進行がんの緩和ケアを改善するための予測分析と行動ナッジ

2.1 進行がんの負担 進行がん患者の半数以上が、中等度から重度の症状の負担と生活の質の低下を報告しており、これらはいずれも全生存率を最大 70% 低下させます.1-3 重い症状の負担にもかかわらず、進行がん患者の 40% は、化学療法や死期が近いホスピスへの紹介の欠如など、積極的な終末期ケアを受けており、患者の目標と一致していません.4 最適ではない症状管理、期待される治療効果についての不十分なコミュニケーション、終末期に近い患者の目標と希望への注意の欠如が、これらのギャップに寄与しています.5

2.2 緩和ケアは生活の質と症状を改善する 緩和ケアは、がんなどの深刻な病気の症状やストレスからの解放に重点を置いた医療専門分野であり、入院患者、外来患者、地域ベースの環境で利用できます.6 外来緩和ケアは、NCI に指定されたがんセンターの 98% と非 NCI センターの 63% で利用できます。ライフケア.8,9 2017 年以来、米国臨床腫瘍学会は、進行がんと診断されてから 8 週間以内の患者に対して、専門の外来患者緩和ケア相談を推奨しています.10 COVID-19 のパンデミックの間、他の組織は、高リスクのがん治療が患者の目標を確実に達成できるように、早期の緩和ケアを求めています.11,12 このようなガイドラインにもかかわらず、進行がん患者のほぼ 3 分の 2 は、死亡前に緩和ケアを受けていません.4 外来患者への緩和ケアの紹介の遅れや見落としは、積極的な終末期ケアの主な原因です.8

2.3 緩和ケアはめったに使用されない NCCN に基づいた緩和ケアへの紹介の適応には、限られた予後と、制御不能な症状や全身状態不良などの予後リスク要因が含まれる.13 死亡リスクのより良い認識は、緩和ケアの紹介に関する臨床医の決定と、目標に一致したがんケアの迅速な決定に役立つ可能性があります.14 しかし、腫瘍専門医は、1 年以内に死亡する進行がん患者を 20% しか正確に特定できず、70% の患者の予後を過大評価しています.15,16 さらに、既存の緩和ケアのトリガーは、検査室や合併症などの重要な変数における患者およびがん固有の不均一性を無視しています.17

2.4 短期死亡率予測の改善 電子カルテ (EHR) インフラストラクチャと予測分析の進歩により、短期死亡のリスクがあるがん患者を正確かつ自動的に特定できます。 早期の緩和ケアと高度なケア計画の恩恵を受ける可能性のある患者を特定するために、従来の予後補助よりも優れたパフォーマンス (c 統計値 > 0.80; 感度 > 60%) を備えた EHR ベースの予測アルゴリズムをトレーニングし、日常的な腫瘍学の診療に展開しました。 18,19 Tennessee Oncology では、2021 年の NCCN ガイドライン (図表 1) から導出された 14 のコンポーネントに基づくルールベースの自動 EHR アルゴリズムにより、180 日/月の死亡リスクがある患者を正確に特定しています.20 このアルゴリズムはパイロット研究に組み込まれており、タイムリーな緩和ケアの紹介から恩恵を受ける可能性のある高リスク患者の週次レポートを生成しています。

進行がん患者の早期外来緩和ケアを増やすために、アルゴリズムベースのトリガーに基づいた戦略を実施する緊急の必要性があります。

2.5 過小緩和ケア 進行がん患者の 3 分の 2 は、死ぬ前に緩和ケアを受けていません。 さらに、臨床医は緩和ケアを十分に活用しておらず、通常は死の 2 か月前に紹介を開始しています。 外来患者の緩和ケアのための標準化された紹介とスクリーニング基準の欠如は、十分に活用されないことに貢献しています。 これは、緩和ケアの紹介が白人集団に比べて 50% 少ない黒人およびヒスパニック集団に特に当てはまります。

2.6 緩和ケアのバイアス 最適な選択肢でなくても、臨床医が現在の診療を継続する素因となる現状バイアスは、緩和ケアの紹介の遅れや見落としにつながる可能性があります。 さらに、楽観主義バイアス、つまり自分の患者は否定的な転帰のリスクが低いと臨床医が信じるようになる認知バイアスにより、臨床医は患者の死亡リスクを過小評価し、緩和ケアへの紹介が遅れる可能性があります。 最後に、過信バイアス、つまり客観的に妥当でない場合に望ましい行動を過大評価する傾向があるため、臨床医は、同僚よりも類似した、またはより多くの緩和ケアの紹介を開始していると誤って信じるようになる可能性があります。

2.7 緩和ケアの制約 三次がんケア環境での利用可能性が高まっているにもかかわらず、専門緩和ケアは地域の腫瘍学診療ではほとんど利用できず、患者の 75% が最初の腫瘍治療を受けています。 さらに、緩和ケアの対象となるがん患者の数は、今後 10 年間で 20% 増加すると予想されていますが、緩和ケア専門医は 18,000 人不足しており、特に外来で不足しています。 これらのキャパシティの制約により、タイムリーな外来緩和ケアの紹介を開始するために、進行がんのリスクの高い患者を自動的に特定する拡張可能な戦略を特定することが重要です。

2.8 緩和ケアの利用の改善 緩和ケアへの紹介を増やすには、臨床医の意思決定における次善のバイアスを克服することが重要です。 行動経済学の原則は、臨床医が情報を受け取り、緩和ケアの紹介などの選択を行う方法を変える「ナッジ」を知らせることができます。 最適な選択を最も抵抗の少ない経路にするデフォルトのオプトアウトナッジは、臨床医の現状維持バイアスを軽減できます。 高リスク患者の「トリガー」識別を介して臨床医の予後を再構築することは、楽観主義バイアスと戦う可能性があります。 これらの戦略は、スタチンの処方やブランド薬からジェネリック医薬品への移行など、ガイドラインに基づく慣行の 10 ～ 25 パーセントの絶対的な増加に関連しています。 しかし、私たちの知る限り、進行がんにおける緩和ケアの利用を改善するために行動戦略を使用した公開されたランダム化試験はありません。

米国のオンコロジー ケア システム全体で緩和ケアの需要が高まっており、供給が制限されていることを考えると、進行がんのハイリスク患者における緩和ケアの利用を増やすために、行動に基づいた介入を備えたスケーラブルな自動予測アルゴリズムを活用するため、当社の貢献は重要です。 この介入は、進行がん疾患の軌道の早い段階で緩和ケアの利用を増加させるコミュニティの腫瘍学環境で、実行可能で適応可能で許容可能なプロセスを作成することが期待されています。

主な目的は、通常の診療と比較して、進行がん患者の外来患者の緩和ケア訪問と終末期ケアの質に対する、デフォルトのアルゴリズムベースの紹介で構成される介入の影響を評価することです。 研究者は、この介入により、通常の診療と比較して、緩和ケアの訪問が 10 パーセント ポイント増加し、積極的な終末期の利用が 15 パーセント ポイント減少すると仮定しています。