Pszichoszociális e-egészségügy az előrehaladott tüdőrákban

Az előrehaladott, életkorlátozó betegségekben szenvedő betegek palliatív gondozása (PC) és tüneteik kezelése a betegség pályája során jelentősen fejlődött (Clark, 2007). A PC-t a betegek és hozzátartozóik életminőségének javítására szolgáló megközelítésként értelmezik "a szenvedés megelőzésével és enyhítésével a fájdalom és más fizikai, pszichoszociális és lelki problémák korai felismerése, kifogástalan felmérése és kezelése révén". Az elmúlt években a legtöbb rákdiagnózis túlélési aránya nőtt, mind a korai, mind az előrehaladott stádiumban. Ezért a gyógyíthatatlannak ítélt betegségben szenvedő betegek tovább élnek halmozott pszichoszociális komorbiditás mellett, amely mind a betegségből, mind a kapcsolódó kezelésekből ered. Az amerikai és európai orvosi onkológiai társaságok a közelmúltban azt javasolták, hogy szakmai irányelveikben a korai pszichoszociális PC-t integrálják a standard onkológiai gyakorlatba az olyan áttétes vagy előrehaladott stádiumú betegségekben, mint a tüdőrák (LC). Ezt a döntést a közelmúltban metaanalitikai eredmények is alátámasztották. Ezek a tanulmányok azt mutatják, hogy a fizikai és pszichológiai szempontokat is magában foglaló palliatív beavatkozások jótékony hatással vannak a betegekre, mind a rövid távú életminőségre, mind az általános tünetterhelésre.

Az ilyen integrált PC-beavatkozások előnyei ellenére az egészségügyi rendszerek általában számos akadályba ütköznek a pszichoszociális ellátás palliatív környezetben történő megvalósítása során, például a fejlett LC-k esetében. A legjellemzőbbek közé tartozik az ilyen igények rossz korai felismerése; hosszú várólisták; és a mozgáskorlátozások, mivel sok beteg nem tud személyesen részt venni a látogatásokon. A szakirodalom határozottan azt sugallja, hogy az érzelmi szorongás a rosszabb életminőséggel, az onkológiai kezelések alacsonyabb betartásával és az egészségtelen életmód elfogadásával jár. Valójában az is bebizonyosodott, hogy a stressz csökkentése akár meg is hosszabbíthatja a túlélési éveket. Tekintettel arra, hogy az LC-betegek tüneti variabilitást, ingadozó evolúciót és erős érzelmi hatást, valamint korlátozott prognózist mutatnak, sürgősen növelni kell a jelenleg alacsony betegek arányát korai szűréssel, szoros és intenzív monitorozással és azonnali beutalással a PC-s csoportokhoz. E cél érdekében új megközelítésekre van szükség a pszichoszociális PC-ben a ma tapasztalt akadályok leküzdéséhez.

Az elmúlt években két fő intézkedést javasoltak a pszichoszociális ellátás PC-n belüli megvalósításának javítására, az elérhetőségre és a hatékonyságra helyezve a hangsúlyt. A közelmúltban végzett tanulmányok például a korábbi lépcsőzetes (alacsonytól a magas intenzitású) és adaptív kezeléseket vezették be, mint zseniális és ésszerű választ a megfelelő pszichoszociális beavatkozások kínálásának kihívására, magas költséghatékonysággal a rák esetében. Egy másik átfogó intézkedés az információs és kommunikációs technológiák (IKT) felhasználása. Az IKT az elmúlt néhány évben innovatív forrásként jelent meg az egészségügyi gyakorlatok új hullámának elindításához, és a COVID-világjárvány idején exponenciálisan megnőtt a használata és alkalmazása, hogy garantálni lehessen a sérülékeny, előrehaladott rákos betegek ellátásának folyamatosságát. Az IKT-k azt is megmutatták, hogy képesek leküzdeni a legtöbb korlátot, amely a hagyományos gondozási körülmények között nyilvánul meg. Ezek az eszközök gyorsabb és intenzívebb nyomon követési lehetőséget biztosítottak a betegek figyelmeztető jeleinek nyomon követésére, elősegítve a betegek és a szakemberek közötti jobb kommunikációt, valamint a hagyományos alternatívákhoz képest olcsóbb és elérhetőbb klinikai kezeléseket, még életük végén is. Mindazonáltal az a néhány tanulmány, amely az IKT-t és a szokásos pszichoszociális beavatkozásokat hasonlította össze, eddig vegyes hatékonyságú eredményeket hozott.

A közelmúltban az ONCOMMUN, az e-egészségügyi ökoszisztéma létrehozására irányuló európai javaslat (https://oncommun.eu/), ezt a két ígéretes intézkedést egyesítette a korai pszichoszociális ellátás elősegítése érdekében egy online és lépcsőzetes pszichoszociális programban. Az ONCOMMUN ígéretes előzetes eredményeket mutatott az emlőrák (BC) vonatkozásában, és nagy potenciállal rendelkezik a terápiás alkalmazásra fejlett és palliatív körülmények között, mint például az LC. Ebben a programban az ellátás első szintjét egy online szűrési és monitorozási eszköz követi, amelyet a páciens campusa követ, amely oktatási beavatkozásokat (második szint), pszichoszociális támogató közösséget (harmadik szint) és pszichoterápiás kezelési csoportokat tartalmaz videokonferencia segítségével (negyedik szint).

A jelenlegi projektet randomizált, nem alsóbbrendűségi kontrollos kísérletként tervezték, hogy összehasonlítsák a pszichoszociális ellátás e-egészségügyi ökoszisztémáját, az ONCOMMUN javaslata alapján a hagyományos személyi pszichoszociális kezeléssel PC-ben, fejlett LC alatt. Csoportunk ennek a digitális ökoszisztémának a fejlesztését és adaptálását javasolja a szűrő- és megfigyelőeszközök oktatási és pszichológiai beavatkozásokkal való integrálásával, a közelmúltban a Kr. e. Ez az innovatív e-egészségügyi ökoszisztéma az egészséges tapasztalatok megszerzését kívánja elősegíteni, integrálva a korai PC négylépcsős pszichoszociális programját, amely az előrehaladott (III. és IV.) stádiumú, nem-kissejtes tüdőkarcinómával (NSCLC) diagnosztizált betegekre összpontosít.

CÉLKITŰZÉSEK (3 év)

Tábornok

1. A fejlett LC-túlélők pszichoszociális és fizikai szükségleteinek korai felismerése és testreszabott kezelése.
2. Egy online lépcsőzetes ökoszisztéma megvalósítása és értékelése a pszichoszociális és oktatási szűrések, monitorozás és gondozás számára egy speciálisan fejlett LC-betegek számára kifejlesztett e-egészségügyi platform használatával.

Konkrét célkitűzések

1. Összehasonlítani a digitális ökoszisztéma képességét a korai pszichoszociális ellátás észlelésére és nyújtására a szokásos kezeléshez képest.
2. Az előrehaladott tüdőrák lefolyásának és kezelésének következményeinek javítása vagy enyhítése az érzelmi stressz, a demoralizáció és az életminőség tekintetében.
3. A spiritualitás lehetséges közvetítő és elősegítő szerepének feltárása az optimális pszichoszociális alkalmazkodásban.
4. Mindkét beavatkozás költséghatékonyságának tanulmányozása a minőségileg korrigált életévek (QALY) szempontjából, a betegek további egészségügyi szolgáltatásainak igénybevételének, a farmakológiai adherencia mértékének, a pszichotróp gyógyszerek szedésének és a fogyatékosságban töltött időnek a becslésén keresztül. levelek.
5. A tanulmány eredményeinek terjesztése a rákos betegek, a szakemberek és a nagyközönség körében.

Eljárás és adatgyűjtés

1. LC-platform fejlesztése: Az LC-platformot a BC-platformból adaptálják, és a kísérleti LC-rendszer eredményeiből, valamint a szakembereket és betegeket tömörítő fókuszcsoportokból táplálják. Az LC-megoldás megosztja a szerkezeti elemeket (pl. mérőműszerek, azonnali tünetkezelés), amelyekhez speciális erőforrásokat adnak hozzá az LC-hez. Ennek a fejlesztési szakasznak a középpontjában a betegek tapasztalata áll majd, hogy maximalizálják az összes erőforrás használhatóságát és megértését.
2. Érvényesítés a felhasználókkal: Az előrehaladott LC-diagnózissal rendelkező betegeket orvosi csapatuk meghívja a részvételre. Érdeklődés esetén csoportunk felveszi velük a kapcsolatot, és személyes találkozót tervezünk, ahol ismertetjük a tanulmányt, és elfogadás esetén aláírjuk a beleegyezésüket. A résztvevőket ezután véletlenszerűen besorolják az 1) e-egészségügyi ökoszisztémába vagy 2) a szokásos pszichoszociális ellátásba egy külső kutató által, aki nem ismeri a kutatási kérdéseket és a kezelési feltételeket, a REDCap szoftver által generált véletlenszerű számsor segítségével. Az eHealth ökoszisztéma csoportban a felszereléssel nem rendelkező résztvevők szükség szerint webkamerát és táblagépet kapnak. A rendszernek vannak speciális folyamatai, amelyek csak az ICONnecta't ágra vonatkoznak, mivel ezek mérik a platform használhatóságát és a kapcsolódó érzelmi állapotukat a vizsgálat során (lásd alább a Beavatkozások részt). Minden egyéb intézkedést T0-tól T3-ig adminisztrálunk egy professzionális online felmérési platformon keresztül, amely megfelel a legújabb európai általános adatvédelmi rendeletnek (GDPR; EC/2016/679).

Adatgyűjtés és elemzés

Két adatbázis jön létre: Az első a résztvevők azonosítható személyes adatait (pl. nevek, betegazonosítók) alfanumerikus kóddal társítja, és egy titkosított külső merevlemezre menti, amely az iroda kulccsal védett szekrényében található. a PI. A REDCap rendszeren keresztül létrehozott második adatbázis alfanumerikus kódok segítségével rögzíti az összes elemezni kívánt adatot, és egy biztonságos kollaboratív felhőben tárolja, amely szintén megfelel a GDPR-nak. Ez az eljárás lehetővé teszi számunkra, hogy anonim módon végezzük az elemzéseket. Az adatokat havonta letölti a REDCap, és biztonsági másolatot készít egy második titkosított külső merevlemezre. 3 havonta egy kutató elvégzi az adatok integritásának ellenőrzését. Míg az online rendszerek automatikusan nyilvántartást vezetnek a felhasználók hozzáféréséről, egy notebook marad a merevlemezek mellett a PI-k által feljogosított kutatók számára, hogy rögzítsék nevüket, dátumukat és időpontjukat, amikor a meghajtókat lekérik és visszaküldik. Végül az eHealth ökoszisztémán keresztül gyűjtött információkat egy GDPR-kompatibilis szerveren is tároljuk.

Leíró eredményeket adunk a szociodemográfiai és klinikai változókra, valamint az iskolai végzettségre, a használhatóságra és az elégedettségi mutatókra, míg a csoportok közötti különbségeket a Student-féle t-próbával és a khi-négyzet teszttel értékelik. Többszintű lineáris modelleket (MLM) fognak használni a két csoport összehasonlítására az eredményváltozókban, míg a hatásméreteket (Hedges g) jelentik majd, és tesztelik az alacsonyabb rendűséget. A QALY-elemzésekhez az EQ-5D-3L eredményeit a szakmai fizetésekkel, a betartással, az infrastruktúrával, a pszichotróp gyógyszerekkel és a betegszabadságokkal kapcsolatos költségekkel együtt használják fel. Minden lehetséges zavaró változó hatását elemezni kell. Az elemzéseket az SPSS v24.021 (IBM SPSS Statistics 21, 2017) segítségével végzi az IDIBELL biostatisztikai osztálya.