¿Tratamiento de primera línea para la osteoartritis en persona o entregado digitalmente?

De acuerdo con las pautas internacionales, el ejercicio y la educación deben constituir la intervención de primera línea para las personas con osteoartritis (OA) de rodilla y cadera y se ha demostrado que son efectivos para reducir los síntomas de la OA independientemente de la gravedad de la enfermedad. Para implementar esas pautas, se ha desarrollado el Mejor manejo de pacientes con osteoartritis (BOA), un concepto cara a cara que incluye educación y una opción para hacer ejercicio, y se ofrece en clínicas de atención primaria en Suecia desde 2008. Sin embargo, las intervenciones presenciales tradicionales presentan barreras, como acceso limitado y falta de flexibilidad, que pueden limitar la adherencia de los pacientes a las intervenciones. En un esfuerzo por superar tales barreras, en 2014 se inició un programa de autogestión digital (Joint Academy) que se basa en el concepto BOA. Aunque se ha informado que ambos métodos de administración reducen los síntomas de la OA en pacientes con OA de cadera o rodilla, se sabe poco si los resultados de las intervenciones digitales son comparables con los programas tradicionales de rehabilitación presencial. En este estudio retrospectivo basado en registros, compararemos los resultados de las dos modalidades diferentes de entrega de tratamiento de primera línea (presencial frente a digital) después de 3 meses de participación en el programa utilizando datos de los registros de BOA y Joint Academy. El resultado principal será el cambio autoinformado en el dolor entre el inicio y los tres meses de seguimiento y los resultados secundarios serán el cambio en las dificultades para caminar autoinformadas, la disposición para la cirugía articular y la calidad de vida relacionada con la salud entre el inicio y los tres meses de seguimiento. .

Análisis estadístico En este estudio incluiremos a todos los participantes en el programa digital que cumplan con los criterios de elegibilidad descritos a continuación (n >2000). Estos participantes serán emparejados 1:1 con los participantes en el registro BOA utilizando el enfoque de puntaje de propensión. Por lo general, se considera que la diferencia mínima clínicamente importante es una unidad en una escala de 0 a 10 NRS. Para obtener un intervalo de confianza del 95 % para la diferencia entre grupos con un ancho máximo de 0,5 unidades (es decir, muy preciso) en una muestra con una desviación típica típica de 1,5, con un 99 % de probabilidad, necesitaremos ~630 pacientes en total.

Usaremos datos observacionales para emular un ensayo de equivalencia que compare el efecto sobre el dolor articular de una intervención de primera línea administrada digitalmente y de una intervención de primera línea administrada en persona para personas con OA de cadera o rodilla. Para establecer la equivalencia entre las intervenciones, el cambio de dolor después de la intervención debe diferir en menos de 1 punto en una escala de dolor de 0-10 NRS. Este punto de corte se seleccionó en base a trabajos previos que identificaron un cambio de 1 punto como el MCID en personas con OA. El resultado principal se analizará utilizando un enfoque de emparejamiento por puntaje de propensión. Estimaremos la puntuación de propensión mediante un modelo de regresión logística, en el que realizaremos una regresión del estado del tratamiento sobre las características basales observadas de los participantes. Las características a incluir en la puntuación de propensión se seleccionarán utilizando el criterio de causa disyuntiva, incluidos los factores en el análisis identificados como causas de la asignación del tratamiento (exposición) y/o el cambio del dolor (resultado). Usaremos la coincidencia del vecino más cercano para seleccionar controles (participantes de BOA) cuyo puntaje de propensión sea más cercano al del sujeto tratado. Además, utilizaremos una estrategia de emparejamiento óptima para minimizar la diferencia total dentro del par del puntaje de propensión. Las diferencias dentro del par en el resultado principal se analizarán mediante una prueba t pareada. Finalmente, ajustaremos el análisis del dolor basal para aumentar la precisión de las estimaciones y minimizar la regresión al efecto medio.