台湾における関節リウマチ患者の症例管理の長期的有効性

関節リウマチ (RA) は、世界中の人口の 0.5 ～ 1.0% に影響を与える関節の炎症と進行性損傷を特徴とする全身性自己免疫疾患です。 通常、30 歳から 50 歳の個人に発生し、罹患した個人の約 20 から 30% が関節炎に起因する仕事の制限を示し、それによって患者、家族、および社会的ケア システムに大きな負担をもたらします。

RA の脅威が高まっていることを考えると、RA の最適な管理は臨床転帰を改善し、死亡率を低下させ、入院と医療費の削減につながる可能性があります。 近年、このような高コスト・ハイリスクな慢性疾患へのアプローチとして、ケースマネジメント（CM）が医療現場で注目を集めています。 ヨーロッパのリウマチに対するリーグ (EULAR) はさらに、訓練を受けた看護師によって提供された CM の関与を慢性炎症性関節炎の管理に関与させて、予後を良好にすることを開始しました。 その結果、関節炎患者の間で CM の影響への注目が高まっています。 それにもかかわらず、対応する効果は依然として矛盾したままでした。

これまでに実施された研究のうち、研究者は、これらの研究の大部分が西洋人集団で実施されたことを発見しました. 看護師が配信する CM が台湾の RA 患者の臨床転帰に影響を与えるかどうかに関する情報はまだ限られていました。 文献のこのギャップを狭めるために、本研究は、一般化推定方程式 (GEE) を使用して、RA 患者に対する NLC による CM の長期的な有効性を明らかにすることを目的とし、その結果が経験的にロバストな情報を提供するための参照として役立つことを目的としています。アジアのRA患者に文化的に適切なケアプログラムを医療提供者が策定する根拠となる。

方法 研究デザインと被験者 2016 年 7 月から 2017 年 6 月まで、台湾南部の病院のリウマチ科から参加者を募集するために、準実験的プレポストテスト コントロール グループ デザインを使用して、目的のあるサンプリングを行います。 採用基準は、(i) 募集時に 20 歳以上であること、(ii) 認知障害や重度の合併症がないこと、(iii) 中国語または台湾語で意見を述べることができること、および (iv) 診断を受けていることでした。 RAの。 参加者の匿名性を確保するために、すべてのアンケートにはデータ分析を容易にするための暗号化コードが付けられましたが、個人の識別子は付けられませんでした。

サンプルサイズの計算 80% 検出力で 0.2 の効果サイズと 0.05 の有意水準を検出するための反復測定のこの分析のサンプルサイズの計算は、68 人の患者のサンプルサイズが必要であることを示しました (G-POWER 3.1 分析ソフトウェア、Franz Faul によると)。 、キール大学、ドイツ）。 これらのパラメーターに基づいて、両方のグループを合わせて少なくとも 90 人の参加者のサンプルが必要であり、30% の減少率を考慮しました。

介入 この研究には継続的な参加が不可欠であるため、参加者は個人の意志に従って実験グループまたは対照グループに分けられました。 対照群は、病棟看護師から、病気の症状、関連する治療、または医師の指示に関する相談からなる通常の健康教育を受けました。 必要に応じて、参照用の健康教育指導リーフレットを受け取ります。

結果の測定 台湾のうつ病アンケート（TDQ）、関節炎自己効力感尺度（ASES）、および人口統計学的変数と疾患の特徴に関する情報を要求するアンケートを含む一連の測定がデータ収集に使用されました。

データ収集手順 調査員は、参加者の募集に先立って、大林ツチ病院の倫理委員会による同意を得ていました。 研究者は、研究の目的とその手順をすべての参加者に説明しました。 患者がこの研究に参加することを理解し、同意した後、署名されたインフォームドコンセントが得られました。 その後、研究者はデータ収集にオブザーバーブラインドアプローチを適用しました。 研究デザインと参加者を知らなかった訓練を受けたインタビュアーが、人口統計学的および疾患の特徴に関する参加者の情報を収集するために割り当てられました。 すべてのデータは、NLC プログラムの前 (T0)、NLC プログラムの 3 日後 (T1)、および NLC プログラムの 3 か月後 (T2) の 3 つの時点で取得されました。 中退率を減らすために、インタビュアーは参加者に、電話によるリマインダーを介して評価を完了するために病院に戻るように依頼するのを手伝いました. ただし、参加者には、ペナルティなしでいつでも研究を中止するオプションが与えられました。

統計分析 研究の目的と変数の性質に従って、記述的および推論的な統計分析を実施しました。 平均値、標準偏差 (SD)、パーセンテージなどの記述パラメーターを使用して、人口統計データと疾患データの分布を記述しました。 必要に応じて t 検定と χ2 検定を使用して、最初に 2 つのグループ間の違いを比較しました。 推論分析では、正規分布を使用した恒等リンク関数を使用した一般化推定方程式 (GEE) 手順を使用して、NLC の長期的な影響を評価し、時間の経過に伴う測定値間の被験者内相関と潜在的な交絡共変量の影響を考慮しました。 すべての分析は、SAS統計ソフトウェアを使用して実施されました。