Optimalizace funkčního zotavení po léčbě rakoviny prsu

Léčba rakoviny prsu vytváří fyzické, emocionální a praktické výzvy, které narušují rutiny a aktivity. Po dokončení léčby zaměřené na vyléčení uvádí třetina přeživších rakovinu omezení v účasti, definovaná jako obtíže při provádění ceněných aktivit, které odrážejí životní role. Omezení v účasti mohou přetrvávat dva až šest let po léčbě rakoviny prsu, což přináší osobní a společenské náklady tím, že brání schopnosti plnit kariérní, občanské a pečovatelské role. Řešení omezení v účasti odráží výzvu iniciativy Cancer Moonshot k výzkumu způsobů, jak snížit oslabující účinky rakoviny, avšak neexistují žádné intervence založené na důkazech, které by byly připraveny pro rozsáhlé nasazení.

Většina výzkumu přežití se zaměřovala na zvládání příznaků, ale to ne vždy vede k větší účasti na aktivitách relevantních pro roli. Nedávné důkazy ukazují, že účast může být zvýšena i bez snížení příznaků. Nyní existuje řada intervencí, které mají za cíl zvýšit účast prostřednictvím různých kombinací strategií samozvládání, jako je stanovení cílů a řešení problémů, zjišťování priorit a vzdělávání o adaptaci aktivit, úpravě prostředí a řízení energie. Zatímco studie naznačují, že tyto strategie jsou proveditelné a zdá se, že zvyšují účast, každá studie používá jinou směs strategií, které často nejsou dobře specifikovány, takže si nejsme jisti, které strategie vícesložkových intervencí jsou nejúčinnější a které mohou být zbytečné. Tato nejistota snižuje reprodukovatelnost a omezuje rozsáhlé nasazení.

Naším celkovým cílem je identifikovat mechanismy působení, kterými můžeme spolehlivě zvýšit účast na aktivitách relevantních pro roli po léčbě rakoviny prsu. Rámec Multiphase Optimization STrategy (MOST) pro vývoj intervencí využívá inženýrské principy k vytváření vícesložkových intervencí, které jsou jak účinné (tj. produkují klinicky relevantní výsledky), tak úsporné (tj. neobsahují neaktivní složky). První fáze MOST vytváří koncepční model spojující komponenty intervence (tj. strategie) a jejich zamýšlené cíle a identifikuje optimalizační kritérium, podle kterého bude úspěch posuzován. Naším optimalizačním kritériem je najít kombinaci komponent intervence, která má největší účinek na omezení v účasti. Tento návrh odráží druhou fázi MOST, optimalizační fázi, kde budeme hodnotit míru, do jaké každá komponenta intervence vyvíjí nezávislý nebo synergický účinek na omezení v účasti. Optimalizační fáze zajišťuje, že výsledná intervence se skládá pouze z komponent, které přispívají k sledovanému výsledku.

V našem optimalizačním pokusu použijeme faktorový experiment k otestování tří komponent intervence, které jsme my i ostatní použili u přeživších rakovinu prsu: (1) zjišťování priorit a přizpůsobování sezení; (2) vzdělávání o přežití rakoviny; a (3) řízená aplikace zahrnující stanovení cílů, řešení problémů a plánování akcí. Každá z komponent má skromnou základnu důkazů podporujících jejich účinnost při snižování omezení v účasti. Avšak mají různé profily týkající se a) času, který přeživší musí investovat, a b) dovedností, které odborníci potřebují k úspěšnému poskytování. Pro posun vědy vpřed je zásadní vyvinout účinnou, ale úspornou intervenci s empiricky podporovanými mechanismy působení.

Naší výzkumnou otázkou je: Které komponenty samostatně nebo v kombinaci mají největší dopad na omezení v účasti? Pomocí rámce MOST provedeme optimalizační pokus s faktorovým designem. Nabídneme 352 přeživších rakovinu prsu, kteří uvádějí omezení v účasti v prvním roce po léčbě zaměřené na vyléčení, a randomizujeme je, aby dostávali kombinace 3 komponent.

Cíl 1: Identifikovat komponenty intervence, které snižují omezení v účasti (primární výsledek). Komponenty intervence: a) zjišťování priorit (koučování pro zjišťování priorit versus následování statického menu cílů a témat); b) vzdělávání o přežití rakoviny (poskytované terapeutem versus webový odkaz); a c) řízená aplikace (zahrnuta versus nezahrnuta). Kritérium: Komponenta bude považována za účinnou, pokud její přítomnost vytváří hlavní nebo interakční efekt Cohenova d > 0,30.

Cíl 2: Otestovat náš koncepční model stanovením míry, do jaké každá komponenta intervence ovlivňuje následující proximální cíle: H1: Zjišťování priorit bude mít nejsilnější účinek na zapojení do ceněných aktivit. H2: Vzdělávání o přežití rakoviny bude mít nejsilnější účinek na sebeúčinnost při zvládání zdraví. H3: Řízená aplikace bude mít nejsilnější účinek na adaptivní zvládání.

Cíl 3: Sestavit intervenční balíček hodnocením hlavních účinků a interakcí s následujícím optimalizačním kritériem: Největší účinek na omezení v účasti.