El estudio del asesor antidepresivo (ADeSS)

Para hacer frente a la necesidad urgente de apoyo a la toma de decisiones fácil de usar para las opciones de antidepresivos en la atención primaria del Reino Unido, los investigadores probarán una herramienta innovadora diseñada específicamente para asesorar a los médicos de cabecera sobre los pacientes que no han respondido a los tratamientos de primera línea. A pesar de un estudio estadounidense prometedor, no existe tal herramienta disponible en el Reino Unido. El estudio de EE. UU. se basó en un entorno de médico de cabecera privado y empleó algoritmos de tratamiento ahora obsoletos. Por el contrario, el algoritmo de tratamiento implementado en la herramienta de soporte de decisiones actual se basa en las pautas del Instituto Nacional para la Excelencia en Salud y Atención (NICE), incluidas las últimas evaluaciones de tecnología de la salud. Los investigadores han obtenido además el apoyo del proveedor líder de sistemas de registros electrónicos de atención primaria del Reino Unido (grupo EMIS: >3000 usuarios de la práctica de médicos de cabecera) que desarrollará la implementación del software del algoritmo como una herramienta adicional a su software ampliamente utilizado.

Teniendo en cuenta una guía de intervención compleja, el estudio está diseñado como un estudio de viabilidad para proporcionar estimaciones de las siguientes variables desconocidas necesarias para planificar un ensayo más grande posterior: pérdidas de seguimiento y tasas de reclutamiento, satisfacción del médico de cabecera con la herramienta, impacto en el uso del servicio de salud, y desviaciones estándar en nuestra medida de resultado primaria planificada en el Inventario rápido autoevaluado de sintomatología depresiva (QIDS-SR16) para un ensayo posterior. Los investigadores utilizarán un diseño de ensayo controlado aleatorizado por conglomerados de grupos paralelos simple ciego con al menos 8 médicos generales en 8 prácticas (uno por práctica) que se asignarán al azar con el apoyo de la Red de Investigación Clínica (CRN) a dos brazos: 1) Atención habitual de los pacientes con depresión sin soporte de decisión computarizado, 2) Usar la nueva herramienta de soporte de decisión computarizado para ayudar con las opciones de antidepresivos.

Los investigadores reclutarán de 8 a 20 médicos de cabecera en 8 a 20 prácticas diferentes para evitar la comunicación entre los médicos de cabecera, cada uno de los cuales contribuirá con aproximadamente 10 pacientes del estudio. La herramienta de elegibilidad de EMIS (ver a continuación) identificará a los participantes potenciales mediante la detección de antecedentes de problemas y antidepresivos. El personal de práctica cegado/CRN pedirá a todos los pacientes elegibles su consentimiento para el contacto. Los pacientes completarán una versión electrónica de la versión de autoinforme de la Evaluación de atención primaria de los trastornos mentales (PRIME-MD) y darán su consentimiento electrónico para ello. Alternativamente, se llamará a los participantes para que respondan las preguntas por teléfono y brinden su consentimiento oral. Otros pacientes preferirán recibir un cuestionario impreso por correo y dar su consentimiento por escrito. PRIME-MD ha sido validado frente a diagnósticos clínicos de trastornos de ansiedad y depresión mayor actuales, así como abuso de alcohol de acuerdo con los criterios del DSM-IV y se modificará para detectar el abuso de drogas y los trastornos de ansiedad pueden eliminarse de la detección ya que no lo son. criterios de exclusión y serán evaluados en la evaluación en profundidad. Los pacientes completarán versiones de autoinforme de la escala de detección de la Entrevista Diagnóstica Internacional Compuesta (CIDI) de la OMS para el trastorno bipolar y 3 preguntas de detección validadas en el grupo de investigadores para excluir la esquizofrenia. Además, los investigadores preguntarán sobre los criterios de inclusión y exclusión para el estudio, porque la información registrada en EMIS no siempre está completa y no siempre incluye el historial de un paciente con cirugía de médico de cabecera anterior, por ejemplo. Los pacientes elegibles serán vistos para una evaluación en profundidad por parte del investigador asociado del estudio (RA) donde tomará el consentimiento informado por escrito.

2.1.2 Recopilación de datos y evaluación de pacientes que cumplen los criterios de preselección

Al igual que en el trabajo anterior de los investigadores, el RA será supervisado y capacitado de cerca, estableciendo suficiente confiabilidad entre evaluadores en entrevistas semiestructuradas con el PI antes de realizar evaluaciones de forma independiente. Además de las medidas de resultado, la evaluación en profundidad incluirá la medición de los síntomas hipomaníacos subumbrales anteriores y la credibilidad percibida y la expectativa del tratamiento mediante un cuestionario específico y una evaluación clínica detallada al acceder a los registros EMIS de los pacientes, que incluyen:

• Historial de tratamiento
• Historial médico
• Edad de inicio, duración y número de episodios, duración de la enfermedad
• Prueba de suicidio de la Entrevista Neuropsiquiátrica Internacional (MINI)
• Entrevista de diagnóstico clínico estructurado DSM5
• Examen Cognitivo-R de Addenbrooke en pacientes mayores de 50 años para la detección temprana de la enfermedad de Alzheimer
• Young Mania Rating Scale Los resultados de la evaluación se compartirán con los médicos de cabecera y los pacientes. Esto también permitirá a los investigadores utilizar el método de estadificación de Maudsley para comparar el nivel de resistencia al tratamiento entre los grupos de tratamiento antes de ingresar al estudio como un factor de confusión potencial. Los pacientes que cumplan con los criterios de inclusión/exclusión serán atendidos posteriormente por su médico de cabecera, quien iniciará y controlará el tratamiento mediante EMIS. Los médicos de cabecera no tomarán la decisión de a quién incluir para evitar diferentes sesgos de selección en los diferentes brazos de tratamiento. El RA estará cegado al brazo de intervención al que se aleatorizó un médico de cabecera, para evitar que el RA tome decisiones de inclusión/exclusión sesgadas. El RA comunicará las decisiones de inclusión/exclusión a los pacientes y redactará un breve informe para su médico de cabecera. El RA buscará el consejo del Investigador Jefe sobre cuestiones de inclusión/exclusión sin decirle de qué médico de cabecera se derivó al paciente. Si el RA se volviera ciego accidentalmente o por alguna otra razón, esto se anotaría en el archivo de registro del caso, pero el paciente se mantendría en el estudio. En la segunda y última visita de AR, 15 a 18 semanas después de la evaluación inicial, se repetirán las medidas de resultado y la escala de calificación de Young Mania y se usará la entrevista de seguimiento de intervalo longitudinal para determinar la remisión, su escala de calificación de estado psiquiátrico se usará en línea de base para la comparación. Después de inscribirse, los pacientes, que no tienen un teléfono inteligente, reciben un teléfono inteligente móvil para acceder a una aplicación segura para pacientes (desarrollada como parte de la propuesta que se comunicará a través de correo electrónico seguro con los médicos de cabecera) para solicitarles que ingresen semanalmente (cambiando el horario habitual de dos semanas). intervalo de tiempo a una semana y utilizando la versión modificada de Maudsley) clasificaciones PHQ-9 (elegido también porque no tiene restricciones de licencia), para informar síntomas hipomaníacos, complete una escala de efectos secundarios de autoinforme validada (Frecuencia, Intensidad y Carga de Clasificación de efectos secundarios (FIBSER) e ingresar la medicación (incluida la opción de una función de recordatorio), así como preguntar sobre las tendencias de acción relacionadas con la autoculpa, como esconderse. La aplicación se basará en una adaptación de aplicaciones similares de seguimiento del estado de ánimo desarrolladas por nuestro BRC. Alternativamente, las calificaciones y el cumplimiento de la medicación se preguntarán a intervalos semanales por correo o teléfono, lo que se registrará en el expediente del caso.

Objetivos principales de este estudio

1. Desarrollar la primera herramienta informatizada de apoyo a la toma de decisiones para el tratamiento antidepresivo en la atención primaria del Reino Unido.

2. Probar la viabilidad de un ensayo clínico para evaluar la eficacia de la herramienta mediante

   1. estimación de las tasas de pérdida de seguimiento
   2. estimar la adherencia del médico de cabecera y del paciente a los medicamentos prescritos
   3. determinar el número de prácticas de médicos de cabecera dispuestas a reclutar pacientes para el estudio (determinado por el CRN que abordará todas las prácticas en los CCG participantes)
   4. estimar las tasas de reclutamiento por médico de cabecera
   5. estimación de la satisfacción del médico de cabecera
3. Proporcionar estimaciones de desviación estándar y coeficientes de correlación intraclase por médico de cabecera para calcular estimaciones del tamaño del efecto para mejorar los resultados del tratamiento en la preparación de ensayos posteriores más grandes.
4. Recopilar estimaciones económicas de la salud de los cambios en el uso del servicio asociados con la nueva herramienta (incluidas las referencias psiquiátricas a los equipos de salud mental y/o al psiquiatra del estudio).

Tan pronto como sea posible después de su evaluación inicial en profundidad, los pacientes elegibles se someterán a un tratamiento de 14 semanas con sus médicos de cabecera, lo que permite 3 semanas para determinar una respuesta suficiente al tratamiento con dosis baja y alta de cada uno de los dos medicamentos diferentes recomendados y 1 semana para la prueba cruzada. -disminución antes del paso 1 y el paso 3. La evaluación final por parte de la RA tendrá lugar entre 15 y 18 semanas después de la evaluación inicial. Por lo tanto, la participación de los pacientes tendrá una duración aproximada de 15 a 18 semanas. Se producirán desviaciones de esta hora debido a dificultades de programación y se registrarán. El tiempo en el estudio se utilizará como covariable en los análisis de datos secundarios.

Los médicos de cabecera se aleatorizarán en dos grupos, pidiéndole a cada médico de cabecera que inscriba aproximadamente de 8 a 11 participantes cada uno, agregando más médicos de ser necesario. El estudio tiene como objetivo reclutar a 86 participantes asumiendo la misma tasa de pérdida de seguimiento que en el ensayo de EE. UU. (18 %), lo que da como resultado un tamaño de muestra final de 70 (35 en cada grupo según lo recomendado). Esto permitirá a los investigadores estimar la tasa de pérdidas durante el seguimiento dentro de un intervalo de confianza del 95 % de +/-8 %. Debido a que el ensayo anterior comparable no proporcionó estimaciones del tamaño del efecto, este estudio se diseñó para proporcionar medias y desviaciones estándar, así como intervalos de confianza para las medidas de cambio en la medida de resultado primaria (QIDS-SR16) en n = 35 por grupo como Recomendado para ensayos de factibilidad.

Se empleará la doble entrada de datos. Resultados categóricos (por ej. tasa de pérdida durante el seguimiento) se describirá utilizando estadísticas de resumen apropiadas. El QIDS-SR16 y otros resultados continuos se resumirán en los puntos de tiempo de evaluación inicial y final para obtener medias y desviaciones estándar para un cálculo de tamaño de muestra de ensayo más grande, con la correlación intraclase de GP calculada para la variable de resultado utilizando efectos aleatorios unidireccionales. análisis de covarianza (ajustado para la línea de base). Los investigadores planean hacer un análisis preliminar de la diferencia entre los grupos, en la medida de lo posible utilizando el principio de intención de tratar. Este análisis se identificará como preliminar y sin poder estadístico cuando se publique. Los resultados medidos solo al inicio y al seguimiento, como el QIDS-SR16, se analizarán mediante una regresión lineal robusta para tener en cuenta el agrupamiento dentro del GP. Los resultados continuos medidos semanalmente se analizarán utilizando modelos de regresión lineal mixtos con una intersección para GP para tener en cuenta la agrupación. Ambos tipos de modelos incluirán el grupo de tratamiento como una covariable, para estimar las diferencias entre los dos grupos de intervención, y se ajustarán para la medida inicial del resultado cuando corresponda. Los investigadores no esperan que falten datos de referencia; sin embargo, dichos datos faltantes se imputarán utilizando la imputación media. Los datos faltantes en los resultados semanales se tendrán en cuenta bajo el supuesto aleatorio faltante mediante el uso del algoritmo de máxima verosimilitud para ajustar los modelos mixtos. Los investigadores pueden considerar la imputación múltiple para los resultados medidos solo durante el seguimiento si las variables de cumplimiento posteriores a la asignación al azar se pueden cuantificar y están relacionadas con la falta de resultados.