MinMed: 高齢者はより少ない薬でより良くなるのか

目的

プライマリケア提供者とポリファーマシーを持つ高齢患者を組織し、すべての適切な薬剤の最低有効用量を協力して決定できるようにする。 そしてそうすることで、薬剤投与量を最小限に抑えることでこの集団の健康転帰が改善されるかどうかについてのランダム化比較試験の証拠を提供すること。

仮説

1. プライマリケア提供者は、適切に計画を立てれば、自分の患者の投薬量を簡単に減らすことができます。
2. すべての薬剤の最小有効量を決定して使用することで、自立を延長し、入院を減らし、潜在的に寿命を延ばすことができます。

正当化

A) 問題

慢性疾患の治療に使用される薬の数は年齢とともに増加します。 「ポリファーマシー」は、その定義を満たすための閾値が低いにもかかわらず、毎日の薬の数が多い場合に存在すると言われています（例： 1 日あたり 6 錠以上の投薬）は普遍的に合意されていません。

アルバータ州保健サービス (AHS) が提供したデータによると、地域在住の 80 歳以上のアルバータ州人の 62.2% (2016 年 12 月 31 日時点で 74,525 人) が毎年 6 種類以上の薬を更新しています。 そのような人々の多くは虚弱で、事実上全員が複数の慢性疾患を抱えており、健康被害、つまり自立を脅かす可能性のある出来事のリスクが高くなります。

薬物間相互作用および薬物と疾患の有害な相互作用の可能性は、併存疾患が追加されるたびに、また投薬が追加されるたびに指数関数的に増加します。 正当な理由があって処方されているとはいえ、すべての薬には副作用が生じる可能性があります。 これは、薬物有害作用の影響を受けやすく、薬物有害作用が認識されない可能性があり、これらの薬物がほとんど研究されない高齢者に特に当てはまります（心血管試験参加者の75歳以上はわずか7％）。

ポリファーマシーは平衡感覚の障害や歩行（歩行能力）の低下と関連しています。 併存疾患（さまざまな健康状態の存在）を管理する観察研究では、転倒、骨折、薬物有害事象、あらゆる原因による入院、認知障害、身体機能の低下（例: 自分で料理したり掃除したりする能力）、そして死。 おそらく、そのような関連性が因果関係にある場合、薬剤の数を減らす（「処方解除」と呼ばれる）ことで、ケアの質を向上させながら、同時にケアのコストを削減し、潜在的に自立を延長し、死亡率を遅らせ、幸福感を改善する可能性があります。

B) 解決策

背景: ポリファーマシーを減らすための取り組みは通常、1) 高齢者にとって潜在的に不適切であると考えられる薬剤の中止に焦点を当て、2) 外部の専門家（例: 薬剤師または老年病専門医）が薬剤を評価し、プライマリケア提供者に推奨することができます。 これらは間違いなく貴重なレビューですが、そのような介入後に中止された薬剤の数は多くありません。 コクランの系統的レビューは、1人の患者に対して1つの潜在的に不適切な薬剤を中止するには5人の患者をレビューする必要があることを示唆しています。 しかし、薬物有害事象による緊急治療室の訪問の大部分は、潜在的に不適切とはみなされない一般的に使用される医薬品を目的としたものです（例: 血糖降下薬、オピオイド、抗凝固薬、降圧薬）。 不適切な可能性のある医薬品は、そのような症状のわずか 3.4% を占めます。

新しい視点: ほとんどの薬物副作用は用量に関連しており、ほとんどの治療薬の最適用量は高齢者では低く、高齢者の 3 分の 2 は投薬量を減らすことを望んでいます。 適切に最小化するシンプルな証拠に基づくアプローチ (例: 高齢者に対する ALL に適した薬剤の用量の削減は、潜在的に不適切な薬剤のサブセットを中止の対象とするよりも、薬物有害事象を軽減する効果がある可能性があります。

認識されていない機会: 薬剤リストのレビューを外部の専門家に依存することは、多大なコストを費やさずにすぐに拡張できるものではありません。 また、通常の医療提供者は、審査者が入手できない患者の状況や病歴を理由に変更を拒否することが多いため、薬剤の変更はほとんど行われません。 プライマリケア提供者が自らの処方を合理化/最小限にできる仕組みが存在すれば、はるかに費用対効果が高く、普及しやすいものとなるでしょう。

パイロットデータ: かかりつけ医が自身の処方を減らすことができるかどうかを判断するために、研究者らは 2 つの大規模クリニックを組織し、無作為に選択した 44 人の患者 (80 歳以上、毎日 6 回以上の薬を服用している) の投薬プロファイルを各患者の提供者 (かかりつけ医 14 名、1 名以上) に提示しました。患者 5 名/医師)。 これらの医師は、患者が希望して投薬審査に来た場合、薬剤の 25.2% が削減または中止できる可能性があると特定しました。 これは、従来の処方箋解除試験で中止された薬剤の 2.5% (不適切な薬剤の可能性があるにもかかわらず) に匹敵します。

試験: 研究者らは、プライマリ・ケア提供者が、高齢者のポリファーマシー患者に対するすべての薬剤の処方を最小限に抑え、合理化することに集中できるようにするための組織変更を実施する予定である。これは、高齢者向けの優れた処方慣行として広く推奨されているものである。 その目的は、アルバータ州全域に広く広がる 150 以上のプライマリケア実践でこれを行い、行政請求データを使用して患者本位のアウトカムの違いを評価することです（例: 全死因死亡、老人ホーム入所）を対象に、早期に投薬量を最小限に抑えた患者と遅滞的に薬剤投与を行った患者の比較を行った。

目的

1. ポリファーマシーのある高齢者について、自身のプライマリケア提供者による投薬の見直しが投薬量の削減につながるかどうかを判断するため。
2. 多剤併用の高齢者について、薬の用量を減らすと健康状態が改善するかどうかを判断する。

研究方法・手順

設定: アルバータ州に広く分布する「現実世界」のプライマリ ケア クリニック。

人口: 6 つ以上の長期投薬を服用している 80 歳以上の地域在住のすべての成人 (除外なし)。

デザイン: 患者レベルのランダム化を伴う並行ランダム化対照試験。 階層化やブロック化はありませんが、交絡を最小限に抑えるために、同じ居住地（配偶者である可能性が高い）の適格な患者が同じ研究群に割り当てられます。

介入: ワークフローの効率化により、患者と通常のプライマリケア提供者が薬剤投与量の最小化に協力できるようになります。つまり、対象となる患者の提供者へのアドバイス、最小化に特化した訪問の手配、薬剤の「ブラウンバッグ」レビュー、症状に基づいた最小化、およびより低い投与量の追加などです。血圧の目標範囲に制限する（例: 収縮期血圧 130 ～ 140 mmHg）、血糖値（例: HbA1c 7.5-8.0）。

比較対象：普段のお手入れ

結果:

すべての結果は、Alberta Health Services (アルバータ州政府) によって収集、アクセス、分析される行政請求データから得られます。 具体的な成果は以下の通りです。

勉強の流れ：

1. 提供者の特定/関与: 主任研究者および他の家庭医の共同研究者は、MinMed に参加する開業医を継続的に募集します。 参加しているほとんどの診療所は、Pragmatic Trials Collaborative (www.PragmaticTrials.ca) と提携しています。 新しい実践は口コミや継続的な医学教育イベントでのプレゼンテーションを通じて募集されます。
2. 患者の特定: AHS 州研究データサービスは、各参加プロバイダーに通院している 6 つ以上の長期投薬を受けている 80 歳以上のすべての患者を特定し、ランダムに決定されたそれらのプロバイダーに、対応する資格のある患者の半分の名前を与えます (「早期」最小化グループ)。残りの半分（比較グループ）を研究が完了するまで遅らせます。 自宅住所を共有する患者（多くの場合、配偶者）には、同じ割り当てが与えられます。 長期投薬とは、過去 200 日間に 2 回以上投薬された投薬と定義されます。
3. 患者の招待: 医療提供者は、早期最小化患者ごとに、投薬最小化訪問への招待状が入った宛先なしの切手付き封筒を 1 通受け取ります。 プロバイダーのオフィスは、この封筒に宛名ラベルを貼り付けて郵送します。 興味のある患者は医療提供者を予約し、すべての薬ボトルを持参してください。 プロバイダーのオフィスは、手紙に応答しなかった人たちにフォローアップの電話をかけて、参加に興味があるかどうかを確認します。
4. 薬剤の最小化: 医療提供者は 2 つの単純なルールに従います。 1) 症状を治療する薬剤の場合、患者と協力して最低有効用量を見つけ、そこに到達するまで数週間ごとに 1/4 または 1/2 の用量を減らすことを検討します。 2) 血圧または血糖を治療する薬の場合 - 意図した血圧目標よりも 10mmHg 低い血圧および HbA1c の下限値を導入します (例: <140mmHg ではなく 130-140mmHg を目標とする）、意図した HbA1c 目標より 0.5 単位低い（例: 7.5-8.0 <8.0 ではなく）。 これにより、ガイドラインに準拠できますが、不必要に低い値が回避されます。 時間に追われ、問題に焦点を当てた訪問ではそのようなレビューがほとんど行われないことを考えると、このプロセスを可能にするためには、医薬品レビュー専用の訪問を予約することが重要です。 訪問時にすべての薬瓶を持参すること (「茶色の袋」の検査) により、医療提供者は患者が実際に何を服用しているかを確認することもでき、特定の薬や何を変更するかについての話し合いを明確にすることができます。
5. 有用性分析: 20 件の診療所の患者が 6 か月間追跡調査を受けた後、研究者がプロセスの結果を分析します。 平均して、投与されるミリグラム数が 50% 以上減少した経口薬が 10% 未満の場合、1) 審査を完了した参加医療提供者にインタビューして、投薬最小化の障壁と推進者に関する洞察を収集します。2) ) 最小化プロセスを改善するために実施できるプロセス改善があるかどうかを共同研究者間で議論する、および 3) 観察された薬物使用の違いが試験の継続を正当化するほど臨床的に重要であるかどうかを議論する（そうでない場合、試験は中断される）早期にプロセスの結果を報告してください）。
6. 一次 / 二次 / 安全性 / 費用のアウトカムの検討: 主要な臨床アウトカムは、全死因死亡と介護施設への入所を組み合わせたものです。 このようなイベントが 300 件観察されると、調査は行政請求データを使用して実施、臨床、コストの結果を分析して評価します。 独立したデータ安全性監視委員会（UBC の治療イニシアチブが組織）は、研究の途中（150 件のイベント後）にデータを評価し、危害の兆候がないことを確認します。 利益について p が ≤ 0.001 の場合 (Haybittle-Peto 境界 - 早すぎる中止の可能性を減らし、利益を拡大するために推奨)、または害について p が 0.05 以下の場合、DSMB は臨床判断を適用し、運営委員会に勧告を行います。裁判を早期に打ち切るべきかどうかについて。

データ分析の計画を立てる

すべてのデータ分析は AHS データ アナリストによって行われます。 研究者が特定可能な患者レベルのデータを閲覧したり受け取ったりすることは決してありません。 参加者が誰なのかを知ることができるのは、データ スチュワードの下で働くアナリスト/プログラマーとケア提供者だけです。

ほとんどの一次/二次/安全性の結果は、対象の結果を予測する共変量を利用したコックス比例ハザード生存分析または多重線形回帰によって分析されます。 これらの共変量は分析に固有のものであり、今後のプロトコル出版物で事前に特定されます。