タイのプライマリケアのための学習医療システムの開発

目的と目的この研究の全体的な目的は、層状クラスターランダム化比較試験を実施して、学習保健システムアプローチが、高血圧症および関連する非感染性疾患の人々のケアと臨床結果の提供を改善するかどうかを判断することです。 試験には3つのフェーズがあります。 フェーズ1では、高血圧の人の管理に関する介入を試みます。 フェーズ2では、2型糖尿病の人の管理をターゲットにします。 フェーズ3では、CKDの人の管理をターゲットにします。

介入の各段階の重要な目的は、次のことです。

1. ヘルスケアプロバイダー、意思決定者、研究者、および一般の人々と、高血圧、糖尿病、CKDの管理のためのLHSを共同設計し、タイの2つの条件でランダムに選択された16のプライマリケアユニットのコンピューター化されたデータシステム、意思決定支援ツール、およびトレーニング資料を開発します。
2. LHSの設計、配信、分析、評価の学際的な医療チーム、データ科学者、および研究者を訓練し、介入をサポートするために臨床およびコミュニティチャンピオンのコホートを確立します。
3. 高血圧と関連するNCDの管理と臨床結果を改善するためのLHSの提供をパイロットし、LHSアプローチと臨床ケアの提供の許容性と有効性に関する堅牢な新しい証拠を生成します。
4. 介入と制御慣行の間の結果を比較し、LHSと日常的なケアを実施するコストの健康経済評価を実施します。
5. 混合メソッド評価を実施して、プロバイダーと患者の障壁とファシリテーターを特定してLHSを実装して、タイのプライマリケア環境およびより広くてより広く、NCDケアの品質改善を埋め込むためのその後のアプローチを通知します。

私たちの仮説は次のとおりです。

1. LHSアプローチを実装する慣行は、高血圧、2型糖尿病、およびCKD対ルーチンケアのある人へのケアと結果の提供の改善を経験します
2. 学際的な労働力のトレーニングとリーダーシップ能力の開発は、このプロジェクトの寿命を超えて日常的な臨床診療に継続的な品質改善アプローチを埋め込むことで埋め込まれます

研究計画 /方法研究デザイン：タイの2つの州で3相の非盲検クラスターランダム化比較試験を実施します。 層別ランダム化は、419の対象となるプライマリケアユニットから16のプライマリケアユニットを割り当てるために使用され、介入（チェンマイの273ユニット、ランパンの146ユニット）を受け取ります。 まず、患者の人口規模（大規模対小規模慣行）および患者のケースミックス（つまり、。 高血圧、糖尿病、CKDのいずれかの患者の割合）は、各層内のプライマリケアユニットが重要な特性に従ってバランスが取れていることを確認します。 これにより、4つの層が生成されます（このサイズ29の層状クラスター無作為化試験に推奨される最大数）。 各層の4つのプライマリケアユニットが介入を受けるためにランダムに選択され、残りは日常的なケア（層あたり約100のプライマリケアユニット）を受け取ります。 ClinicalTrials.govに試験を登録します 研究を開始する前に、試験プロトコルと統計分析計画を公開します。

介入の段階的アプローチ：LHS介入には3つの異なる段階があります。 フェーズ1では、高血圧の人の管理を改善するためのLHSを設計および実装します。 フェーズ2では、2型糖尿病患者の管理を改善するためのLHSを設計および実装します。 フェーズ3では、CKDの人々の管理を改善するためのLHSを設計および実装します。 各フェーズの実装は12か月続きます。

ワークストリーム1：学習医療システムの介入を共同設計するLHSSは複雑であり、地元の利害関係者と共同設計する必要があります。 プロジェクトチームに加えて、利害関係者には以下が含まれます。医療チーム（医師、看護師、薬剤師、ボランティアの医療従事者）。患者と一般のメンバー。タイの公衆衛生省（国家、地方、地区レベル）;タイ世界保健機関。タイのプライマリケアサポートオフィス。 利害関係者は一緒になって、LHSの仕事を推進する学習コミュニティを形成します。 学習コミュニティは、介入の3つのフェーズのそれぞれについて、LHSを共同設計するために3回集まります。

利害関係者の学習コミュニティと協力して、コンピューター化されたツールを作成して、電子的健康記録データによって通知される継続的な監視、エビデンス生成、品質改善をサポートします。 ツール開発とデータ分析は、CMUのデータサイエンスチームが主導します。ツールは、プロジェクトの生涯を通じて、学習コミュニティとヘルスケアチームによってテストおよび反復されます。

品質改善の文化を日常的な臨床ケアとデータ分析に組み込む能力を構築するために、利害関係者はトレーニングモジュールを共同開発して、LHSSの設計と実装について医療チームを訓練します。

ワークストリーム2：学際的なヘルスケアと研究労働力のトレーニングと臨床およびコミュニティチャンピオンの確立

各介入慣行から調達すると、介入慣行をサポートしてLHSを介入慣行に提供する臨床およびコミュニティチャンピオンのネットワークを訓練します。 CMUのチームは、臨床およびコミュニティチャンピオンと協力して、高血圧と関連するNCDを管理するための品質改善アプローチ、日常的な監視のためのコンピューター化されたツールの使用、および証拠の臨床作用への翻訳のための品質改善アプローチの使用方法について、学際的なヘルスケアおよび研究チームにトレーニングを提供します。

ワークストリーム3：学習保健システムの実装の試行

ヘルスケアチームは、利害関係者の協議中に合意されたLHSアプローチを実装します。 彼らは、LHSアプローチを実装する障壁とファシリテーターについて議論し、経験している問題を自由に議論し、問題を診断して解決するために協力して働くために、定期的に会うことを奨励されます。

ヘルスケアチームは、CMUチームのパフォーマンスと患者の転帰データに関する毎月のデータを受け取ります。 生成されたデータは、視覚的にアクセス可能な形式で定期的なネットワークベースのピアディスカッションを介して実践に合わせて給餌され、臨床およびコミュニティチャンピオンによって促進されます。 ここでは、慣行が集まってデータを確認し、ケアを改善するために行われた活動の経験を共有します。

LHS介入にランダム化されていないプライマリケアユニットは、高血圧、2型糖尿病、およびCKDの日常的なケアを提供します。 練習のパフォーマンスと主要な結果メトリックに関する毎月のデータを収集しますが、フィードバックや円滑化は受け取りません。

ワークストリーム4：介入と管理のプライマリケアユニットと健康経済評価の間の定量的比較の実施

参加する2つのタイ州のすべてのプライマリケアユニットは、グループの割り当てに従って、および研究への参加の程度（治療意図分析）に関係なく、プライマリ分析に含まれます。 最初に、介入のベースライン比較を実施し、プライマリケアユニットを制御します。 結果データは毎月収集されますが、12か月の実装期間全体が経過した後、介入の各フェーズについて正式な評価を実施します。 フェーズ1の場合、プライマリケアユニット内の個人のクラスタリングを説明する2レベルの一般化線形混合効果モデルを使用して、介入グループと対照群の間で高血圧を満たしている患者の割合の違いをテストします。 このアプローチは、第2相（HBA1C対照ターゲットを満たしている2型糖尿病患者の割合の差）と第3相（アルブミン尿が検査されたCKD1-4患者の割合の差）について繰り返します。

健康経済評価：LHSで実施された介入の中期および長期的な影響の評価をサポートするために、タイ人口データから通知された評価フレームワークを開発します。 このプロジェクトは、タイのプライマリケアや病院システムの個々の参加者の健康データを含むいくつかのユニークな大規模な管理データベースを利用します。 関心のある重要な患者集団は3つあります。高血圧の人、糖尿病の人、CKDの人です。 したがって、練習レベルの要因、患者の社会人口統計学的要因、臨床的特性（収縮期、拡張期血圧、HBA1C、EGFR）およびその他のリスク要因（併存疾患）を使用して、高血圧、糖尿病およびCKDのインタラクティブなマルコフタイプの決定分析モデル管理を開発します。 私たちは、疾患リスクの減少、品質調整された寿命の稼働年、および中期（5〜10年）および生涯にわたる介入で得られる品質調整寿命あたりの追加コストを報告します。

ワークストリーム5：学習健康システムの現実主義的評価を実施する

私たちは、プログラムの現実主義的な評価を試験とともに、変化を促進する際に何が機能するかを理解します。 この評価には、定量的および定性的なデータ収集と分析の両方が含まれ、包括的なプログラム理論を生成し、根本的な因果メカニズムを特定します。 ワークストリーム1および2のアクティビティから得られた学習と証拠に関するオンラインインタラクティブワークショップを描いて、初期のプログラム理論を生成することから始めます。 英国とタイのすべての研究メンバーと主要な利害関係者がワークショップに参加します。 この最初のプログラム理論は、特定のコンテキスト（c）での健康システムの学習がどのようにメカニズムをトリガーして結果を生成するかを仮定します（O）。

16の介入サイトと、CMUが収集した同じ層内のすべての制御部位から、介入を通して毎月の定量データを照合します。 定性的データ収集には、分析のための関連文書の収集とフォーカスグループの実施が含まれます。 ボードレポートや会議の議事録などのローカルドキュメントを照合して、QIアクティビティからの書面による出力を理解します。 また、一連のフォーカスグループで定性データを収集します。 会議とQIプロジェクトレポートからの議事録の文書分析を実施します。 このプロセスは、健康システムがどのような状況で、どのように、そしてなぜで機能しているかを調査するプログラム理論全体の開発につながります。