Skuteczność spersonalizowanego nadzoru i opieki po leczeniu raka piersi (NABOR)

1. Leczenie pacjentów: zindywidualizowana obserwacja Spersonalizowany plan nadzoru (PSP): W okolicach pierwszego mammogramu kontrolnego (tj. Pomoc w podejmowaniu decyzji dotyczących nadzoru nad rakiem piersi” (16). Niniejsza pomoc obejmuje narzędzie WPŁYW 3.0, które jest kontynuacją narzędzia WPŁYW 2.0 (15) i które zostanie opracowane w ramach tego projektu. W porównaniu z INFLUENCE 2.0, INFLUENCE 3.0 dodatkowo obejmie pacjentów leczonych terapią neoadiuwantową, szerszą populację niż INFLUENCE 2.0 (w tym pacjentów leczonych terapią neoadjuwantową) i będzie obejmować nowszą populację, aby zapewnić bardziej współczesne szacunki ryzyka, które mają zastosowanie w szerszym populacja. Podczas wizyty ambulatoryjnej w okolicach pierwszego mammografii kontrolnej (tj. około rok po postawieniu diagnozy), narzędzie predykcyjne WPŁYW 3.0, jako część pomocy decyzyjnej PSP, jest uzupełniane przez HCP (tj. chirurg onkolog lub pielęgniarka specjalistka) i pacjent razem, wypełniając dane dotyczące pacjenta, guza i charakterystyki leczenia. Szacowane ryzyko osobiste zostanie wyjaśnione pacjentce i podsumowane na ulotce, która przedstawia również możliwe opcje dla pacjentki (np. mammografia coroczna lub rzadsza, czas trwania obserwacji, sposób dostarczenia wyniku z mammografii). Pacjentka otrzymuje osobiste konto, za pomocą którego może w domu wypełnić pomoc decyzyjną PSP, która zawiera informacje o różnych opcjach nadzoru i ćwiczenie wyjaśniające wartości, aby pomóc pacjentce uzyskać wgląd w jej osobiste potrzeby i preferencje. Pomaga to pacjentowi rozważyć zalety i wady różnych opcji. Arkusz zbiorczy sporządzony na podstawie odpowiedzi pacjentek, w połączeniu z wynikiem pierwszej mammografii kontrolnej, jest wykorzystywany podczas kolejnej konsultacji w celu podjęcia wspólnych decyzji w sprawie spersonalizowanego planu nadzoru (PSP).

   Spersonalizowany plan opieki pooperacyjnej (PAP): Aby wesprzeć tworzenie tego PAP, zostanie wykorzystany asystent podejmowania decyzji przez pacjenta (PtDA), który ocenia potrzeby pacjentów, oferuje informacje i zapewnia podsumowanie potrzeb i preferencji pacjentów dotyczących trajektorii opieki pooperacyjnej. Treść tego PtDA zostanie opracowana podczas pięciu wspólnych sesji z multidyscyplinarnym zespołem badaczy, przedstawicieli pacjentów i świadczeniodawców. W pierwszej kolejności przeprowadzone zostaną badania oceny potrzeb wśród pacjentów i świadczeniodawców, których wyniki będą stanowić wkład do treści PtDA. Ta treść zostanie krytycznie zweryfikowana przez zespół i przepisana do poziomu językowego B1 (europejski system opisu kształcenia językowego). Test użyteczności będzie polegał na sesjach głośnego myślenia z pacjentami oraz rozmowach telefonicznych wśród pracowników służby zdrowia.

   Podczas konsultacji pooperacyjnych w pierwszym roku po zakończeniu leczenia pacjenta, HCP (tj. pielęgniarka lub pielęgniarka specjalistyczna) przedstawi pacjentowi PtDA. Następnie pacjentki uzyskują dostęp do internetowego PtDA, aby dokonać oceny potrzeb i otrzymać informacje o możliwych skutkach raka piersi, dostępnych opcjach i wyborach dotyczących trajektorii opieki pooperacyjnej oraz dostępnych zasobów pomocy i wsparcia. Pacjenci mogą rozważyć opcje i wpisać preferencje i uwagi. Gdy pacjenci wypełnią PtDA, automatycznie zostanie utworzony arkusz podsumowujący, zawierający przegląd zgłaszanych przez pacjentów potrzeb, preferencji i uwag, który może być wykorzystany jako podstawa do podjęcia ostatecznej decyzji w sprawie PAP w konsultacji z opiekunem . Decyzje te będą składać się na PAP, w którym najprawdopodobniej znajdą się decyzje dotyczące organizacji opieki pooperacyjnej (m.in. dalsze wsparcie lub skierowania, sposób kontaktu, zaangażowani świadczeniodawcy) oraz sygnały, aby szukać opieki i dane kontaktowe. Ponieważ potrzeby pacjentów mogą zmieniać się w czasie, opiekun może wprowadzać PtDA wiele razy podczas trajektorii opieki pooperacyjnej. Również PAP może być ponownie oceniany i dostosowywany podczas trajektorii opieki pooperacyjnej, w zależności od potrzeb pacjentów i ustalonych częstotliwości kontaktów.

2. Obliczanie wielkości próby: Wielkość próby oszacowano przy użyciu skryptu napisanego przez użytkownika dla projektów mITS w oprogramowaniu Statistical Analysis System (SAS). Ponieważ istnieją dwa podstawowe parametry, poprawka Bonferroniego zostanie użyta do skorygowania wielokrotnego testowania i dlatego ustawi poziom istotności statystycznej na alfa=0,025 (dwustronny). Efekty, które badacze chcą zmierzyć, to różnica 1,52 w skali martwienia się rakiem (CWS; zakres 6-24) i różnica 4,8 w wyniku EQ-VAS (zakres 0-100), który jest częścią EQ- 5D. Decyzja ta opiera się na celu wykrycia małej lub umiarkowanej różnicy 0,4-krotności odchylenia standardowego, które w poprzednich badaniach wyniosło około 3,8 dla CWS i 12 dla wyniku EQ-VAS. Z klinicznego punktu widzenia różnica 1,52 w CWS jest istotna dla oszacowania skuteczności spersonalizowanej obserwacji: nawet niewielki spadek zmartwień związanych z rakiem może prowadzić do poprawy jakości życia. Za istotną klinicznie uważa się również różnicę 4,8 w skali VAS. Oczekuje się, że korelacja między dwoma pierwszymi pomiarami w jednym szpitalu wyniesie 80%, a przy porównaniu pierwszego z ostatnim pomiarem ta korelacja spadnie do 50%. Dodatkowo przyjęto współczynnik korelacji wewnątrzklasowej na poziomie 0,15. Biorąc pod uwagę 25% strat do obserwacji, każdy szpital będzie musiał włączyć czterech pacjentów na okres trzech tygodni, aby wykryć różnicę 1,52 w CWS i 4,8 w wyniku VAS z 84%. Całkowity czas włączenia na szpital wynosi 26 okresów (78 tygodni lub około 18 miesięcy), co daje liczbę 104 pacjentów na szpital i badaną populację N=1040.

3. Analizy statystyczne: Przegląd cech demograficznych i klinicznych zostanie przedstawiony za pomocą statystyk opisowych. Dane ciągłe zostaną wyrażone jako średnia z odchyleniem standardowym (SD) lub w stosownych przypadkach jako rozstęp międzykwartylowy (IQR). Dane kategoryczne zostaną wyrażone jako częstości (%). Wszystkie kwestionariusze zostaną przeanalizowane zgodnie z odpowiednią instrukcją. Pytania samodzielnie skomponowane (np. postrzegane ryzyko nawrotu, dostosowane pytania z CQ-Breast Index, dane demograficzne) zostaną przeanalizowane dla każdej pozycji.

   Aby ocenić skuteczność spersonalizowanego nadzoru i opieki pooperacyjnej, wszystkie parametry wyników zostaną porównane między grupami opieki bieżącej i opieki spersonalizowanej. Wzorce szeregów czasowych zostaną zwizualizowane przed i po personalizacji, aby ocenić możliwą zmianę wzorca po wdrożeniu personalizacji, dla każdego szpitala osobno i łącznie. W ten sposób badacze mogą zidentyfikować wszelkie podstawowe trendy, wzorce sezonowe i wartości odstające.

   Aby przetestować zmianę poziomu i nachylenia związaną z personalizacją oraz kontrolować inne efekty (zakłócające i ogólny trend), zostaną wykorzystane segmentowane analizy regresji, w których częściowe linie regresji są dopasowane do każdego segmentu szeregów czasowych, umożliwiając każdemu segmentowi wykazanie różne trendy. Aby skorygować korelację między powtarzanymi pomiarami, wykresy resztkowe w funkcji czasu zostaną zbadane wizualnie, co dodatkowo można przetestować statystycznie przy użyciu statystyki Durbina-Watsona. W związku z tym autokorelacja zostanie dostosowana przez uwzględnienie parametru autokorelacji w modelu regresji segmentowej. Analizy zamiaru leczenia są przeprowadzane w celu oszacowania skuteczności spersonalizowanej obserwacji wyników kwestionariuszy. Korekta Bonferroniego zostanie użyta do dostosowania do wielu testów.

   Pacjenci włączeni podczas fazy przejściowej zostaną przeanalizowani jako objęci opieką bieżącą lub opieką spersonalizowaną w zależności od tego, czy zastosowano PSP i PAP. Analizy wrażliwości zostaną przeprowadzone z pacjentami włączonymi do okresu przejściowego i bez nich, ponieważ mogą istnieć różnice między opieką zapewnioną w fazie przejściowej i po niej.

   W przypadku brakujących danych, badacze odnotują odsetek osób, które porzuciły naukę i których brakuje w każdym punkcie czasowym obserwacji. W razie potrzeby zostanie przeprowadzona wielokrotna imputacja (jeśli spełnione są założenia tej techniki), aby zapewnić dokładną analizę. Następnie zostaną przeprowadzone metaanalizy w celu oceny średniego efektu interwencji na grupę pacjentów we wszystkich szpitalach oraz ogólnego efektu we wszystkich grupach pacjentów i szpitalach.

   Zostanie przeprowadzona analiza opłacalności i użyteczności kosztów, porównująca koszty i efekty „spersonalizowanej opieki uzupełniającej” z „zwykłą opieką”, przy użyciu dwuletniego (na podstawie badań; w oparciu o dane z bieżącego badania) (na podstawie modelu; na podstawie badania i ekstrapolacji danych z literatury) horyzont czasowy. Zostaną uzyskane informacje na temat wpływu spersonalizowanej opieki kontrolnej na obawy związane z rakiem, QoL, koszty opieki zdrowotnej i zasoby (zmiana).

   Bezpośrednie koszty opieki zdrowotnej oparte na działaniach wyodrębnionych z EHR (np. liczba mammogramów, konsultacji) zostanie pomnożona przez koszty opisane w „Benchmark costs from the Netherlands” lub w „Nederlandse Zorgautoriteit” (NZa). W przypadku kosztów interwencji (narzędzia wspomagania decyzji) zostanie przeprowadzona metoda kalkulacji kosztów działań w celu opracowania, użytkowania i utrzymania platform wspomagania decyzji. Koszty pośrednie, które zostaną wzięte pod uwagę, to konsumpcja opieki zdrowotnej poza szpitalem oraz straty produktywności związane ze zdrowiem. Straty produktywności zostaną obliczone metodą kosztów tarcia, zgodnie z wytycznymi Międzynarodowego Towarzystwa Organizacji i Badań Farmakoekonomicznych (ISPOR).

   Efektywność kosztowa zostanie wyrażona w kosztach przyrostowych na pacjenta z klinicznie istotną poprawą w stosunku do CWS jako główny wynik badania NABOR. Użyteczność kosztowa zostanie wyrażona w kosztach przyrostowych na uzyskane lata życia skorygowane o jakość (QALY), uzyskane z EQ-5D-5L (w tym VAS). Konsekwencje długoterminowe będą oparte zarówno na wynikach badań, jak i literaturze w celu ekstrapolacji wyników leczenia pacjentów w horyzoncie czasowym obejmującym całe życie.

   Analiza opłacalności zostanie przeprowadzona zgodnie z wytycznymi dotyczącymi ocen ekonomicznych holenderskiego Zorginstituut (ZIN).

4. Postępowanie z danymi

Źródła danych dla naszego badania:

• NCR (Holenderski Rejestr Nowotworów): dane (np. cechy związane z pacjentem, guzem i leczeniem) są już gromadzone i stanowią część ogólnego zbioru danych NCR
• Dodatkowe dane pacjenta z EHR: zebrane w trakcie projektu
• PROFILE: rejestr danych gromadzący odpowiedzi na kwestionariusze w trakcie trwania projektu Postępowanie z danymi: W celu uzyskania danych z KRN, dodatkowych danych pacjentów z EHR oraz odpowiedzi na kwestionariusze poprzez PROFILE, uczestnicy badania wyrażą Świadomą Zgodę. Rejestracja zostanie dokonana przez rejestr PROFILES. W celu wysłania kwestionariuszy do uczestników, uczestnicy zostaną poproszeni o zgodę na rejestrację imienia i nazwiska oraz adresu e-mail lub adresu pocztowego w rejestrze PROFILES. Aby później połączyć odpowiedzi w kwestionariuszach z danymi z KRN i EHR, rejestr PROFILES potrzebuje również numeru pacjenta i daty urodzenia. Uczestnicy zostaną również poproszeni o wyrażenie zgody na rejestrację numeru pacjenta i daty urodzenia w rejestrze PROFILE. Po podpisaniu przez pacjenta Świadomej Zgody, HCP zarejestruje pacjenta w PROFILIACH. Pracownicy służby zdrowia mogą uzyskać dane osobowe i numer porządkowy w rejestrze PROFILES, ale nie mają dostępu do odpowiedzi w kwestionariuszach.

Dostępność danych: Wszystkie zebrane dane to dane pacjenta, nie można ich udostępnić publicznie. Można zażądać danych z NCR i dodatkowych danych EHR, lokalna komisja ds. prywatności ocenia wnioski. dane PROFILE (tj. odpowiedzi na kwestionariusze) można również zażądać i w razie potrzeby powiązać z danymi NCR.