Bereitstellung von Feedback zur Verschreibung von Antibiotika für Hausärzte: Das Ontario-Programm zur Verbesserung des Einsatzes antimikrobieller Mittel (OPTIMISE)

Hintergrund: Der übermäßige Einsatz von Antibiotika ist der Hauptgrund für steigende Antibiotikaresistenzraten. Unnötiger Einsatz von Antibiotika ist mit unerwünschten Medikamentennebenwirkungen und steigenden Resistenzraten verbunden. Das Versenden von Briefen an häufig verschreibende Antibiotika in anderen Ländern hat unterschiedliche Auswirkungen auf die Verringerung der Verschreibung von Antibiotika gezeigt.1-3

Ziel: Bewertung der Auswirkung eines Schreibens an die 25 % der Hausärzte, die in Ontario die meisten Antibiotika verschreiben, auf die steigende Zahl der Anmeldungen für HQO-Hausarztpraxisberichte.

Sekundäre Ziele: Testen der Auswirkungen verschiedener Formate eines Benachrichtigungsschreibens auf die Verschreibung von Antibiotika. Unsere primäre Hypothese ist, dass die Benachrichtigung von Ärzten, dass der Einsatz von Antibiotika überwacht wird, den Einsatz von Antibiotika verringern wird. Die Forscher gehen ferner von der Hypothese aus, dass gezielte Änderungsideen zum Beginn oder zur Dauer von Antibiotika unterschiedliche Auswirkungen auf diese unterschiedlichen Verschreibungsverhalten haben werden, was die Bedeutung gezielter Botschaften hervorhebt.

Methoden: Die Wirkung von Briefsendungen an die 25 % der am besten verschreibenden Hausärzte wird unter Verwendung eines randomisierten kontrollierten Studiendesigns (RCT) evaluiert. Die Prüfärzte werden Ärzte in einem Verhältnis von 3:3:1 den Interventions- versus Kontrollarmen zuordnen, um die Anzahl der Ärzte, die der Intervention ausgesetzt sind, zu maximieren. Die Ermittler verwenden die IQVIA Xponent-Datenbank von März 2017 bis Februar 2018, um die obersten 25 % der Antibiotika-Verschreiber von Hausärzten in Ontario (Hausärzte oder Allgemeinmediziner) zu identifizieren, definiert durch die Gesamtzahl der Antibiotika-Verschreibungen. Sie erhalten ein Schreiben, in dem angegeben wird, dass sie mehr Antibiotika verschreiben als 75 % der Hausärzte in Ontario, basierend auf der Gesamtzahl der Antibiotika-Verschreibungen pro Jahr. Der Brief wird sie ermutigen, sich für die Primärversorgungsberichte von HQO My Practice anzumelden, die in Zukunft Antibiotika-Indikatoren enthalten können.

Der Brief wurde unter Verwendung bewährter theoretischer Rahmenbedingungen für Verhaltensänderungen entwickelt, um die Verschreibung von Antibiotika durch Ärzte zu verbessern. Die meisten Ärzte sind sich der globalen Bedrohung der öffentlichen Gesundheit durch antimikrobielle Resistenzen bewusst, viele unterschätzen jedoch ihre lokale Bedeutung. Darüber hinaus wird die unnötige Verschreibung von Antibiotika häufig externen Faktoren zugeschrieben, die außerhalb ihrer Kontrolle liegen, wie z. B. Erwartungen der Patienten und Einhaltung der Medikation durch die Patienten.4 Für diese Intervention konzentrierten sich die Ermittler auf zwei Theorien zur Verhaltensänderung, von denen zuvor gezeigt wurde, dass sie mit dem Verschreiben von Verhalten in Verbindung stehen; Theorie des geplanten Verhaltens (TBP) und Theorie des operanten Lernens (OLT).5 Der Brief wird einen gewissen sozialen normativen Vergleich liefern, indem er diesen Ärzten mitteilt, dass sie mehr Antibiotika verschreiben als ihre Kollegen (TPB). Durch die Bereitstellung von Änderungsideen und Informationen zu den Folgen eines unnötigen Antibiotikaeinsatzes versuchen die Forscher, die Risikowahrnehmung (TPB) und die erwarteten Folgen (OLT) der Verordnung von Antibiotika bei akuten Atemwegsinfektionen durch die Ärzte zu ändern. Dieser Brief stellt eine Form der persuasiven Kommunikationsverhaltensänderungstechnik (BCT) dar. Diese Form von BCT hat sich bei der Modifizierung von OLT-gesteuerten Verhaltensweisen als wirksam erwiesen.6, 7

Um verschiedene Änderungsideen zu testen, werden die Forscher gleichzeitig zwei Arten von Briefen auswerten, die nach dem Zufallsprinzip an die Ärzte in den oberen 25 % der Verschreiber im Verhältnis 3:3:1 verteilt werden; a) Bereitstellung von Änderungsideen von Choosing Wisely Canada zur angemessenen Einleitung von Antibiotika bei akuten Atemwegserkrankungen; b) Bereitstellung von Änderungsideen zur angemessenen Dauer von Antibiotika.

Das Design der Briefe wurde von Benutzern getestet und von einer Stichprobe von Hausärzten in Ontario iterativ verfeinert. Die Briefe werden gemeinsam mit der Abteilung Allgemein- und Familienpraxis der Ontario Medical Association (OMA) und Choosing Wisely Ontario vermarktet. Die Briefe wurden auch vom Ontario College of Family Physicians, HQO und Mitgliedern des Studienteams überprüft, um Beiträge und Änderungen an Sprache und Inhalt bereitzustellen. Basierend auf den Studienergebnissen werden die Forscher im folgenden Jahr (12 Monate später) einen Brief an alle 3500 Ärzte senden.

Stichprobengröße: Die Berechnungen der Stichprobengröße basieren auf Antibiotika-Ergebnis 1. Insgesamt 3500 Hausärzte werden in die randomisierte kontrollierte Studie aufgenommen: 3000 erhalten einen Brief und 500 erhalten keinen Brief. In einer Kovarianzanalyse (ANCOVA) erreichen Stichprobenumfänge von 500, 1500 und 1500 Ärzten eine Trennschärfe von >80 %, um einen absoluten Unterschied von 1 % im primären antibiotischen Ergebnis zwischen dem Durchschnitt der drei Interventionsarme gegenüber der Kontrolle unter Verwendung eines F- Test auf dem 5 %-Signifikanzniveau. Die Berechnungen gingen von einer Standardabweichung von 12 aus, die anhand von routinemäßig erhobenen Daten berechnet wurde, die zwischen dem 1. März 2017 und dem 28. Februar 2018 verfügbar waren, und berücksichtigten das Baseline-Maß des primären Ergebnisses unter der Annahme einer Korrelation von 0,8.

Das primäre Ergebnis ist eine Intention-to-treat-Analyse der RCT nach 12 Monaten für beide Ergebnisse 1 und 2. Die Einheit der Analyse ist der Arzt. Die primäre Analyse wird den modifizierten robusten Poisson-Regressionsansatz von Zou und Donner verwenden (Zou und Donner 2013) Die abhängige Variable ist der Zähler für jedes Ergebnis, wobei der Logarithmus des Nenners als Offset-Term angegeben wird. Die Verteilung ist Poisson und die Link-Funktion ist der Log-Link. Das Modell wird einen festen Begriff für die Zeit (vor/nach) und die Interaktion zwischen Zeit und Gruppe (Intervention) enthalten. Beachten Sie, dass das Modell den Haupteffekt für die Intervention weglässt, um die Unterschiede zwischen den Armen zu Beginn der Studie auf 0 zu beschränken. Aus dem Modell werden paarweise Mittelwertdifferenzen der kleinsten Quadrate ermittelt (jeder Interventionsarm gegenüber der Kontrollgruppe) und als relatives Risiko (RR) und 97,5 %-Konfidenzintervall ausgedrückt. Die statistische Signifikanz wird auf dem Bonferroni-korrigierten Niveau von 0,05/3 bewertet. Robuste Standardfehler werden verwendet, wobei die Korrelationsstruktur als Austauschbar angegeben ist. Aus dem Modell werden auch sekundäre paarweise Vergleiche erhalten (z. B. der Durchschnitt der beiden Buchstaben gegenüber der Kontrolle und ein direkter Vergleich zwischen den beiden Buchstaben).

Die Prüfärzte verwenden den gleichen Ansatz für die vierteljährlichen Daten, mit der Ausnahme, dass die mittleren paarweisen Differenzen der kleinsten Quadrate im ersten, zweiten, dritten und letzten Quartal nach der Randomisierung erhalten werden, um kurz- und langfristige Wirkungen der Intervention zu untersuchen. Die Prüfärzte werden Untergruppen auswerten, einschließlich ärztlicher Verschreibung zu Studienbeginn (> 90. % vs. 75. - 90. % ), Jahre in der medizinischen Praxis (< 10 Jahre, 11 - 24 Jahre vs. 25 Jahre), Geschlecht des Arztes (M vs. F), ländliche vs. städtische Praxis und Alters-/Geschlechtsgruppierungen der Patienten (<18yM, <18yF, 18-64yM, 18-64yF, 65+M und 65+F) unter Verwendung von IQVIA-Daten.

Ein sekundäres Ergebnis wird die Aufnahme neuer Ärzte in die HQO-Hausarztpraxisberichte sein. In Zusammenarbeit mit HQO werden die Ermittler Ärzte in unserer Studie nachverfolgen, die sich als Reaktion auf den Erhalt des Schreibens von Public Health Ontario (PHO) bis zum 28. Februar 2019 anmelden. Ärzte werden eingeladen, sich über einen speziellen Weblink anzumelden, der für diese Studie erstellt wurde. Die primäre Analyse berechnet die absolute Differenz zwischen den Anteilen der Neuanmeldungen in den beiden Interventionsarmen gegenüber dem Kontrollarm zusammen mit einem 95-%-Konfidenzintervall. Multiplizitätsbereinigte paarweise Vergleiche werden auch zwischen jedem der Interventionsarme gegenüber der Kontrolle und zwischen den verschiedenen Versionen der Buchstaben durchgeführt. Die Prüfärzte werden Prädiktorvariablen für die Neuaufnahme auswerten, einschließlich ärztlicher Verschreibung zu Studienbeginn (> 90. % vs. 75. - 90. % ile), Jahre in der medizinischen Praxis (< 10 Jahre, 11 - 24 Jahre vs. 25 Jahre), Geschlecht des Arztes (M vs. F), ländliche vs. städtische Praxis und Alters-/Geschlechtsgruppierungen der Patienten (<18yM, <18yF, 18-64yM, 18-64yF, 65+M und 65+F) unter Verwendung einer logistischen Regressionsanalyse.

Um die Gesamtwirkung des Erhalts eines Briefes im Vergleich zu keinem Brief auf die Verschreibungsergebnisse in Ontario zu bewerten, verwenden die Prüfärzte ein Regressions-Diskontinuitäts-Design (RDD), indem sie Antibiotika-Verschreibungsdaten von den übrigen Hausärzten in Ontario einbeziehen. In der traditionellen RDD werden Probanden basierend auf einem Grenzwert einer kontinuierlichen Zuordnungsvariablen einer Behandlung oder Kontrolle zugeordnet. Die Ermittler werden die 3000 Hausärzte, die Briefe erhalten haben (mit Ausnahme der 500 Ärzte im Kontrollarm), als Behandlungsgruppe verwenden und sie mit den übrigen Ärzten in Ontario als Kontrollgruppe vergleichen. Die Zuweisungsvariable in unserem Design ist die Antibiotika-Verschreibungsrate (definiert als Antibiotika pro 100 Gesamtmedikationen im Jahr vor der Intervention). Die Ermittler werden die Auswirkungen grafisch darstellen, indem sie die kontinuierliche Zuweisungsvariable auf der x-Achse und die kontinuierliche Ergebnisvariable ( Antibiotika-Verordnungsrate über das Jahr nach dem Eingriff) auf der y-Achse. Dann werden verschiedene Regressionslinien an die Daten an jeder Stelle des Cutoffs angepasst. Wenn die Intervention wirksam ist, gibt es eine Diskontinuität in den Regressionslinien am Wert des Cut-Offs. Der Interventionseffekt wird als vertikale Verschiebung an der Unterbrechungsstelle ausgedrückt.8 Die Ermittler werden diese Analyse auch für die Antibiotikadauer durchführen.

Einschränkungen: Die Ermittler können mit diesem Datensatz nur die verschriebenen Antibiotika pro 100 Gesamtmedikationen überwachen, anstatt pro Patientenvolumen. Dieses Maß scheint ein angemessenes Maß für den Einsatz von Antibiotika innerhalb eines Arztes zu sein, da es bei hochverschreibenden Ärzten in unseren Datensätzen über die Zeit stabil ist.

Ethische Erwägungen: Der verantwortungsvolle Umgang mit antimikrobiellen Mitteln und die Bekämpfung antimikrobieller Resistenzen ist eine provinzielle und nationale Priorität. Die Xponent-Datenbank mit Verschreibungsdaten auf individueller Verschreiberebene wird bereits von PHO verwaltet und an einem sicheren Ort aufbewahrt. Die Vereinbarung mit IQVIA ermöglicht es PHO, Ärzten direktes Feedback zu geben. Die Briefe werden an den Arzt adressiert und als vertraulich gekennzeichnet. Die einzigen darin enthaltenen Daten sind, dass sie als häufige Verschreiber von Antibiotika identifiziert wurden. Es werden keine spezifischen Verschreibungszahlen oder Daten auf Patientenebene bereitgestellt.

Die Ermittler haben diese Studie so konzipiert, dass die HQO-Anmeldung und die potenzielle Wirkung durch eine 6:1-Allokation maximiert werden. Darüber hinaus werden die Prüfärzte im folgenden Jahr eine Nachbesprechung und ein Follow-up-Schreiben an alle Ärzte senden, damit alle hochverschreibenden Ärzte die Möglichkeit haben, diese Informationen zu erhalten und sich für HQO-Berichte anzumelden. Ärzte erhalten eine E-Mail-Adresse, um PHO bei Fragen oder Bedenken bezüglich des Schreibens zu kontaktieren. Alle Ergebnisse werden aggregiert, und die Berichte geben keine Details zum verschreibenden Arzt preis.

Für diese Studie wurde ein Einwilligungsverzicht erteilt. Diese Intervention beinhaltet ein minimales Risiko und eine minimale Belastung für die Teilnehmer (Routine werden Briefe von Regierungsbehörden an Ärzte verschickt; diese Briefe erfordern keine sofortige Antwort). Es sind keine Auswirkungen auf das Wohlergehen der Ärzte durch den Erhalt dieses Schreibens zu erwarten. Der Eingriff wäre unpraktisch, wenn eine Zustimmung erforderlich wäre. Ein Zustimmungsprozess, selbst wenn er durchführbar wäre, würde wahrscheinlich eine Auswahlverzerrung erzeugen und es unmöglich machen, die gestellte Forschungsfrage zu beantworten. Darüber hinaus würde das Zustimmungsverfahren eine größere Belastung für die Ärzte mit sich bringen als diese Ein-Buchstaben-Intervention selbst. Diese Initiative zur Qualitätsverbesserung hat das Potenzial, Ärzten zu helfen, indem sie hilfreiche Empfehlungen zu optimalen Antibiotika-Verschreibungspraktiken liefert. Auf dem Schreiben wird eine PHO-Kontakt-E-Mail angegeben, um Ärzten die Möglichkeit zu geben, PHO zu kontaktieren und sich von zukünftigen Schreiben abzumelden.