Reach Out: Intervención conductual de hipertensión iniciada por el departamento de emergencias que conecta múltiples sistemas de salud (ReachOut ED)

La hipertensión es el factor de riesgo modificable más importante para la enfermedad cardiovascular, la principal causa de mortalidad en los Estados Unidos. Los afroamericanos tienen la prevalencia más alta de hipertensión de cualquier raza/grupo étnico en los Estados Unidos, lo que contribuye en gran medida a su mayor carga de accidentes cerebrovasculares en comparación con los blancos no hispanos. Además, la hipertensión no controlada es más común entre las poblaciones socioeconómicamente desfavorecidas que entre sus contrapartes. Para mejorar la equidad en salud, se necesitan nuevos enfoques para el tratamiento de la hipertensión centrados en los sistemas de atención médica y las poblaciones de difícil acceso.

El Departamento de Emergencias (SU) representa una oportunidad perdida para identificar y tratar la hipertensión en poblaciones de difícil acceso. Actualmente, hay 136 millones de visitas al ED por año y casi todas tienen al menos una medición y registro de la presión arterial. Los afroamericanos y los pacientes con desventajas socioeconómicas están representados de manera desproporcionada en la población de pacientes de urgencias y ambos están aumentando. En la era de los registros de salud electrónicos y la salud móvil, el servicio de urgencias puede convertirse en un socio integral en el manejo de enfermedades crónicas al programar el registro de salud electrónico para identificar a los pacientes hipertensos y dispensar una intervención conductual de salud móvil. Facilitar el seguimiento del SU en las clínicas de atención primaria es una característica clave de la intervención propuesta. Por lo tanto, aprovechando las fortalezas del ED y su gran volumen de pacientes hipertensos no controlados y difíciles de alcanzar, con las fortalezas de las clínicas de atención primaria, la continuidad de la atención es la clave para mejorar la utilización de los servicios de salud en toda la comunidad y la recepción de pauta de atención médica concordante.

Este estudio busca determinar qué componentes de intervención conductual contribuyen mejor a una reducción de la presión arterial sistólica en un año a través de una intervención conductual de salud móvil basada en la teoría de múltiples componentes.

Tamaño de la muestra y población

Originalmente planeamos inscribir a aproximadamente 960 pacientes en la fase de elegibilidad. De este grupo, estimamos que 480 participantes informarán BP calificadores y serán asignados al azar a uno de los ocho brazos de intervención. Anticipamos que 240 participantes completarán los 12 meses de visitas de seguimiento en persona. Sin embargo, después de acumular aproximadamente 400 participantes asignados al azar, notamos una retención más baja de lo esperado en las visitas de 6 meses. Por lo tanto, ajustamos el número total máximo de inscripciones y aleatorizaciones hacia arriba en un 50 % cada una. La intención general es lograr aproximadamente 240 personas que completaron el protocolo (asistentes a la visita de los 12 meses). Continuaremos monitoreando la acumulación y la retención para lograr este objetivo.

Análisis de los datos

El análisis principal se ajustará a un modelo de regresión lineal con el resultado del cambio de la PAS (línea de base menos 12 meses) y los principales predictores binarios codificados por efectos de los textos de comportamiento saludable (sí frente a no), la frecuencia de autocontrol de la PA (alta frente a baja). ) y programación de visitas y transporte del proveedor de atención primaria (activo frente a pasivo). Los análisis iniciales se centrarán en los efectos principales. Los análisis adicionales incluirán todas las interacciones bidireccionales de los tres componentes de la intervención (considerando solo las interacciones donde al menos uno de los factores de la interacción demuestra un efecto principal suficientemente grande).

Los principales análisis secundarios utilizarán el tiempo hasta el evento (riesgos proporcionales de Cox) y la regresión logística. Para el criterio de valoración de interés (ya sea el tiempo hasta la primera visita de atención primaria o la variable binaria que indica la asistencia a dos o más visitas de atención primaria dentro de 1 año de la aleatorización), los investigadores ajustarán un modelo de regresión ajustado.

Estudio de extensión:

Reach Out Cognition, que ampliará la recopilación de datos de Reach Out más allá de los 12 meses actuales a 15 y 18 meses. Durante Reach Out Cognition, nuestro objetivo es evaluar enfoques novedosos para la cognición autoadministrada de salud móvil (mHealth) y las mediciones de presión arterial (PA). Estos enfoques pueden incluir evaluaciones cognitivas a través de aplicaciones móviles (apps) y encuestas basadas en la web, y mediciones de PA inalámbricas a través de aplicaciones y manguitos de presión arterial habilitados para Bluetooth.

La población de estudio para Reach Out Cognition se extraerá de los participantes de Reach Out que completan la intervención de Reach Out y se definen como: participantes que completan la evaluación de resultados de 12 meses. Anticipamos que alrededor de 240 participantes habrán completado la evaluación de resultados de 12 meses de Reach Out y serán elegibles para Reach Out Cognition.

Se utilizarán estadísticas descriptivas para evaluar la aceptabilidad, viabilidad y satisfacción. El denominador es el número de participantes de Reach Out que completan las evaluaciones de 12 meses. En cuanto a la viabilidad, determinaremos por separado la viabilidad por medida de mHealth (es decir, cognición vs. BP), tipo de teléfono (es decir, teléfono inteligente frente a teléfono con funciones) y el tipo de sistema operativo (iOS frente a Android frente a Windows) como una medida continua y dicotómica (>50 % de finalización de cada tipo de evaluación). La escala de satisfacción se evaluará para todos los participantes. Dada la diferencia en los procedimientos por tipo de teléfono, compararemos la satisfacción entre los usuarios de teléfonos inteligentes y de teléfonos básicos utilizando una prueba de Kruskal-Wallis.