PrEP のマルチレベル、マルチフェーズ最適化戦略 (MOST:PrEP) (MOST:PrEP)

分かっていること：米国にはPrEPの適応を満たす人が120万人いる。しかし、摂取量には格差が存在します。 例えば、PrEPを処方されているのは、白人の65％と比較して、黒人の9％とラテン系の16％だけです。 ヘンリー フォード ヘルス (HFH) システムでは、PrEP を処方された対象患者のわずか 10% のみです。 プライマリケアは、HIV 予防法として提供される PrEP にとって理想的な環境です。医療提供者は、HIV のリスクが高い患者も含め、HIV 陰性の患者を多数診察しており、プライマリケアの場が多くの場合、HIV 予防の入り口となるからです。医療システム。 多段階最適化戦略 (MOST) フレームワークは、効率的な介入を特定するための新しく革新的な方法です。 実施内容: この最適化試験では、研究者らは、HFH でのプライマリケアにおける新しい PrEP 処方について、介入コンポーネントの単独および組み合わせの有効性をテストします。 まず、プロバイダー (n=15) と PrEP の対象となる患者 (n=30) からなるフォーカス グループを介して、介入コンポーネントの提供に関する状況固有 (システムおよび個人レベル) の要因に関するフィードバックが生成されます。 次に、最適化試験で 4 つの介入コンポーネントがテストされ、16 の条件が 32 の診療所で実施されます。 最後に、医療提供者 (n=30) と患者 (n=30) との半構造化インタビューを通じて、実施に影響を与えた要因に関するフィードバックが生成されます。 参加者は、プライマリケア提供者 (PCP) とヘンリー フォード ヘルス システムの PrEP の対象となる患者です。 クリニックは、医療提供者と患者の介入コンポーネントの任意の組み合わせを受けるかどうか (はい/いいえ) にランダム化されます。 医療提供者の介入コンポーネントには、コンピューターベースのシミュレーション トレーニングや電子医療記録 (EHR) 経由で配信されるベスト プラクティス アラートが含まれます。 患者介入コンポーネントには、HIV リスク評価および/または PrEP 情報ビデオが含まれており、どちらも EHR を通じて配信されます。 主要結果は、クリニックレベルでの新規 PrEP 処方率です。 副次的結果には、PrEP の維持、PCP によって注文された HIV 検査の数、および訓練を受けた PCP の数が含まれます。 サブ分析では、PrEP摂取を緩和する要因（例：患者の性別、人種、年齢、性別、性的指向）または仲介要因（例：HIVリスクの認識、医療提供者と患者のPrEP知識）を検証し、優先集団とPrEP率の格差に焦点を当てます。処方箋。 示唆: 1) どの介入要素が PrEP 処方の増加につながるかを理解することは、HIV 予防の取り組みにおける重要な進歩を意味します。 2) PrEP 処方を増やすために医療提供者と患者のためのマルチレベル介入を最適化することは、新たな効率的で科学的根拠に基づいた選択肢につながるでしょう。 3) PrEP の摂取にどのような要因が関係しているかを特定することは、最も必要とする人々の間での PrEP 開始の格差を減らすのに役立ちます。 4) 介入コンポーネントの実装に関連する状況固有の要因を理解することは、他の医療システムでの複製/適応のための最良の方法を特定するのに役立ちます。