NGS založená na tekuté biopsii u nově diagnostikovaného NSCLC (iNUDGE)

Na University of Pennsylvania Health System (UPHS) byla pilotně odzkoušena behaviorální ekonomie (BE) informovaná strategie „pošťouchnutí“, která měla vést klinickou praxi lékařů tak, aby zahrnovala souběžné používání plazmového a tkáňového testování příští generace (NGS) v té době. počáteční diagnózy u pacientů s nově diagnostikovaným metastatickým neskvamózním (mNSq) nemalobuněčným karcinomem plic (NSCLC). Tato zjištění prokázala, že pošťuchování založené na chování a elektronických zdravotních záznamech (EHR) je proveditelné a může podporovat diagnostické testování v souladu s pokyny na komunitních i akademických místech. Zastřešujícím cílem této současné studie je rozšířit aplikaci tohoto přístupu informovaného pošťuchování BE, který byl uveden do provozu v rámci Epic, EHR používaného v UPHS, na šest satelitních nemocnic.

Naší ústřední hypotézou je, že tento přístup dramaticky zvýší přijetí komplexního molekulárního testování a zlepší poskytování molekulárně informované 1L terapie u pacientů s nově diagnostikovaným mNSq NSCLC.

Molekulární testování bude definováno jako i) komplexní: testování EGFR, ALK, BRAF, ROS1, MET, RET a NTRK, ii) neúplné: <6 testovaných genů a iii) nebylo provedeno žádné testování. Klinicky použitelné mutace budou definovány jako změna v jednom ze sedmi genů na komplexním seznamu genů s cílenou terapií schválenou FDA v nastavení 1 l plus mutace KRAS G12C, EGFR exon 20 a ErbB2 mutace. Molekulárně informovaná terapie první linie bude definována jako terapie, která je informována o výsledcích NGS získaných z plazmy, tkáně nebo obojího.

Zásah

Bude implementována intervence šťouchnutí založená na EHR, která umožňuje výchozí umístění pořadí molekulárního genotypování založeného na plazmě v době první návštěvy nového pacienta. Následně budou výsledky zjištěné na výchozí objednávce NGS plazmy předány poskytovatelům ve formě elektronického oznámení na podporu klinického rozhodování.

Jako součást následného pracovního toku intervenčních zásahů založených na EHR bude vytvořen systém elektronické podpory klinického rozhodování (e-CDS) pro změny zjištěné při genotypizaci plazmy a implementován do EHR jako „výzkumné (nezpoplatněné) setkání“, které má upozornit tým poskytovatele, který se o pacienta stará. Tento podpůrný program bude vytvořen s cílem upozornit lékaře na mutace, na které lze cílit, a také na nepřítomnost mutací zjištěných při testování plazmy jako prostředek ke zlepšení včasného poskytování molekulárně informované terapie.

Studovat design

Cíl 1: V randomizované studii se stupňovitým klínovým clusterem u pacientů s nově diagnostikovaným mNSq NSCLC otestovat účinnost zásahu EHR informovaného behaviorální ekonomií (BE) ke zvýšení včasného příjmu komplexních výsledků molekulárních testů před 1 l terapií integrací souběžné tkáně a molekulární testování plazmy.

Návrh této studie bude zahrnovat 3 klastry představující 6 komunitních nemocnic. Nastane počáteční období, ve kterém nebudou zásahu vystaveny žádné klastry. Následně bude v pravidelných intervalech („kroky“) náhodně vybírán jeden shluk (nebo skupina shluků), aby přešel z kontroly k hodnocenému zásahu. Tento proces bude pokračovat, dokud všechny shluky nepřejdou, aby byly vystaveny zásahu. Na konci studie nastane období, kdy budou vystaveny všechny klastry. Sběr dat bude pokračovat po celou dobu studie, takže každý shluk bude přispívat pozorováními v rámci kontrolních i intervenčních pozorovacích období. Pro srovnání budou ze všech studijních míst získána základní data za dva roky.

Cíl 2: Vyhodnotit kontextové mechanismy přispívající k přijetí, dosahu a účinnosti intervencí EHR Nudge s objektivem rovnosti ve zdraví.

Za použití přísných přístupů, které se v naší předchozí práci osvědčily, vyšetřovatelé naberou 10–15 pacientů a klinických účastníků z každého pracoviště (odhadovaný celkový počet 40–60 účastníků), aby dokončili polostrukturované rozhovory po aktivním zkušebním období. Cílem tohoto cíle je porozumět kontextovým mechanismům (např. pacient, lékař, klinika, strukturální faktory), které utvářejí přijetí, dosah a účinnost každé intervence, a identifikovat, jak se reakce může lišit podle rasy a etnického původu, socioekonomického statusu a dalších klíčových sociálních faktorů. determinanty zdraví. Tato data budou analyzována pomocí kvalitativní srovnávací analýzy, což je přístup smíšených metod, který se dobře hodí k identifikaci mechanismů v pragmatických studiích s menší velikostí vzorků.