HCV 관리 연속체를 개선하기 위해 HCV에 대한 ED 환자의 지식을 증가시키기 위한 환자 중심 전자 앱의 사용

HCV에 감염된 240만 명의 미국인 중 약 40-85%가 감염 사실을 모르고 있습니다. 또한 HCV 상태를 알고 있는 사람들 사이에서도 대다수가 치료에 연결되지 않거나 치료 옵션이 제공되지 않습니다. 매년 1억 4천만 명의 개인에게 치료를 제공하는 분주한 응급실(ED) 환경은 최근 대규모 HCV 테스트의 주요 장소로 입증되었으며, 여러 대도시의 결과는 질병 발생률이 10% 이상인 것으로 나타났습니다. 그러나 ED의 치료에 대한 연결(LTC)이 특히 파악하기 어려운 것으로 입증되었기 때문에 중요한 문제가 남아 있습니다. 국가 ED HCV LTC 요율은 일반적으로 20~40% 범위로 환자 결과에 대한 전반적인 영향을 극적으로 제한합니다. 다양하고 복잡한 요소가 이러한 문제에 기여하지만 개별 환자 수준 요소와 사회적 및 의료 인프라 장벽을 모두 포함합니다. ED 인구에 대해 아직 체계적으로 평가되지 않은 LTC의 격차와 관련된 중요하지만 잠재적으로 가변적인 요인 중 하나는 환자의 HCV 진단 '의미'에 대한 환자의 이해의 역할입니다. 감염의 관련 하류 건강 결과. 환자 기반 개념적 질병 모델의 맥락에서 HCV를 배치하면 지식 격차와 잘못된 인식을 연구하기 위한 프레임워크를 제공하며, 이는 치료에 대한 환자 참여, 궁극적으로 임상 및 공중 보건 결과 모두를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. Leventhal의 상식적인 질병 표현 모델은 구체적이고 추상적인 정보(예: 증상 또는 습득한 지식). HCV의 경우 환자의 참여에 영향을 미칠 수 있는 변수에는 치료를 받아야 하는 긴급성이 상대적으로 부족함(증상의 나태한 특성과 종종 수십 년에 걸친 질병 진행으로 인해), 비효율적인 치료 옵션에 대한 인식(인터페론 요법에 기인), HCV와 관련된 상대적으로 낮은 이환율 및 사망 위험에 대한 인식(예: 에이즈). 이 상식 모델 이론 프레임워크를 활용하여 연구자의 연구팀은 LTC 개입 및 다운스트림 HCV 치료 연속체를 개선하기 위한 환자 중심 HCV 건강 신념 개념 프레임워크의 영향을 설계하고 평가할 것을 제안합니다. 개별화된 위험 정보는 ED에서 환자 중심 방식으로 전달되며 진행을 예측하는 것으로 입증된 쉽게 얻을 수 있는 데이터를 수집합니다(예: 섬유증-4 점수). 조사관은 청사진이 작성되어 현재 개발 중인 개인화된 HCV 교육 앱의 프로토타입에 대한 건설적인 의견과 제안을 제공하기 위해 참가자를 위한 일련의 3개의 포커스 그룹 토론 세션을 먼저 수행할 것을 제안합니다. 그 다음에는 실시간으로 HCV에 대한 환자 지식을 개선하는 데 중점을 둔 맞춤형 환자 중심 태블릿 기반 HCV 교육 프로그램 앱의 개발 및 파일럿 테스트가 이어질 것입니다(정밀 의학 관점에서 ED 기반 섬유증 병기 결정 서비스 사용 포함). 환자 정보 병기 결정 서비스에는 예상 비침습성 섬유증-4 점수가 포함됩니다. 혈청 섬유증 마커 지수(연령, 혈소판 수, 알라닌 아미노트랜스퍼라제(ALT) 및 아스파르테이트 아미노트랜스퍼라제(AST) 값 포함). 조사관은 환자의 ED 방문 동안 HCV 감염 환자에게 구조화된 교육 LTC 프로그램과 함께 ED 환자에게 개별화된 HCV 질병 진행 단계 정보를 제공하는 것이 환자의 건강 신념과 HCV에 대한 인식을 크게 변화시키고 환자가 개선을 달성하도록 동기를 부여할 것이라고 가정합니다. LTC 비율, 치료 유지, 항바이러스 치료 및 HCV 치료 캐스케이드에 따른 지속적인 바이러스 반응.