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首页 临床进展 促进互联网诊疗医疗服务质量提升的“评估与反馈（AnF)”策略开发和预试验研究

【ChiCTR2500107171】促进互联网诊疗医疗服务质量提升的“评估与反馈（AnF)”策略开发和预试验研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2500107171

试验状态

尚未开始

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2025-08-05

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

常见病（1压力性尿失禁 2小儿腹泻 3高血压 4.偏头痛 5糖尿病 6.胃炎 7哮喘 8.心绞痛 9腰背痛 10.产后抑郁 11.普通感冒）

试验通俗题目

促进互联网诊疗医疗服务质量提升的“评估与反馈（AnF)”策略开发和预试验研究

试验专业题目

促进互联网诊疗医疗服务质量提升的“评估与反馈（AnF)”策略开发和预试验研究

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临床试验信息
试验目的

本研究旨在开发一组基于互联网诊疗环境的“评估与反馈”策略，并通过预试验评估该策略下的某些组合在提升互联网医生诊疗行为和诊疗质量方面的可行性和潜在效果，为后续大规模试验提供初步数据支持。具体可分解为以下两个目标： 分目标1：开发促进提升互联网诊疗医疗服务质量的USPs-AnF策略（已完成）。研究基于文献综述、德尔菲法确定了3个关键反馈要素：临床指南条目、同行比较排名和患者体验反馈 分目标2：评估策略的可行性和潜在效果。通过析因设计随机对照试验验证单个反馈要素对互联网医生质量改进的预测效果（主观结局），以及多个反馈要素的交互作用；同时收集医生对USPs-AnF策略的可接受度。

试验分类
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试验类型

随机平行对照

试验分期

其它

随机化

使用R软件的dplyr程序包。导入包含全部404条USP访问记录的原始数据集，记录包括唯一病例标识record_id和医生姓名，每位医生可能关联1种或多种病例。为保证抽样过程的可重复性，设置随机数种子（seed）为123。随机化分两步：首先，将数据按照医生姓名进行分组（即每位医生为一个分组单元），并在每个医生的病例中随机抽取1条病例记录，以确保每位医生仅贡献一例病例进入后续分配，消除医生病例数量差异的潜在偏倚。其次，在完成病例抽取后，对所有样本进行打乱，并随机分配至8个研究分组。先生成1至8的分组编号，根据样本总量循环生成足够的分组标签，再对这些标签进行随机抽样分配，使每组样本数量尽可能均匀。完成分组后，程序输出每组所包含的病例数量以进行核对，最后将分组结果导出作为研究实施的正式分配表。

盲法

双盲，对研究参与者和数据分析者施盲

试验项目经费来源

国家自然科学基金

试验范围

/

目标入组人数

18

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-08-12

试验终止时间

2028-09-30

是否属于一致性

/

入选标准

脱敏前（医生姓名和平台），压力性尿失禁、小儿腹泻、高血压、偏头痛、糖尿病、胃炎、哮喘、心绞痛、腰背痛、产后抑郁、普通感冒USP的所有访问结果——单个医生的质量。；

排除标准

USP台词准确率低于90%的访问记录；

研究者信息
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试验机构

南方医科大学

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研究负责人邮编

510515

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