Hep C感染者のケアへのリンク

目的 1: 地域レベルで、患者と医療提供者が HCV 治療を完了するために認識されている障壁と促進要因を特定すること。

治験責任医師は、HCV 感染の新たな診断を受けた患者、HCV 感染の既往歴のある患者、および HCV 治療を専門とする医療従事者に、治療の障壁とファシリテーターの認識について質問する、最新の文献に基づいた定性的研究を実施します。

目的 2: コミュニケーションと HCV 感染ケアへのアクセスに影響を与える既知の基本的な社会問題に対する簡単な解決策を試験的に実施すること。ピア カウンセラーは、HCV 感染患者の治療への関与と継続について訓練を受けており、言語に応じた早期の教育を患者に提供することで、患者を支援することを促進します。 LTCプロセス。 治験責任医師は、最初の検査の時点で、ピア スペシャリスト (PS) とバウチャー (電話、食事、交通費など) の時間を患者に提供します。 研究者は、この研究の母集団として物質使用障害 (PWSD) を持つ人々を特に対象とします。

目的 3: これらの障壁に対処し、ケアと介護を促進するものを最適化するための他のシステムベースの介入を特定すること。

治験責任医師は、HCV 感染に関連する発生率、有病率、罹患率、および死亡率に関する現地のデータと、特定の目的 1 からの質的分析の結果を活用して、実行可能で持続可能な介入を特定するために、現地の「行動喚起」を実施します。システムの改善を通じて、HCV感染のスクリーニング、検査、および治療への順守を高めること。

このプロジェクトでは、介入 (PS、バウチャー) が最初の治療予約での個々の出席に影響を与えるかどうかを判断しようとしています。 さらに、個人が最初の予約を順守することに影響を与える可能性のある追加要因は何か. これらの個人は、介入が有用であると感じていますか? 他にどのような障壁が存在しますか?

調査官は、これらの質問に対処するために混合方法のアプローチを使用します。 定量的データにより、研究者は記述的および推論的な統計を実行できるため、混合方法アプローチが選択されました。 定性的なデータは、私たちの介入が成功するかどうかについての理解を深めるでしょう。

質的研究: この研究は、研究者が介入がどの程度採用されているか、および採用に対するどのような障壁が存在するかを理解するのに役立ちます。 調査員は、10 人の患者と 10 人の医療提供者を対象に、半構造化された重要情報提供者インタビューを実施する予定です。 インタビューは約 30 分間続きます。 最初の治療予約への出席に対する障壁とファシリテーター (またはケア提供者にとって認識されている障壁とファシリテーター) について説明します。 社会生態学的モデルをフレームワークとして使用することが予想され、分析には軸コーディングが使用されます。 この目的のアウトプットは、障壁とファシリテーターのリストになると予想されます (目的 1)。 この目的の成果は、将来の追加の介入研究の枠組みを作るのに役立ちます (目的 3)。

定量的研究: 2 種類の介入がテストされます。 1 つ目は PS の提供であり、2 つ目は LTC を促進するためのバウチャー (食事、交通、電話) の使用です。 これら 2 つの介入は、この研究でリンクされています (制限のセクションを参照してください)。 私たちの仮説は、この介入により、個人が最初の治療予約に参加する可能性が高くなるというものです。 Carilion Clinic システムから HCV 感染の新たな診断を受けた個人には、最初の診断時の特定のニーズに関する専門家の評価に基づいて、PS と特定のバウチャーが提供されます。 精神疾患/物質使用障害と回復に関する彼らの生きた経験の観点からのPSの作品。 PSになるには、精神疾患または物質使用障害と診断されたことについてオープンにする必要があります。 この開放性は、現実と回復の可能性について他の人を教育するのに役立ちます. 研究者は、物質使用障害と HCV 感染症の患者が HCV 治療の恩恵を受けられるように支援し、LTC を促進するために、彼らと協力することを計画しています。

研究者は実用的な試験 (準実験的) アプローチを使用します。具体的には、中断時系列設計 (3 フェーズ) と分析です。 治験責任医師は、HCV 感染症と新たに診断された個人のサンプルを実装前のサンプルと実装後のサンプルと比較し、途中で短いウォッシュアウト期間を設けます (フェーズ 1-プレ; ​​フェーズ 2-ウォッシュアウト; フェーズ 3-ポスト)。 これは被験者間のデザインです。 私たちが関心を持っている主な尺度は、最初の治療予約への出席です。 正確な電力計算は困難ですが、効果サイズが 2 の場合、フェーズごとに 36 の n (事前に 36、事後に 36) により、導入前と導入後の 0.05 の有意差を検出できると推定されます。 19 この計算は、自己相関がないという仮定に基づいています。 研究者は、統計的比較に ANOVA を使用することを期待しています。 この分析の結果は、私たちの介入と最初の治療予約への出席の関係の予備テストになります。 これはパイロット提案であり、コラボレーションを構築し、プロセスの信頼性を確保するように設計されているため、調査担当者は、バウチャーを配布するプロセス、PS の可用性と使用、およびその他の関心のあるプロセス変数に関する定性的データも収集します (目的3)。