Wirksamkeit der aktiven Fallfindung von Haushaltskontakten in einem routinemäßigen Tuberkulose (TB)-Kontrollprogramm

Das TB-Programm des Gesundheitsministeriums des Distrikts SJL (DISA NTP) führt eine neue öffentliche Gesundheitsintervention durch, die die aktive Bewertung von Haushaltskontakten beinhaltet. Wir arbeiten zusammen, um diese Intervention als pragmatische, randomisierte, kontrollierte Studie mit abgestuftem Keil durchzuführen, um die Wirksamkeit und Kosteneffizienz dieser Intervention zu bewerten.

Interventionsmodell

Die Intervention wird über alle Cluster (oder Gesundheitszentren) in Form eines abgestuften Keildesigns ausgerollt, d. h. eines unidirektionalen Crossovers, sodass alle Cluster im Kontrollarm beginnen und dann bis zum Zeitpunkt des Crossovers zum randomisiert werden Interventionsarm. Dies wird schrittweise fortgesetzt, bis alle Cluster (oder Gesundheitszentren) in den Interventionsarm übergegangen sind. Die Randomisierung der Gesundheitszentren erfolgt zum Zeitpunkt des Übergangs in den Interventionsarm. Diese Randomisierung wurde nach Klinik-TB-Raten < 100/100.000, TB-Raten 100 bis 200/100.000 und Kliniken mit TB-Raten > 200/100.000 stratifiziert, um sicherzustellen, dass zu jedem Zeitpunkt ein Gleichgewicht zwischen den Klinikgrößen randomisiert dem Interventionsarm zugewiesen wurde.

Leistungsanalyse

Da die Anzahl der Cluster oder Gesundheitszentren (n = 35) festgelegt ist, wurde eine Leistungsanalyse durchgeführt, um den kleinsten nachweisbaren Unterschied zwischen den Gesamterträgen der aktiven Intervention (ACF) und der passiven Fallfindung (PCF) in der zu schätzen aktuelle Studie. Die Leistungsanalyse für geclusterte Designs mit gestuftem Keil muss modifiziert werden, um die gestufte Implementierung und die Schwankungen in den Clustergrößen zu berücksichtigen, die wir wahrscheinlich beobachten werden. In einer parallelen Studie, die darauf ausgelegt ist, ein bestimmtes Leistungsniveau zu erreichen, wird dieselbe Population in einem abgestuften Keildesign weniger als das angegebene Leistungsniveau aufweisen, und die Standardnormalabweichungen sollten um einen Inflationsfaktor erhöht werden. Unter Verwendung eines ähnlichen Ansatzes und unter Berücksichtigung des abgestuften Keildesigns und der unterschiedlichen Clustergrößen innerhalb der Stichprobe sollten wir im Vergleich zu der erwarteten Basislinie von 1 % Fallerkennung bei Haushaltskontakten, die wir bei der passiven Fallfindung erwarten, eine Erkennungsstärke von mehr als 90 % haben Unterschiede zwischen 3 % und 4 % (bei Gesamterträgen von ACF mit 4 bzw. 5 %) zwischen Interventions- und Kontrollarm. Basierend auf früheren Studien gehen wir davon aus, dass dies ausreichen sollte, um einen Effekt zu bestimmen, der von klinischer und programmatischer Bedeutung wäre.

Die Studie wird in Distriktkliniken über einen Zeitraum von 18 Monaten durchgeführt (3 Baseline und 15 Monate Phase-in des ACF-Programms). Im Jahr 2010 meldete DISA NTP 1.871 TB-Fälle in 35 Kliniken über 12 Monate (unveröffentlichte Daten des Gesundheitsministeriums). Wir rechnen im Median mit 5 Haushaltskontakten pro TB-Fall (Bereich 3–7) . In früheren Studien innerhalb des Distrikts lagen die Rücklaufquoten bei der Registrierung von Indexfällen für Studien im Distrikt bei über 80 %. In einer Studie, in der 60 multidrug-resistente (MDR) TB-Indexfälle und 80 zufällig ausgewählte arzneimittelsensitive TB-Kontrollen bei SJL rekrutiert wurden, stimmten 92 % der Fälle und 98 % der ausgewählten Kontrollen der Teilnahme an der Studie zu. Angesichts unserer derzeit vorgeschlagenen Einführung über 15 Monate würden wir daher bei einer konservativen Schätzung von 70 % Teilnahme und 3 Haushaltskontakten pro Haushalt ungefähr 1900 Index-TB-Fälle und ungefähr 5700 Haushaltskontakte erwarten.

Datenextraktion und -verwaltung

DISA NTP sammelt routinemäßig Daten über Haushaltskontakte, die in Formularen zur öffentlichen Gesundheit in TB-Fallgeschichten ausgewertet werden. Ebenso werden bei Hausbesuchen zusätzliche ACF-Formulare zu Haushaltskontakten eingesammelt. Die neuen ACF-TB-Formulare sind Formulare für die öffentliche Gesundheit, die DISA NTP entwickelt hat, jedoch mit Beiträgen der Studienforscher, um sowohl die Vollständigkeit und Qualität der Daten sicherzustellen als auch alle Daten zu Zeit und Kosten des Programms einzubeziehen. Die Prüfärzte der Studie werden eine Rolle bei Pilottests und der Validierung der Datenerfassungsinstrumente und Programmverfahren spielen. Die Mitarbeiter von DISA NTP führen alle Hausbesuche, alle Bewertungen von TB-Fällen und Kontakten sowie die damit verbundene Datenerfassung durch. Derzeit sind alle NTP-Daten auf Klinikebene papiergestützt und werden in individuellen TB-Falldiagrammen gepflegt.

Studienspezifische Teams (universitätsbasiert) prüfen und extrahieren die routinemäßigen Formulare für die öffentliche Gesundheit und die aktiven Interventions-TB-Formulare. Diese Strategie wird eine realitätsnahe pragmatische Perspektive des Programms gewährleisten, indem Mitarbeiter von DISA NTP das Programm im Kontext ihres regulären TB-Programms implementieren, jedoch eine zusätzliche Überwachung und Digitalisierung von Daten zur Auswertung bereitstellen. Engagierte Studienfeldmitarbeiter werden prospektiv PCF- und ACF-Daten aus den ursprünglichen TB-Fallgeschichten, Haushaltskontaktauswertungen und ACF-Interventionsformularen (falls zutreffend) in Index-TB-Patientenakten in DISA NTP-Kliniken extrahieren. Informationen aus den Fallgeschichten für die Haushaltskontakte jedes TB-Patienten werden im ersten Monat, in Zeiträumen von 3 Monaten und 6 Monaten gesammelt. Die Extraktionsmethode umfasst, wenn möglich und erlaubt, eine Fotokopie der relevanten Gesundheitsformulare. Diese Formulare werden dann in Studiendatenextraktionsformularen zusammengefasst und in eine einzige sichere Datenbank eingegeben. Die Daten werden von einem Supervisor verifiziert, der die Extraktionsformulare mit den Diagrammformularen und die elektronischen Datenbankaufzeichnungen mit den Extraktionsformularen vergleicht.

Analyse

Das primäre interessierende Ergebnis ist die Gesamtausbeute an sekundären TB-Fällen aus dem neuen aktiven Programm im Vergleich zum passiven Routineprogramm und den jeweils damit verbundenen Kosten. Zur Beschreibung von Populationsmerkmalen werden univariate Analysen durchgeführt. Die Analyse wird gemäß den Prinzipien der Behandlungsabsicht (Intention-to-Treat, ITT) durchgeführt, wobei Daten verwendet werden, die aus einzelnen TB-Fallaufzeichnungen in randomisierten Kliniken gesammelt wurden, sodass Kontakte, die als Sekundärfälle erkannt wurden, der Intervention oder dem Vergleichsarzt in ihrer Klinik zu diesem Zeitpunkt zugeordnet werden Zeitraum. Ein marginales logistisches Regressionsmodell wird unter Verwendung von Generalized Estimated Equations (GEE) geschätzt. Die GEE wird unter Verwendung einer Logit-Link-Funktion und einer robusten Varianzschätzung modelliert, die robust gegenüber einer Fehlspezifikation der Korrelationsstruktur ist. Die Auswertung erfolgt in der Einheit der individuellen Abrechnung für die Clusterung nach Kliniken. Die in das Modell einbezogenen Kovariaten umfassen Alter, Geschlecht, frühere TB-Behandlung, Index-TB-Fall-Positivitätsgradient und Kovariaten auf klinischer Ebene. Der Behandlungseffekt ist ein Odds Ratio der Zeit bis zur Fallerkennung in der Interventionsgruppe (ACF) im Vergleich zur Vergleichsgruppe (PCF).