르완다에서 eHealth의 임상적 영향 및 비용 평가

연구 동기 르완다의 국가 HIV 프로그램에 대한 이전의 단면 분석에서는 HIV 치료 연속체를 진단과 바이러스 억제 사이에서 환자가 종료하고 치료로 돌아갈 수 있는 많은 기회가 있는 "다중 경로"로 설명했습니다. 저자는 연속체에서 가장 약한 점은 새로 진단받은 환자의 절반만이 진단을 받은 후 6개월 이내에 케어에 연결되는 진단에서 케어로의 연결로의 전환이라고 결론지었습니다.

이 연구는 또한 ART 환자의 82.2%가 바이러스 억제에 도달한 것으로 추정했습니다. 전반적으로 2013년 르완다의 HIV 양성 인구의 절반이 바이러스에 의해 억제된 것으로 추정되었습니다. 이 바이러스 억제 추정치는 21,995명의 환자 하위 집합에 대한 EMR 데이터 분석을 기반으로 합니다. 연구 저자 중 한 명과의 서신에 따르면 이 환자 중 9,680명이 바이러스 부하 검사를 받을 자격이 있었고 자격이 있는 환자 중 3,066명이 바이러스 부하 데이터를 기록했습니다. 이것은 바이러스 부하 검사를 받을 자격이 있는 환자의 2/3가 EMR에 기록된 바이러스 부하 결과를 가지고 있지 않다는 것을 시사합니다. 이 연구는 어떤 유형의 치료 실패(바이러스학적, 면역학적, 임상적)도 추정하지 않았으며 연구자들은 르완다에 대한 그러한 추정치를 알지 못했습니다.

보츠와나, 말라위, 우간다, 남아프리카공화국, 카메룬에서 실시한 연구에 따르면 환자의 15~25%가 1차 ART를 시작한 지 3년 이내에 혈장 HIV RNA 농도가 mL당 400카피를 초과한 것으로 나타났습니다. 보다 최근에 케냐 연구에서는 ART에 대한 대규모 케냐 환자 코호트 중 11.6%가 12개월 연구 기간 동안 면역학적 치료 실패의 증거가 있음을 발견했습니다.

케냐 연구에서 연구자들은 EMR을 사용하는 13개 클리닉 중 7개를 면역학적 치료 실패에 대한 경고 및 알림을 받은 개입 그룹으로 무작위 배정했습니다. 치료 실패에 대한 적절한 임상 조치의 비율은 통제 그룹의 30%에서 개입 그룹의 54%로 증가했습니다. 저자는 또한 치료 실패 감지에서 적절한 임상 조치까지의 시간이 상대적으로 72% 단축되었다고 보고했습니다. 연구자들은 CDSS가 바이러스 억제 및 생존과 같은 치료 결과에 미치는 영향을 추정하지 않았습니다.

르완다에서 제안된 연구를 통해 조사관은 저비용 의사 결정 지원 도구를 사용하여 진단에서 진료로의 연결 비율을 높이고 바이러스 부하와 같은 실험실 데이터의 데이터 품질 및 완전성을 개선하고 이러한 의사 결정 지원의 효능을 입증할 수 있는 기회를 봅니다. 치료 실패 후 시기적절한 임상 개입을 촉구하는 도구를 제공하고 조기 개입이 환자에게 긍정적인 임상 결과를 가져올 수 있음을 입증합니다.

연구 결과의 의도된/잠재적 사용 연구 결과는 르완다 정부가 구현한 시스템의 성능, 임상적 영향 및 비용에 대해 알려줄 것이며 다양한 위치에 대한 향후 eHealth 투자를 결정하는 데 도움이 될 것입니다. 그 결과는 또한 HIV 및 기타 질병을 관리하는 다양한 저소득 및 중간 소득 국가에서 그러한 투자를 알리는 데 도움이 될 것입니다.

설계/위치 조사관은 르완다에서 HIV 치료와 관련된 구조, 과정 및 임상 결과에 대한 강화된 EMR 패키지의 치료 효과를 추정하기 위해 클러스터 무작위 시험을 수행할 것입니다.

연구 질문 및 결과

조사관은 프로세스, 구조 및 임상 결과에 대한 의사 결정 지원 개입의 효과에 대해 네 가지 기본 연구 질문을 합니다.

1. 경고 및 미리 알림이 HIV 검사에서 치료로의 연결을 개선합니까?

   결과:

   ㅏ. HIV 양성 환자에서 진단 후 3개월 이내 간병 연계율 b. HIV+ 검사 결과에서 진료 연계까지의 시간

2. 경고 및 미리 알림이 EMR에서 일상적인 검사 결과의 품질과 완전성을 향상합니까?

   결과:

   1. 이 초기 이정표로부터 2개월 이내에 바이러스 부하 결과가 EMR에 기록된 6개월 치료를 완료한 ART 환자의 비율.
   2. 연간 VL 테스트를 받고 이 연간 이정표로부터 2개월 이내에 결과가 EMR에 기록된 ART 환자의 비율.
3. CD4 또는 바이러스 로드에 의해 감지된 치료 실패 후 경고 및 알림이 임상 조치를 개선합니까?

결과:

1. 치료 실패가 감지된 후 1개월 이내에 기록된 임상 조치가 있는 ART 환자의 비율

2. 치료 실패에서 기록된 임상 조치까지의 시간

   4. CD4 또는 바이러스 로드에 의해 감지된 치료 실패 후 경고 및 알림이 바이러스 억제와 같은 치료 결과를 개선합니까?

   결과:

   실패 시점으로부터 4개월 후 완전히 억제된 치료 실패를 경험한 환자의 비율

   가설 르완다에서 제안된 연구를 통해 연구자들은 저비용 의사 결정 지원 도구가 진단에서 진료로의 연계율을 높이고, 바이러스 부하 및 CD4와 같은 실험실 데이터에 대한 데이터 품질 및 완전성을 개선하고, 치료 실패 후 시기적절한 임상 개입을 할 수 있다는 가설을 세웁니다. .

   조사자는 위에서 언급한 다양한 연구 질문에 답하기 위해 여러 수준의 무작위화를 구현합니다.

   I. 경고 및 알림이 HIV 검사에서 치료로의 연결을 개선합니까? 포함된 기능을 개입 1(Int1) 및 제어(Ctrl1)의 두 팔에 무작위로 지정합니다. Ctrl1에 할당된 시설은 추가 장비, 소프트웨어 도구, 교육 또는 기타 형태의 지원을 받지 않습니다. Int1에 대한 고급 패키지에 할당된 시설은 진단에서 치료로의 연결을 촉진하기 위한 경고 및 알림을 받습니다.

   II. 경고 및 미리 알림이 EMR에서 실험실 결과의 품질과 완성도를 개선합니까? 개입 1 그룹을 개입 2(Int2) 및 제어(Ctrl2)라는 두 개의 추가 팔로 무작위화합니다. Int2에 할당된 시설은 또한 향상된 패키지의 일부로 실험실 보고를 개선하기 위한 경고 및 알림을 받습니다.

   III. CD4 또는 바이러스 로드에 의해 감지된 치료 실패 후 경고 및 알림이 임상 조치를 개선합니까? 개입 2 그룹을 개입 3(Int3) 또는 통제(Ctrl3)의 두 가지 추가 팔로 무작위화합니다. Int3에 할당된 시설은 또한 향상된 패키지의 일부로 치료 실패 감지에 대한 임상 반응을 개선하기 위한 경고 및 알림을 받게 됩니다.

   IV. CD4 또는 바이러스 로드에 의해 감지된 치료 실패 후 경고 및 알림이 바이러스 억제와 같은 임상 결과를 개선합니까? (추가 무작위 배정 없음)

   조사관은 HIV 관리 연속체의 시작 부분에서 서비스를 개선하기 위해 고안된 개입이 각 추가 개입의 효과를 개별적으로 추정하는 것을 어렵게 만들 수 있는 다운스트림 효과를 가질 수 있기 때문에 이러한 계단식 무작위 배정이 필요하다고 생각합니다. 예를 들어 시설에 HIV 검사와 진료(Int1)의 연결을 개선하는 도구를 제공하면 시설의 데이터 캡처를 보다 일반적으로 개선할 수 있고 잠재적으로 검사 결과의 주문 및 기록(Int2)을 개선하여 결과를 편향시킬 수 있습니다. 따라서 조사관은 Int1에 할당된 시설의 하위 집합 내에서 Int2로 무작위화할 것을 제안합니다.

   알파가 0.05이고 ICC가 0.15인 90% 검정력, 최종 연구 부문에 균등 할당, 연구 기간 동안 치료 실패를 경험한 클러스터당 10명의 환자에 대해 조사관은 다음과 같은 바이러스 억제를 달성한 환자 비율의 변화를 감지할 수 있습니다. 30%에서 60%로 30% 포인트의 치료 실패. 이 숫자는 최소 목표이며 조사자는 연구의 힘을 높이기 위해 가능한 경우 더 많은 사이트를 등록할 계획입니다.

   1차 결과 및 환자 코호트의 정의

   1a. HIV 양성 환자 간 치료 연계율 코호트: 시험 시작부터 9개월까지 HIV 양성 반응을 보인 모든 신규 성인 환자(18세 이상). 연구 12개월에 측정된 마지막 "등록" 환자에 대한 결과.

   기본 상황: 르완다의 한 연구에 따르면 진단 사례의 50%가 3개월 이내에 치료와 관련이 있다고 보고되었습니다.

   영향: 비율을 50%에서 75%로 변경

   1. 비. HIV+ 검사 결과에서 진료 연계까지의 시간

      코호트: 연구 시설에서 EMR에 기록된 HIV 양성 테스트 결과를 가진 모든 성인. 1a와 동일한 타임라인.

      종점: 3개월 이내에 연구 시설에서의 치료와 연결됨(N3 N4) 기준 상황: 데이터 없음 영향: 50% 감소

   2. ㅏ. ART 환자의 비율은 EMR(초기)에서 바이러스 부하 결과를 나타냅니다.

   코호트: 시험 시작부터 연구 10개월까지 6개월의 치료를 완료한 모든 기존 ART 환자. 연구 12개월째에 측정된 마지막 "등록된" 환자에 대한 결과.

   기본 상황: 르완다에서 수행된 한 연구에서 제시된 데이터와 연구 저자 중 한 명과의 서신을 기반으로 조사관은 바이러스 부하 검사를 받을 자격이 있는 환자의 약 2/3가 EMR에 기록된 바이러스 부하 결과가 없다고 추정합니다.

   영향: 30% 증가

   2b. ART 환자의 비율은 EMR에서 바이러스 부하 결과를 나타냅니다(연간).

   코호트: 시험 시작부터 연구 10개월까지 12개월의 치료(매년)를 완료한 모든 기존 ART 환자. 연구 12개월째에 측정된 마지막 "등록된" 환자에 대한 결과.

   기준 상황: 2a 영향과 동일: 30% 증가

   3a. 치료 실패를 경험한 ART 환자의 비율 임상 조치 코호트: 최소 12개월 동안 ART를 사용했으며 하위 시험 시작과 연구 11개월 사이에 치료 실패를 경험한 모든 기존 ART 환자. 연구 12개월째에 측정된 마지막 "등록된" 환자에 대한 결과.

   기준 상황: 데이터 없음 영향: 50% 증가

   3b. 치료 실패 감지에서 임상 조치까지의 시간

   코호트: 최소 18개월 동안 ART를 사용했고 시험 시작과 연구 11개월 사이에 치료 실패를 경험한 모든 기존 ART 환자.

   종점: 치료 실패(N6e)부터 기록된 임상 조치까지의 시간(일).

   기준 상황: 데이터 없음 영향: 치료 실패에서 임상 조치까지의 시간 50% 감소

   4. 실패 시점으로부터 4개월 후 완전히 억제된 치료 실패를 경험한 환자의 백분율 코호트: 최소 12개월 동안 ART를 투여받았고 하위 시험 시작과 연구 시작 사이에 치료 실패를 경험한 모든 기존 ART 환자 8개월째. 연구 12개월째에 측정된 마지막 "등록된" 환자에 대한 결과.

   기준 상황: 전력 계산에서 30%로 가정 영향: 30%에서 60%로 30% 포인트

   분석

   조사관은 개인 수준 및 클러스터 수준 접근 방식을 사용하여 데이터를 분석합니다.

   개인 수준

   조사관은 치료에 대한 클러스터 할당(표 1의 대조 참조) 차단 계층 및 시설 수준 및 환자 수준 기준선 공변량의 벡터에 대한 1차 결과의 로지스틱 회귀를 통해 치료 의도(ITT) 치료 효과를 추정합니다. 표준 오류는 시설 수준에서 클러스터됩니다. 조사관은 다단계 모델링 접근 방식으로 민감도 분석을 실행합니다. 조사관은 또한 Kaplan-Meier 방법을 사용하여 이벤트 발생 시간을 계산합니다. 생존 곡선 사이에 차이가 없다는 귀무 가설을 검정하기 위해 조사관은 로그 순위 검정을 사용합니다.

   클러스터 수준 조사자는 치료에 대한 클러스터 할당(표 1의 대비 참조) 차단 계층 및 시설 수준 공변량의 벡터에 대한 기본 결과의 일반 최소 자승 회귀를 통해 ITT 치료 효과를 추정합니다.

   여기에 기록된 모든 연구 질문, 가설 및 연구 종점은 2018년 1월 1일 이전에 르완다의 IRB와 CDC의 승인을 받았습니다.

   데이터 관리

   모든 학습 시설에는 EMR 시스템이 설계되어 있습니다. 따라서 대부분의 데이터는 일상적인 관리 절차를 통해 시설 직원이 수집합니다. 이 데이터에 액세스하기 위해 조사관은 각 환자에 대한 연구 ID를 생성하고 EMR에서 익명화된 데이터를 추출하는 자동화된 스크립트를 생성합니다. MOH EMR 전문가는 스크립트를 검토하여 데이터가 적절하게 익명화되었는지 확인합니다.