Fornire feedback sulla prescrizione di antibiotici ai medici di base: il programma dell'Ontario per migliorare l'uso di antimicrobici (OPTIMISE)

Sfondo: l'uso eccessivo di antibiotici è il principale motore dell'aumento dei tassi di resistenza antimicrobica. L'uso non necessario di antibiotici è associato a effetti collaterali avversi dei farmaci e all'aumento dei tassi di resistenza. L'invio di lettere ad alti prescrittori di antibiotici in altri paesi ha mostrato effetti variabili sulla riduzione delle prescrizioni di antibiotici.1-3

Obiettivo: valutare l'impatto di una lettera al 25% dei medici di base che prescrivono la maggior parte degli antibiotici in Ontario sull'aumento delle iscrizioni per i rapporti di pratica di assistenza primaria HQO.

Obiettivi secondari: testare l'impatto dei diversi formati di una lettera di notifica sulla prescrizione di antibiotici. La nostra ipotesi principale è che la notifica ai medici che l'uso di antibiotici viene monitorato ridurrà l'uso di antibiotici. I ricercatori ipotizzano inoltre che le idee di modifica mirate sull'inizio o sulla durata degli antibiotici avranno impatti diversi su questi diversi comportamenti di prescrizione, evidenziando l'importanza della messaggistica mirata.

Metodi: L'effetto dell'invio di lettere al 25% più ricco di medici di assistenza primaria che prescrivono sarà valutato utilizzando un disegno di studio controllato randomizzato (RCT). Gli investigatori assegneranno i medici all'intervento rispetto ai bracci di controllo in un rapporto 3:3:1 per massimizzare il numero di medici esposti all'intervento. I ricercatori stanno utilizzando il database IQVIA Xponent da marzo 2017 a febbraio 2018 per identificare il 25% superiore dei prescrittori di antibiotici dei medici di base in Ontario (medici di famiglia o medici generici) definito dal numero totale di prescrizioni di antibiotici. Verrà inviata una lettera per indicare che prescrivono più antibiotici del 75% dei medici di base dell'Ontario, in base al numero totale di prescrizioni di antibiotici all'anno. La lettera li incoraggerà a iscriversi ai rapporti sulle cure primarie di HQO My Practice che in futuro potrebbero includere indicatori di antibiotici.

La lettera è stata progettata utilizzando comprovati quadri teorici di cambiamento comportamentale per migliorare la prescrizione di antibiotici da parte dei medici. La maggior parte dei medici è consapevole della minaccia globale per la salute pubblica rappresentata dalla resistenza antimicrobica, tuttavia molti ne sottovalutano l'importanza a livello locale. Inoltre, la prescrizione non necessaria di antibiotici è spesso attribuita a fattori esterni al di fuori del loro controllo, come le aspettative dei pazienti e l'aderenza dei pazienti ai farmaci.4 Per questo intervento i ricercatori si sono concentrati su due teorie del cambiamento comportamentale precedentemente dimostrate essere associate al comportamento prescrittivo; Teoria del comportamento pianificato (TBP) e Teoria dell'apprendimento operante (OLT).5 La lettera fornirà un confronto normativo sociale indicando a questi medici che prescrivono più antibiotici rispetto ai loro coetanei (TPB). Fornendo idee di cambiamento e informazioni sulle conseguenze dell'uso non necessario di antibiotici, i ricercatori stanno tentando di cambiare la percezione del rischio dei medici (TPB) e le conseguenze previste (OLT) della prescrizione di antibiotici per le infezioni acute del tratto respiratorio. Questa lettera rappresenta una forma di comunicazione persuasiva tecnica di cambiamento del comportamento (BCT). Questa forma di BCT si è dimostrata efficace nel modificare i comportamenti guidati dall'OLT.6, 7

Per testare diverse idee di cambiamento, i ricercatori valuteranno simultaneamente due tipi di lettere da distribuire casualmente ai medici nel 25% superiore dei prescrittori assegnati in rapporti 3:3:1; a) Fornire idee di cambiamento da Choose Wisely Canada sull'avvio appropriato di antibiotici per condizioni respiratorie acute; b) Fornire idee di cambiamento sulla durata appropriata degli antibiotici.

I disegni delle lettere sono stati sottoposti a test da parte degli utenti e sono stati rifiniti in modo iterativo da un campione di medici di base dell'Ontario. Le lettere saranno in co-branding con la sezione di medicina generale e familiare e la scelta saggia dell'Ontario dell'Associazione medica dell'Ontario (OMA). Le lettere sono state anche esaminate dall'Ontario College of Family Physicians, HQO e dai membri del team di studio per fornire input e modifiche alla lingua e al contenuto. Sulla base dei risultati dello studio, gli investigatori invieranno una lettera a tutti i 3500 medici l'anno successivo (12 mesi dopo).

Dimensione del campione: i calcoli della dimensione del campione si basano sull'esito dell'antibiotico 1. Un totale di 3500 medici di base saranno inclusi nello studio controllato randomizzato: 3000 riceveranno una lettera e 500 non riceveranno una lettera. In un'analisi della covarianza (ANCOVA), le dimensioni del campione di 500, 1500 e 1500 medici raggiungono una potenza >80% per rilevare una differenza assoluta dell'1% nell'esito dell'antibiotico primario tra la media dei tre bracci di intervento rispetto al controllo utilizzando un F- Test al livello di significatività del 5%. I calcoli hanno assunto una deviazione standard di 12 calcolata utilizzando i dati raccolti regolarmente disponibili entro il 1° marzo 2017 e il 28 febbraio 2018 e hanno rappresentato la misura di base dell'esito primario assumendo una correlazione di 0,8.

L'esito primario sarà l'intenzione di trattare l'analisi dell'RCT a 12 mesi per entrambi gli esiti 1 e 2. L'unità di analisi sarà il medico. L'analisi primaria utilizzerà l'approccio di regressione di Poisson robusto modificato di Zou e Donner. (Zou e Donner 2013) La variabile dipendente sarà il numeratore per ciascun risultato, con il logaritmo del denominatore specificato come termine offset. La distribuzione sarà Poisson e la funzione di collegamento sarà il log-link. Il modello includerà un termine fisso per il tempo (pre/post) e l'interazione tra il tempo e il gruppo (intervento). Si noti che, per vincolare a 0 le differenze tra le braccia alla linea di base, il modello ometterà l'effetto principale per l'intervento. Le differenze medie dei minimi quadrati a coppie saranno ottenute dal modello (ciascun braccio di intervento rispetto al controllo) ed espresse come rischio relativo (RR) e intervalli di confidenza al 97,5%. La significatività statistica sarà valutata al livello corretto di Bonferroni di 0,05/3. Verranno utilizzati errori standard robusti, con la struttura di correlazione specificata come Scambiabile. Dal modello si otterranno anche confronti a coppie secondari (ad esempio, la media delle due lettere rispetto al controllo e il confronto diretto tra le due lettere).

Gli investigatori utilizzeranno lo stesso approccio per i dati trimestrali, tranne per il fatto che le differenze a coppie della media dei minimi quadrati saranno ottenute al primo, secondo, terzo e ultimo trimestre dopo la randomizzazione, per esaminare gli effetti a breve e lungo termine dell'intervento. Gli investigatori valuteranno i sottogruppi tra cui la prescrizione del medico di base (> 90th %ile vs 75-90th %ile), anni nella pratica medica (<10y, 11-24y, vs 25y), genere del medico (M vs F), pratica rurale vs urbana e gruppi di età/sesso dei pazienti (<18yM, <18yF, 18-64yM, 18-64yF, 65+M e 65+F) utilizzando i dati IQVIA.

Un risultato secondario sarà l'arruolamento di nuovi medici nei rapporti di pratica di assistenza primaria HQO. Lavorando con HQO, gli investigatori seguiranno i medici nel nostro studio che si iscrivono in risposta alla ricezione della lettera da Public Health Ontario (PHO) entro il 28 febbraio 2019. I medici saranno invitati a registrarsi tramite uno speciale collegamento web creato per questo studio. L'analisi primaria calcolerà la differenza assoluta tra le proporzioni di nuove iscrizioni nei due bracci di intervento rispetto al braccio di controllo insieme all'intervallo di confidenza del 95%. Verranno inoltre effettuati confronti a coppie aggiustati per la molteplicità tra ciascuno dei bracci di intervento rispetto al controllo e tra le diverse versioni delle lettere. Gli investigatori valuteranno le variabili predittive del nuovo arruolamento tra cui la prescrizione del medico di base (> 90th %ile vs 75-90th %ile), gli anni nella pratica medica (<10y, 11-24y, vs 25y), il genere del medico (M vs F), pratica rurale vs urbana e gruppi di età/sesso dei pazienti (<18yM, <18yF, 18-64yM, 18-64yF, 65+M e 65+F) utilizzando l'analisi di regressione logistica.

Per valutare l'effetto complessivo della ricezione di qualsiasi lettera, rispetto a nessuna lettera, sui risultati della prescrizione in Ontario, i ricercatori utilizzeranno un disegno di discontinuità di regressione (RDD) includendo i dati sulla prescrizione di antibiotici dal resto dei medici di base dell'Ontario. Nella RDD tradizionale, i soggetti vengono assegnati al trattamento o al controllo sulla base di un valore limite di una variabile di assegnazione continua. Gli investigatori utilizzeranno i 3000 medici di base che hanno ricevuto lettere (esclusi i 500 medici nel braccio di controllo) come gruppo di trattamento e li confronteranno con il resto dei medici dell'Ontario come controlli. La variabile di assegnazione nel nostro progetto è il tasso di prescrizione di antibiotici (definito come antibiotici per 100 farmaci totali nell'anno prima dell'intervento). Gli investigatori presenteranno graficamente gli effetti tracciando la variabile di assegnazione continua sull'asse x e la variabile di esito continua ( tasso di prescrizione di antibiotici nell'anno successivo all'intervento) sull'asse y. Diverse linee di regressione vengono quindi adattate ai dati su ciascun sito del cut-off. Se l'intervento è efficace, si avrà una discontinuità nelle rette di regressione al valore del cut-off. L'effetto dell'intervento è espresso come spostamento verticale nel punto di discontinuità.8 Gli investigatori condurranno anche questa analisi per la durata degli antibiotici.

Limitazioni: con questo set di dati, gli investigatori possono monitorare solo gli antibiotici prescritti per 100 farmaci totali, anziché per volume di pazienti. Questa misura sembra essere una misura ragionevole dell'uso di antibiotici all'interno di un medico poiché è stabile nel tempo nei medici con alte prescrizioni nei nostri set di dati.

Considerazioni etiche: la gestione antimicrobica e la lotta alla resistenza antimicrobica sono una priorità provinciale e nazionale. Il database Xponent con i dati di prescrizione a livello di singolo prescrittore è già detenuto dal PHO ed è conservato in un luogo sicuro. L'accordo con IQVIA consente a PHO di fornire un feedback diretto ai medici. Le lettere saranno indirizzate al medico e contrassegnate come riservate. Gli unici dati al loro interno saranno che sono stati identificati come un alto prescrittore di antibiotici. Non vengono forniti conteggi di prescrizioni specifiche o dati a livello di paziente.

I ricercatori hanno progettato questo studio per massimizzare l'iscrizione HQO e il potenziale impatto attraverso un'allocazione 6:1. Inoltre, gli investigatori invieranno una lettera di debriefing e follow-up a tutti i medici l'anno successivo in modo che tutti i medici con alte prescrizioni abbiano l'opportunità di ricevere queste informazioni e iscriversi ai rapporti HQO. Ai medici verrà fornito un indirizzo e-mail per contattare PHO in caso di domande o dubbi riguardanti la lettera. Tutti i risultati saranno aggregati e i rapporti non divulgheranno alcun dettaglio del prescrittore.

È stata fornita una rinuncia al consenso per questo studio. Questo intervento comporta rischi e oneri minimi per i partecipanti (le lettere vengono regolarmente inviate ai medici dalle agenzie governative; queste lettere non richiedono una risposta immediata). Non vi è alcun impatto previsto sul benessere dei medici dalla ricezione di questa lettera. L'intervento sarebbe impraticabile se fosse richiesto il consenso. Un processo di consenso, anche se fattibile, creerebbe probabilmente bias di selezione e renderebbe impossibile rispondere alla domanda di ricerca posta. Inoltre, il processo di consenso comporterebbe un onere maggiore per i medici rispetto a questo stesso intervento di una sola lettera. Questo inizio di miglioramento della qualità ha il potenziale per avvantaggiare i medici fornendo raccomandazioni utili sulle pratiche ottimali di prescrizione di antibiotici. Sulla lettera verrà fornita un'e-mail di contatto del PHO per fornire ai medici l'opportunità di contattare il PHO e rinunciare a lettere future.