통합 의료 시스템에서 당뇨병 예방 프로그램의 구현 평가

40세 이상의 미국 성인 중 당뇨병 전증 및 비만의 유병률은 상당하며, 30% 이상이 당뇨병 전증이고 40% 이상이 비만입니다.[1,2] 당뇨병 전단계와 비만은 당뇨병, 심혈관 질환 및 삶의 질 저하 위험을 증가시키며 상당한 의료 비용을 초래합니다.[3] 당뇨병 전단계와 비만의 다단계 부담에 대응하여 인구 수준에서 당뇨병을 예방하고 의료 비용을 줄이기 위한 여러 노력이 있었습니다[4,5].

2018년 4월부터 CMS(Centers for Medicare & Medicaid Services)는 Medicare 수혜자(예: Medicare DPP)에게 DPP를 제공하기 위해 임상 및 비임상 환경을 상환하기로 획기적인 결정을 내렸습니다. 이 보장은 현재 대면 DPP에만 적용되며 디지털 DPP에는 적용되지 않습니다.[6,7] 당뇨병 전증이 있는 노인들에게 DPP를 적용하기로 한 CMS의 결정은 시설에서 치료를 받는 당뇨병 환자의 수가 증가함에 따라 의료 기관 내에서 더 많은 노력을 기울였습니다. . 그러나 효과 유지(예: 체중 및 HbA1c의 장기적인 변화), 의료 비용, 참가자 경험 및 조직 지원을 기반으로 DPP 제공의 지속 가능성을 조사한 연구는 거의 없습니다. 또한 개인을 DPP 및 유사한 라이프스타일 변화 개입으로 끌어들이는 것은 여전히 ​​중요한 과제로 남아 있으며 유용한 접근법을 식별하는 것이 중요합니다.[8-11] 마지막으로 대면 DPP의 효과는 잘 확립되어 있지만, 디지털 DPP의 효과를 평가한 이전 연구에서는 긍정적인 결과를 확인했지만 단일 팔 사전/사후 테스트 설계 및 참가자 보고 결과와 같은 상당한 방법론적 한계가 있었습니다. [12,13-19]

2017년에 오레곤과 워싱턴 남서부에 서비스를 제공하는 대규모 통합 의료 시스템인 KPNW(Kaiser Permanente Northwest)는 당뇨병 전증 및 비만이 있는 성인 건강 보험 회원을 위해 DPP의 디지털 버전과 대면 버전을 모두 시범 운영하기 시작했습니다. 이 혼합 방법, 자연 실험의 목적은 체중 및 HbA1c의 변화, 건강 행동 및 심리 사회적 요인에 대한 디지털 및 대면 DPP의 효과를 평가하여 이 대규모 건강 시스템 이니셔티브를 평가하는 것입니다. 또한 비용 효율성과 환자 및 의료 이해 관계자 관점에 기반한 지속 가능성을 검토합니다.

DPP(디지털 또는 대면)에 참여할 자격이 있는 KPNW 환자는 전자 건강 기록(EHR)을 사용하여 식별 및 모집됩니다. 디지털 및 대면(그룹 기반) DPP 프로그램은 모두 12개월에 걸쳐 제공됩니다. 분석에 포함될 인구 통계 및 임상 데이터도 EHR에서 추출됩니다. 행동 및 심리사회적 설문지는 REDCap을 사용하여 온라인으로 DPP 등록자와 비등록자에게 관리됩니다. 등록 이유 및 프로그램에 대한 좋아/싫어요를 이해하기 위해 DPP 등록자 및 비등록자의 하위 집합과 함께 반구조화된 질적 인터뷰가 수행됩니다. 의료 시스템 제공자와 이해 관계자는 또한 의료 시스템 내에서 DPP 제공의 지속 가능성과 관련된 요소를 파악하기 위해 인터뷰를 할 것입니다.

1차 분석을 위해 연구자들은 기준선 이후 시간을 시간 축으로 사용하는 선형 혼합 효과 모델을 사용하여 12개월 및 24개월 체중과 HbA1c 궤적을 모델링할 계획입니다. 이 DPP의 실제 구현에서는 무작위화가 가능하지 않기 때문에 성향 점수 조정을 사용하여 잠재적 혼란을 제어합니다. 또한 조사관은 디지털 및 대면 DPP 코호트 모두에 대한 12개월 후속 기간과 건강 계획의 관점에서 디지털 DPP 코호트에 대한 24개월 기간 동안 경제적 평가를 수행할 것입니다. 모범 사례,[20] 및 DPP 개입의 이전 경제 분석에 의해 안내됩니다.[21-26]

혼합 방법, 자연 실험 설계 조사관은 KPNW의 디지털 및 대면 DPP 구현을 평가하는 데 사용할 것이며 시간 경과에 따른 체중 및 HbA1c 변화에 대한 두 가지 전달 모드에 걸쳐 DPP 효과와 관련된 기존 증거를 기반으로 할 것입니다. 또한 비용 효율성 분석을 통해 의료 시스템에 대한 투자 수익과 프로그램의 지속 가능성에 대한 디지털 및 대면 DPP의 영향을 결정할 것입니다. 따라서 평가 결과는 대규모 의료 시스템 내에서 DPP를 구현하고 유지하기 위한 모범 사례를 알려줄 것입니다.