Évaluation des impacts cliniques et des coûts de la cybersanté au Rwanda

Motivation de l'étude Une précédente analyse transversale du programme national de lutte contre le VIH au Rwanda a décrit le continuum de soins du VIH comme une « voie multitrajectoire » avec de nombreuses opportunités pour les patients de quitter et de reprendre les soins entre le diagnostic et la suppression virale. Les auteurs ont conclu que le point le plus faible du continuum est la transition du diagnostic au lien avec les soins, où seulement la moitié des patients nouvellement diagnostiqués sont liés aux soins dans les 6 mois suivant la réception de leur diagnostic.

Cette étude a également estimé que 82,2 % des patients sous TAR obtiennent une suppression virale. Dans l'ensemble, la moitié de la population séropositive au Rwanda en 2013 était supposée être viralement supprimée. Cette estimation de la suppression virale est basée sur une analyse des données EMR pour un sous-ensemble de 21 995 patients. La correspondance avec l'un des auteurs de l'étude a précisé que 9 680 de ces patients étaient éligibles pour les tests de charge virale et que 3 066 des patients éligibles avaient enregistré des données de charge virale. Cela suggère que les deux tiers des patients éligibles aux tests de charge virale n'ont pas de résultats de charge virale enregistrés dans le DME. L'étude n'estime aucun type d'échec thérapeutique (virologique, immunologique, clinique) et les enquêteurs n'ont connaissance d'aucune estimation de ce type pour le Rwanda.

Des études au Botswana, au Malawi, en Ouganda, en Afrique du Sud et au Cameroun ont révélé que 15 à 25 % des patients avaient enregistré des concentrations plasmatiques d'ARN du VIH supérieures à 400 copies par ml dans les 3 ans suivant le début du TAR de première intention. Plus récemment, une étude kenyane a révélé que parmi une large cohorte de patients kenyans sous TAR, 11,6 % présentaient des preuves d'échec du traitement immunologique au cours de la période d'étude de 12 mois.

Dans l'étude du Kenya, les enquêteurs ont randomisé 7 des 13 cliniques utilisant des DME à un groupe d'intervention qui a reçu des alertes et des rappels concernant l'échec du traitement immunologique. Le taux d'action clinique appropriée en réponse à l'échec du traitement est passé de 30 % dans le groupe témoin à 54 % dans le groupe d'intervention. Les auteurs ont également signalé une réduction relative de 72 % du délai entre la détection de l'échec du traitement et l'action clinique appropriée. Les enquêteurs n'ont pas estimé l'impact du CDSS sur les résultats du traitement tels que la suppression virale et la survie.

Avec l'étude proposée au Rwanda, les chercheurs voient une opportunité d'utiliser des outils d'aide à la décision à faible coût pour augmenter le taux de lien avec les soins à partir du diagnostic, améliorer la qualité des données et l'exhaustivité des données de laboratoire telles que la charge virale, démontrer l'efficacité de ces outils d'aide à la décision des outils pour déclencher une intervention clinique en temps opportun après un échec du traitement et démontrer qu'une intervention précoce peut conduire à des résultats cliniques positifs pour les patients.

Utilisation prévue/potentielle des résultats de l'étude Les résultats de l'étude informeront le gouvernement rwandais sur les performances, l'impact clinique et les coûts des systèmes qu'ils ont mis en œuvre, et devraient les aider à décider des futurs investissements en cybersanté pour une variété d'emplacements. Les résultats aideront également à éclairer ces investissements dans un large éventail d'autres pays à revenu faible et intermédiaire qui gèrent le VIH et d'autres maladies.

Conception/lieux Les enquêteurs mèneront un essai randomisé en grappes pour estimer l'effet du traitement des ensembles de DME améliorés sur les résultats structurels, de processus et cliniques liés aux soins du VIH au Rwanda.

Questions de recherche et résultats

Les enquêteurs poseront quatre questions de recherche principales sur l'effet de l'intervention d'aide à la décision sur le processus, la structure et les résultats cliniques :

1. Les alertes et les rappels améliorent-ils le lien entre le dépistage du VIH et les soins ?

   Résultats :

   un. Taux d'accès aux soins chez les patients séropositifs dans les 3 mois suivant le diagnostic b. Délai entre le résultat du test de dépistage du VIH et le lien avec les soins

2. Les alertes et les rappels améliorent-ils la qualité et l'exhaustivité des résultats de laboratoire de routine dans le DME ?

   Résultats :

   1. Pourcentage de patients sous TAR qui terminent leur 6e mois de traitement et dont les résultats de la charge virale sont enregistrés dans le DME dans les 2 mois suivant cette étape initiale.
   2. Pourcentage de patients sous TAR qui subissent un test annuel de CV et dont les résultats sont enregistrés dans le DME dans les 2 mois suivant cette étape annuelle.
3. Les alertes et rappels suite à un échec thérapeutique détecté par les CD4 ou la charge virale améliorent-ils l'action clinique ?

Résultats :

1. Pourcentage de patients sous TAR qui ont une action clinique enregistrée dans le mois suivant l'échec du traitement détecté

2. Délai entre l'échec du traitement et l'action clinique enregistrée

   4. Les alertes et les rappels suite à un échec thérapeutique détecté par les CD4 ou la charge virale améliorent-ils les résultats thérapeutiques tels que la suppression virale ?

   Résultat:

   Pourcentage de patients en échec thérapeutique qui sont complètement supprimés 4 mois après le point d'échec

   Hypothèses Avec l'étude proposée au Rwanda, les chercheurs émettent l'hypothèse que des outils d'aide à la décision à faible coût peuvent augmenter le taux de lien avec les soins à partir du diagnostic, améliorer la qualité et l'exhaustivité des données de laboratoire telles que la charge virale et les CD4, et une intervention clinique rapide après l'échec du traitement. .

   Les enquêteurs mettront en œuvre plusieurs niveaux de randomisation pour répondre aux différentes questions de recherche mentionnées ci-dessus.

   I. Les alertes et rappels améliorent-ils le lien entre le dépistage du VIH et les soins ? Randomisez les installations incluses dans deux bras : Intervention 1 (Int1) et Contrôle (Ctrl1). Les installations affectées au Ctrl1 ne recevront aucun équipement supplémentaire, outil logiciel, formation ou autre forme de soutien. Les établissements affectés au package amélioré pour Int1 recevront des alertes et des rappels pour promouvoir le lien entre le diagnostic et les soins.

   II. Les alertes et les rappels améliorent-ils la qualité et l'exhaustivité des résultats de laboratoire dans le DME ? Randomiser le groupe Intervention 1 en deux bras supplémentaires : Intervention 2 (Int2) et Contrôle (Ctrl2). Les installations affectées à Int2 recevront également des alertes et des rappels pour améliorer les rapports de laboratoire dans le cadre de leur package amélioré.

   III. Les alertes et rappels suite à un échec thérapeutique détecté par les CD4 ou la charge virale améliorent-ils l'action clinique ? Randomisez le groupe Intervention 2 en deux bras supplémentaires : Intervention 3 (Int3) ou Contrôle (Ctrl3). Les établissements affectés à Int3 recevront également des alertes et des rappels pour améliorer la réponse clinique à la détection de l'échec du traitement dans le cadre de leur package amélioré.

   IV. Les alertes et les rappels suite à un échec thérapeutique détecté par les CD4 ou la charge virale améliorent-ils les résultats cliniques tels que la suppression virale ? (pas de randomisation supplémentaire)

   Les enquêteurs pensent que cette randomisation en cascade est nécessaire car les interventions conçues pour améliorer les services au début du continuum de soins du VIH pourraient avoir des effets en aval qui pourraient rendre difficile l'estimation de l'effet de chaque intervention supplémentaire prise isolément. Par exemple, fournir aux établissements des outils pour améliorer le lien entre le dépistage du VIH et les soins (Int1) pourrait améliorer la saisie des données d'un établissement de manière plus générale et potentiellement améliorer la commande et l'enregistrement des résultats de laboratoire (Int2), ce qui biaiserait les résultats. Par conséquent, les enquêteurs proposent de randomiser vers Int2 à partir du sous-ensemble d'établissements affectés à Int1.

   Pour une puissance de 90 % avec un alpha de 0,05, un ICC de 0,15, une répartition égale entre les bras finaux de l'étude et 10 patients par groupe qui connaissent un échec thérapeutique au cours de l'étude, les enquêteurs ont pu détecter un changement dans le pourcentage de patients qui obtiennent une suppression virale après échec du traitement de 30 points de pourcentage de 30% à 60%. Ces nombres sont des cibles minimales et les enquêteurs prévoient d'inscrire plus de sites si possible pour augmenter la puissance de l'étude.

   Définition des critères de jugement principaux et des cohortes de patients

   1a. Taux de lien avec les soins parmi les patients séropositifs Cohorte : chaque nouveau patient adulte (18 ans ou plus) dont le test de dépistage du VIH est positif depuis le début de l'essai jusqu'au 9e mois. Résultats pour les derniers patients « inscrits » mesurés au 12e mois de l'étude.

   Situation de base : une étude au Rwanda a rapporté que 50 % des cas diagnostiqués étaient liés aux soins dans les 3 mois.

   Impact : faire passer la proportion de 50 % à 75 %

   1. b. Délai entre le résultat du test de dépistage du VIH et le lien avec les soins

      Cohorte : Tous les adultes dont les résultats de test VIH sont enregistrés dans le DME d'un établissement de l'étude. Même chronologie que 1a.

      Critère d'évaluation : Lié à des soins dans un établissement de l'étude dans les 3 mois (N3 N4) Situation initiale : aucune donnée Impact : diminution de 50 %

   2. un. pourcentage de patients sous TAR ont des résultats de charge virale dans le DME (initial)

   Cohorte : chaque patient ART existant qui termine son 6e mois de traitement depuis le début de l'essai jusqu'au 10e mois de l'étude. Résultats pour les derniers patients "inscrits" mesurés au cours du 12e mois de l'étude.

   Situation de base : Sur la base des données présentées dans une étude réalisée au Rwanda et de la correspondance avec l'un des auteurs de l'étude, les enquêteurs estiment qu'environ les deux tiers des patients éligibles au test de charge virale n'ont pas de résultats de charge virale enregistrés dans le DME.

   Impact : augmentation de 30 %

   2b. Pourcentage de patients sous TAR ayant des résultats de charge virale dans le DME (annuel)

   Cohorte : chaque patient ART existant qui termine 12 mois de traitement (annuel) depuis le début de l'essai jusqu'au 10 mois de l'étude. Résultats pour les derniers patients "inscrits" mesurés au cours du 12e mois de l'étude.

   Situation de base : Identique à 2a Impact : augmentation de 30 %

   3a. Pourcentage de patients sous TAR en échec de traitement qui subissent une action clinique Cohorte : chaque patient sous TAR existant qui est sous TAR depuis au moins 12 mois et qui connaît un échec de traitement entre le début du sous-essai et le 11e mois de l'étude. Résultats pour les derniers patients "inscrits" mesurés au cours du 12e mois de l'étude.

   Situation de référence : aucune donnée Impact : augmentation de 50 %

   3b. Délai entre la détection de l'échec du traitement et l'action clinique

   Cohorte : chaque patient sous TAR existant qui est sous TAR depuis au moins 18 mois et dont le traitement a échoué entre le début de l'essai et le 11 mois de l'étude.

   Critère d'évaluation : délai en jours entre l'échec du traitement (N6e) et l'action clinique enregistrée.

   Situation de base : Aucune donnée Impact : Diminution de 50 % du délai entre l'échec du traitement et l'action clinique

   4. Pourcentage de patients qui connaissent un échec thérapeutique et qui sont complètement supprimés 4 mois après le point d'échec mois 8. Résultats pour les derniers patients "inscrits" mesurés au mois 12 de l'étude.

   Situation de référence : supposée être de 30 % dans le calcul de la puissance Impact : 30 points de pourcentage de 30 % à 60 %

   Analyse

   Les enquêteurs analyseront les données en utilisant des approches au niveau individuel et au niveau du cluster :

   Niveau individuel

   Les enquêteurs estimeront les effets du traitement en intention de traiter (ITT) via une régression logistique des principaux résultats sur l'attribution des clusters au traitement (voir les contrastes dans le tableau 1) des strates de blocage et un vecteur de covariables de base au niveau de l'établissement et au niveau du patient. Les erreurs types seront regroupées au niveau de l'établissement. Les chercheurs effectueront des analyses de sensibilité avec des approches de modélisation à plusieurs niveaux. Les enquêteurs utiliseront également les méthodes de Kaplan-Meier pour calculer le délai avant l'événement ; pour tester l'hypothèse nulle selon laquelle il n'y a pas de différence entre les courbes de survie, les enquêteurs utiliseront le test du log rank.

   Les enquêteurs au niveau du cluster estimeront les effets du traitement ITT via la régression des moindres carrés ordinaires des résultats principaux sur l'affectation du cluster au traitement (voir les contrastes dans le tableau 1) les strates de blocage et un vecteur de covariables au niveau de l'établissement.

   Toutes les questions de recherche, hypothèses et critères d'évaluation enregistrés ici ont été approuvés par les IRB au Rwanda et au CDC avant le 1/1/2018.

   Gestion de données

   Toutes les installations d'étude auront des systèmes EMR par conception. Par conséquent, la plupart des données seront collectées par le personnel de l'établissement via des procédures de soins de routine. Pour accéder à ces données, les enquêteurs créeront des scripts automatisés qui créeront un ID d'étude pour chaque patient et extrairont des données anonymisées du DME. Les spécialistes du DME du MOH examineront les scripts pour s'assurer que les données sont correctement anonymisées.