Evaluación de los impactos clínicos y los costos de la eSalud en Ruanda

Motivación del estudio Un análisis transversal anterior del programa nacional de VIH en Ruanda describió la continuidad de la atención del VIH como una "vía de múltiples trayectorias" con muchas oportunidades para que los pacientes salgan y regresen a la atención entre el diagnóstico y la supresión viral. Los autores concluyeron que el punto más débil en el continuo es la transición del diagnóstico a la vinculación con la atención, donde solo la mitad de los pacientes recién diagnosticados se vinculan con la atención dentro de los 6 meses posteriores a la recepción de su diagnóstico.

Este estudio también estimó que el 82,2 por ciento de los pacientes en TAR logran la supresión viral. En general, se asumió que la mitad de la población seropositiva en Ruanda en 2013 estaba suprimida viralmente. Esta estimación de la supresión viral se basa en un análisis de los datos de EMR para un subconjunto de 21 995 pacientes. La correspondencia con uno de los autores del estudio aclaró que 9680 de estos pacientes eran elegibles para la prueba de carga viral y 3066 de los pacientes elegibles habían registrado datos de carga viral. Esto sugiere que dos tercios de los pacientes elegibles para la prueba de carga viral no tienen resultados de carga viral registrados en el EMR. El estudio no estima ningún tipo de fracaso del tratamiento (virológico, inmunológico, clínico), y los investigadores no conocen tales estimaciones para Ruanda.

Los estudios en Botswana, Malawi, Uganda, Sudáfrica y Camerún encontraron que entre el 15 y el 25 por ciento de los pacientes habían registrado concentraciones plasmáticas de ARN del VIH superiores a 400 copias por ml dentro de los 3 años posteriores al inicio del TAR de primera línea. Más recientemente, un estudio de Kenia encontró que entre una gran cohorte de pacientes de Kenia en TAR, el 11,6 por ciento tenía evidencia de falla del tratamiento inmunológico durante el período de estudio de 12 meses.

En el estudio de Kenia, los investigadores asignaron al azar 7 de 13 clínicas que usaban EMR a un grupo de intervención que recibió alertas y recordatorios sobre el fracaso del tratamiento inmunológico. La tasa de acción clínica adecuada en respuesta al fracaso del tratamiento aumentó del 30 por ciento en el grupo de control al 54 por ciento en el grupo de intervención. Los autores también informaron una reducción relativa del 72 por ciento en el tiempo desde la detección del fracaso del tratamiento hasta la acción clínica adecuada. Los investigadores no estimaron el impacto del CDSS en los resultados del tratamiento, como la supresión viral y la supervivencia.

Con el estudio propuesto en Ruanda, los investigadores ven la oportunidad de utilizar herramientas de apoyo a la decisión de bajo costo para aumentar la tasa de vinculación con la atención desde el diagnóstico, mejorar la calidad de los datos y la integridad de los datos de laboratorio, como la carga viral, demostrar la eficacia de este apoyo a la decisión. herramientas para impulsar la intervención clínica oportuna después del fracaso del tratamiento, y demostrar que la intervención temprana puede conducir a resultados clínicos positivos para los pacientes.

Uso previsto/potencial de los resultados del estudio Los resultados del estudio informarán al gobierno de Ruanda sobre el rendimiento, el impacto clínico y los costos de los sistemas que han estado implementando, y deberían ayudarlo a decidir sobre futuras inversiones en eSalud para una variedad de ubicaciones. Los resultados también ayudarán a informar tales inversiones en una amplia gama de otros países de ingresos bajos y medianos que manejan el VIH y otras enfermedades.

Diseño/ubicaciones Los investigadores llevarán a cabo un ensayo aleatorizado por grupos para estimar el efecto del tratamiento de los paquetes mejorados de EMR en los resultados estructurales, de proceso y clínicos relacionados con la atención del VIH en Ruanda.

Preguntas de investigación y resultados

Los investigadores harán cuatro preguntas de investigación principales sobre el efecto de la intervención de apoyo a la toma de decisiones en los resultados clínicos, estructurales y de proceso:

1. ¿Las alertas y los recordatorios mejoran el vínculo entre la prueba del VIH y la atención?

   Resultados:

   a. Tasa de vinculación a la atención entre pacientes VIH positivos dentro de los 3 meses posteriores al diagnóstico b. Tiempo desde el resultado de la prueba de VIH+ hasta la vinculación con la atención

2. ¿Las alertas y los recordatorios mejoran la calidad y la integridad de los resultados de laboratorio de rutina en el EMR?

   Resultados:

   1. Porcentaje de pacientes en TAR que completan su sexto mes de tratamiento cuyos resultados de carga viral se registran en el EMR dentro de los 2 meses posteriores a este hito inicial.
   2. Porcentaje de pacientes en TAR que se someten a una prueba de VL anual y tienen los resultados registrados en el EMR dentro de los 2 meses posteriores a este hito anual.
3. ¿Las alertas y recordatorios tras el fracaso del tratamiento detectado por CD4 o carga viral mejoran la acción clínica?

Resultados:

1. Porcentaje de pacientes de TAR que tienen una acción clínica registrada dentro de 1 mes del fracaso del tratamiento detectado

2. Tiempo desde el fracaso del tratamiento hasta la acción clínica registrada

   4. ¿Las alertas y recordatorios posteriores al fracaso del tratamiento detectado por CD4 o carga viral mejoran los resultados terapéuticos, como la supresión viral?

   Resultado:

   Porcentaje de pacientes que experimentan fracaso del tratamiento que están completamente suprimidos 4 meses después del punto de fracaso

   Hipótesis Con el estudio propuesto en Ruanda, los investigadores plantean la hipótesis de que las herramientas de apoyo a la toma de decisiones de bajo costo pueden aumentar la tasa de vinculación con la atención desde el diagnóstico, mejorar la calidad y la integridad de los datos de laboratorio, como la carga viral y CD4, y la intervención clínica oportuna después del fracaso del tratamiento. .

   Los investigadores implementarán varios niveles de aleatorización para responder a las diferentes preguntas de investigación mencionadas anteriormente.

   I. ¿Las alertas y los recordatorios mejoran el vínculo entre la prueba del VIH y la atención? Aleatorizar las instalaciones incluidas en dos brazos: Intervención 1 (Int1) y Control (Ctrl1). Las instalaciones asignadas a Ctrl1 no recibirán ningún equipo adicional, herramientas de software, capacitación u otras formas de apoyo. Las instalaciones asignadas al paquete mejorado para Int1 recibirán alertas y recordatorios para promover la vinculación desde el diagnóstico hasta la atención.

   II. ¿Las alertas y los recordatorios mejoran la calidad y la integridad de los resultados de laboratorio en el EMR? Aleatorice el grupo Intervención 1 en dos brazos adicionales: Intervención 2 (Int2) y Control (Ctrl2). Las instalaciones asignadas a Int2 también recibirán alertas y recordatorios para mejorar los informes de laboratorio como parte de su paquete mejorado.

   tercero ¿Las alertas y recordatorios tras el fracaso del tratamiento detectado por CD4 o carga viral mejoran la acción clínica? Aleatorice el grupo Intervención 2 en dos brazos adicionales: Intervención 3 (Int3) o Control (Ctrl3). Las instalaciones asignadas a Int3 también recibirán alertas y recordatorios para mejorar la respuesta clínica a la detección de fallas en el tratamiento como parte de su paquete mejorado.

   IV. ¿Las alertas y los recordatorios posteriores al fracaso del tratamiento detectado por CD4 o carga viral mejoran los resultados clínicos, como la supresión viral? (sin aleatorización adicional)

   Los investigadores creen que esta aleatorización en cascada es necesaria porque las intervenciones diseñadas para mejorar los servicios al comienzo de la continuidad de la atención del VIH podrían tener efectos posteriores que podrían dificultar la estimación del efecto de cada intervención adicional por separado. Por ejemplo, proporcionar a los establecimientos herramientas para mejorar el vínculo entre la prueba del VIH y la atención (Int1) podría mejorar la captura de datos de un establecimiento de manera más general y potencialmente mejorar el pedido y el registro de los resultados de laboratorio (Int2), lo que sesgaría los resultados. Por lo tanto, los investigadores proponen aleatorizar a Int2 dentro del subconjunto de instalaciones asignadas a Int1.

   Para un poder del 90 % con alfa de 0,05, un ICC de 0,15, asignación equitativa a los brazos finales del estudio y 10 pacientes por grupo que experimentaron un fracaso del tratamiento durante el estudio, los investigadores pudieron detectar un cambio en el porcentaje de pacientes que lograron la supresión viral después fracaso del tratamiento de 30 puntos porcentuales del 30% al 60%. Estos números son objetivos mínimos y los investigadores planean inscribir más sitios si es factible para aumentar el poder del estudio.

   Definición de resultados primarios y cohortes de pacientes

   1a. Tasa de vinculación a la atención entre pacientes con VIH Cohorte: cada nuevo paciente adulto (18 años o más) que da positivo en la prueba del VIH desde el inicio del ensayo hasta el mes 9. Resultados para los últimos pacientes "inscritos" medidos en el mes 12 del estudio.

   Situación de referencia: un estudio en Ruanda informó que el 50 % de los casos diagnosticados estaban vinculados a la atención en un plazo de 3 meses.

   Impacto: cambiar la proporción del 50 % al 75 %

   1. b. Tiempo desde el resultado de la prueba de VIH+ hasta la vinculación con la atención

      Cohorte: Todos los adultos con resultados positivos de VIH registrados en el EMR en un centro de estudio. Misma línea de tiempo que 1a.

      Criterio de valoración: vinculado a la atención en un centro de estudio dentro de los 3 meses (N3 N4) Situación de referencia: sin datos Impacto: disminución del 50 %

   2. a. porcentaje de pacientes de TAR tienen resultados de carga viral en EMR (inicial)

   Cohorte: todos los pacientes existentes de TAR que completan su sexto mes de tratamiento desde el inicio del ensayo hasta el décimo mes del estudio. Resultados para los últimos pacientes "inscritos" medidos en el mes 12 del estudio.

   Situación de referencia: según los datos presentados en un estudio realizado en Ruanda y la correspondencia con uno de los autores del estudio, los investigadores estiman que aproximadamente dos tercios de los pacientes elegibles para la prueba de carga viral no tienen resultados de carga viral registrados en el EMR.

   Impacto: aumento del 30%

   2b. Porcentaje de pacientes de TAR que tienen resultados de carga viral en EMR (anual)

   Cohorte: Todo paciente de TAR existente que complete 12 meses de tratamiento (anual) desde el inicio del ensayo hasta el mes 10 del estudio. Resultados para los últimos pacientes "inscritos" medidos en el mes 12 del estudio.

   Situación de referencia: Igual que 2a Impacto: 30% de aumento

   3a. Porcentaje de pacientes de TAR con fracaso del tratamiento que experimentan acción clínica Cohorte: Todos los pacientes de TAR existentes que han estado en TAR durante al menos 12 meses y experimentan fracaso del tratamiento entre el inicio del subensayo y el mes 11 del estudio. Resultados para los últimos pacientes "inscritos" medidos en el mes 12 del estudio.

   Situación de referencia: Sin datos Impacto: Aumento del 50 %

   3b. Tiempo desde la detección del fracaso del tratamiento hasta la acción clínica

   Cohorte: todos los pacientes de TAR existentes que hayan recibido TAR durante al menos 18 meses y experimenten un fracaso del tratamiento entre el inicio del ensayo y el mes 11 del estudio.

   Criterio de valoración: Tiempo en días desde el fracaso del tratamiento (N6e) hasta la acción clínica registrada.

   Situación de referencia: Sin datos Impacto: 50 % de disminución en el tiempo desde el fracaso del tratamiento hasta la acción clínica

   4. Porcentaje de pacientes que experimentan fracaso del tratamiento que están completamente suprimidos 4 meses después del punto de fracaso Cohorte: cada paciente de TAR existente que ha estado en TAR durante al menos 12 meses y experimenta fracaso del tratamiento entre el inicio del subensayo y el estudio mes 8. Resultados para los últimos pacientes "inscritos" medidos en el mes 12 del estudio.

   Situación de referencia: se supone que es 30 % en el cálculo de potencia Impacto: 30 puntos porcentuales de 30 % a 60 %

   Análisis

   Los investigadores analizarán los datos utilizando enfoques de nivel individual y de grupo:

   Nivel individual

   Los investigadores estimarán los efectos del tratamiento por intención de tratar (ITT) a través de la regresión logística de los resultados primarios en la asignación de grupos al tratamiento (consulte los contrastes en la Tabla 1), estratos de bloqueo y un vector de covariables de referencia a nivel del centro y del paciente. Los errores estándar se agruparán a nivel de establecimiento. Los investigadores realizarán análisis de sensibilidad con enfoques de modelado multinivel. Los investigadores también utilizarán los métodos de Kaplan-Meier para calcular el tiempo hasta el evento; para probar la hipótesis nula de que no hay diferencia entre las curvas de supervivencia, los investigadores utilizarán la prueba de rango logarítmico.

   Los investigadores a nivel de grupo estimarán los efectos del tratamiento ITT a través de la regresión de mínimos cuadrados ordinarios de los resultados primarios en la asignación de grupos al tratamiento (ver contrastes en la Tabla 1), estratos de bloqueo y un vector de covariables a nivel de establecimiento.

   Todas las preguntas de investigación, hipótesis y puntos finales del estudio registrados aquí han sido aprobados por los IRB en Ruanda y en los CDC antes del 1/1/2018.

   Gestión de datos

   Todas las instalaciones del estudio tendrán sistemas EMR por diseño. Por lo tanto, la mayoría de los datos serán recopilados por el personal del centro a través de los procedimientos de atención de rutina. Para obtener acceso a estos datos, los investigadores crearán scripts automatizados que crean una identificación de estudio para cada paciente y extraen datos no identificados del EMR. Los especialistas en EMR del Ministerio de Salud revisarán los guiones para asegurarse de que los datos se anulen correctamente.