提高应计率与突触临床试验匹配的特点狗万注册

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由Sy狗万注册apse

10/27/2015

根据美国癌症协会“成人(小于1中20)与癌症中有不到5%将参加临床试验...。主要的原因是人们给了临床试验未服用的是,他们不知道该研究是他们的选择。”

在这个时代,分子靶向治疗的临床试验往往是癌症患者的最佳护理选择,这种低参与率似乎是肿瘤学实践的一个大洞。为什么临床试验的发起者和网站要费尽周章地完成看似简单的注册参与者的任务呢?事实是,临床医生很难追踪哪些试验适用于哪些患者,也很难了解新的试验。最重要的是,确定合适试验的过程是手工的,容易出错,导致错过治疗机会和难以找到参与者的试验。

手动过程

今天,许多卫生系统雇用数十位研究协调员,他们使用EMR系统,看看是否有病人有资格进行试验。没有这些资源的卫生系统,通常是社区医院和诊所,依靠临床医生自己在他们本已惊人的工作量之外进行这项审查。这是非常容易不小心错过一个病人谁可能有资格,特别是考虑到关键信息往往深埋在病人的记录,或不在EMR。随着针对癌症患者特定突变的药物的不断发展,越来越多的试验将分子信息纳入合格标准。分子剖面数据通常存储在EMR一份包含大量非结构化文本块的传真纸质报告的扫描,增加了遗漏关键资格标准的可能性。

狗万注册突触临床试验匹配

狗万注册Syapse公司致力于使医疗系统能够尽可能快地为患者提供最新的临床试验和治疗。关键的一步是建立一个自动系统来标记可能有资格进行试验的病人。Syapse精准医疗平台的一个核心特狗万注册性是存储来自系统的结构化临床数据EMR以及其他临床系统以及来自测试实验室的分子剖面数据。以结构化格式捕获这些数据使我们能够构建一个规则引擎来匹配患者与试验。

试验匹配可以有两种不同的形式。在第一个案例中,用户是一名临床医生,专注于为单个患者寻找最佳治疗过程,该患者使用Syapse来识别适合患者的试验。狗万注册在第二种情况下,用户是一个研究协调者,他使用Syapse查看他们网络中的所有患者,这些患者都是试验的候选匹配对象。狗万注册狗万注册Syapse系统为协调器提供了所需的信息,以便主动接触那些最适合进行试验的患者的临床医生。

匹配规则

对于每个试验,医疗系统的研究协调员在其Syapse知识库中以结构化数据的形式捕获最重要的合格标准。狗万注册重要的标准通常包括遗传改变、诊断、组织学和分期、表现状态、年龄、性别和先前的治疗。Syap狗万注册se规则引擎自动识别符合这些结构化标准的患者,并将候选匹配通知研究协调人员和临床医生。然后研究协调员或患者的临床医生可以在Syapse中检查每个病例,以评估患者是否符合完整的合格标准列表(如前面的博客文章所述)。狗万注册不再需要临床医生和协调员手动搜索EMR或者记住他们头脑中的临床试验标准。

好处

  • 通过系统有效地将患者与可能适用的试验进行匹配,提高临床试验积累
  • 使审判工作流程&对临床医生和审判协调员访问患者数据
  • 简化临床医生和试验协调员的试验匹配工作流程,使他们能够方便地访问结构化的患者数据和合格标准
  • 消除耗时且容易出错的手工过程

改变临床试验的格局

确定试验合格性所需的大量数据目前保存在EMR,存储为文本的非结构化字段。狗万注册Syapse可以自动完成匹配过程中最繁琐的部分,因为Syapse将临床和分子信息存储为结构化数据。与Syapse公司的试验资格狗万注册评估工作流程相结合,临床医生和研究协调员现在有了一种更有效的方法来让患者进入试验,为患者提供新的护理选择,同时提高试验积累并加快临床研究的速度。

对于一般的临床医生,自动化的临床试验匹配可以极大地提高审判,他们可以合理地认为他们的患者数量。在缺乏可在许多大型学术中心的现场试验的数量和多样性的社区卫生系统,更好的试验匹配可以获取民主化最新的治疗和研究。随着越来越多的患者在全国范围内考虑更多的审判,Syapse帮助医疗保健系统改变临床研究的面貌,产生的研究具有更大,更完整的同伙,更好的狗万注册动力和更容易产生决定性的结果。