監査とフィードバックによる実施の評価

プライマリヘルスケア（PHC）提供者がエビデンスに基づいたガイドラインと規範に従って診療を行う能力は、プライマリヘルスケアの質を向上させる上で重要な要素です。 実施科学は、エビデンスに基づいた実践の日常的な使用を促進するため、その実施における障壁を特定し、監査とフィードバック（AnF）などの戦略を開発してそれらを克服することを目指しています。 しかし、AnFの効果は研究間で著しい異質性を示すため、本研究では、最適化されたAnF戦略を体系的に開発し、介入なしと比較して臨床実践を改善する効果を厳密に評価することに焦点を当てています。 最適化されたAnF戦略の開発には、準備段階として、専門家のコンサルテーションとBest-Worst Scaling（BWS）調査を活用して主要な候補コンポーネントを特定し、リソース制約を評価し、その後、最適化段階として2×2×2×2因子計画ランダム化比較試験（RCT）を活用してAnFコンポーネントの最も効果的な組み合わせを決定します。 続いて、評価段階では、4か国（ネパール、モザンビーク、タンザニア、中国）で二群多施設共同RCTを実施します。 プライマリヘルスケア提供者（PHPs）は、国ごとに層別化されたランダム順列ブロック（サイズ2、4、6）に基づき、最適化されたAnF介入群または介入なし対照群に1:1でランダムに割り付けられます。 ケアの質は、抜き打ち標準化患者（USPs）というゴールドスタンダード手法を用いて評価されます。 主要アウトカムは、高血圧およびII型糖尿病症例の診察において、ガイドライン推奨の質チェックリスト項目のうち完了した項目の割合（全項目に対する割合）です。 このアウトカムは、0%から100%の連続スコアとして表されます。 さらに、Context-Mechanism-Outcome（CMO）要素を抽出し、因果経路図（CPD）を構築するために、混合手法研究戦略を採用します。 本研究は、開発途上国におけるプライマリヘルスケアの質を改善するために最適化されたAnF戦略を使用するための強固な実証的基盤を提供します。 CMOフレームワークとCPDを通じて介入が「なぜ、誰に、どのような状況下で」機能するかを解明することで、本研究はこのモデルの将来の拡大に向けた重要な機序的エビデンスを提供し、実施科学の分野に包括的で普遍的な研究パラダイムを貢献します。