedési kérdések
Forrás: NCT06604663: ki vehet részt
A regiszteradat frissítve
2026. január 12.