Acceso a la atención primaria para personas con trastorno por consumo de opioides

Contexto de estudio

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), la atención primaria de la salud es una "manera altamente eficaz y eficiente de abordar las principales causas y riesgos de la mala salud y el bienestar en la actualidad" (1). La atención primaria es particularmente importante para las poblaciones vulnerables, ya que parece mitigar los efectos de factores como el bajo nivel socioeconómico (2-4). Esto parece ser cierto para aquellos con trastorno por uso de opioides (OUD): en trabajos anteriores, la inscripción a un médico de atención primaria se asoció con tasas más altas de detección de cáncer y control de la diabetes para aquellos en tratamiento por OUD (5).

En los sistemas universales de atención de la salud, como el de Canadá, todos tienen derecho a la atención primaria de la salud, independientemente de sus condiciones de salud o estado financiero. Sin embargo, nuestro trabajo anterior indica que los ontarianos en tratamiento por OUD tienen menos probabilidades que otros de tener acceso a la atención primaria. Solo el 43 % de las personas en tratamiento por OUD se inscribieron con un médico de atención primaria en comparación con el 73 % de los controles emparejados (5). Nuestros hallazgos son consistentes con un estudio estadounidense que informó un acceso deficiente a la atención primaria para aquellos en tratamiento por OUD (6). Estos hallazgos son preocupantes. Las personas con OUD no solo son una población vulnerable con necesidades de salud complejas, sino que su número también está creciendo. OUD actualmente afecta a 15,5 millones de personas en todo el mundo (7), y Canadá y los Estados Unidos (EE. UU.) tienen la mayor carga de enfermedad (8).

Las barreras a la atención primaria para las personas con OUD se han estudiado poco. Los factores del paciente, como la dificultad para asistir a las citas y las barreras del sistema, como los costos de transporte, pueden afectar el acceso (9). Los factores del proveedor también parecen desempeñar un papel. Un estudio de entrevistas cualitativas en Ontario encontró que la discriminación y el estigma de los proveedores hacia las personas con trastornos por uso de sustancias presentaban una barrera para acceder a la atención primaria (9). Otros estudios respaldan este hallazgo y muestran que muchos proveedores, al igual que el público en general, sienten estigma hacia las personas con trastornos por consumo de sustancias (10,11). Es posible que las actitudes negativas lleven a los proveedores a discriminar a las personas con OUD al decidir si ofrecen una cita para un nuevo paciente.

Justificación y objetivo del estudio

El objetivo de nuestro estudio es determinar si la discriminación por parte de los médicos es una barrera para acceder a la atención primaria para las personas con OUD.

Preguntas de investigación

1. ¿Es menos probable que a las personas en tratamiento por OUD se les ofrezca una nueva cita para pacientes en comparación con las personas en tratamiento por diabetes?
2. ¿Cuál es el impacto del género del médico, los años de práctica, la ruralidad y el modelo de atención en las ofertas de cita para un nuevo paciente?

Métodos

Los investigadores realizarán un ensayo controlado aleatorizado (RCT), utilizando un enfoque similar al de Olah et al., que analizó el acceso a la atención primaria para las personas de nivel socioeconómico bajo (14). Harán llamadas telefónicas sin previo aviso a los médicos de atención primaria en Ontario solicitando una cita para un nuevo paciente. Los médicos serán asignados aleatoriamente a uno de dos escenarios clínicos: un paciente con diabetes tratado por un endocrinólogo o un paciente con OUD recetado con metadona por un médico especializado en adicciones. En los análisis exploratorios secundarios, los investigadores también evaluarán el impacto del modelo de atención (equipo vs no), género, rural vs urbano y años en la práctica.

Población Los investigadores utilizarán la información del sitio web del Colegio de Médicos y Cirujanos de Ontario (CPSO) para identificar a todos los médicos de Ontario que tengan una práctica activa, independiente y sin restricciones con una especialidad autoinformada en medicina familiar (20).

Cálculo del tamaño de la muestra El objetivo de nuestro estudio es comparar la proporción de pacientes a los que se ofreció una nueva cita en cada uno de los brazos del estudio. El consenso de nuestro equipo fue que una diferencia del 10 % en la proporción de citas de nuevos pacientes sería clínicamente significativa. En un diseño de estudio similar, Olah et al encontraron que al 23,5 % de las personas con diabetes se les ofreció una cita con un médico en Ontario (14). Para nuestro cálculo del tamaño de la muestra, los investigadores asumieron que al 23 % de las personas con diabetes y al 13 % de las personas en tratamiento por OUD se les ofrecería una nueva cita. Con una potencia del 80 %, un nivel de error de tipo 1 del 5 %, para detectar una diferencia del 10 % en la proporción de nuevas citas ofrecidas entre los grupos de opiáceos (13 %) y diabetes (23 %), se necesitarían 231 médicos en cada escenario. Sin embargo, estudios previos que utilizaron este enfoque encontraron que hasta un tercio de los médicos fueron excluidos en el momento de hacer la llamada telefónica (porque el médico trabajaba en una clínica ambulatoria o tenía una práctica que no era atención primaria; o porque no respondieron). después de cinco llamadas telefónicas) (14,18). Por lo tanto, el estudio debe incluir 308 médicos en cada brazo.

Para crear nuestra muestra, los investigadores crearán una base de datos utilizando información disponible públicamente en el sitio web de CPSO. Incluirán a todos los médicos que tengan una práctica activa, libre e independiente con especialidad en Medicina Familiar. También registrarán la(s) dirección(es) del médico, el código postal, el(los) número(s) de teléfono, la fecha de registro para la práctica independiente y el género en nuestra base de datos. Los médicos solo serán identificados en la base de datos por un identificador único. Todos estos elementos de datos son recopilados por el CPSO. Luego agruparán a los médicos por dirección de práctica principal y luego seleccionarán al azar (usando un generador de números aleatorios), un médico de la lista de médicos que trabajan en el mismo sitio. Los investigadores excluirán a otros médicos de la misma dirección de práctica. Luego, utilizarán un generador de números aleatorios para seleccionar al azar una muestra de médicos determinada estadísticamente. Los asignaremos al azar a uno de dos escenarios clínicos: un paciente con diabetes tratado por un endocrinólogo, o un paciente con OUD recetado con metadona por un médico especialista en adicciones.

Escenarios Los investigadores entrenarán a un asistente de investigación (RA) en el escenario clínico y realizarán una prueba piloto de la interacción con una recepcionista simulada que dará diferentes respuestas (consulte el Apéndice 1: Guión de muestra). Para reducir la confusión, el mismo RA hará todas las llamadas telefónicas. La AR se pondrá en contacto con cada médico para solicitar una cita, para uno de los dos escenarios clínicos. Los investigadores excluirán a los médicos en el momento de realizar la llamada telefónica si la recepcionista del médico informa que la clínica es sin cita previa o que el médico no ofrece atención primaria (14). También excluirán prácticas en el momento de realizar la llamada si solicitan visita presencial o número de tarjeta sanitaria antes de ofertar cita de nuevo paciente. Los investigadores intentarán comunicarse con un médico hasta cinco veces durante un período de seis semanas. Para las oficinas con correo de voz, dejarán un mensaje con el guión pero continuarán haciendo hasta cinco llamadas telefónicas para hablar con alguien en persona. Los investigadores aceptarán devoluciones de llamada hasta seis semanas después de la llamada telefónica inicial. Excluirán las prácticas en las que no puedan hablar con nadie o dejar un mensaje de voz después de cinco llamadas telefónicas. Solo solicitarán cita una vez a un médico. Si la clínica del médico ofrece una cita, llamarán al día siguiente y la cancelarán. Los investigadores continuarán tomando muestras hasta que alcancen nuestro número objetivo de médicos.

Análisis de datos Los investigadores utilizarán estadísticas descriptivas para informar sobre la población. Para responder a nuestra pregunta de investigación, compararán la proporción de pacientes a los que se les ofreció una cita de atención primaria (un resultado binario) entre los grupos aleatorizados. Usarán la prueba de chi-cuadrado y la regresión logística para determinar si existe una diferencia estadística y clínicamente significativa en las proporciones de ofrecer una nueva cita de paciente entre los dos escenarios clínicos.

Los investigadores esperan que los grupos estén equilibrados en variables de confusión medidas y no medidas. No obstante, investigarán la distribución de las variables medidas entre los dos grupos. Si observan desequilibrios, estimarán el impacto ajustado sobre la probabilidad de que se les ofrezca una nueva cita, después de controlar los posibles factores de confusión.

Para nuestros análisis secundarios, los investigadores utilizarán la prueba exacta de Fisher y la prueba de Wilcoxon de dos muestras para evaluar los subgrupos preespecificados: sexo del médico (masculino frente a femenino); ubicación de la práctica (rural < 50 000 versus entorno de práctica urbano > 50 000); años en la práctica clínica y el modelo de práctica (basado en equipo vs. no) afectaron la probabilidad de que un paciente recibiera una oferta incondicional de una cita para un nuevo paciente.

Los investigadores esperan que los grupos estén equilibrados en variables de confusión medidas y no medidas. No obstante, investigarán la distribución de las variables medidas entre los dos grupos. Si observan desequilibrios, estimarán el impacto ajustado sobre la probabilidad de que se les ofrezca una nueva cita, después de controlar los posibles factores de confusión.

Para nuestros análisis secundarios, los investigadores utilizarán la prueba exacta de Fisher y la prueba de Wilcoxon de dos muestras para evaluar los subgrupos preespecificados: sexo del médico (masculino frente a femenino); ubicación de la práctica (rural < 50 000 versus entorno de práctica urbano > 50 000); años en la práctica clínica y el modelo de práctica (basado en equipo vs. no) afectaron la probabilidad de que un paciente recibiera una oferta incondicional de una cita para un nuevo paciente.