L'efficacia a lungo termine della gestione dei casi per i pazienti con artrite reumatoide a Taiwan

L'artrite reumatoide (RA) è una malattia autoimmune sistemica caratterizzata da infiammazione e danno progressivo delle articolazioni che colpisce lo 0,5-1,0% della popolazione mondiale. Di solito si verifica in individui di età compresa tra 30 e 50 anni e circa il 20-30% delle persone affette presenta alcune limitazioni lavorative attribuibili all'artrite, ponendo così gravi oneri per i pazienti, le famiglie e i sistemi di assistenza sociale.

Alla luce della crescente minaccia dell'AR, una gestione ottimale dell'AR può migliorare l'esito clinico e diminuire la mortalità, con conseguente riduzione dei ricoveri e dei costi medici. Recentemente, la gestione dei casi (CM) ha attirato maggiore attenzione nella pratica medica come approccio a una malattia cronica così costosa e ad alto rischio. La lega europea contro i reumatismi (EULAR) ha inoltre lanciato il coinvolgimento di CM, fornito dall'infermiere qualificato, nella gestione dell'artrite infiammatoria cronica per ottenere una prognosi favorevole. Di conseguenza, c'è stata una maggiore attenzione all'influenza della CM tra i pazienti affetti da artrite. Tuttavia, gli effetti corrispondenti sono rimasti ancora contrastanti.

Degli studi condotti finora, i ricercatori hanno scoperto che la maggior parte di questi studi sono stati condotti su popolazioni occidentali. Le informazioni sul fatto che il CM fornito dagli infermieri potesse influenzare gli esiti clinici per i pazienti affetti da AR a Taiwan erano ancora limitate. Per ridurre questa lacuna nella letteratura, il presente studio mirava a chiarire l'efficacia a lungo termine della CM attraverso la NLC per i pazienti affetti da AR utilizzando equazioni di stima generalizzate (GEE), con l'intento che i risultati potessero servire da riferimento per fornire dati empiricamente solidi motivo per gli operatori sanitari di formulare alcuni programmi di assistenza che siano culturalmente appropriati per i pazienti asiatici con AR.

Metodi Disegno dello studio e soggetti Un disegno di gruppo di controllo pre-post test quasi sperimentale, con campionamento mirato, sarà utilizzato per reclutare partecipanti dal dipartimento di reumatologia di un ospedale nel sud di Taiwan da luglio 2016 a giugno 2017. I criteri di inclusione erano (i) avere almeno 20 anni al momento del reclutamento (ii) non avere compromissione cognitiva e complicazioni gravi, (iii) essere in grado di esprimere opinioni in mandarino o taiwanese e (iv) avere una diagnosi di R.A. Per garantire l'anonimato dei partecipanti, tutti i questionari sono stati contrassegnati con un codice di crittografia per facilitare l'analisi dei dati, ma senza identificatori personali.

Calcolo della dimensione del campione Il calcolo della dimensione del campione per questa analisi di misure ripetute per rilevare una dimensione dell'effetto di 0,2 all'80% della potenza e un livello di significatività di 0,05 ha indicato che è necessaria una dimensione del campione di 68 pazienti (secondo il software analitico G-POWER 3.1, Franz Faul , Universitat Kiel, Germania). Sulla base di questi parametri è stato richiesto un campione di almeno 90 partecipanti per entrambi i gruppi combinati, consentendo un tasso di abbandono del 30%.

Intervento Poiché la partecipazione continua era essenziale per questo studio, i partecipanti sono stati divisi nell'esperimento o nel gruppo di controllo secondo la volontà personale. Il gruppo di controllo ha ricevuto la consueta educazione sanitaria della durata di circa 15 minuti per visita medica da parte degli infermieri di reparto, che consisteva in consultazioni in termini di sintomi della malattia, trattamenti correlati o ordine del medico. Avrebbero ricevuto volantini di istruzione sanitaria per scopi di riferimento, se necessario.

Misure di esito Per la raccolta dei dati è stato utilizzato un pacchetto di misure, che comprendeva il Taiwanese Depression Questionnaire (TDQ) e l'Arthritis Self-Efficacy Scale (ASES), nonché un questionario che richiedeva informazioni sulle variabili demografiche e sulle caratteristiche della malattia.

Procedura di raccolta dei dati Gli investigatori avevano ottenuto l'accordo dal Comitato Etico dell'Ospedale Dalin Tzuchi prima del reclutamento dei partecipanti. I ricercatori hanno spiegato lo scopo dello studio e la sua procedura a tutti i partecipanti. Il consenso informato firmato è stato ottenuto dopo che i pazienti hanno compreso e accettato di partecipare a questo studio. Successivamente, i ricercatori hanno applicato un approccio cieco all'osservatore per la raccolta dei dati. Un intervistatore qualificato, che non conosceva il disegno dello studio ei partecipanti, è stato incaricato di raccogliere le informazioni dei partecipanti sulle caratteristiche demografiche e sulla malattia. Tutti i dati sono stati ottenuti in tre punti temporali: prima del programma NLC (T0), tre giorni dopo il programma NLC (T1) e tre mesi dopo il programma NLC (T2). Per ridurre il tasso di abbandono, l'intervistatore ha aiutato a chiedere ai partecipanti di tornare in ospedale per il completamento delle valutazioni tramite promemoria telefonici. Tuttavia, ai partecipanti era comunque data la possibilità di ritirarsi dallo studio in qualsiasi momento senza alcuna penalità.

Analisi statistica Le analisi statistiche descrittive e inferenziali sono state condotte in accordo con gli obiettivi dello studio e la natura delle variabili. I parametri descrittivi, tra cui media, deviazione standard (SD) e percentuale, sono stati utilizzati per descrivere le distribuzioni dei dati demografici e di malattia. Le differenze tra i due gruppi sono state confrontate inizialmente utilizzando il test t e il test χ2 a seconda dei casi. Per l'analisi inferenziale, è stata utilizzata la procedura dell'equazione di stima generalizzata (GEE) con funzione di collegamento dell'identità con distribuzione normale per valutare gli effetti a lungo termine dell'NLC, tenendo conto delle correlazioni all'interno del soggetto tra le misurazioni nel tempo e l'influenza di potenziali covariate confondenti. Tutte le analisi sono state condotte utilizzando il software statistico SAS.