일반진료에서 CME가 암 조기진단에 미치는 영향

덴마크는 대부분의 유럽 국가에 비해 암 생존율이 낮습니다. 이것은 암 조사 조직이 부적절했기 때문이라고 설명할 수 있습니다. 이를 개선하기 위해 2008-2010년에 장기 특정 암 질환에 대한 34개의 신속 추적 경로가 설정되었습니다. 2011년에는 비특이성 심각한 증상에 대한 빠른 추적 경로가 추가되었습니다.

또 다른 이유는 일반 진료의 지연일 수 있습니다. 일반적으로 암은 유병률이 낮은 상태입니다. 각 일반 의사(GP)는 매년 8-10명의 새로운 암 환자를 보게 됩니다. 암 환자의 50%는 비특이 증상을 보였고 장기 특이 경보 증상이 있는 경우에도 암에 대한 양성 예측값은 대부분 5% 미만이었습니다.

조사자들은 암 환자들이 진단 전에 일반 진료를 더 많이 사용하고 그들 중 25%가 진료 의뢰를 위해 일반 진료에서 20일 이상을 기다린다는 것을 알고 있습니다. 한 연구에 따르면 덴마크 GP의 20%가 50세 남성에게 암 신속 추적 경로를 추천할 때 가상의 암 위험이 50%보다 높다고 가정했습니다. 최신 덴마크 암 계획에는 환자를 암 신속 추적 경로로 안내하기 위해 GP 임계값을 낮추는 핵심 전략으로 CME가 포함되었습니다.

이 연구의 목적은 조기 암 진단에서 이 CME의 효과를 조사하는 것입니다. 이것은 다음의 변화로 측정됩니다.

• GP 지식, 태도 및 위험 평가.
• 1차 진료 간격 및 패스트 트랙 의뢰 사용으로 평가된 GP 의뢰 행동.
• GP의 암 적중률, 치료 시 암 환자의 종양 단계 및 1년 생존.

방법/설계 이 연구는 준군집 무작위화에 기반한 계단식 쐐기 제어 설계로 수행되었습니다. CME를 수신한 클러스터의 GP는 아직 CME를 수신하지 않은 다른 클러스터의 GP에 의해 제어되었습니다. 각 클러스터의 GP는 CME 참여 여부에 따라 개입 그룹과 참조 그룹으로 나뉩니다.

2012년 8월에 본 연구에 참여하라는 초대장이 덴마크 중부 지역에서 온 859명의 일반의(GP)에게 발송되었습니다. GP는 8개월 기간(2012년 9월 - 2013년 5월) 내에 암에 대한 신속 진단 경로를 참조한 각 환자에 대해 양식을 작성하도록 요청받았습니다. 데이터에는 제시된 증상, 의뢰 시점의 GP 추정 암 위험(예측 값), 의뢰 날짜 및 암 관련 증상이 일반의에게 처음으로 나타난 날짜가 포함되었습니다.

데이터의 완성도를 높이기 위해 연구자들은 격주로 암 진단 경로를 참조한 환자에 대한 지역 데이터베이스에서 데이터를 받았습니다. 추천 GP 진료는 포함되지 않은 환자에 대해 상기시켰다.

수집된 데이터를 연결하기 위해 다음 레지스트리가 사용되었습니다.

• 시민 등록 번호(CRN), 모든 영구 및 임시 덴마크 거주자에게 할당되는 고유한 10자리 개인 식별 번호
• 병원 활동에 대한 관리 정보를 보관하는 환자 관리 시스템(PAS)을 구성하는 병원 퇴원 등록부. 데이터에는 입원 날짜와 입원 유형이 포함됩니다.
• 덴마크의 모든 암 진단에 대한 정보를 보유하고 있는 덴마크 암 등록부(DCR).
• 일반 진료에서 병원으로 전송된 모든 전자 추천서를 포함하는 웹 인터페이스(추천 호텔)의 MedCom 데이터.
• 일반 진료에 대한 모든 연락처와 제공되는 모든 서비스에 대한 정보를 보유하고 있는 덴마크 국립 건강 보험 서비스 등록부(NHSR).

CME 개입 CME 과정은 3시간 회의였습니다. 문헌에서 입수 가능한 증거에 따라 다음과 같은 문제가 중요한 것으로 간주되었습니다.

• 다면적인 대화식 교수법.
• 환자 사례를 기반으로 한 지식 이전으로 일상 업무와 긴밀한 관계를 형성합니다.
• 태도 변화를 촉진하는 감정적 경험. 이를 위해 교육용 영화가 제작되었습니다. 이 영화는 GP와 환자 간의 일련의 상담을 보여줍니다.

다음 주제가 선택되었습니다.

• 빠른 조사는 생존을 증가시킵니다.
• 암 증상에 대한 예측 양성 값.
• 부정적인 테스트 및 기타 구덩이 낙하로 인한 잘못된 확신.
• 적절한 암 추천을 지연시킵니다.
• 암에 대한 빠른 추적 경로를 사용하는 데 어려움이 있습니다.
• 암 위험을 알리는 데 어려움이 있습니다.

통계 분석 결과는 GP의 무작위 효과가 있는 일반화된 선형 무작위 효과 모델에서 분석됩니다. 데이터를 기반으로 진료 및 클러스터 내 상호 상관 관계에 대한 추가 모델링이 필요한지 여부와 개입 효과가 모든 GP에 대해 동일한 것으로 가정되는지 또는 임의의 상호 작용으로 가정되는지 여부를 평가합니다. 분석은 전체 GP 모집단("개입 의도")과 GP의 3개 하위 그룹 모두에서 수행됩니다. GP는 CME에 참여했고, 동료도 참여했으며, 심지어 GP도 CME에 참여하지 않았습니다.