Systemanalyse- und Verbesserungsansatz zur Optimierung der aufgabengeteilten Behandlungskaskade für psychische Gesundheit (SAIA-MH) (SAIA-MH)

Aufgrund eines Mangels an 1,2 Millionen Fachkräften für psychische Gesundheit (MH) in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen (LMICs) haben sich akademische und politische Führungskräfte dafür ausgesprochen, die Aufgabenteilung auf Anbieter auf niedrigerer Ebene auszuweiten, um die Lücke in der psychischen Gesundheitsversorgung zu schließen. die in vielen LMICs 90 % übersteigt. Während die Aufgabenteilung den Zugang zur Pflege verbessern kann, wurde der Qualität der Pflege durch untergeordnete Anbieter nur begrenzt Aufmerksamkeit geschenkt. Das aufgabengeteilte ambulante Management der psychischen Gesundheit in Mosambik hat niedrige Raten für den Verbleib in der Pflege (40 %), die Einhaltung von Medikamenten (< 15 %) und den Anteil der Patienten gezeigt, die eine Funktionsverbesserung erreichen (< 5 %). Von anderen LMICs wurden ähnlich hohe Raten von „loss-to-follow-up“, schlechter Therapietreue und schlechten Patientenergebnissen berichtet. Unseres Wissens gibt es keine evidenzbasierten Implementierungsstrategien, die auf eine Optimierung der MH-Behandlungskaskade in ressourcenarmen Umgebungen abzielen. Dies ist ein dringender Bedarf für den Bereich der MH-Versorgung weltweit.

Die MH-Behandlungskaskade ist ein Modell, das die aufeinanderfolgenden, verknüpften Behandlungsschritte umreißt, die Menschen mit psychischen Erkrankungen durchlaufen müssen, von der Erstdiagnose bis zur Symptom-/Funktionsverbesserung. Qualitätsprobleme in einem Schritt einer Behandlungskaskade können nichtlineare und sich verstärkende Auswirkungen auf das größere komplexe Versorgungssystem haben. Implementierungsstrategien, die sich nur auf einen Schritt in einer Kaskade konzentrieren, können möglicherweise zu unbeabsichtigten Systemengpässen und Problemen bei der Versorgungsqualität beitragen. Im Gegensatz dazu ist der „Systems Analysis and Improvement Approach (SAIA)“ eine mehrkomponentige Implementierungsstrategie, die auf die Optimierung einer gesamten Behandlungskaskade ausgerichtet ist. SAIA verbindet Moderation, verbesserte klinische Beratung vor Ort und die Schaffung von Lernkooperationen auf Einrichtungsebene mit systemtechnischen Tools in einem 5-stufigen Ansatz, der speziell für Anbieter von aufgabengeteilten Aufgaben entwickelt wurde, darunter: (1) Kaskadenanalyse zur Visualisierung des Abfalls der Behandlungskaskade -Bereiche für Systemverbesserungen ausschalten und priorisieren; (2) Prozessabbildung, um modifizierbare Engpässe auf Einrichtungsebene zu identifizieren; (3) Identifizierung und Implementierung von Modifikationen zur Verbesserung der Systemleistung; (4) Bewertung von Modifikationseffekten auf die Kaskade; und (5) wiederholte Analyse- und Verbesserungszyklen. Eine frühere Cluster-RCT belegte die Wirksamkeit von SAIA zur Verbesserung der HIV-Behandlungskaskaden (R01HD075057; PI: Sherr). Es liegen jedoch keine Wirksamkeitsdaten zu SAIA vor, die auf andere komplexe Behandlungskaskaden angewendet werden – wie z. B. die aufgabengeteilte MH-Versorgung. Vorläufige Daten deuten darauf hin, dass die Anwendung von SAIA zur Optimierung der MH-Behandlungskaskaden (SAIA-MH; R21MH113691; PI: Wagenaar) durchführbar und akzeptabel ist und zu klinisch signifikanten Verbesserungen der Behandlungskaskade führen kann; Fünf Monate SAIA-MH-Implementierung führten zu einer 1,5-fachen Steigerung der Medikamentenadhärenz (aOR: 1,5; CI: 1,2, 1,9) und einer 3,7-fachen Steigerung der Funktionsverbesserung (aOR: 3,7; CI: 2,5, 5,4). Diese Daten legen nahe, dass SAIA-MH eine vielversprechende Strategie für die weltweite Verbesserung von aufgabengeteilten MH-Systemen ist. Unsere konkreten Ziele sind:

Primäres Ziel 1: Testen Sie die Wirksamkeit der SAIA-MH-Strategie unter Verwendung eines pragmatischen Cluster-RCT-Designs und bewerten Sie Determinanten des Implementierungserfolgs. Die Forscher werden SAIA-MH mithilfe einer 3-jährigen parallelen Cluster-RCT in 8 Interventions- und 8 Aufmerksamkeitskontrolleinrichtungen implementieren und die Auswirkungen auf die Verbesserung der psychischen Gesundheitsfunktion (primär) und die Retention / Medikamenteneinhaltung (sekundär) bewerten. Auf zwei Jahre Studiendurchführung folgt eine einjährige Erhaltungsphase, um die Routinetreue und Nachhaltigkeit zu untersuchen. Der Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) wird verwendet, um Determinanten des Implementierungserfolgs zu bewerten.

Sekundäres Ziel 1: Testen von Kausalpfadmodellen zur Analyse von Wirkungsmechanismen für Wirkungen (oder Nichtwirkungen) der SAIA-MH-Umsetzungsstrategie. Unter Verwendung von 3-Jahres-Monatsdaten zu Strategie-Mechanismus-Verknüpfungen, Moderatoren, Voraussetzungen und Ergebnissen für die gesamten 8 Interventions- und 8 Aufmerksamkeitskontrolleinrichtungen werden die Forscher die Wirkungsschätzungen des kausalen Pfads unter Verwendung von longitudinalen Strukturgleichungsmodellen untersuchen. Qualitative CFIR-Daten aus Primärziel 1 werden quantitative Pfadanalysen kontextualisieren.

Spezifisches Ziel 2: Schätzung der Kosten und der Wirtschaftlichkeit der Skalierung von SAIA-MH in Mosambik. Die Ermittler führen eine Mikrokostenrechnung und Zeit-und-Bewegungsbeobachtung des SAIA-MH RCT durch, um die Kosten für die Durchführung der Intervention abzuschätzen. Die Ermittler werden ein Markov-Modell konstruieren, das mit Kosten- und Ergebnisdaten aus der SAIA-MH-RCT parametrisiert ist, um die Auswirkungen auf das Budget und die Kosteneffizienz für die Ausweitung von SAIA-MH auf Provinz- und Landesebene zu projizieren.