암 환자의 좋은 죽음을 촉진하기 위한 대화형 사전 의료 계획 개입

중재의 효과를 평가하기 위해 동일한 수의 주의력 통제 그룹을 가진 말기 암 환자 및 간병인의 231쌍의 편의 샘플에 대해 맞춤형 다면적 개입을 통한 무작위 통제 시험을 실시할 예정입니다.

샘플 크기 계산: 환자가 선호하는 치료와 말기 암 환자가 받는 실제 수명 종료(EOL) 치료 사이의 일치 정도를 증가시키는 효과를 직접 조사하는 중재 연구는 없었습니다. 따라서 샘플 크기 추정은 환자가 선호하는 EOL 치료와 실제로 받는 EOL 치료 사이의 일치성을 증가시키는 정도에 대해 환자와 의사 간의 EOL 치료 논의를 유지하는 효과를 기반으로 합니다. 의사와 EOL 치료에 대해 논의했다고 보고한 환자는 자신이 선호하는 EOL 치료를 받을 가능성이 훨씬 더 높습니다(OR=2.26; p<.0001) CPR 비율이 낮았고(0.8% vs 6.7%; AOR, 0.16; 95% CI, 0.03-0.80), 사망 직전에 공격적인 의료 개입을 훨씬 적게 받았습니다. 기계 환기 지원(1.6% 대 11.0%; AOR, 0.26; 95% CI, 0.08-0.83), ICU 관리(4.1% 대 12.4%; AOR, 0.35; 95% CI, 0.14-0.90), 각기. 그룹당 124-195쌍의 표본 크기는 유의 수준 0.05의 양측 가설 검정으로 중재군과 대조군 간의 차이를 감지하는 80% 검정력을 달성합니다. 이전 종단 연구에서 발견된 18.5%의 감소율을 보상하려면 그룹당 147-231쌍이 필요합니다. 제안된 표본 크기는 제안된 중재의 가설 효과를 감지할 수 있는 적절한 검정력을 보장하기 위해 그룹당 231쌍을 대상으로 합니다.

매월 약 8-10명의 말기 암 환자와 가족 간병인이 새로 모집되었습니다. 대상자 462쌍(각 치료군당 231쌍)을 모집하기 위해 세부 연구 프로토콜을 개발한 후 대상자는 연구 시작 6개월 초부터 54개월까지 연구에 참여하게 되며, 제안된 연구 기간의 5년차까지 계속되어야 합니다. 말기 암 환자와 그 가족 간병인의 적격한 쌍을 등록하고 층화 없이 1:1 방식으로 중재 또는 주의 제어 그룹에 무작위로 할당합니다.

데이터 수집 절차: 평가는 전향적으로 수행되며 환자 사망, 후속 조치 실패, 연구 철회 또는 환자가 더 이상 인터뷰할 수 없을 때까지 계속됩니다. 이 연구에서는 환자의 신체 조건의 가장 빠른 변화와 간병 기간이 요구되는 기간을 다루는 문헌 검토를 기반으로 환자와 가족 간병인 모두를 위한 반복적인 QOL 및 기타 결과 평가를 위해 3주마다 시간 프레임을 사용할 것입니다. 환자의 죽음. 각 환자가 사망한 후 EOL에서 받은 의료 유형을 확인하기 위해 차트 검토 및 환자 간병인과의 사후 인터뷰가 수행됩니다. 사별 인터뷰는 기념일 애도 반응에 근거한 오염을 피하기 위해 사망 시점으로부터 1, 3, 6, 13개월 후에 실시됩니다.1

연구 충실도를 보장하기 위해 몇 가지 전략이 취해질 것입니다.

1. 제안된 개입에는 개입의 내용, 기술 및 전달에 숙련된 전문가가 필요합니다. 그녀의 이전 종양학 및 호스피스 치료 경험을 바탕으로 역량 기반 교육 접근 방식을 사용하여 진행자를 교육할 것입니다. 교육에는 연구 프로토콜 및 절차에 대한 개요, 개발된 워크북 및 비디오 검토, 동기 부여 평가 지침이 포함됩니다. 주임 조사관(PI)은 진행자가 ACP 참여 준비의 여러 단계에서 참가자를 평가하고 동기를 부여하는 방법을 지도하고 EOL 치료 논의를 조정하고 촉진하는 데 의사와 협력하는 역할 모델 역할을 할 것입니다. 퍼실리테이터는 공식 개입을 수행하기 전에 PI로부터 교육 및 개별 피드백을 받은 후 ACP 개입 전달에 대한 사전 정의된 역량과 일관성을 성공적으로 입증해야 합니다. 그 후 연구 팀은 중재 세션에 대한 촉진자의 메모를 검토하고 어려운 주제 관리 문제에 대한 피드백을 제공하기 위해 격주로 만날 것입니다.
2. 중재군에 배정된 피험자에게 제공된 중재는 3개월마다 대조군에 배정된 피험자가 받은 중재와 비교됩니다. 각 치료 그룹에서 무작위로 선택된 말기 암 환자와 그 가족 간병인은 PI와 인터뷰하여 각 그룹의 프로토콜과 일치하는 치료가 제공되는 정도를 확인합니다.
3. 편향을 피하기 위해 별도의 데이터 수집자를 고용하고 개입 및 통제 그룹에 대한 데이터를 독립적으로 수집하기 위해 연구를 위해 교육합니다. 교육에는 대상 선별, 동의 획득, 정보 제공 없이 프로젝트 도구 관리가 포함됩니다. 연구 보조원(RA)은 치료 조건에 대해 눈이 멀게 됩니다. 데이터 수집의 표준화를 보장하기 위한 절차가 구현될 것입니다. RA의 신뢰성은 5개의 파일럿 사례에 대해 RA가 수집한 데이터와 PI가 기록한 데이터를 비교하여 설정됩니다. 본 연구를 위한 데이터 수집을 시작하려면 95% 동의가 필요합니다. 이 합의율에 도달하지 못하면 허용 가능한 신뢰도 수준에 도달할 때까지 추가 교육이 필요합니다. 95% 일치를 유지하기 위해 연구 전반에 걸쳐 PI가 간헐적 신뢰도 검사를 수행합니다.
4. 독립적인 데이터 및 안전 모니터링 위원회(DSMB)가 구성되어 지속적인 환자 안전과 임상시험의 타당성 및 과학적 장점을 보장할 것입니다. DSMB는 임상 시험을 위한 통계적 방법에 경험이 있는 생물통계학자, RCT 수행에 경험이 있는 간호 연구원 및 암 치료에 경험이 있는 의사-과학자로 구성됩니다.

DSMB는 다음과 같은 문제를 모니터링하고 해결할 것입니다. (1) 시험에 등록된 말기 암 환자 및 가족 간병인의 각 쌍에 대한 자격 기준 준수를 포함하여 충분하고 적절한 피험자 등록, (2) 적절한 무작위화 구현, (3) 치료 그룹 간 기본 데이터의 비교 가능성, (4) 각 치료 그룹에 제공된 치료 및 데이터 수집 체계를 포함한 프로토콜 준수,(5) 이상 반응(AE), 데이터 검증을 위한 품질 보증 및 임상 시험을 위한 등록 절차 ClinicalTrials.gov에서 등록.

매월 모집 수와 기본 정보를 기록하는 데이터베팅은 충분하고 적절한 피험자 등록을 보장하기 위해 유지됩니다.

참가자를 무작위로 추출하는 데 사용된 직원의 값을 캡처하는 데이터 세트가 유지되므로 나중에 치료 할당 프로세스를 재생산하고 확인할 수 있습니다. DSMB는 이 데이터 세트를 검토하여 적절한 무작위화 구현을 모니터링합니다.

중재에 배정된 피험자와 주의 통제군에 대한 중재는 6개월마다 각 치료군에서 무작위로 선정된 말기 암 환자와 가족 간병인을 인터뷰하여 그들에게 제공되는 치료를 확인함으로써 비교된다.

AE는 연구 팀에 의해 기록되고 매달 DSMB에 서면으로 제출되며 심각한 AE는 DSMB 및 암 치료 전문 지식을 갖춘 종양 전문의에게 즉시 보고됩니다. IRB에 대한 사이트 보고서 AE/SAE는 현지 요구 사항에 따라 결정됩니다.

연구가 종료되기 전에 데이터가 분석되지 않습니다. 연구 부문에 따른 결과를 포함한 중간 결과에 대한 액세스는 DSMB 회원 및 보고서를 작성한 통계학자로만 제한됩니다. DSMB는 6개월마다 연구 데이터를 검토하고 DSMB의 요약 권장 사항은 PI로 전달됩니다. 보고된 AE/SAE의 검토 요약본이 지역 IRB로 전송되어 참여 센터가 관련 안전 문제에 대해 알 수 있도록 합니다.

생물통계학자는 각각의 독립 변수와 종속 변수의 미리 정의된 범위에 대해 레지스트리에 제출된 데이터의 품질을 보장하고 제출된 데이터를 원본 데이터와 비교하여 레지스트리 데이터의 정확성과 완전성을 평가할 책임이 있습니다.

데이터 분석 및 해석:

1. 모든 데이터는 참가자의 그룹 할당에 대해 알지 못하는 행정 보조원에 의해 점수가 매겨지고 컴퓨터 스프레드시트에 입력됩니다.
2. 기준선 그룹 동등성을 테스트하기 위해 기준선 특성과 확인된 결과의 연구 그룹 간의 차이는 범주형 변수 및 독립 표본에 대한 양면 피셔의 정확 검정 및 카이제곱 검정을 사용하여 평가됩니다. 변수.
3. 개입의 효과를 조사하기 위해 GEE(generalized estimating equations)로 치료 의도 회귀 분석을 수행할 것입니다. 치료 의향 회귀 분석에서 모든 참가자는 환자가 사망할 때까지 치료 완료 또는 철회 여부에 관계없이 초기에 할당된 치료 그룹에서 분석됩니다.
4. 말기 암 환자가 선호하는 EOL 치료와 실제 받는 EOL 치료의 일치 범위는 마지막 평가에서 도출된 EOL 치료의 선호도와 환자가 받은 실제 EOL 치료 간의 일치도를 전체 동의의 백분율로 비교하여 얻을 수 있습니다. 합동 정도를 평가하여 우연히 발생할 것으로 예상할 수 있는 일치 정도를 수정합니다.
5. GEE에 의한 다변량 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 말기 암 환자가 선호하는 EOL 치료와 실제 EOL 치료를 받는 사이의 일치 범위를 개선하는 데 대한 개입의 영향과 이차 결과, 즉 예후 인식 증가, EOL 치료 논의 및 정도를 조사합니다. EOL 치료의 선호도에 대한 환자-가족 동의, 쓸데없는 공격적인 EOL 치료의 사용 감소, 호스피스 사용 및 조기 호스피스 의뢰 촉진, 동시에 교란 요인에 대한 조정. 말기 암 환자가 선호하는 EOL 케어와 실제 받는 EOL 케어 간의 일치 정도에 대한 EOL 케어 선호도에 대한 예후 인식, EOL 케어 토론, 환자-가족 동의의 조절 효과 중재 그룹과 주의력 제어 그룹 간의 조기 호스피스 의뢰도 GEE 모델에서 검사됩니다.

7. GEE에 의한 다변량 다중 회귀는 환자 및 가족 간병인의 QOL 및 심리적 웰빙(불안 및 우울증) 및 가족 사별 결과(QOL, 우울증 및 애도 반응 포함) 개선에 대한 개입의 효과를 테스트하는 데 사용됩니다. ), 교란 요인을 동시에 조정합니다. 임종 전 환자와 가족 간병인의 삶의 질과 심리적 안녕감의 차이에 대한 예후인식, 임종간호 논의, 임종간호 선호도에 대한 환자-가족 합의의 조절효과, 중재군과 간병군 간 가족사망 결과. 주의 제어 그룹도 GEE 모델에서 검사됩니다. 쓸데없는 공격적인 EOL 관리를 제한하고 말기 암 환자가 선호하는 EOL 관리와 실제로 받는 EOL 관리 사이의 일치 정도가 환자와 가족 간병인의 QOL과 환자 사망 및 가족 사별 결과 이전의 심리적 안녕을 개선하는 개입의 효과를 조절하는 방법 또한 GEE 모델에서 검사됩니다.