Proporcionar comentarios sobre la prescripción de antibióticos a los médicos de atención primaria: el programa de Ontario para mejorar el uso de antimicrobianos (OPTIMISE)

Antecedentes: el uso excesivo de antibióticos es el principal impulsor del aumento de las tasas de resistencia a los antimicrobianos. El uso innecesario de antibióticos se asocia con efectos secundarios adversos de los medicamentos y tasas crecientes de resistencia. El envío de cartas a prescriptores de antibióticos en otros países ha mostrado efectos variables en la reducción de la prescripción de antibióticos.1-3

Objetivo: Evaluar el impacto de una carta al 25 % de los médicos de atención primaria que prescriben la mayoría de los antibióticos en Ontario sobre el aumento de la inscripción en los informes de práctica de atención primaria de HQO.

Objetivos secundarios: probar el impacto de diferentes formatos de una carta de notificación en la prescripción de antibióticos. Nuestra hipótesis principal es que notificar a los médicos que se está monitoreando el uso de antibióticos disminuirá el uso de antibióticos. Los investigadores plantean además la hipótesis de que las ideas de cambios específicos sobre el inicio o la duración de los antibióticos tendrán impactos variables en estos diferentes comportamientos de prescripción, lo que destaca la importancia de los mensajes dirigidos.

Métodos: Se evaluará el efecto de los envíos de cartas por correo al 25% superior de los médicos de atención primaria que prescriben mediante un diseño de ensayo controlado aleatorio (RCT). Los investigadores asignarán médicos a los brazos de intervención frente a los de control en una proporción de 3:3:1 para maximizar el número de médicos expuestos a la intervención. Los investigadores están utilizando la base de datos IQVIA Xponent desde marzo de 2017 hasta febrero de 2018 para identificar el 25 % de los médicos de atención primaria que prescriben antibióticos en Ontario (médicos de familia o médicos generales) definidos por el número total de recetas de antibióticos. Se les enviará una carta para indicar que recetan más antibióticos que el 75 % de los médicos de atención primaria de Ontario, según el número total de recetas de antibióticos por año. La carta los alentará a inscribirse en los informes de atención primaria de HQO My Practice, que en el futuro pueden incluir indicadores de antibióticos.

La carta fue diseñada utilizando marcos teóricos probados de cambio de comportamiento para mejorar la prescripción de antibióticos por parte de los médicos. La mayoría de los médicos son conscientes de la amenaza mundial para la salud pública de la resistencia a los antimicrobianos, sin embargo, muchos subestiman su importancia a nivel local. Además, la prescripción innecesaria de antibióticos se atribuye con frecuencia a factores externos fuera de su control, como las expectativas del paciente y la adherencia a la medicación por parte del paciente.4 Para esta intervención, los investigadores se centraron en dos teorías de cambio de conducta que previamente se demostró que están asociadas con la prescripción de conductas; Teoría del Comportamiento Planificado (TBP) y Teoría del Aprendizaje Operante (OLT).5 La carta proporcionará alguna comparación normativa social al indicarles a estos médicos que recetan más antibióticos que sus pares (TPB). Al proporcionar ideas de cambio e información sobre las consecuencias del uso innecesario de antibióticos, los investigadores intentan cambiar la percepción de riesgo (TPB) de los médicos y las consecuencias anticipadas (OLT) de recetar antibióticos para infecciones agudas del tracto respiratorio. Esta letra representa una forma de técnica de cambio de comportamiento de comunicación persuasiva (BCT). Esta forma de BCT ha demostrado ser eficaz para modificar los comportamientos impulsados ​​por OLT6, 7.

Para probar diferentes ideas de cambio, los investigadores evaluarán simultáneamente dos tipos de cartas que se distribuirán aleatoriamente a los médicos en el 25 % superior de los prescriptores asignados en proporciones de 3:3:1; a) Proporcionar ideas de cambio de Choosing Wisely Canada sobre el inicio apropiado de antibióticos para afecciones respiratorias agudas; b) Proporcionar ideas de cambio sobre la duración adecuada de los antibióticos.

Los diseños de las letras se sometieron a pruebas de usuarios y fueron refinados iterativamente por una muestra de médicos de atención primaria de Ontario. Las cartas tendrán la marca compartida con la Sección de Medicina General y de Familia de la Asociación Médica de Ontario (OMA) y Choosing Wisely Ontario. Las cartas también fueron revisadas por el Colegio de Médicos de Familia de Ontario, HQO y miembros del equipo de estudio para brindar aportes y modificaciones al lenguaje y contenido. Según los resultados del ensayo, los investigadores enviarán una carta a los 3500 médicos el año siguiente (12 meses después).

Tamaño de la muestra: los cálculos del tamaño de la muestra se basan en el resultado Antibiótico 1. Se incluirá un total de 3500 médicos de atención primaria en el ensayo controlado aleatorio: 3000 recibirán una carta y 500 no recibirán una carta. En un análisis de covarianza (ANCOVA), los tamaños de muestra de 500, 1500 y 1500 médicos logran un poder >80 % para detectar una diferencia absoluta del 1 % en el resultado de antibiótico primario entre el promedio de los tres brazos de intervención versus el control usando una F- Pruebe al 5% de nivel de significación. Los cálculos supusieron una desviación estándar de 12 calculada utilizando datos recopilados de forma rutinaria disponibles entre el 1 de marzo de 2017 y el 28 de febrero de 2018, y representaron la medida de referencia del resultado primario suponiendo una correlación de 0,8.

El resultado primario será un análisis por intención de tratar del ECA a los 12 meses para los resultados 1 y 2. La unidad de análisis será el médico. El análisis principal utilizará el enfoque de regresión de Poisson robusto modificado de Zou y Donner. (Zou y Donner 2013) La variable dependiente será el numerador de cada resultado, con el logaritmo del denominador especificado como un término de compensación. La distribución será Poisson y la función de enlace será el enlace de registro. El modelo incluirá un término fijo para el tiempo (pre/post), y la interacción entre tiempo y grupo (intervención). Tenga en cuenta que, para restringir las diferencias entre los brazos al inicio del estudio a 0, el modelo omitirá el efecto principal de la intervención. Las diferencias medias de mínimos cuadrados por pares se obtendrán del modelo (cada brazo de intervención frente al control) y se expresarán como riesgo relativo (RR) e intervalos de confianza del 97,5 %. La significación estadística se evaluará al nivel corregido de Bonferroni de 0,05/3. Se utilizarán errores estándar robustos, con la estructura de correlación especificada como Intercambiable. También se obtendrán comparaciones secundarias por pares del modelo (p. ej., el promedio de las dos letras versus el control y la comparación directa entre las dos letras).

Los investigadores utilizarán el mismo enfoque para los datos trimestrales, excepto que las diferencias por pares de medias de mínimos cuadrados se obtendrán en el primer, segundo, tercer y último trimestre después de la aleatorización, para examinar los efectos a corto y largo plazo de la intervención. Los investigadores evaluarán los subgrupos, incluida la prescripción médica inicial (>90.º percentil frente a 75-90.º percentil), años en la práctica médica (<10 años, 11-24 años, frente a 25 años), sexo del médico (M frente a F), práctica rural frente a urbana , y grupos de edad/sexo de pacientes (<18 años, <18 años F, 18-64 años, 18-64 años, 65+M y 65+F) utilizando datos de IQVIA.

Un resultado secundario será la inscripción de nuevos médicos en los informes de práctica de atención primaria de HQO. Al trabajar con HQO, los investigadores harán un seguimiento de los médicos de nuestro estudio que se inscriban en respuesta a la recepción de la carta de Public Health Ontario (PHO) antes del 28 de febrero de 2019. Se invitará a los médicos a inscribirse a través de un enlace web especial creado para este estudio. El análisis primario calculará la diferencia absoluta entre las proporciones de nuevos registros en los dos brazos de intervención frente al brazo de control junto con un intervalo de confianza del 95 %. También se realizarán comparaciones por pares ajustadas por multiplicidad entre cada uno de los brazos de intervención frente al control y entre las diferentes versiones de las cartas. Los investigadores evaluarán las variables predictoras de nuevas inscripciones, incluida la prescripción médica inicial (>90.º percentil frente a 75-90.º percentil), años en la práctica médica (<10 años, 11-24 años, frente a 25 años), sexo del médico (M frente a F), práctica rural versus urbana, y grupos de edad/sexo de pacientes (<18 años, <18 años F, 18-64 años, 18-64 años, 65+M y 65+F) mediante análisis de regresión logística.

Para evaluar el efecto general de recibir cualquier carta, en comparación con ninguna carta, en los resultados de prescripción en Ontario, los investigadores utilizarán un diseño de discontinuidad de regresión (RDD) al incluir datos de prescripción de antibióticos del resto de los médicos de atención primaria de Ontario. En el RDD tradicional, los sujetos se asignan a tratamiento o control en función de un valor de corte de una variable de asignación continua. Los investigadores utilizarán los 3000 médicos de atención primaria que recibieron cartas (excluyendo los 500 médicos en el brazo de control) como grupo de tratamiento y los compararán con el resto de los médicos de Ontario como controles. La variable de asignación en nuestro diseño es la tasa de prescripción de antibióticos (definida como antibióticos por cada 100 medicamentos totales durante el año anterior a la intervención). Los investigadores presentarán los efectos gráficamente trazando la variable de asignación continua en el eje x y la variable de resultado continua ( tasa de prescripción de antibióticos durante el año posterior a la intervención) en el eje y. Luego se ajustan diferentes líneas de regresión a los datos en cada sitio del corte. Si la intervención es efectiva, habrá una discontinuidad en las líneas de regresión en el valor de corte. El efecto de la intervención se expresa como el desplazamiento vertical en el punto de discontinuidad.8 Los investigadores también realizarán este análisis para determinar la duración del antibiótico.

Limitaciones: los investigadores solo pueden controlar los antibióticos prescritos por 100 medicamentos totales con este conjunto de datos, en lugar de por volumen de paciente. Esta medida parece ser una medida razonable de uso de antibióticos dentro de un médico, ya que es estable a lo largo del tiempo en los médicos que recetan más en nuestros conjuntos de datos.

Consideraciones éticas: la administración de antimicrobianos y la lucha contra la resistencia a los antimicrobianos es una prioridad provincial y nacional. La base de datos de Xponent con datos de prescripción a nivel de prescriptor individual ya está en manos de PHO y se mantiene en un lugar seguro. El acuerdo con IQVIA permite a PHO brindar retroalimentación directa a los médicos. Las cartas estarán dirigidas al médico y marcadas como confidenciales. El único dato dentro de ellos será que haya sido identificado como alto prescriptor de antibióticos. No se proporcionan recuentos de recetas específicos ni datos a nivel de paciente.

Los investigadores diseñaron este estudio para maximizar el registro de HQO y el impacto potencial a través de una asignación de 6:1. Además, los investigadores enviarán un informe y una carta de seguimiento a todos los médicos el año siguiente para que todos los médicos que prescriben alto tengan la oportunidad de recibir esta información y registrarse para recibir informes HQO. Los médicos recibirán una dirección de correo electrónico para comunicarse con PHO si tienen preguntas o inquietudes con respecto a la carta. Todos los resultados se agregarán y los informes no divulgarán ningún detalle del prescriptor.

Se proporcionó una renuncia al consentimiento para este estudio. Esta intervención implica un riesgo y una carga mínimos para los participantes (las agencias gubernamentales envían cartas a los médicos de manera rutinaria; estas cartas no requieren una respuesta inmediata). No se anticipa ningún impacto en el bienestar de los médicos al recibir esta carta. La intervención sería poco práctica si se requiriera el consentimiento. Un proceso de consentimiento, incluso si fuera factible, probablemente crearía un sesgo de selección y haría imposible responder a la pregunta de investigación planteada. Además, el proceso de consentimiento implicaría una carga mayor para los médicos que esta intervención de una sola letra en sí. Esta iniciativa de mejora de la calidad tiene el potencial de beneficiar a los médicos al proporcionar recomendaciones útiles sobre las prácticas óptimas de prescripción de antibióticos. Se proporcionará un correo electrónico de contacto de PHO en la carta para brindarles a los médicos la oportunidad de comunicarse con PHO y optar por no recibir cartas futuras.