Intervention für ländliche Krebspatienten

Ziel der Studie ist es, die Unterschiede zwischen Land und Stadt zu verringern und die Qualität der Krebsversorgung für diese Patienten zu verbessern:

(Ziel 1): Durch den Einsatz gemischter Methoden werden die Forscher die abgestufte kollaborative Pflegeintervention anpassen, um auf die kontextuellen Bedürfnisse von Patienten einzugehen, bei denen komorbider Krebs und Depression diagnostiziert wurden und die in ländlichen Gemeinden mit niedrigem Einkommen leben. Anhand persönlicher qualitativer Interviews mit 30 Patienten, bei denen Krebs diagnostiziert wurde, und quantitativer Daten aus unserer vergangenen Studie werden die Forscher die abgestufte kollaborative Pflegeintervention für Patienten anpassen, bei denen Krebs aus ländlichen Gemeinden mit niedrigem Einkommen diagnostiziert wurde. Für alle quantitativen Daten werden die Häufigkeitsverteilungen der Studienvariablen vor statistischen Analysen untersucht, um deskriptive Daten bereitzustellen und Abweichungen von der Normalität zu identifizieren. Wenn Nichtlinearität erkannt wird, wird eine Transformation mithilfe der Box-Cox-Transformation durchgeführt, die die optimale Beziehung zwischen Variablen findet. Alle Messungen haben eine ähnliche Zuverlässigkeit und Gültigkeit wie die, aus der die Studienstichprobe gezogen wird; Die Zuverlässigkeit der Skalen wird jedoch anhand der Cronbach-Methode beurteilt. Es werden gründliche explorative Datenanalysen durchgeführt, um Dateneigenschaften zu ermitteln und nach Anomalien (d. h. Ausreißern) zu suchen. Die vorläufige Untersuchung der Daten wird verwendet, um (1) univariate und bivariate Verteilungen zu untersuchen; (2) etwaige Ungleichgewichte zwischen den Behandlungsgruppen hinsichtlich der Ausgangsmerkmale identifizieren; (3) das Ausmaß der Zusammenhänge zwischen den abhängigen Variablen und den potenziellen Kovariaten untersuchen; (4) Bestimmen der internen Konsistenzzuverlässigkeiten der Messskalen mithilfe von Cronbachs Alpha; und (5) Überprüfung der statistischen Annahmen der geplanten Primäranalysen. Bei Verstößen gegen Annahmen werden alternative Verfahren wie Datentransformationen oder robustere statistische Methoden in Betracht gezogen. Fehlende Daten werden anhand verfügbarer Daten zu Probandenmerkmalen untersucht. Mit SAS PROC LOGISTIC werden logistische Regressionsmodelle erstellt, um die Merkmale der Probanden, die in der Studie verblieben sind, mit denen zu vergleichen, die die Studie abgebrochen haben. Wenn zufällig festgestellt wird, dass Daten fehlen, liefern die in SAS PROC MIXED verfügbaren Verfahren zur Wahrscheinlichkeitsschätzung unvoreingenommene Schätzungen und ermöglichen die Beibehaltung von Probanden mit fehlenden Daten zu den Ergebnissen. Wenn festgestellt wird, dass Daten nicht zufällig fehlen, wird Mustermischung oder Auswahlmodellierung verwendet, um die Fluktuation zu untersuchen. Bei Bedarf wird eine Mehrfachimputation (SAS PROC MI) verwendet, um fehlende Werte für Kovariaten zu imputieren.

(Ziel 2): ​​In einer randomisierten kontrollierten Studie soll die angepasste stufenweise kollaborative Pflegeintervention für 242 Patienten getestet werden, bei denen komorbider Krebs und Depression diagnostiziert wurden und die in ländlichen Gemeinden mit niedrigem Einkommen leben. Primäre Hypothesen sind, dass Patienten, die randomisiert der gestuften kollaborativen Pflegeintervention zugeteilt werden, klinisch bedeutsame (0,40 oder größere Effektgröße) Verbesserungen bei Depressionen und Lebensqualität (QoL) nach 6 und 12 Monaten im Vergleich zu Patienten, die randomisiert dem Screening und der Überweisung unterzogen werden, berichten werden Arm. Die Sekundärhypothesen lauten, dass Patienten, die nach dem Zufallsprinzip der gestuften kollaborativen Pflegeintervention zugeteilt werden, im Vergleich zum Screening- und Überweisungsarm über klinisch bedeutsame (0,30 oder größere Effektstärke) Verbesserungen der Schlafqualität, des wahrgenommenen Stresses und der sozialen Unterstützung berichten werden. Es wird erwartet, dass die Betreuer von Patienten, die nach dem Zufallsprinzip dem Interventionsarm zugeteilt werden, im Vergleich zu Betreuern von Patienten, die nach dem Zufallsprinzip dem Screening- und Überweisungsarm zugeteilt werden, Stress und Depressionen reduzieren. Die vorteilhaften Auswirkungen der schrittweisen kollaborativen Pflegeintervention auf das Überleben werden weiter untersucht.

(Ziel 3): Untersuchung der Kostenwirksamkeit der stufenweisen kollaborativen Pflegeintervention für 242 Patienten mit diagnostizierter Krebserkrankung und Depression. Es wird erwartet, dass die gestufte kollaborative Pflegeintervention im Vergleich zum Screening- und Überweisungszweig aus Sicht des Gesundheitssystems im Hinblick auf die Kosten pro qualitätsbereinigtem Lebensjahr auf der Grundlage etablierter Benchmarks für Kosteneffizienz kosteneffektiv ist. Angesichts der geringen Kosten des Eingriffs und unserer vorläufigen Daten, die eine Verringerung der Komplikationen und der Inanspruchnahme der Gesundheitsversorgung zeigen, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass der Eingriff im Durchschnitt eine Kosteneinsparung mit sich bringt.

(Ziel 4): Geleitet vom Consolidated Framework for Implementation Science (CFIR) werden die Akzeptanz, Durchführbarkeit und umsetzbare Faktoren im ländlichen Kontext bewertet, die die Bereitstellung der gestuften kollaborativen Pflegeintervention beeinflussen. Unter Verwendung gemischter Methoden, geleitet von der Im CFIR-Rahmen werden Umfragen durchgeführt und qualitative Interviews mit Patienten, Betreuern, Anbietern, Klinik- und Forschungspersonal durchgeführt, nachdem das Screening getestet und die Intervention angepasst wurde, um die zukünftige Umsetzung in ländlichen Gemeinden mit niedrigem Einkommen weiter zu verfeinern und zu informieren.

In Bezug auf relevantes Vorwissen und Lücken im aktuellen Wissen leben über 60 Millionen Menschen in ländlichen Gemeinden in den Vereinigten Staaten. Diejenigen, die an Krebs erkranken, erhalten die Diagnose später, in fortgeschritteneren Stadien, haben größere körperliche Komorbiditäten, eine schlechtere Lebensqualität (QoL) und verfügen im Vergleich zu Menschen, die in städtischen Gemeinden leben, über weniger Behandlungsmöglichkeiten und Ressourcen, um mit einer Krebsdiagnose umzugehen. Infolgedessen leiden sie stärker unter krebsbedingten Belastungen und Depressionen. Patienten, bei denen Krebs aus ländlichen Appalachen diagnostiziert wurde, erfüllten mit größerer Wahrscheinlichkeit die Kriterien für den klinischen Grad der Belastung im Vergleich zu 27,4 % der Krebspatienten außerhalb des ländlichen Raums. Forscher haben auch eine höhere Depressionsrate bei Patienten aus ländlichen Gebieten mit niedrigem Einkommen im Vergleich zu ihren städtischen Kollegen in den Appalachen beobachtet. Trotz der hohen Depressionsraten ist die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen, die in ländlichen Gemeinden leben, eine psychische Behandlung in Anspruch zu nehmen, um 47 % geringer, und die Wahrscheinlichkeit, dass sie eine spezielle psychische Behandlung erhalten, ist im Vergleich zu Menschen, die in städtischen Gemeinden leben, um 72 % geringer. Depressionen führen zu einer schlechteren Lebensqualität, einer verminderten Einhaltung von Krebsbehandlungen und einem erhöhten Sterblichkeitsrisiko. Pharmakologische und nicht-pharmakologische Behandlungen, die bei Menschen aus städtischen Gemeinden wirksam waren, waren bei Menschen in ländlichen Gemeinden mit niedrigem Einkommen nicht wirksam. Für sozioökonomisch benachteiligte Patienten mit komorbider Krebserkrankung und Depression wurde eine abgestufte kollaborative Pflegeintervention konzipiert und getestet. Während die Intervention bei Patienten aus städtischen, einkommensschwachen Gemeinden wirksam war, zeigten Subgruppenanalysen, dass die Intervention bei Patienten aus ländlichen, einkommensschwachen Gemeinden nicht wirksam war. Obwohl vorläufig, besteht die Überzeugung, dass die kognitive Verhaltenstherapie (CBT) bei ländlichen Patienten mit niedrigem Einkommen möglicherweise nicht kultursensibel ist. Zu den Prädiktoren für eine Depression bei diesen Patienten gehörten außerdem schlechter Schlaf, ein hohes Maß an wahrgenommenem Stress und mangelnde soziale Unterstützung. Der Vorschlag besteht darin, die Intervention mithilfe einer Problemlösungstherapie anstelle von CBT anzupassen. Bereitstellung von Ressourcen zur Reduzierung finanzieller Belastungen; und Stressbewältigung, Selbsthilfegruppen und die Behandlung von Schlafproblemen in die neuartige Intervention einbeziehen. Um die Unterschiede zwischen Land und Stadt zu verringern und die Qualität der Krebsbehandlung zu verbessern, werden die Ziele dieser Studie darin bestehen, (1) die abgestufte kollaborative Pflegeintervention anzupassen, um die Wirksamkeit für ländliche Patienten mit niedrigem Einkommen zu maximieren, (2) die zu testen Wirksamkeit der angepassten Intervention und (3) Vorbereitung der Umsetzung der Intervention in ländlichen Gemeinden mit niedrigem Einkommen.