多疾患併存の人のための患者中心のイノベーション - ケベック州 (PACEinMM-QC)

Multimorbidity (MM) の有病率に関する最近のシステマティック レビューでは、特定の単一の慢性疾患に焦点を当てることなく、3 つ以上の慢性疾患の数を推奨しています。 この定義は、ニーズが高く、収入や貧困が低く、アウトカムが低く、ケアのプロセスが困難な、より脆弱な集団を特定します。 これには、相互作用が最小限の慢性疾患の単純なコースから非常に複雑な MM 患者まで、幅広い複雑性を持つ人々が含まれます。 MM は、患者の負担が大きいだけでなく、使用率が高いため重要です。 この定義は、予防と管理の機会が数多くある一連の脆弱性を表しています。 MM の有病率が高いにもかかわらず、プライマリケア患者の 45% が MM であるため、ほとんどの研究とヘルスケアは依然として単一の疾患パラダイムに基づいているため、適切ではない可能性があります。 MM 患者に対する介入の影響に関する最近のコクラン系統的レビューでは、国際的に研究が不足しており、結果がまちまちであることが確認されており、このチームの作業への道が開かれています。 これまでで最も有望な介入は、複数の専門家が関与する多面的な介入におけるチームワークの強化でした。

患者と医療提供者間の患者中心のパートナーシップ: 患者中心のパートナーシップの定義は、カナダの政策レポートに由来しています。 提案された研究プログラムの多くの側面を導く4つの要素を含む、国際的に受け入れられた包括的な運用上の定義があります。第二に、文脈の中で人全体を理解する。第三に、共通点を見つける。 4 つ目は、患者と医療提供者の関係を強化することです。 患者中心のパートナーシップが患者の転帰の改善とコストの削減に与える影響については、経験的な証拠があります。 介入の体系的なレビューは、医療提供者と患者の両方を対象とした実行可能な実践ベースの介入の有望な結果を示しました。

カナダの政策報告書は、患者中心のこの 2 番目の側面を「ケアのシームレスな調整と統合」と定義しています。 調整を必要とする移行は、MM 患者のケアの重要な特徴です。 調整は、次のようなプラスの影響を与えることが示されています。症状の緩和。社会的機能;再入院と関連費用。 このチームによってレビューされた論文は、構造化された配信システムの再設計である介入の最も有望なタイプを特定しました。

研究 #2.1 調整されたプログラムの質的評価 目的: この研究では、次のことを行います。変換されたプログラムがどのように機能するかを評価します。介入の構成要素を区別する。介入の内容と有効性に影響を与えた可能性のある文脈的要因を特定します。 また、地域のバリアとファシリテーター、およびケアの移行と調整についても検討します。

方法と設計: チームは、変換されたプログラムの定性的評価を実施して、各州の医療システムのコンテキストを含む、さまざまなコンテキストが観察された効果にどのように影響するかを説明します [1]。 カナダにおけるこの研究アプローチの最近の例は、Best et al, 2012 [2] です。 データは、インタビューや文書から取得されます。 4つのカテゴリーの利害関係者の間で詳細なインタビューが行われます。 これには以下が含まれます: a) 意思決定者 (n = 10); b) かかりつけ医 (n = 10); c) 介入を行う専門家 (n = 10); d) 多疾患併存患者 (n = 10) とその非公式の介護者 (n = 10) の目的のあるサンプル [51]。 インタビューの数は推定値であり、データの飽和によって導かれます [3]。

データ収集: 30 ～ 60 分間続く詳細なインタビューにより、完全かつ詳細な参加が保証されます。 データ収集は、変換されたプログラムの 2 年目に行われます。 インタビューガイドでは、コンテキスト変数が効果にどのように影響し、将来の介入の開発に潜在的に情報を与える可能性のある要素を調べます. すべてのインタビューは録音され、逐語的に書き起こされます。 さらに、書面による文書が収集されます (プログラムチーム会議の要約、各参加施設での 10 の医療記録または研究記録のサンプル、介入の忠実度を説明するチェックリスト、介入のために特別に作成されたすべての文書)。介入が行われたさまざまな状況の理解。

データ分析: データは、反復的で解釈的なアプローチを使用して分析されます [4]。 すべての参加者からのデータは、新たなテーマに基づいて構築および開発するために、独立した分析とチーム分析の両方を同時に行うことで調査されます。 コーディング テンプレートは、新しいテーマが出現するたびに開発および編集されますが、他のテーマは再分類または破棄されます。 データ管理ソフトウェアを使用して、コード化されたデータを整理し、中心的なテーマを反映した模範的な引用を特定します。 すべての文書は内容分析を受けます。 分析の最終ステップは、利害関係者の参加者からのテーマの統合と文書の内容分析の三角測量になります。[3-4] 研究 #2.2: 調整されたプログラムの効果の評価 設定: 研究 2.1 で説明したものと同じ同意参加サイト。 以下に示す方法は 1 つの設定用であり、2 番目の設定で複製されます。 患者は、プロバイダーからこれらのプログラムのサービスを受けるように紹介されます。 ここで研究者がテストしている介入は、調整されたプログラムです。 これらのプログラムに紹介された患者は新しい患者であり、介入を受けたことはありません。 プログラムへの紹介の主な理由に加えて、紹介フォームには、診断を含む評価の適格性の詳細も含まれます。

患者サンプル: 研究のために募集された患者は、認知的に無傷で読み書きができ、18 歳から 80 歳までの年齢です。 80 年の上限は、フォローアップ中に施設に収容されたり、依存したりするリスクのある患者を募集することを避けるためです。 患者は、少なくとも 3 つの慢性疾患を呈します。

方法とデザイン: 参加に同意した患者は、ベースライン (T1) で質問票に記入し、社会人口学的データとベースライン測定値を収集します。これは、グループ間の同等性を文書化するために使用されます (グループは以下で定義されます)。 連携プログラムの有効性は、3 つの戦略を使用して評価されます。

1. 短期的な効果 (4 か月) を測定するために、介入を遅らせたランダム化比較試験 (RCT) デザインが使用されます [5]。 適格な患者は、同意後、短期間（グループA）または4か月後（グループB）のいずれかの介入を受けることに無作為化されます。自己申告の郵送アンケートは、すべての患者参加者のベースライン（T1）、グループAの介入終了から4か月後（T2）、およびコントロールグループBのベースラインから4か月後（T2）に完了します。 これは、介入の有効性の短期的な尺度となります。 その後、グループ B が介入を受けます。
2. 患者報告のアウトカムに対する中期効果 (1 年) を測定するために、グループ A と B を組み合わせた前後の研究が提案されています。 患者は、介入終了後 12 か月で同じアンケートに回答します (T3)。
3. 医療サービスの利用とコストに対する中期 (T3) および長期 (2 年後の T4) の効果を測定するために、すべての患者 (グループ A および B) は、健康管理 (HA) データへのアクセスを許可することに同意します。 ベースラインでは、匿名化された HA データを使用して、コントロール グループ C が構成されます。 患者は、性別、年齢、地域、および主要な 3 つの診断について照合されます。 チームは、すべてのコントロール セットを照合するためのアルゴリズムを構築します。 グループ A と B は、管理 (HA) データを使用した前後の研究で、この傾向が一致したコントロール グループ C と一緒に比較されます。

変数と結果の測定: 変数は 5 つのカテゴリに分類されます。 PC コンテキスト。関心のある主な共変数;主要な結果;二次的な結果。 社会人口学的特徴には、性別、年齢、教育、家族の収入、婚姻状況、職業、住居、同じ屋根の下に住んでいる人の数が含まれます。 コンテキスト変数は、介入が行われる PC 組織のタイプ (家庭医療グループ) を参照します。 関心のある 3 つの主要な共変数は、チームの 3 つのイノベーションです: 自己報告による多疾患併存率 (疾病負荷罹患率評価 [6] によって測定)、患者中心のパートナーシップ (患者中心性スケールの患者の認識 [7-9])、および患者中心の調整 (Coleman の研究者によって適応された、ケアにおける移行の患者の認識 [10])。 2 つの主要なアウトカム測定値は、患者教育介入の潜在的な影響の広範なプロファイルを提供する健康教育影響アンケート (HeiQ) [11] と、6 項目の自己効力感を使用した疾病管理の自己効力感のレベルです。慢性疾患の管理 (SEM-CD) [12]。 二次的な患者の知覚アウトカムは、健康状態の尺度としての VR-12 と、生活の質の尺度としての「EQ5D」と呼ばれる「EuroQoL グループ」の手段です [13]。 ケスラー心理的苦痛尺度 K-6 は、心理的苦痛を測定します [14]。 調査員は、健康行動に関するアンケートも使用します [15]。 最後に、HA データは、介入前後の医療利用とコストを比較するための二次的結果としても使用されます。 HA データには、救急部門の訪問、回避可能な入院、再入院、救急部門の訪問後の最初のプライマリケア訪問までの時間、およびケアの継続性が含まれます。

データ分析: 調査員はまず各グループの参加者のベースライン特性を説明し、グループ間で比較します。 短期的な効果を評価するために、グループ A と B を T2 スコアで比較し、T1 スコアで調整した共分散分析 (ANCOVA) を行います [16]。 中期的な影響を文書化するために、測定前後の分散分析を使用して、3回収集された連続変数の進化を研究します[17]。 性別によるサブ分析が行われます。 介入グループと対照グループの医療システムのコストは、州の料金表と、病院や長期ケアを含む施設の費用加重利用に基づいてプロバイダーに支払われる金額を使用して評価されます。 HA データから得られた利用記録は、適用可能なコストの重みで乗算されます [18] 採用された方法は、管理データを使用したコスト計算のために開発された方法を使用して、医療システムで発生した個々の患者レベルのコストをモデル化します [19]。 介入グループの増分リソースは、健康介入における経済評価のガイドラインに従って、適用可能な時間/リソース入力と関連する賃金率を使用して特定され、費用が計算されます[20]。