Vývoj antikoagulačního self-reportního opatření u dospělých (PERSONAE)

Vědecké zdůvodnění / Pozadí

V každé situaci, kdy přímá perorální antikoagulancia nejsou bezpečná (např. dospělí s mnohočetnými nemocemi), by optimální antikoagulace s warfarinem nebo jinými antagonisty vitaminu K (VKA), jako je acenokumarol nebo fenprokumon, mohla potenciálně zabránit více než polovině mozkových příhod spojených s fibrilací síní a náhrady srdečních chlopní s relativně nízkým rizikem závažných krvácivých komplikací (Garcia et al., 2022). Celosvětově podíl pacientů užívajících perorální antikoagulancia roste (Hsu et al., 2022). Například zhruba 2 ze 100 Italů užívají perorální antikoagulancia (přímé i nepřímé léky) (Marchetti et al., 2020). V důsledku toho je u osob léčených VKA nezbytné pravidelné sledování protrombinového času a úprava dávky specializovanou nemocniční službou, lékařem primární péče, registrovanou sestrou, praktickým zdravotním sestrem nebo lékárníkem.

Lidé používající dlouhodobou perorální antikoagulaci by v současné době mohli používat testovací zařízení v místě péče (POCT) ke sledování doby srážení krve, kterou představuje mezinárodní normalizovaný poměr (INR) (Kantito et al., 2018). Pacienti, kteří se sami testují, mají dvě možnosti: mohou se sami spravovat (změnit dávkování léků podle předem stanoveného schématu INR dávky) nebo sami sledovat (kontaktovat kliniku a požádat o správnou úpravu dávky) (Kuljis et al., 2017 ). Podle několika publikovaných studií a systematických přehledů bylo zjištěno, že tyto přístupy k monitorování antikoagulační medikace jsou stejně dobré nebo lepší než rutinní monitorování tradičním přístupem řízeným lékařem (Heneghan et al., 2016; Magon et al., 2020).

Kvalita antikoagulační kontroly se tradičně vyjadřuje časem v terapeutickém rozmezí (%TTR). Více času stráveného pacienty v terapeutickém rozmezí (vyšší % TTR) vede k poklesu tromboembolických příhod bez odpovídajícího zvýšení rizik. V této souvislosti jsou CoaguChek XS a další koagulometry v současné době doporučovány pacientům s fibrilací síní a onemocněním srdečních chlopní podle doporučení Národního institutu pro zdraví a péči Excellence (NICE) ve Spojeném království (pokyny pro diagnostiku NICE [DG14]) (NICE, 2016) . Po celém světě jsou k dispozici podobná doporučení, která vyvolala pandemie COVID-19 (Kow et al., 2020).

Ačkoli sebemonitorování a sebeřízení (přístupy sebetestování) jsou podporovány dobrou úrovní důkazů prokazujících jejich účinnost a nákladovou efektivitu, poslední Cochranův přehled na toto téma dospěl k závěru, že budoucí výzkum by měl zkoumat faktory definující připravenost lidí. rozhodnutí pro sebetestování (nebo ne) a měla by brát v úvahu spotřebitelské znalosti o sebeřízení, faktory, které vedou lidi k tomu, aby vyhledali lékařskou pomoc, a podrobné lékařské informace (zdravotní gramotnost), vlastní účinnost nebo sebedůvěru ve vlastní schopnost -správa a vnímaná nebo skutečná podpora. Posouzení připravenosti na self-management a selfmonitoring je vysoce strategické pro přizpůsobení poskytování zdravotní péče, zvýšení její efektivity a podporu adekvátní edukační přípravy vhodných pacientů na sebetestování (Magon et al., 2016). Zdůraznění připravenosti na samosprávu a sebekontrolu by také mohlo být strategií, která zvýší potřebu přijmout přístupy sebetestování v těch zemích, jako je Itálie, kde je míra přijetí tohoto přístupu podkopána několika organizačními a profesními překážkami , jako jsou náklady na POCT a neopodstatněné obavy ze ztráty přímé kontroly nad tím, jak pacienti zvládají léčbu (Magon et al., 2022).

Studovat design

V návaznosti na doporučení vytvořit škály s vlastními údaji (Rattray & Jones, 2007) obsahuje metodologická vícefázová studie dvě hlavní fáze.

První fáze se zaměří na konceptualizaci škály PERSONAE a bude založena na vývojovém metodologickém přístupu zahrnujícím tři primární kroky. Primárním krokem bude rešerše literatury, která by zahrnovala všechny prvky spojené s připraveností na selfmonitoring a self-management orální antikoagulace. Druhým krokem bude konsensuální setkání mezi vývojáři za účelem prozkoumání nálezů z literatury a schválení jejich syntézy. Třetí krok se pak zaměří na operacionalizaci situací a zapojí se externí panel odborníků, aby určil podobu a obsahovou validitu nově vyvinuté škály.

Druhá fáze se bude skládat z validačních postupů. Zpočátku bude pro sběr průřezových dat použita škála PERSONAE zobrazující položky s přijatelnou obsahovou validitou. Tento konkrétní krok určí pomocí postupu Mokken škálovací analýzy (MSA), jak se budou položky v první verzi škály PERSONAE chovat v reakci na různé úrovně teoretického latentního rysu (připravenosti) (Watson et al., 2012) . MSA je v této studii vybrána záměrně před explorativní analýzou faktů, protože zkoumá chování jednotlivých položek o jedné latentní charakteristice spíše než se dívá na vazbu mezi položkami, což umožňuje výzkumníkům vybrat položky s nejvyšší škálovatelností směrem k krátkému, jednorozměrná míra, kterou lze vypočítat v jediném skóre. Jinými slovy, přidáním pouze nejrelevantnějších otázek stanovených pomocí hierarchické metody MSA splnila cíl stanovit rychlé posouzení připravenosti na vlastní monitorování a vlastní řízení perorální antikoagulace. Jakmile bude vyvinuta stabilní unidimenzionální škála PERSONAE, bude proveden druhý sběr průřezových dat pro křížové ověření věrohodné jednorozměrné struktury škály.

Účastníci a postupy

V první fázi posoudí panel 8–12 odborníků (tj. zdravotních sester, lékařů a farmaceutů) relevanci a jasnost navrhovaných položek odvozených z rešerše literatury provedené zkoušejícími (validita obsahu). Položky budou představovat situace odrážející, jak moc se pacienti cítí být připraveni bezpečně a efektivně zahájit sebemonitorování a sebeřízení. Zapojení experti podepíší písemný souhlas, aby umožnili vyšetřovatelům použít jejich sociodemografické a profesní charakteristiky ve vědeckém zpravodajství, protože obsahová validita je úzce spojena s charakteristikami zapojených expertů. Jinými slovy, tato fáze nemůže být anonymní, aby umožnila vyšetřovatelům zvýšit transparentnost týkající se charakteristik panelu shromažďováním následujících proměnných: pohlaví, věk, akademický titul, předchozí zkušenosti ve studiích zaměřených na testování obsahové validity a zkušenosti s perorální antikoagulací. .

Jakmile je ve druhé fázi získána adekvátní obsahová validita, koordinační centrum studie, IRCCS Policlinico San Donato, zahájí sběr dat. Tento protokol zahrnuje dvě průřezová kola sběru dat pomocí webových průzkumů ke sběru dat zajištěním anonymity. Bude použit pohodlný postup odběru vzorků pomocí webových stránek a stránek sociálních sítí asociací zahrnujících pacienty s antikoagulačními léky, jako jsou „Federazione delle Associazioni Italiane dei Pazienti Anticoagulati“ (Feder-AIPA) a „Associazione Italiana Cardiopatici Congeniti“ (AICCA). Jakmile bude dokončeno první kolo sběru dat (tj. když bude dosaženo velikosti vzorku), výběr účastníků pro druhé kolo sběru dat bude založen na stejném přístupu jako v prvním kole přidáním sdělení, jehož cílem je vysvětlit, že pokud pacient již v průzkumu odpověděl, není možné dotazník znovu vyplnit pro druhé kolo sběru dat, aby se předešlo překrývajícím se odpovědím.

Postup odběru vzorků

Sběr dat bude prováděn pomocí cloudového systému záznamu dat a bude zahrnovat webový průzkum šířený organizátorem pomocí kampaní na sociálních sítích, newsletterů a letáků. Postup odběru vzorků bude řídit místní koordinátor studie a výzkumník z týmu odpovědného za řízení postupu podle zásad správné klinické praxe. Stejně jako v předchozích studiích se očekává míra odpovědi přibližně 60 % pozvaných pacientů (Magon et al., 2020).

Velikost vzorku

Vzhledem k tomu, že počet položek na škále PERSONAE bude záviset na revizi literatury a fázi platnosti obsahu, je v této fázi před vývojem k dispozici několik prvků, které umožňují přesné simulace Monte Carlo pro určení požadované velikosti vzorku k dosažení alespoň síly 0,80 při zamítnutí nulové hypotézy, že celkový H koeficient = 0. Ke stanovení velikosti vzorku potřebného k provedení MSA studie Straata et al. (2014) ukázali, že vzorek 500 účastníků by mohl být dostatečný k provedení MSA. Podobné výsledky byly ukázány v simulaci Monte Carlo, kterou provedli Ligtvoet et al. (2010). Z tohoto důvodu je pro první kolo sběru dat vyžadován vzorek o velikosti 500 účastníků. Postup MSA umožní na základě specifické hierarchie snížit počet položek, včetně pouze těch, které budou splňovat předpoklady monotónnosti a invariantního řazení položek; prvních 10-15 položek vyplývajících z výběru bude definovat připravenost na selfmonitoring a self-management perorální antikoagulace u dospělých pacientů.

Z tohoto důvodu byl požadovaný vzorek pro druhé kolo sběru dat založen na simulacích Monte Carlo provedených v Mplus 8.1 (Muthén & Muthén, 2017), zvažujících několik možností (normální vs. nenormální rozdělení; chybějící hodnoty nižší než 5 % vs. chybějící hodnoty vyšší než 5 %). Bez chybějících dat a normálně rozdělených proměnných vyžaduje nejmenší velikost vzorku pro provedení CFA, aby 150 pacientů mělo sílu 0,80 při zamítnutí nulové hypotézy, že korelace faktorů je nulová. Když se do simulačního modelu přidá pravděpodobnost chybějících dat, k dosažení síly 0,80 je potřeba velikost vzorku 175. Pro mocninu 0,80 při použití modelu CFA s nenormálními položkami a bez chybějících dat je zapotřebí 245 pacientů. Při přičtení pravděpodobnosti chybějících dat je potřeba velikost vzorku 305 pacientů pro mocninu 0,80 pro zamítnutí nulové hypotézy, že korelace faktorů je nulová. Poslední krok v simulaci poskytuje nejkonzervativnější přístup a z tohoto důvodu představuje velikost vzorku pro druhé kolo sběru dat. Pro každou simulaci byla generována data z populace s hypotetickými hodnotami parametrů odvozenými z předchozích studií s položkami zkoumajícími potenciální zástupné znaky připravenosti, jako jsou znalosti týkající se AVK, zdravotní gramotnosti a zapojení do zdraví (Magon et al., 2018, 2021).

Kritéria způsobilosti

V první fázi budou kritéria pro zařazení pro odborníky souviset s prokázaným zázemím v péči o pacienty s VKA (nejméně jeden rok), alespoň s magisterským titulem v oboru ošetřovatelství, farmacie nebo s titulem MD a se znalostí italského jazyka. Vylučovací kritérium bude souviset s přítomností střetu zájmů u daného tématu.

Pro fázi dvě jsou kritéria pro zařazení podrobně popsána v tabulce dílčích požadavků (část „Skupiny a intervence“).

Nástroje pro sběr dat

Sběr dat bude prováděn prostřednictvím verze škály PERSONAE odvozené z fáze obsahové validity, formuláře sociodemografických a klinických dat a grafické hodnotící škály založené na 5bodovém hodnocení (od 0 = zcela nesouhlasím po 5 = zcela souhlasím ) posoudit, jak pacienti souhlasí s prohlášením, že by chtěli získat vzdělání pomocí seznamu možností učení s podporou technologie (každá možnost bude hodnocena).

Sociálně-demografické údaje budou věk (roky), pohlaví (muž, žena, jiné), rodinný stav (ženatý, svobodný), úroveň vzdělání (nižší než SŠ, SŠ, VŠ) a povolání (aktivní pracovník). , neaktivní pracovník). Klinickými proměnnými budou doba perorální antikoagulace, klinická indikace antikoagulace, doba v terapeutickém rozmezí (TTR) a anamnéza tromboembolických nebo krvácivých komplikací v posledních třech měsících.

Analýza dat

Balíček "mokken" ze statistického programu R (R Foundation for Statistical Computing, Vídeň, Rakousko) bude použit pro provádění MSA ve vzorku odvozeném z prvního kola sběru dat (Ark et al., 2021). MSA umožňuje vývojářům hodnotit každou položku hierarchicky a vybrat ty nejrelevantnější pro hodnocení připravenosti (prvních 10–15 položek), na které se zaměřuje škála PERSONAE. Tento přístup předpokládá, že skóre na jedné položce je pouze funkcí úrovně latentního rysu (připravenosti) a nikoli skóre na jakékoli jiné položce. Automatizovaný postup výběru položek (AISP) bude použit v první fázi MSA, aby se určilo, kolik možných škál vznikne z poskytnutých dat. Škálovatelnost položek bude posouzena vyhodnocením funkce Loevingerova koeficientu homogenity (koefH) a následnou kontrolou porušení monotonie poté, co byly identifikovány položky pro nejpravděpodobnější škálu měřící připravenost na selfmonitoring a self-management orální antikoagulace ( pouze porušení pod 80 jsou v souladu s požadavky Mokkenovy stupnice). Budou vypočítány Loevingerovy koeficienty homogenity a jejich intervaly spolehlivosti (CI) na úrovni škály (Hs), na úrovni položky (škálovatelnost jednotlivé položky, Hi) a dvojicích položek (HiJ). Hodnoty H rovné nebo větší než 0,30, 0,40 nebo 0,50, v tomto pořadí, ukazují slabé, střední nebo silné stupnice. Kontrola dvojic položek zajistí vyloučení těch, které porušují monotónnost, a také poskytne posouzení vlivů podlahy a stropu na distribuci dat. Vhodné položky budou následně vyhodnoceny pomocí invariantního řazení položek (IIO), které zahrnuje algoritmus zpětné metody výběru položek, aby se zúžil soubor otázek na ty, které nejlépe odpovídají požadavkům použitého hierarchického řazení respondentů na základě monotónní homogenity. Postup IIO odebere položky jednu po druhé, dokud nebudou nalezena žádná významná porušení. Pro každou následující fázi, ve které bude algoritmus použit, bude koeficient Htrans (HT) vyjadřovat přesnost výběru IIO. HT větší než 0,30 je považováno za dostatečné k označení správného procesu IIO a konzistentních Mokkenových škál (Watson et al., 2012). Poslední sada otázek bude použita k výpočtu rho koeficientů vypočtených pomocí Molenaar-Sijtsma techniky pro spolehlivost.

Konfirmační faktorová analýza bude použita ke křížové validaci věrohodné unidimenzionální struktury škály PERSONAE odvozené z MSA (teoreticky zahrnující 10-15 položek) pomocí Mplus 8.1 (Muthén & Muthén, 2017). První model bude neomezený a nespecifikovaný na základě robustního odhadu parametrů s maximální pravděpodobností. Konfirmační faktorová analýza s kovariáty (MIMIC) k odhadu invariance měření mezi podskupinami, pokud budou detekovány lineární vztahy mezi charakteristikami účastníků a celkovým skóre škály. V případě použití MIMIC modelů bude množství redukovaného χ2 pro každý parametr prozkoumáno pomocí příkazu "modification indexes", který umožní autorům zjistit, které položky mohou způsobit takové porušení invariance (protože vykazují různé chování mezi skupinami). Položky způsobující neměnnost budou vyhodnoceny z hlediska možného odstranění z konečné stupnice. Vhodnost konfirmačních faktorových analýz při vysvětlování statistiky vzorků bude hodnocena pomocí následujících indexů: χ2, χ2/stupeň volnosti (DF, přijatelné rozmezí: 1,5-5), index srovnávací shody (CFI) a Tucker-Lewisův index ( TLI) (CFI a TLI > 0,90 indikují dobrou shodu) a střední kvadratická chyba aproximace (RMSEA; hodnoty 0,05 nebo méně označují dobře padnoucí model, od 0,05 do 0,08 indikují adekvátní přizpůsobení a 0,10 nebo větší indikující nedostatečné přizpůsobení).

Chybějící data budou řízena pomocí přístupu dostupného případu pro chybějící méně než 5 % nebo regresních imputací pro chybějící rovné nebo vyšší než 5 %, pokud budou empiricky splněny náhodně chybějící předpoklady. Analýza bude prováděna s chybou typu I rovnou 5 % a pomocí Mplus, verze 8.1 (Los Angeles, CA, USA), IBM SPSS® Statistics pro Microsoft Windows, verze 27 (IBM Corp., Armonk, NY, USA) a R 4.2.1 (R Foundation for Statistical Computing, Vídeň, Rakousko, http://www.R-project.org/).

Etické úvahy

První fáze studie (validita obsahu) bude zahrnovat odborníky, kteří budou požádáni o podepsání písemného informovaného souhlasu. Sběr dat prostřednictvím webových průzkumů navržených v druhé části studie lze definovat jako anonymní, protože pomocí shromážděných dat nelze přiřadit žádný konkrétní vzorek ke konkrétní osobě. Podle současného zákona (evropské nařízení 2016/679, legislativní vyhláška 101/2018) je použití typu písemného informovaného souhlasu pro tento typ studie zbytečné, protože by to ohrozilo anonymitu studie. Na druhou stranu se doporučuje, aby byli pacienti před vyplněním online dotazníku plně informováni prezentační stránkou, která se snadno čte a popisuje cíl průzkumu.

Implikace pro klinickou praxi

Tento projekt umožní klinickým lékařům (sestrám, hematologům, praktickým lékařům a kardiologům) posoudit připravenost na self-management a selfmonitoring u pacientů léčených pomocí VKA. Posouzení jejich připravenosti by mohlo mít několik důsledků pro klinickou praxi.

Za prvé, v Itálii a několika zemích s podobným univerzálním zdravotnickým systémem je využití POCT nedostatečně optimální (Magon et al., 2022) a zdůraznění strukturované cesty k nejlepší přípravě pacientů na přístupy k samotestování by mohlo optimalizovat praktické přijetí. těchto bezpečných, efektivních a nákladově efektivních strategií řízení (selfmonitoring a self-management). Tento aspekt je obzvláště smysluplný, protože bylo prokázáno, že potenciálně způsobilí pacienti pro sebetestování vedeni tradičním přístupem vykazují nižší úroveň duševního zdraví, protože se cítí neschopni vyjádřit svůj potenciální příspěvek k řízení svého stavu (Magon et al., 2020).

Za druhé, připravenost na self-management a selfmonitoring u pacientů léčených pomocí VKA by mohla vést k navrhování vzdělávacích aktivit přizpůsobených pacientům. Potřeba edukace na míru u pacientů s VKA byla široce navrhována v literatuře, zejména s omezeními zavedenými pandemií COVID-19 (Price & Ansell, 2022). Tyto vzdělávací přístupy by také měly podporovat meziprofesní spolupráci a sdílené rozhodování (Gee et al., 2022).

Za třetí, sekundární cíle tohoto projektu poskytnou počáteční epidemiologický popis připravenosti v italském prostředí a mohou být použity k upřednostnění politik veřejného zdraví, aby se odstranily možné vznikající mezery. Kromě toho by popis nejoceňovanějších možností učení za pomoci technologie pacienty mohl být informativní pro klinické lékaře a úředníky v oblasti veřejného zdraví.