抗うつアドバイザー研究 (ADeSS)

英国のプライマリケアにおける抗うつ薬の選択に関するユーザーフレンドリーな意思決定サポートの緊急の必要性に対処するために、研究者は、一次治療に反応しなかった患者について一般開業医にアドバイスする、特別に調整された革新的なツールを調査します。 1 つの有望な米国の研究にもかかわらず、英国で利用できるそのようなツールはありません。 米国の研究は民間の一般開業医の設定に基づいており、現在は時代遅れの治療アルゴリズムを採用しています. 対照的に、現在の意思決定支援ツールに実装されている治療アルゴリズムは、最新の医療技術評価を含む米国国立衛生研究所 (NICE) のガイドラインに基づいています。 研究者はさらに、プライマリ ケア電子記録システムの主要な英国プロバイダー (EMIS グループ: >3000 GP プラクティス ユーザー) のサポートを得ており、このプロバイダーは、広く採用されているソフトウェアへのアドオン ツールとしてアルゴリズムのソフトウェア実装を開発します。

複雑な介入ガイダンスを考慮して、この研究は、その後の大規模な試験を計画するために必要な次の未知の変数の推定値を提供するための実現可能性研究として設計されています: 追跡調査と採用率の喪失、ツールに対する GP の満足度、医療サービスの使用への影響、その後の試験のために、自己評価されたうつ病の症状のクイックインベントリ（QIDS-SR16）に関する計画された主要な結果測定値の標準偏差。 治験責任医師は、臨床研究ネットワーク（CRN）によってサポートされている8つの診療所（診療所ごとに1つ）にわたって少なくとも8つのGPが2つのアームに無作為化された、単盲検並列グループクラスター無作為化対照試験デザインを使用します。1）患者の通常のケアコンピューター化された意思決定支援のないうつ病、2) 抗うつ薬の選択を支援するための新しいコンピューター化された意思決定支援ツールの使用。

治験責任医師は、GP 間のコミュニケーションを避けるために、8 ～ 20 の異なるプラクティスで 8 ～ 20 の GP を募集し、それぞれが約 10 人の研究患者に貢献します。 EMIS 適格性ツール (以下を参照) は、抗うつ薬および問題歴をスクリーニングすることにより、潜在的な参加者を特定します。 盲検診療スタッフ/CRN は、資格のあるすべての患者に接触の同意を求めます。 患者は、精神障害のプライマリケア評価 (PRIME-MD) の自己報告版の電子版に記入し、これに対して電子的な同意を提供します。 あるいは、参加者は電話で質問に答え、口頭で同意を得るために呼び出されます。 他の患者は、郵送された印刷されたアンケートを受け取り、書面による同意を提供することを好みます。 PRIME-MD は、現在の大うつ病性障害および不安障害、ならびに DSM-IV 基準によるアルコール乱用の臨床診断に対して検証されており、薬物乱用をスクリーニングするように変更されます。除外基準であり、詳細な評価で評価されます。 患者はさらに、統合失調症を除外するために、双極性障害の WHO 複合国際診断面接 (CIDI) スクリーニング スケールの自己申告版と、研究者グループで検証された 3 つのスクリーニング質問に記入します。 さらに、EMIS に記録された情報は必ずしも完全ではなく、たとえば以前の GP 手術を受けた患者の病歴が常に含まれているとは限らないため、研究者は研究の包含基準と除外基準について質問します。 適格な患者は、研究研究員 (RA) による詳細な評価を受け、書面によるインフォームド コンセントを取得します。

2.1.2 事前スクリーニング基準を満たす患者のデータ収集と評価

研究者の以前の研究と同様に、RA は綿密な監督と訓練を受け、独立して評価を実施する前に、PI との半構造化インタビューで評価者間の十分な信頼性を確立します。 結果の測定とは別に、詳細な評価には、過去の閾値下の軽躁症状の測定、専用のアンケートを使用した治療の信頼性と期待の測定、および患者の EMIS 記録にアクセスしながらの詳細な臨床評価が含まれます。

• 治療歴
• 病歴
• 発症年齢、エピソードの期間と回数、病気の期間
• International Neuropsychiatric Interview (MINI) 自殺傾向スクリーニング
• DSM5 構造化臨床診断面接
• 早期アルツハイマー病を検出するための 50 歳以上の患者における Addenbrooke の認知検査-R
• Young Mania Rating Scale 評価の結果は、一般開業医および患者と共有されます。 これにより、研究者はモーズリー病期分類法を使用して、潜在的な交絡因子として研究に参加する前に、治療群間の治療抵抗性のレベルを比較することもできます。 包含/除外基準を満たす患者は、その後、EMISを使用して治療を開始および監視するGPによって診察されます。 誰を含めるかの決定は、さまざまな治療群でのさまざまな選択バイアスを防ぐために GP によって行われることはありません。 RA は、GP が無作為化された介入アームを知らされず、RA が偏った包含/除外の決定を下すのを防ぎます。 RA は、包含/除外の決定を患者に伝え、かかりつけ医に簡単な報告書を作成します。 RA は、患者がどの GP から紹介されたかを彼に伝えることなく、包含/除外の質問について主任研究者のアドバイスを求めます。 RA が偶発的またはその他の理由で非盲検化された場合、これは症例記録ファイルに記録されますが、患者は研究にとどまります。 ベースライン評価から15〜18週間後の2回目と最後のRA訪問で、結果測定とヤングマニア評価スケールが繰り返され、長期間隔フォローアップインタビューが寛解を決定するために使用されます。その精神医学的状態評価スケールはで使用されます比較のためのベースライン。 登録後、スマートフォンを持っていない患者はモバイルスマートフォンを受け取り、安全な患者アプリ (GP と安全な電子メールで通信する提案の一部として開発された) にアクセスして、毎週 (通常の 2 週間を変更して) 入室するように促します。時間間隔を 1 週間とし、Maudsley の修正バージョンを使用) PHQ-9 評価 (ライセンス制限がないことからも選択)、軽躁症状を報告するため、検証済みの自己報告による副作用尺度 (頻度、強度、負担) に記入する副作用評価（FIBSER）、投薬（リマインダー機能へのオプトインを含む）の入力、および隠れなどの自責関連の行動傾向についての質問。 このアプリは、BRC によって開発された同様の気分追跡アプリの適応に基づいています。 あるいは、格付けと服薬順守について、週ごとに郵便または電話で質問され、ケース ファイルに記録されます。

本研究の主な目的

1. 英国のプライマリケアにおける抗うつ薬治療のための最初のコンピューター化された意思決定支援ツールを開発する

2. ツールの有効性を評価するための臨床試験の実現可能性を調査するには、次のことを行います。

   1. 追跡不能率の推定
   2. GP と患者の処方薬遵守率の推定
   3. 研究のために患者を募集することをいとわないGPプラクティスの数を決定する（参加しているCCGのすべてのプラクティスにアプローチするCRNによって決定される）
   4. GP ごとの採用率の推定
   5. GP 満足度の推定
3. より大規模なその後の試験の準備において治療結果を改善するための効果サイズの推定を計算するために、標準偏差の推定値と GP ごとのクラス内相関係数を提供する
4. 新しいツールに関連するサービス利用の変化に関する健康経済の推定値を収集する (精神保健チームおよび/または研究精神科医への精神科の紹介を含む)。

ベースラインの詳細な評価後できるだけ早く、適格な患者は GP で 14 週間以上の治療を受けます。これにより、2 つの異なる推奨薬のそれぞれの低用量および高用量での十分な治療反応を判断するのに 3 週間、交差治療に 1 週​​間かかります。 -ステップ 1 とステップ 3 の前にテーパリング。 RA による最終評価は、ベースライン評価の 15 ～ 18 週間後に行われます。 したがって、患者の参加は約 15 ～ 18 週間続きます。 この時間からの逸脱は、スケジュール上の問題により発生し、記録されます。 研究の時間は、二次データ分析の共変量として使用されます。

GP は無作為に 2 つのグループに分けられ、各 GP にそれぞれ約 8 ～ 11 人の参加者を登録するよう求め、必要に応じてさらに GP を追加します。 この研究は、米国の試験と同じ追跡不能率 (18%) を想定して 86 人の参加者を募集することを目的としており、最終的なサンプルサイズは 70 人 (各グループで推奨されるように 35 人) になります。 これにより、研究者は +/-8% の 95% 信頼区間内で追跡不能率を推定できます。 同等の以前の試験では効果量の推定値が提供されなかったため、この研究は、グループごとに n=35 で、平均値と標準偏差、および主要な結果の測定値 (QIDS-SR16) の変化の測定値の信頼区間を提供するように設計されています。実現可能性試験に推奨されます。

二重データ入力が採用されます。 カテゴリ別の結果 (例: 追跡不能率) は、適切な要約統計量を使用して説明されます。 QIDS-SR16およびその他の継続的なアウトカムは、ベースラインおよび最終評価時点で要約され、より大きな試行サンプルサイズの計算の平均と標準偏差が得られます。GP内相関は、一元ランダム効果を使用してアウトカム変数に対して計算されます。共分散の分析 (ベースラインに対して調整)。 研究者は、原則を治療する意図を可能な限り使用して、グループ間の違いの予備分析を行う予定です。 この分析は、公開された時点で暫定的であり、不十分であると識別されます。 QIDS-SR16 などのベースラインとフォローアップのみで測定された結果は、GP 内のクラスタリングを説明するために堅牢な線形回帰を使用して分析されます。 毎週測定される継続的な結果は、クラスタリングを説明するために GP の切片を含む混合線形回帰モデルを使用して分析されます。 両方のタイプのモデルには、2 つの介入グループ間の差を推定するために共変量として治療グループが含まれ、必要に応じてアウトカムのベースライン測定値が調整されます。 研究者はベースライン データの欠落を予期していませんが、そのような欠落データは平均代入を使用して代入されます。 週次結果の欠落データは、最尤アルゴリズムを使用して混合モデルに適合させることにより、無作為に欠落しているという仮定の下で説明されます。 無作為化後のアドヒアランス変数を定量化でき、結果の欠落に関連している場合、研究者はフォローアップ時にのみ測定された結果の複数の代入を検討できます。