1차 진료 의사에게 항생제 처방 피드백 제공: 항균제 사용을 개선하기 위한 온타리오 프로그램 (OPTIMISE)

배경: 항생제 남용은 항생제 내성률을 높이는 주요 원인입니다. 불필요한 항생제 사용은 약물 부작용 및 내성 증가와 관련이 있습니다. 다른 나라의 높은 항생제 처방자에게 보내는 편지는 항생제 처방 감소에 다양한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.1-3

목표: 온타리오에서 가장 많은 항생제를 처방하는 25%의 1차 진료 의사에게 보낸 서한이 HQO 1차 진료 보고서 등록 증가에 미치는 영향을 평가합니다.

이차 목표: 항생제 처방에 대한 통지서의 다양한 형식의 영향을 테스트합니다. 우리의 주요 가설은 항생제 사용이 모니터링되고 있음을 의사에게 알리면 항생제 사용이 감소한다는 것입니다. 연구자들은 항생제 개시 또는 기간에 대한 표적 변경 아이디어가 표적 메시지의 중요성을 강조하는 이러한 다양한 처방 행동에 다양한 영향을 미칠 것이라는 가설을 더 세웠습니다.

방법: 처방 주치의 상위 25%에 대한 편지 우편 발송의 효과는 무작위 대조 시험(RCT) 설계를 사용하여 평가됩니다. 조사관은 중재에 노출되는 의사의 수를 최대화하기 위해 의사를 중재군과 대조군에 3:3:1 비율로 할당합니다. 조사관은 2017년 3월부터 2018년 2월까지 IQVIA Xponent 데이터베이스를 사용하여 전체 항생제 처방 건수로 정의된 온타리오주(가정의 또는 일반의)의 1차 진료 의사 항생제 처방자 중 상위 25%를 식별했습니다. 그들은 연간 총 항생제 처방 건수를 기준으로 온타리오 주 1차 진료 의사의 75%보다 더 많은 항생제를 처방한다는 내용의 편지를 우편으로 받게 됩니다. 편지는 미래에 항생제 지표를 포함할 수 있는 HQO My Practice 1차 진료 보고서에 등록하도록 권장할 것입니다.

이 편지는 의사의 항생제 처방을 개선하기 위해 입증된 행동 변화의 이론적 틀을 사용하여 설계되었습니다. 대부분의 의사들은 항균제 내성이 전 세계적으로 공중 보건에 위협이 된다는 사실을 알고 있지만, 많은 사람들이 그 중요성을 지역적으로 과소평가하고 있습니다. 또한 불필요한 항생제 처방은 환자의 기대치, 환자의 복약 순응도와 같이 통제할 수 없는 외부 요인에 기인하는 경우가 많습니다.4 이 개입을 위해 연구자들은 행동 처방과 관련이 있는 것으로 이전에 입증된 두 가지 행동 변화 이론에 초점을 맞췄습니다. 계획된 행동 이론(TBP) 및 조작적 학습 이론(OLT).5 이 편지는 의사들에게 동료(TPB)보다 더 많은 항생제를 처방한다고 표시함으로써 사회적 규범적 비교를 제공할 것입니다. 불필요한 항생제 사용의 결과에 대한 변경 아이디어와 정보를 제공함으로써 조사관은 급성 호흡기 감염에 대한 항생제 처방의 의사의 위험 인식(TPB) 및 예상 결과(OLT)를 변경하려고 시도하고 있습니다. 이 편지는 설득력 있는 커뮤니케이션 행동 변화 기법(BCT)의 한 형태를 나타냅니다. 이 형태의 BCT는 OLT 기반 행동을 수정하는 데 효과적인 것으로 나타났습니다.6, 7

다양한 변경 아이디어를 테스트하기 위해 조사관은 3:3:1 비율로 할당된 처방자의 상위 25%에 있는 의사에게 무작위로 배포되는 두 가지 유형의 편지를 동시에 평가합니다. a) 급성 호흡기 질환에 대한 항생제의 적절한 시작에 대한 현명한 캐나다 선택의 변화 아이디어를 제공합니다. b) 적절한 항생제 투여 기간에 대한 변화 아이디어 제공.

편지의 디자인은 사용자 테스트를 거쳤으며 온타리오주 주치의 샘플에 의해 반복적으로 개선되었습니다. 이 편지는 온타리오 의료 협회(OMA)의 일반 및 가정 진료 및 현명하게 온타리오 선택과 공동 브랜드가 될 것입니다. 편지는 또한 언어와 내용에 대한 입력 및 편집을 제공하기 위해 온타리오 가정의 대학, HQO 및 연구팀 구성원에 의해 검토되었습니다. 실험 결과에 따라 조사관은 다음 해(12개월 후)에 3500명의 모든 의사에게 편지를 보낼 것입니다.

샘플 크기: 샘플 크기 계산은 항생제 결과 1을 기반으로 합니다. 총 3,500명의 주치의가 무작위 통제 시험에 포함될 예정입니다. 3,000명은 서신을 받고 500명은 서신을 받지 않습니다. 공분산 분석(ANCOVA)에서 500명, 1500명, 1500명의 의사 샘플 크기는 80% 이상의 검정력을 달성하여 세 가지 중재군의 평균과 F-F 5% 유의 수준에서 테스트합니다. 계산은 2017년 3월 1일과 2018년 2월 28일 사이에 일상적으로 수집된 데이터를 사용하여 계산된 표준 편차를 12로 가정하고 0.8의 상관관계를 가정하여 주요 결과의 기준 측정을 설명했습니다.

1차 결과는 결과 1과 2 모두에 대해 12개월에 RCT 분석을 치료하려는 의도입니다. 분석 단위는 의사가 됩니다. 1차 분석은 Zou와 Donner의 수정된 강력한 포아송 회귀 접근법을 사용합니다.(Zou 및 Donner 2013) 종속 변수는 오프셋 항으로 지정된 분모의 로그와 함께 각 결과의 분자가 됩니다. 분포는 포아송이 되고 연결 기능은 로그 연결이 됩니다. 모델에는 시간(사전/사후)에 대한 고정 기간과 시간과 그룹 간의 상호 작용(개입)이 포함됩니다. 기준선에서 팔 사이의 차이를 0으로 제한하기 위해 모델은 개입에 대한 주요 효과를 생략합니다. 쌍별 최소 제곱 평균 차이는 모델(각 개입 부문 대 대조군)에서 얻어지고 상대 위험(RR) 및 97.5% 신뢰 구간으로 표현됩니다. 통계적 유의성은 Bonferroni 보정 수준 0.05/3에서 평가됩니다. 교환 가능으로 지정된 상관 관계 구조와 함께 강력한 표준 오류가 사용됩니다. 2차 쌍별 비교도 모델에서 얻을 수 있습니다(예: 두 문자 대 대조군의 평균 및 두 문자 간의 직접 비교).

연구자들은 개입의 장단기 효과를 조사하기 위해 무작위화 후 첫 번째, 두 번째, 세 번째 및 마지막 분기에서 최소 제곱 평균 쌍별 차이를 얻는다는 점을 제외하고 분기별 데이터에 대해 동일한 접근 방식을 사용합니다. 조사관은 기준선 의사 처방(>90%ile 대 75-90%ile), 의료 종사 기간(<10y, 11-24y, vs 25y), 의사 성별(M 대 F), 시골 대 도시 진료를 포함한 하위 그룹을 평가합니다. , IQVIA 데이터를 사용한 환자 연령/성별 분류(<18yM, <18yF, 18-64yM, 18-64yF, 65+M 및 65+F).

2차 결과는 HQO 1차 진료 진료 보고서에 신규 의사 등록이 될 것입니다. 조사관은 HQO와 협력하여 2019년 2월 28일까지 PHO(Public Health Ontario)로부터 편지를 받고 등록한 연구 의사를 추적할 것입니다. 의사들은 이 연구를 위해 만들어진 특별 웹링크를 통해 등록하도록 초대될 것입니다. 1차 분석은 95% 신뢰 구간과 함께 2개의 중재군과 대조군의 신규 가입 비율 간의 절대 차이를 계산합니다. 다중도 조정된 쌍별 비교는 각각의 개입 아암 대 대조군 사이 및 서로 다른 버전의 문자 사이에서도 이루어질 것입니다. 조사관은 기본 의사 처방(>90%ile vs 75-90%ile), 의료 활동 기간(<10y, 11-24y, vs 25y), 의사 성별(M vs F), 농촌 대 도시 진료 및 로지스틱 회귀 분석을 사용한 환자 연령/성별 그룹화(<18yM, <18yF, 18-64yM, 18-64yF, 65+M 및 65+F).

온타리오에서 처방 결과에 대한 편지를 받지 않은 경우와 비교하여 편지를 받은 경우의 전체적인 효과를 평가하기 위해 조사관은 나머지 온타리오 주 1차 진료 의사의 항생제 처방 데이터를 포함하여 회귀 불연속 설계(RDD)를 사용합니다. 전통적인 RDD에서 피험자는 연속 할당 변수의 컷오프 값을 기반으로 치료 또는 제어에 할당됩니다. 조사관은 편지를 받은 3000명의 1차 진료 의사(대조군의 500명의 의사 제외)를 치료 그룹으로 사용하고 이들을 나머지 온타리오 주 의사와 대조군으로 비교할 것입니다. 우리 디자인의 할당 변수는 항생제 처방률(개입 전 1년 동안 총 100개의 약물에 대한 항생제로 정의됨)입니다. 연구자는 연속 할당 변수를 x축에 플로팅하고 연속 결과 변수( 개입 후 1년 동안의 항생제 처방률)을 y축에 표시합니다. 그런 다음 서로 다른 회귀선이 컷오프의 각 사이트에 있는 데이터에 맞춰집니다. 개입이 효과적이면 컷오프 값에서 회귀선에 불연속성이 있습니다. 개입 효과는 불연속 지점에서의 수직 변위로 표현됩니다.8 조사관은 또한 항생제 기간에 대해 이 분석을 수행할 것입니다.

제한 사항: 연구자는 환자 수 대신 이 데이터 세트를 사용하여 총 100개의 약물에 대해 처방된 항생제만 모니터링할 수 있습니다. 이 측정은 우리 데이터 세트에서 처방량이 많은 의사에서 시간이 지남에 따라 안정적이기 때문에 의사 내에서 합리적인 항생제 사용 측정으로 보입니다.

윤리적 고려 사항: 항균 관리 및 항균 내성 퇴치는 주 및 국가 우선 순위입니다. 개별 처방자 수준의 처방 데이터가 포함된 Xponent 데이터베이스는 이미 PHO에서 보유하고 있으며 안전한 위치에 보관됩니다. IQVIA와의 계약을 통해 PHO는 의사에게 직접적인 피드백을 제공할 수 있습니다. 편지는 의사에게 전달되고 기밀로 표시됩니다. 그 안에 있는 유일한 데이터는 그들이 높은 항생제 처방자로 확인되었다는 것입니다. 특정 처방 횟수 또는 환자 수준 데이터가 제공되지 않습니다.

조사관은 6:1 할당을 통해 HQO 가입 및 잠재적 영향을 최대화하도록 이 연구를 설계했습니다. 또한 조사관은 모든 상위 처방 의사가 이 정보를 받고 HQO 보고서에 등록할 수 있는 기회를 갖도록 다음 해에 모든 의사에게 보고 및 후속 편지를 보낼 것입니다. 의사는 편지와 관련된 질문이나 우려 사항이 있는 경우 PHO에 연락할 수 있는 이메일 주소를 받게 됩니다. 모든 결과가 집계되며 보고서는 처방자 세부 정보를 공개하지 않습니다.

이 연구에 대한 동의 포기가 제공되었습니다. 이 개입은 참여자에게 최소한의 위험과 부담을 수반합니다(정부 기관에서 정기적으로 의사에게 편지를 보냅니다. 이 편지는 즉각적인 응답을 요구하지 않습니다). 이 편지를 받음으로써 의사의 복지에 예상되는 영향은 없습니다. 동의가 필요한 경우 개입은 비실용적입니다. 동의 절차는 가능하더라도 선택 편향을 일으켜 제기된 연구 질문에 답하는 것을 불가능하게 만들 수 있습니다. 또한 동의 절차는 이 단일 문자 개입 자체보다 의사에게 더 큰 부담이 될 것입니다. 이 품질 개선 시작은 최적의 항생제 처방 관행에 대한 유용한 권장 사항을 제공함으로써 의사에게 도움이 될 가능성이 있습니다. 의사에게 PHO에 연락하고 향후 서신을 거부할 수 있는 기회를 제공하기 위해 서신에 PHO 연락처 이메일이 제공됩니다.