Przekazywanie opinii zwrotnych dotyczących przepisywania antybiotyków lekarzom podstawowej opieki zdrowotnej: Program Ontario mający na celu poprawę stosowania środków przeciwdrobnoustrojowych (OPTIMISE)

Tło: Nadużywanie antybiotyków jest główną przyczyną wzrostu oporności na środki przeciwdrobnoustrojowe. Niepotrzebne stosowanie antybiotyków wiąże się z niepożądanymi skutkami ubocznymi leków i rosnącymi wskaźnikami oporności. Wysyłanie listów do osób przepisujących duże ilości antybiotyków w innych krajach wykazało zmienny wpływ na ograniczenie przepisywania antybiotyków.1-3

Cel: Ocena wpływu listu do 25% lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej, którzy przepisują najwięcej antybiotyków w Ontario, na zwiększenie liczby zapisów na raporty z praktyki podstawowej opieki zdrowotnej HQO.

Cele drugorzędne: Zbadanie wpływu różnych formatów listu powiadamiającego na przepisywanie antybiotyków. Naszą podstawową hipotezą jest to, że powiadamianie lekarzy o monitorowaniu stosowania antybiotyków zmniejszy ich stosowanie. Badacze wysuwają ponadto hipotezę, że ukierunkowane pomysły na zmiany dotyczące inicjacji lub czasu trwania antybiotyku będą miały różny wpływ na te różne zachowania związane z przepisywaniem leków, co podkreśla znaczenie ukierunkowanego przekazu.

Metody: Efekt wysyłania listów do 25% najlepszych lekarzy przepisujących leki podstawowej opieki zdrowotnej zostanie oceniony przy użyciu projektu randomizowanego badania kontrolowanego (RCT). Badacze przydzielą lekarzy do grup interwencyjnych i kontrolnych w stosunku 3:3:1, aby zmaksymalizować liczbę lekarzy narażonych na interwencję. Badacze korzystają z bazy danych IQVIA Xponent od marca 2017 r. do lutego 2018 r., aby zidentyfikować 25% lekarzy pierwszego kontaktu przepisujących antybiotyki w Ontario (lekarzy rodzinnych lub lekarzy pierwszego kontaktu) z największą liczbą recept na antybiotyki. Otrzymają list z informacją, że przepisują więcej antybiotyków niż 75% lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej w Ontario, w oparciu o całkowitą liczbę recept na antybiotyki rocznie. List zachęci ich do zapisania się na raporty dotyczące podstawowej opieki zdrowotnej HQO My Practice, które w przyszłości mogą zawierać wskaźniki antybiotyków.

List został zaprojektowany przy użyciu sprawdzonych teoretycznych ram zmiany zachowania w celu poprawy przepisywania antybiotyków przez lekarzy. Większość lekarzy jest świadoma globalnego zagrożenia dla zdrowia publicznego, jakim jest oporność na środki przeciwdrobnoustrojowe, jednak wielu nie docenia jej znaczenia na poziomie lokalnym. Co więcej, niepotrzebne przepisywanie antybiotyków jest często przypisywane czynnikom zewnętrznym, na które nie mają oni wpływu, takim jak oczekiwania pacjentów i przestrzeganie zaleceń przez pacjentów.4 W przypadku tej interwencji badacze skupili się na dwóch teoriach zmiany zachowania, które wcześniej wykazano, że są związane z przepisywaniem zachowań; Teoria Planowanego Zachowania (TBP) i Operant Learning Theory (OLT).5 List dostarczy pewnych normatywnych porównań społecznych, wskazując tym lekarzom, że przepisują więcej antybiotyków niż ich rówieśnicy (TPB). Dostarczając pomysłów na zmiany i informacji na temat konsekwencji niepotrzebnego stosowania antybiotyków, badacze próbują zmienić postrzeganie ryzyka przez lekarzy (TPB) i przewidywane konsekwencje (OLT) przepisywania antybiotyków w ostrych infekcjach dróg oddechowych. Ten list reprezentuje formę perswazyjnej techniki zmiany zachowania komunikacyjnego (BCT). Ta forma BCT okazała się skuteczna w modyfikowaniu zachowań opartych na OLT.6, 7

Aby przetestować różne pomysły na zmiany, badacze jednocześnie ocenią dwa rodzaje listów, które zostaną losowo rozesłane do lekarzy z 25% najlepszych lekarzy przepisujących leki, przydzielonych w stosunku 3:3:1; a) Dostarczanie pomysłów na zmiany z Choose Wisely Canada na temat właściwego rozpoczynania antybiotykoterapii w przypadku ostrych chorób układu oddechowego; b) Dostarczanie pomysłów na zmianę odpowiedniego czasu trwania antybiotyków.

Projekty liter przeszły testy użytkowników i były wielokrotnie udoskonalane przez grupę lekarzy pierwszego kontaktu z Ontario. Listy będą opatrzone wspólną marką z Sekcją Praktyk Ogólnych i Rodzinnych Ontario Medical Association (OMA) oraz Choice Wisely Ontario. Listy zostały również przejrzane przez Ontario College of Family Physicians, HQO i członków zespołu badawczego, aby zapewnić wkład i zmiany w języku i treści. W oparciu o wyniki badania badacze wyślą list do wszystkich 3500 lekarzy w następnym roku (12 miesięcy później).

Wielkość próbki: Obliczenia dotyczące wielkości próbki są oparte na wyniku antybiotyku 1. W sumie 3500 lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej zostanie włączonych do randomizowanego kontrolowanego badania: 3000 otrzyma list, a 500 nie otrzyma listu. W analizie kowariancji (ANCOVA) próby o liczebności 500, 1500 i 1500 lekarzy osiągają moc >80% pozwalającą na wykrycie 1% bezwzględnej różnicy w pierwotnym wyniku antybiotykoterapii między średnią z trzech grup interwencji w porównaniu z grupą kontrolną przy użyciu F- Test na 5% poziomie istotności. W obliczeniach przyjęto odchylenie standardowe równe 12 obliczone na podstawie rutynowo zbieranych danych dostępnych w okresie od 1 marca 2017 r. do 28 lutego 2018 r. i uwzględniono wyjściową miarę pierwotnego wyniku przy założeniu korelacji 0,8.

Pierwszorzędowym wynikiem będzie analiza RCT z zamiarem leczenia po 12 miesiącach dla obu wyników 1 i 2. Jednostką analizy będzie lekarz. Podstawowa analiza będzie wykorzystywać zmodyfikowaną solidną metodę regresji Poissona Zou i Donnera. (Zou i Donner 2013) Zmienna zależna będzie licznikiem dla każdego wyniku, z logarytmem mianownika określonym jako składnik przesunięcia. Rozkładem będzie Poissona, a funkcją łączenia będzie log-link. Model będzie obejmował określony czas (przed/po) oraz interakcję między czasem a grupą (interwencja). Należy zauważyć, że aby ograniczyć różnice między ramionami na linii bazowej do 0, model pominie główny efekt interwencji. Średnie różnice parami najmniejszych kwadratów zostaną uzyskane z modelu (każde ramię interwencji w porównaniu z grupą kontrolną) i wyrażone jako ryzyko względne (RR) i 97,5% przedziały ufności. Istotność statystyczna zostanie oceniona na poziomie 0,05/3 z poprawką Bonferroniego. Zostaną użyte odporne błędy standardowe, ze strukturą korelacji określoną jako Wymienna. Z modelu zostaną również uzyskane drugorzędne porównania parami (np. średnia z dwóch liter w porównaniu z kontrolą i bezpośrednie porównanie między dwiema literami).

Badacze zastosują to samo podejście do danych kwartalnych, z wyjątkiem tego, że różnice w parach średnich najmniejszych kwadratów zostaną uzyskane w pierwszym, drugim, trzecim i ostatnim kwartale po randomizacji, aby zbadać krótko- i długoterminowe skutki interwencji. Badacze ocenią podgrupy, w tym wyjściowego lekarza przepisującego (>90 %ile vs 75-90 % ile), lat praktyki lekarskiej (<10 lat, 11-24 lat, vs 25 lat), płci lekarza (M vs K), praktyki wiejskiej vs miejskiej oraz grupy wiekowe/płeć pacjentów (<18 lat, <18 lat, 18-64 lata, 18-64 lata, 65+M i 65+K) przy użyciu danych IQVIA.

Drugorzędnym rezultatem będzie rejestracja nowych lekarzy w raportach z praktyki podstawowej opieki zdrowotnej HQO. Współpracując z HQO, badacze będą śledzić lekarzy biorących udział w naszym badaniu, którzy zarejestrują się w odpowiedzi na otrzymanie listu od Public Health Ontario (PHO) do 28 lutego 2019 r. Lekarze zostaną zaproszeni do zarejestrowania się za pośrednictwem specjalnego łącza internetowego utworzonego na potrzeby tego badania. Podstawowa analiza obliczy bezwzględną różnicę między proporcjami nowych zapisów w dwóch ramionach interwencji w porównaniu z ramieniem kontrolnym wraz z 95% przedziałem ufności. Dokonane zostaną również porównania parami skorygowane o wielokrotność między każdą z grup interwencji w porównaniu z grupą kontrolną oraz między różnymi wersjami liter. Badacze ocenią zmienne prognostyczne dotyczące nowej rejestracji, w tym wyjściowego lekarza przepisującego (>90% ile vs 75-90% ile), lat praktyki lekarskiej (<10 lat, 11-24 lat, vs 25 lat), płci lekarza (M vs K), praktyka wiejska vs miejska oraz grupy wiekowe/płeć pacjentów (<18 lat, <18 lat, 18-64 lata, 18-64 lata, 65+M i 65+K) przy użyciu analizy regresji logistycznej.

Aby ocenić ogólny wpływ otrzymania jakiegokolwiek listu, w porównaniu z brakiem listu, na wyniki przepisywania leków w Ontario, badacze wykorzystają model regresji nieciągłości (RDD) poprzez włączenie danych dotyczących przepisywania antybiotyków przez pozostałych lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej w Ontario. W tradycyjnym RDD osoby są przydzielane do leczenia lub kontroli na podstawie wartości granicznej zmiennej przypisania ciągłego. Badacze wykorzystają 3000 lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej, którzy otrzymali listy (z wyłączeniem 500 lekarzy z ramienia kontrolnego) jako grupę leczoną i porównają ich z pozostałymi lekarzami z Ontario jako kontrolami. Zmienną przypisania w naszym projekcie jest wskaźnik przepisywania antybiotyków (zdefiniowany jako antybiotyki na 100 wszystkich leków w ciągu roku przed interwencją). Badacze przedstawią efekty graficznie, wykreślając ciągłą zmienną przypisania na osi x i ciągłą zmienną wyniku ( wskaźnik przepisywania antybiotyków w ciągu roku po interwencji) na osi y. Następnie do danych w każdym miejscu odcięcia dopasowuje się różne linie regresji. Jeśli interwencja będzie skuteczna, na liniach regresji pojawi się nieciągłość przy wartości odcięcia. Efekt interwencji wyraża się jako pionowe przemieszczenie w punkcie nieciągłości.8 Badacze przeprowadzą również tę analizę pod kątem czasu trwania antybiotyku.

Ograniczenia: Badacze mogą monitorować przepisane antybiotyki tylko na 100 leków razem z tym zestawem danych, a nie na objętość pacjenta. Ta miara wydaje się być rozsądną miarą stosowania antybiotyków przez lekarza, ponieważ jest stabilna w czasie u lekarzy często przepisujących antybiotyki w naszych zbiorach danych.

Względy etyczne: Zarządzanie środkami przeciwdrobnoustrojowymi i zwalczanie oporności na środki przeciwdrobnoustrojowe jest priorytetem prowincji i kraju. Baza danych Xponent z danymi ordynującymi na poziomie indywidualnego lekarza przepisującego jest już w posiadaniu PAH i jest przechowywana w bezpiecznym miejscu. Umowa z IQVIA umożliwia PAH bezpośrednią informację zwrotną dla lekarzy. Listy będą adresowane do lekarza i oznaczone jako poufne. Jedyne dane w nich zawarte będą takie, że zostali zidentyfikowani jako osoby przepisujące wysokie antybiotyki. Nie są dostarczane żadne konkretne liczby recept ani żadne dane na poziomie pacjenta.

Badacze zaprojektowali to badanie, aby zmaksymalizować rejestrację HQO i potencjalny wpływ poprzez alokację 6: 1. Ponadto badacze wyślą podsumowanie i list uzupełniający do wszystkich lekarzy w następnym roku, tak aby wszyscy lekarze przepisujący leki na wysokim poziomie mieli możliwość otrzymania tych informacji i zarejestrowania się w celu otrzymywania raportów HQO. Lekarze otrzymają adres e-mail, pod którym będą mogli kontaktować się z PAH w przypadku jakichkolwiek pytań lub wątpliwości dotyczących pisma. Wszystkie wyniki zostaną zsumowane, a raporty nie będą ujawniać żadnych szczegółów dotyczących przepisującego lek.

Dostarczono zrzeczenie się zgody na to badanie. Ta interwencja wiąże się z minimalnym ryzykiem i obciążeniem dla uczestników (pisma są rutynowo wysyłane do lekarzy z agencji rządowych; listy te nie wymagają natychmiastowej odpowiedzi). Otrzymanie tego listu nie ma żadnego przewidywanego wpływu na dobro lekarzy. Interwencja byłaby niepraktyczna, gdyby wymagana była zgoda. Proces uzyskiwania zgody, nawet jeśli jest wykonalny, prawdopodobnie spowodowałby błąd selekcji i uniemożliwiłby udzielenie odpowiedzi na postawione pytanie badawcze. Ponadto proces uzyskiwania zgody stanowiłby większe obciążenie dla lekarzy niż sama interwencja w postaci jednej litery. Ten inicjator poprawy jakości może przynieść korzyści lekarzom, dostarczając pomocnych zaleceń dotyczących optymalnych praktyk w zakresie przepisywania antybiotyków. Kontaktowy adres e-mail PAH zostanie podany w liście, aby zapewnić lekarzom możliwość skontaktowania się z PAH i rezygnacji z otrzymywania przyszłych listów.