일반 진료에서 심부전 환자를 위한 치료 표준 구현 - 지역 질병 관리 프로그램

이 연구의 주요 목적은 루벤에서 HF 관리를 위한 역동적인 구현 환경을 구축하는 것입니다. 정의된 결과에 대한 다양한 최상의 임상 사례의 효과를 연구하는 것이 주요 목표가 아닙니다. 이행과정 평가를 통해 HF경영의 질적 진화에 주목한다. 구체적인 연구 질문은 다음과 같다.

1. HF 교육과 학습 환경이 GP의 자기효능감을 향상시키는가?
2. NT-proBNP 테스트의 환급이 구현으로 이어지나요?
3. 일차 진료 전문가와 환자는 일차 진료 HF 교육자의 소개를 어떻게 경험합니까?
4. 병원의 EHR에서 HF 퇴원 체크리스트의 채택률은 얼마입니까? 의료 전문가는 체크리스트 지원 구조화된 퇴원 프로토콜을 어떻게 준수합니까?
5. GPs EHR에서 자동 감사를 구현하는 것이 타당합니까?
6. 이 실행 연구가 지역 수준의 HF 입원 및 재입원에 영향을 미칩니까?

결과

기준선에서의 측정 HF 교육자 연락처를 받고 정보에 입각한 동의를 제공하는 환자의 연락처 데이터(전화 번호 및/또는 메일 주소) 및 사회 인구학적 변수(연령, 성별 및 HF 유형)를 등록합니다. 퇴원 후 교육이 있는 경우, 환자가 담당 GP와 접촉했는지 묻습니다.

퇴원 시 체크리스트에 환자의 관련 위험 기준을 기록합니다.

UZ Leuven 및 Heilig Hart의 지역 병원에 있는 Groot-Leuven 환자의 모든 연간 HF 입원을 유효성에 대한 주요 결과(집계 데이터)로 기록할 것입니다. 2차 결과는 30일 이내에 HF 및 HF 재입원을 위한 연간 응급실 방문 횟수입니다. 또한 시계열 추세를 설정하기 위해 2014년 1월 1일부터 이전 5년 동안의 데이터를 추출할 것입니다.

프로세스 평가

우리는 프로세스 평가에서 개입 구현을 조사할 것입니다. 인구 수준에서 프로세스 지표로 연간 심장초음파검사 및 심장학 상담을 살펴볼 것입니다. 참여 진료에서 GP의 EHR(암호화 또는 자유 텍스트)에 등록된 HF 진단 수를 모니터링합니다. 특정 가이드라인 권장 사례에 대한 프로세스 평가는 다음과 같습니다.

GP 교육 GP는 웹 기반 필수 교육 세션 전후에 온라인 설문지를 작성해야 합니다. 설문지는 심부전의 진단 및 관리에서 GP 자기효능감을 평가합니다.

NT-proBNP 참여 의사당 수행된 테스트 수와 가장 큰 지역 연구소(MCH Leuven)에서 수행된 총 테스트 수를 살펴보겠습니다.

HF 교육자 EHFScB-9 및 SF-12 설문지에 의해 각각 점수가 매겨진 기준선과 6개월 후 수행된 HF 교육자 접촉 수와 환자 자기효능감 및 삶의 질을 등록합니다. 일차진료 전문직(GP, HF 간호사, HF 교육자)과 반구조화된 인터뷰를 통해 이 새로운 역할 도입에 대한 환자의 경험에 대한 질적 분석을 수행할 것입니다.

구조화된 전환 프로토콜 우리는 대리로 전환 접촉의 총 수를 측정할 것입니다: 병원의 HF 간호사가 EHR의 표준화된 체크리스트를 채울 것입니다. 결과는 완료된 체크리스트의 수와 퇴원 후 HF 교육자 연락처입니다. HF 교육자는 정보에 입각한 동의를 한 고위험 환자가 퇴원 후 교육 세션에서 GP를 보았는지 여부를 확인합니다.

자동화된 EHR 감사 우리는 EHR에 등록된 좌심실 박출률이 있는 심부전 환자의 비율과 가이드라인 권장 약물(RAAS-차단/B-차단/MRA)이 있는 HFrEF 환자의 비율을 기록합니다. 지난 6개월 동안 GP와 적어도 한 번 접촉한 HF 환자의 비율을 살펴볼 것입니다.

데이터 수집

환자 수준에서 우리는 1차 진료 HF 교육자 상담(GP에 의해 또는 구조화된 전벽 프로토콜의 일부로)을 위해 추천된 환자에 대한 개별 환자 데이터를 수집할 것입니다. 포함하려면 정보에 입각한 동의가 필요합니다. HF 간호사는 추천 수준(병원의 GP 또는 HF 간호사), 연락처 정보, 사회인구학적 데이터 및 자기효능감을 평가하는 EHFScB-9 설문지로 등록 양식을 작성합니다. 6개월 후에 전화나 우편을 통해 설문지를 다시 작성해 드립니다. HF 교육자는 정보에 입각한 동의를 한 고위험 환자가 퇴원 후 교육 세션에서 GP를 보았는지 여부를 기록합니다.

간호 직업 수준에서 참여 실험실에서 NT-proBNP 테스트 수를 수집합니다. GP EHR의 연간 감사는 등록된 진단 및 감사별 결과를 기록합니다.

인구 수준에서(Groot-Leuven) 주요 결과에 대한 데이터 수집은 Groot-Leuven 인구(즉, 우편 번호 3000, 3001, 3010, 3012, 3018, 3050). MZG 등록의 일환으로 병원은 진단에 따라 입원을 분류해야 합니다. 입원비 환급은 1차 및 2차 코딩 진단의 수에 따라 달라집니다. 우리는 HF 입원을 ICD-10 코드 I50을 일차 진단으로 하는 입원으로 정의합니다. 심초음파 및 심장학 상담을 위한 데이터 수집은 Intermutual Agency(IMA) 수준에서 이루어집니다. IMA는 국가 건강 보험에 가입한 모든 환자의 행정 및 의료 데이터 수집을 담당합니다.

전환기 연락을 위해 퇴원 후 체크리스트 집계 건수와 HF 교육 담당자 건수를 수집합니다. 완료된 체크리스트의 수는 병원 EHR에서 수집할 수 있습니다. 참여 간호 기관은 HF 교육 세션 수를 수집합니다.

데이터 관리

PI와 보조 DMP 코디네이터가 데이터를 수집하고 입력합니다. 모든 환자 데이터는 암호화되고 가명 처리됩니다. 가명 처리된 데이터에서는 식별 정보를 인공 식별자(예: 가명)로 대체합니다. 다른 모든 데이터와 함께 가명이 포함된 목록은 암호로 보호되며 안전한 암호화 클라우드 드라이브(KU Leuven J-Drive)에 저장됩니다. 다른 모든 저자는 연구에서 코딩된 데이터(통계 보고서 및 표 포함)에 대한 전체 액세스 권한을 가지며 데이터의 무결성 및 데이터 분석의 정확성에 대한 책임을 질 수 있습니다.

데이터 분석

우리는 HF 간호사 상담을 받는 환자의 기본 사회인구학적 변수에 관한 기술 통계를 수행할 것입니다. 연구 기간 동안 모집단 수준에서 측정된 다른 모든 결과를 세로로 표시합니다. 카이 제곱 테스트를 사용하여 HF 간호사와 연락이 있는 GP 및 HF 환자의 자기효능감 결과를 비교할 것입니다. 이것은 설명적인 연구이므로 샘플 크기 분석을 제공하지 않습니다. 앞에서 언급한 바와 같이 목표는 다양한 개입의 효과가 아니라 구현 프로세스를 연구하는 것입니다. 서술적인 특성 때문에 결과를 신중하게 해석할 계획입니다.

윤리학

연구가 시작되기 전에 참여 GP에게 개입 및 연구 목적을 설명하는 사전 동의서를 제시합니다. 또한 HF 교육자는 교육 세션을 받는 모든 환자에게 연구에 대해 알리고 정보에 입각한 동의를 요청할 것입니다. 지역 수준(입원, 심초음파, 전문 상담 등)에서 정보에 입각한 동의를 수집하는 것은 불가능하지만 데이터가 집계되고 익명이기 때문에 문제가 되지 않습니다. 2019년 9월 대학병원 루벤 윤리위원회로부터 승인을 받았습니다(S62838).