환자에게 개별화된 구조화된 정보 제공이 당뇨병 관련 결과에 미치는 영향 (WICKED)

가설 및 목표:

핵심 목표는 주요 당뇨병 과정 및 결과에 대해 구조화된 데이터를 당뇨병 환자에게 직접 전달하고 서비스 제공에 대한 참여를 가능하게 하고 알리고 권한을 부여하는 데 중점을 두어 구조화된 당뇨병 관리 액세스의 주요 매개변수를 개선할 것인지 여부를 결정하는 것입니다. 과정과 결과.

따라서 우리는 사용자 수용 분석에서 읽기 쉽고 유익하며 가치 있고 바람직한 것으로 입증된 통신 서한이 액세스 및 프로세스 측정에 의해 입증된 대로 사용자의 참여를 유도하는 것으로 입증될 수 있으며 이후 액세스 및 프로세스 달성이 다음을 허용한다는 가설을 세웁니다. 당뇨병 임상 결과 달성.

프로젝트 설계

이 시험은 주요 결과(아래에 정의된 대로)에 대한 개입(환자에게 구조화된 보고)의 전향적 클러스터 무작위 통제 시험으로 설계되었습니다. Wolverhampton의 모든 당뇨병 환자는 구조화된 당뇨병 보고서(My Diabetes, My Information, My Plan)의 0, 3, 6개월(활성 그룹)에 3개의 메일링 또는 3개월(대조군)에 1개의 메일링을 받도록 무작위로 할당됩니다. . 범지구 통합 당뇨병 정보 시스템을 사용하여 데이터 매개변수는 보고서 전달 후 12개월 동안 0, 3, 6 및 12개월 간격으로 관찰됩니다.

목표는 구조화되고 구체적이며 주석이 달린 프로세스 및 결과 정보의 반복적인 제공이 환자 자신의 행동 및/또는 지원, 조언 및 도움을 구함으로써 자신의 건강 관리를 개선하도록 촉진하는지 여부를 결정하는 것입니다. 프로세스 점수 및 결과 점수 - 당뇨병의 임상 결과(예: HbA1c)에 대한 대용 마커는 서비스 액세스 및 프로세스 완료 없이는 개선될 수 없다는 것이 알려져 있음을 나타냅니다.

이 프로젝트는 2년 동안 실행될 것입니다 - 6개월 설정, 1년 활성 구현, 6개월 분석, 출판, 보급 및 종료. 전반적으로 입증된 효과적인 방법론이 표준 NHS 프로세스로 전환될 것입니다.

프로젝트 타당성:

Wolverhampton 당뇨병 서비스는 1차 및 2차 진료 전반에 걸쳐 잘 통합되어 있습니다. 중앙 집중식 범 지구 등록부가 설정됩니다. 로컬 GP 데이터 웨어하우스(Graphnet)와 모든 전문의/2차 진료 시스템 간의 직접 연결을 포함하여 여러 시스템 간의 데이터 연결이 이루어집니다. 데이터 관리 및 거버넌스 시스템이 마련되어 있습니다. 데이터 품질은 연속 감사 대상이며 일관되게 >97% 정확도를 유지합니다. 이러한 데이터의 효과적인 사용은 치료 경로에서 입증되었습니다. 당뇨병 망막 검사 프로그램(국가 EQA) 및 울버햄프턴 절단 비율이 미국에서 가장 낮은 혁신적인 발 관리 경로. 지역 서비스는 임상 연구에서 좋은 실적을 가지고 있습니다. 이 프로젝트는 지역 Diabetes GP Commissioning Lead(Dr M Sidhu) 및 전문 서비스 임상 책임자를 포함하여 모든 주요 NHS 그룹을 전폭적으로 지원합니다. 관련된 중요한 모든 사람들은 대규모 지역 사용자 그룹(Wolverhampton Action 4 Diabetes)과 Diabetes UK 지역 사무소를 포함하여 지역 당뇨병 구현 그룹에 참여했습니다. 주요 개입(구조화된 당뇨병 정보 보고서)의 타당성과 효과를 테스트하기 위해 파일럿을 실행했습니다. 여기에는 다양한 당뇨병 사용자 그룹과의 상담과 병원 당뇨병 클리닉에 다니는 50명의 환자를 대상으로 설문 조사가 포함되었습니다. 파일럿에서 배운 내용을 추가 NHS 프로세스로 변환한 후 프로젝트는 이제 제안된 대로 완전히 달성할 수 있습니다.

데이터 분석:

데이터는 개별 프로세스 및 결과 매개변수와 요약 점수의 그룹 포함 및 그룹 간(쌍 및 비쌍) 효과에 대해 SPSS에서 분석됩니다. 따라서 액세스 프로세스 및 결과 점수(정의된 대로)는 기준선과 1년 동안 3개월 간격으로 계산되고 분석되어 분산의 양방향 분석(그룹별 반복 측정 ANOVA)을 통해 그룹 내 및 그룹 간 효과를 결정합니다. 5% 수준으로 설정됩니다. 교수 수준의 학술 통계 조언은 지역 당뇨병 연구 그룹 내에서 사용할 수 있습니다. 전체 모집단(샘플이 아님)을 연구해야 하므로 샘플 크기를 예측하기 위한 검정력 계산은 보증되지 않습니다.