Utiliser une application mobile comme support à la prescription de médicaments adaptés aux personnes âgées

Étape 1:

Dans un premier temps, les données des médicaments contenus dans les critères Beers et STOPP seront examinées. La disponibilité des médicaments sur le marché brésilien sera analysée via le site Web de l'Agence nationale de surveillance de la santé (ANVISA). Par la suite, les données sur les médicaments seront placées dans un questionnaire à envoyer aux experts nationaux afin d'établir un consensus sur les informations présentées. L'évaluation par questionnaire se déroulera en deux tours. Le premier tour consiste à envoyer des propositions basées sur les informations contenues dans les critères Beers, STOPP 2012 et 2006 afin de permettre à chaque participant d'émettre un avis sur chacune des propositions en attribuant une valeur en fonction de son accord avec l'énoncé. Par conséquent, l'échelle de Likert avec un score établi de 1 à 5 (complètement en désaccord - fortement d'accord) sera utilisée. Pour le second tour, les notes seront analysées et les propositions non consensuelles seront à nouveau envoyées accompagnées des commentaires de chaque spécialiste. Dans ces cas, chaque spécialiste peut revoir ou maintenir sa position. Il convient de noter que lors de l'application des questionnaires, les experts n'ont pas accès à l'identification de leurs pairs. Au deuxième tour, les déclarations avec des scores moyens supérieurs à 4,0 seront considérées comme un consensus. Les informations finales seront utilisées pour le développement d'applications pour appareils mobiles.

Des experts seront sélectionnés pour plus de commodité. Douze professionnels ayant une expérience en gériatrie seront invités par courriel à participer en tant qu'experts à la validation des critères de Beers et du STOPP. Cet appel comprendra un résumé du projet et des informations générales sur la technique Delphi. Après acceptation, ils recevront un formulaire de consentement éclairé (ICF) et une autorisation de libérer le nom en tant que spécialiste / senior, qui doivent être signés et retournés.

L'application sera développée pour la plate-forme Android, basée sur le langage de programmation Java.

Étape 2:

Étudier le design:

Essai clinique, randomisé, en simple aveugle, en groupes parallèles. Ils seront invités à participer à cette étape 30 médecins travaillant dans les soins primaires d'une municipalité de Bahia. Après acceptation de participer à l'étude et signature du formulaire de consentement éclairé (IC), la proportion de prescription de MIP par ces professionnels pour une période minimale de deux mois sera analysée.

Ensuite, les médecins seront randomisés et inclus dans l'un des deux groupes d'étude :

Intervention : 15 médecins recevront la tablette avec l'application installée et seront formés à son utilisation ainsi qu'à l'accès au portail Evidence Based Health du Ministère de la Santé.

Groupe témoin : 15 médecins recevront la tablette sans l'application et seront également formés pour accéder à l'Evidence Based Health Portal.

Après l'intervention, les données seront à nouveau examinées en échantillonnant la proportion de prescriptions PIM par ces professionnels.

Hypothèse:

L'auteur évaluera l'hypothèse selon laquelle la fréquence des commandes PIM sera plus faible dans le groupe d'intervention, par rapport au groupe témoin.

Population de référence : Le nombre de médecins participants a été déterminé par commodité. Actuellement, la ville compte vingt unités de santé (soins primaires) avec accès à Internet. L'investigateur a choisi de sélectionner deux médecins dans chaque unité pour assurer la confidentialité des professionnels randomisés dans le groupe d'intervention ou de contrôle.

Randomisation: La séquence aléatoire pour affecter les groupes d'étude sera déterminée par l'investigateur principal sur la base d'un tableau de randomisation, construit par la méthode de randomisation blocs interchangeables. Une séquence de numéros sera générée et stockée dans des enveloppes scellées, arrangées individuellement et marquées avec des numéros de série pour chaque médecin participant. L'enveloppe portant le numéro le plus bas sera ouverte par le chercheur pour l'inclusion d'un nouveau médecin dans l'étude.

Échantillonnage sur ordonnance :

Afin de calculer l'échantillon de prescriptions qui seront vérifiées avant et après l'intervention, les facteurs suivants seront pris en compte : proportion attendue de prescriptions PIM avant l'intervention 35 %, différence attendue entre les groupes d'intervention et de contrôle après l'intervention : 30 %. Niveau de signification de 5 % et puissance de 80 % du test. Test d'hypothèse bilatérale et perte de 20% des prescriptions. Le nombre de prescriptions par médecin doit également tenir compte de la proportion de patients âgés suivis (au cours des trois derniers mois) par médecin. Une analyse de sensibilité sera réalisée pour comparer les groupes professionnels qui répondent à différentes proportions de personnes âgées afin d'isoler le biais de la demande. Les ordonnances des patients seront sélectionnées au hasard.

Critère d'intégration:

Médecins qui rencontrent les personnes âgées dans les unités de santé de base, les unités de santé familiale ou les polycliniques de soins primaires.

Critère d'exclusion:

Médecins avec résidence en médecine-gériatrie ou spécialisation reconnue par la Société brésilienne de gériatrie.

Variables dépendantes:

Nombre de commandes avec au moins un PIM prescrit, fréquence des PIM prescrits, types de PIM prescrits.

Résultat principal - Fréquence des PIM prescrits.

Variables indépendantes:

Âge; genre; temps de formation; spécialité médicale.

Procédures d'étude :

Afin d'évaluer la fréquence des prescriptions du PIM avant l'intervention, les originaux des duplicata des prescriptions conservés dans les pharmacies des formations sanitaires ou les dossiers des patients seront utilisés. Dans les cas où ces informations ne sont pas disponibles, des visites à domicile seront effectuées pour vérifier la première copie de l'ordonnance en possession de l'utilisateur. Dans ces situations, l'utilisateur doit signer un formulaire de consentement. Les visites se feront de préférence en compagnie d'un agent de santé communautaire.

Après l'affectation des médecins, chaque groupe recevra séparément une formation sur l'accès au portail de santé factuelle du ministère de la Santé. Pour cela, les enquêteurs utiliseront l'un des laboratoires informatiques du campus de l'Universidade Federal da Bahia - Anísio Teixeira. En cas de faible observance des professionnels, la formation aura lieu dans les cliniques de santé, le jour de la réunion des équipes de santé. Ensuite, pour les médecins du groupe d'intervention, il y aura une formation pour accéder à l'application ainsi que des conférences liées aux PIM.

Après avoir reçu les comprimés, chaque médecin recevra la visite d'un membre de l'équipe projet au moins deux fois par semaine pendant les 2 mois d'intervention. Au cours de ces visites, les difficultés concernant l'accès au portail de santé basé sur des preuves seront vérifiées. Il sera vérifié si les médecins consultent l'application pendant la prestation ou à d'autres moments, même en dehors des heures de travail. Le nombre de visites sera également surveillé grâce à une fonctionnalité disponible dans l'application elle-même, à cet effet. Ceux qui n'accèdent pas à l'application au moins une fois par semaine seront considérés comme une perte dans l'analyse des données.

Après la période d'intervention, un nouvel échantillon d'ordonnances pour une analyse ultérieure sera collecté.

Traitement des données et analyse statistique :

Les données seront affichées et examinées dans une base de données construite dans SPSS® pour Windows version 23.0, afin de constituer l'analyse statistique nécessaire. L'analyse statistique sera composée d'une analyse descriptive de fréquence simple et d'un test du chi carré pour évaluer la différence entre les proportions de prescriptions de PIM dans les deux groupes avant et après l'intervention. Le niveau de signification statistique est p <0,05 avec un intervalle de confiance à 95 %.