Beschreibung der Studie

Patienten mit Rückenschmerzen werden in der Schmerzambulanz anhand eines elektronischen Fragebogens zu Ihren Rückenschmerzen befragt. Das System fragt Symptome und Patienteneigenschaften ab, gibt Wahrscheinlichkeiten für passende Diagnosen aus und dazugehörige Therapieempfehlungen. Danach führt der Arzt die eigentliche Untersuchung durch, ohne die Systemergebnisse zu kennen. Am Ende werden die Systemergebnisse mit der Diagnose und Therapieempfehlung des Arztes abgeglichen. Primäres Ziel der Studie ist es zu prüfen, ob das elektronische System den Arzt in seiner Diagnostik und Therapieempfehlung unterstützen kann. Wenn dies der Fall ist, soll das System anhand der Entscheidungen des Arztes so optimiert werden, dass es in der Praxis genutzt werden kann. Um den Fragebogen quer zu prüfen, wird es auch eine Kontrollgruppe mit Fußpatienten geben.

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Studiendetails

Studienziel Prüfung, ob ein elektronisches Decision Support System im Bereich Rückenschmerz den Arzt in seiner Befundung unterstützen kann, und wenn ja, das System anhand der Entscheidungen des Arztes weiter so zu verbessern, dass das System in der Praxis genutzt werden kann. Dazu werden die vom Computer erfragten Daten mit denen des Arztes verglichen und korreliert. Das System lernt innerhalb der Studienphasen dazu und passt sich an.
Status Teilnahme bald möglich
Zahl teilnehmender Patienten 300
Stationärer Aufenthalt Keiner
Finanzierungsquelle Universitätsklinikum Regensburg

Kostet die Teilnahme Geld?

Alle während der Studie durchgeführten Behandlungen und Untersuchungen sind für Sie kostenfrei.

Teilnahme­voraussetzungen

Einschlusskriterien

  • Patienten aus der Hochschulambulanz der orthopädischen Klinik in Bad Abbach mit Wirbelsäulenbeschwerden und Fußbeschwerden

Ausschlusskriterien

  • Patient ist nicht gewillt oder außer Stande, an der Studie teilzunehmen.

Adressen und Kontakt

Orthopädie, Regensburg

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Häufig gestellte Fragen

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Bisherige Decision Support Systems im Bereich Rückenschmerz haben gezeigt, dass diese dabei unterstützen, den Patienten grob zu klassifizieren, um so eine schnelle und medizinisch richte Behandlung zu fördern. Diese Systeme basieren auf einer festgelegten Fragen-Triage. Eine genauere Klassifizierung des Patienten bis hin zu möglichen Diagnosen oder Therapiemöglichkeiten kann bisher kein System leisten. Diese Studie hat deshalb zum Ziel, ein System zu verproben und zu verbessern, das basierend auf einem Knowledge Graphen und einer dynamischen Triage Wahrscheinlichkeiten für Diagnosen ausgibt und Therapiemöglichkeiten dazu aufzeigt. Eine Study Nurse bedient das Decision Support System, das Symptome und patienteninhärente Eigenschaften erfasst und eine „Nächst-beste Frage“ vorschlägt um eine Einordnung des Krankheitsbildes des Patienten vornehmen zu können. Die Study Nurse ist im Dialog mit dem Patienten und gibt die Infos des Patienten ins System. Abweichung von der med. Praxis: Bisherige Decision Support Systeme basieren auf einer festgelegten Fragentriage, die abgearbeitet wird. Dieses Decision Support System arbeitet Fragen nicht anhand eines festgelegten Schemas ab, sondern stellt eine „Nächst-beste Frage“, basierend auf den bisher bekannten Informationen und arbeitet sich so patientenindividuell und effizient durch den Knowledge Graphen. Am Ende werden die Systemergebnisse mit der Diagnose und Therapieempfehlung des Arztes abgeglichen. Primäres Ziel der Studie ist es zu prüfen, ob das elektronische Decision Support System den Arzt in seiner Diagnostik und Therapieempfehlung unterstützen kann. Wenn dies der Fall ist, soll das System anhand der Entscheidungen des Arztes so optimiert werden, dass es in der Praxis genutzt werden kann.

Quelle

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