嗜好リストのデフォルト設定による高血圧管理の改善

本研究では、Geisingerの50のプライマリケアクリニックを、併用降圧薬をトップに配置し、かつ／または薬剤リストの先頭に「(PREFERRED)」を追加した並べ替え済み優先リスト、または優先リストを変更しないグループにランダム化します。

この介入は、EPIC内の薬剤名の先頭に特殊文字（例：「(」）を追加することで機能し、これにより優先リストのトップに移動します。 ただし、これはプロバイダーが併用薬の最初の薬剤を検索した場合にのみ機能します。 例えば、介入群のプロバイダーが「Amlodipine」を検索すると、併用薬「(PREFERRED) Amlodipine-Benazepril」が優先リストのトップに表示されます。

しかし、併用薬名の2番目の薬剤が検索された場合、特殊文字は優先リストで優先されません。 例えば、プロバイダーが「Benazepril」を検索すると、併用薬「(PREFERRED) Amlodipine-Benazepril」は単剤のBenazepril処方の後に表示されます。 「(PREFERRED)」という接頭辞は依然として表示され、薬剤が最初にリストされていなくても処方を促す可能性があります。

本研究は、クリニック内のプロバイダー、プロバイダー内の患者をクラスタリングする3段階の階層デザインを採用します。 研究は3ヶ月間、または登録が12,150人のユニークな患者に達するまで実施され、どちらか遅い方の条件が満たされた時点で終了します。

クリニックのランダム化は、介入への反応に影響を与える可能性のある変数によって層別化されます。これには、クリニックタイプ（地域医療、高齢者医療、内科、FQHC）、併用薬のベースライン処方率（<8%、8%-13%、>13%）、およびプロバイダー数（1-4人、5-9人、10-29人、30人以上）が含まれます。

上記の層別化における1つの例外は内科であり、ここには2つのクリニックしかありません。 これらはまた、30人以上のプロバイダーを有する唯一の2つのクリニックですが、ベースラインの併用薬処方率は異なる層別化カテゴリーに属しています。 これらの2つのクリニックは、文化、手順、規模において依然として類似しているため、同じ層に保持されます。

層別化ランダム化は1000回シミュレーションされました。 層は独立してランダム化され、いくつかの層には不均等な数のクリニックが含まれるため、50のクリニック全体の治療群と対照群への割り当ては、1000回の反復のうち709回で不均等（例：治療群26、対照群24）でした。 研究群へのクリニック割り当てのバランスを確保するため、均等にランダム化された291回の反復のうちの1つが、本研究の実施のためにランダムに選択されます。