高齢者への適切な薬の処方をサポートするモバイルアプリの活用

ステップ1：

まず、ビールおよび STOPP 基準に含まれる薬物のデータが検討されます。 ブラジル市場における医薬品の入手可能性は、国家健康監視局 (ANVISA) の Web サイトを通じて分析されます。 その後、提示された情報についての合意を確立するために、薬物データは国内の専門家に送信されるアンケートに記入されます。 アンケート評価は 2 ラウンドで行われます。 最初のラウンドは、ビール基準、STOPP 2012 および 2006 に含まれる情報に基づいて提案を送信することで構成され、各参加者がステートメントへの同意に従って値を割り当てることで、各提案について意見を発表できるようになります。 したがって、1 ～ 5 のスコアが確立されているリッカート尺度 (まったく同意しない - 非常に同意する) が使用されます。 2次ラウンドでは、スコアを分析し、合意に至らなかった提案を各専門家のコメントとともに再度お送りします。 このような場合、各専門家は自らの立場を見直すか維持することがあります。 アンケートラウンドの適用中、専門家は同僚の身元情報にアクセスできないことは注目に値します。 第 2 ラウンドでは、平均スコアが 4.0 を超えるステートメントがコンセンサスとみなされます。 最終的な情報は、モバイル デバイス アプリケーションの開発に使用されます。

専門家は便宜上選ばれます。 高齢者医学の経験を持つ 12 人の専門家が、ビール基準と STOPP の検証に専門家として参加するよう電子メールで招待されます。 この通話には、プロジェクトの概要と Delphi テクニックに関する一般情報が含まれます。 受諾後、インフォームド・コンセントフォーム（ICF）の期間と、スペシャリスト/シニアとしての名前を解除する許可を受け取ります。これには署名して返送する必要があります。

このアプリケーションは、Java プログラミング言語に基づいた Android プラットフォーム用に開発されます。

ステップ2：

研究デザイン:

臨床試験、ランダム化、単一盲検、並行群。 このステージにはバイーア州の自治体でプライマリケアに従事する医師30名が参加するよう招待される。 研究への参加が承認され、インフォームド・コンセントフォーム（IC）に署名すると、これらの専門家による最低2か月間のPIMの処方の割合が分析されます。

その後、医師は無作為に割り付けられ、次の 2 つの研究グループのいずれかに参加します。

介入: 15 人の医師はアプリケーションがインストールされたタブレットを受け取り、その使用法と保健省の Evidence Based Health Portal にアクセスするための訓練を受けます。

対照グループ: 15 人の医師はアプリケーションなしでタブレットを受け取り、Evidence Based Health Portal にアクセスするための訓練も受けます。

介入後、これらの専門家による PIM 処方の割合をサンプリングすることにより、データが再度検査されます。

仮説：

著者は、対照群と比較して介入群では PIM 指示の頻度が低いという仮説を評価します。

参照集団: 参加する医師の数は便宜的に決定されました。 現在、市内にはインターネットにアクセスできる医療ユニット (プライマリケア) が 20 か所あります。 研究者は、介入グループまたは対照グループにランダムに割り当てられた専門家の機密性を確保するために、各ユニットから 2 人の医師を選択することにしました。

ランダム化: 研究グループを割り当てるランダムな順序は、ランダム化方法の交換可能なブロックによって構築されたランダム化テーブルに基づいて、主任研究者によって決定されます。 一連の番号が生成され、密封された封筒に保管され、参加する医師ごとに個別に配置され、シリアル番号がマークされます。 新しい医師を研究に参加させるために、最も小さい番号の封筒が研究者によって開封されます。

処方箋のサンプリング:

介入の前後で検証される処方のサンプルを計算するために、次の要素が考慮されます: 介入前の PIM 処方の予想割合 35%、介入後の介入群と対照群間の予想差 30%。 検定の有意水準は 5%、検出力は 80%。 両側仮説検定と処方箋の 20% の損失。 医師 1 人あたりの処方箋の数には、医師 1 人あたりに受診した高齢患者の割合 (過去 3 か月) も考慮する必要があります。 需要の偏りを分離するために、感度分析を実行して、さまざまな割合の高齢者を満たす専門家グループを比較します。 患者の処方箋はランダムに選択されます。

包含基準:

基本保健病棟、家族保健病棟、またはプライマリケア総合診療所で高齢者を診察する医師。

除外基準:

医学・老年医学の研修医、またはブラジル老年医学会によって認められた専門分野を持つ医師。

従属変数:

少なくとも 1 つの PIM が規定されているオーダーの数、規定されている PIM の頻度、規定されている PIM の種類。

主要結果 - 処方された PIM の頻度。

独立変数:

年;性別;トレーニングの時間;医療専門。

研究手順:

介入前に PIM 処方頻度を評価するために、医療施設の薬局または患者記録に保管されている処方箋の複製原本が使用されます。 この情報が入手できない場合は、ユーザーが所有する処方箋の最初のコピーを確認するために家庭訪問が行われます。 このような状況では、ユーザーは同意書に署名する必要があります。 訪問は、できれば地域保健担当者の同行のもとで実施されます。

医師の割り当て後、各グループは保健省の科学的根拠に基づいた医療ポータルへのアクセスに関するトレーニングを個別に受けます。 このために、調査員はバイーア連邦大学アニシオ・テイシェイラ校のコンピューター室の 1 つを使用します。 専門家のコンプライアンスが低い場合、トレーニングは医療チームの会議の日に診療所で開催されます。 その後、介入グループの医師に対しては、アプリケーションにアクセスするためのトレーニングや PIM に関する講義が行われます。

錠剤を受け取った後、各医師は、介入期間の 2 か月間、少なくとも週に 2 回、プロジェクト チームのメンバーによって訪問されます。 これらの訪問中に、Evidence Based Health Portal へのアクセスに関する問題がチェックされます。 医師が診療中または勤務時間外であってもアプリケーションを参照したかどうかが確認されます。 この目的のために、アプリケーション自体で利用可能な機能を通じてヒット数も監視されます。 週に 1 回以上アプリケーションにアクセスしない人は、データ分析で損失とみなされます。

介入期間の後、後の分析のために新しい処方箋サンプルが収集されます。

データ処理と統計分析:

データは、必要な統計分析を行うために、SPSS® for Windows バージョン 23.0 に構築されたデータベースに投稿およびレビューされます。 統計分析は、単純な頻度の記述分析と介入前後の両グループの PIM 処方の割合の差を評価するカイ二乗検定によって構成されます。 統計的有意水準は、95% 信頼区間で p <0.05 です。