Nossos pares - Capacitação e suporte à navegação (OP-ENS)

O objetivo deste estudo é avaliar a eficácia preliminar e a validade social do OP-ENS (Our Peers - Empowerment and Navigational Support). uma intervenção de navegador de saúde de pares de 12 meses cantou um projeto de ensaio clínico em uma amostra de beneficiários adultos do Medicaid residentes na comunidade com deficiências físicas.

Os participantes serão recrutados por meio de redes comunitárias e clínicas e selecionados para elegibilidade. Os participantes serão designados aleatoriamente para os grupos de intervenção ou cuidados habituais. Os participantes do grupo de intervenção serão pareados com um navegador de saúde de pares treinado (que também é uma pessoa com deficiência física). Usando um processo estruturado de identificação de barreiras, definição de metas e planejamento de ações, os navegadores de saúde de pares trabalharão com os participantes para ajudar a atender às suas necessidades e preocupações de saúde, incluindo coisas como comunicação paciente-prestador, transporte, acesso a equipamentos médicos duráveis. É importante observar que os acompanhantes de saúde de pares não são profissionais de saúde e não fornecem aconselhamento médico ou de saúde. Os participantes no estudo de intervenção são convidados a se encontrar com seu navegador de saúde de pares pelo menos uma vez por mês durante o período do estudo. Para incentivar a participação nesta intervenção, microincentivos progressivos são integrados ao protocolo do estudo. Para promover o equilíbrio, um cronograma de microincentivo semelhante é criado para o grupo de cuidados habituais.

Coleta de dados - Todos os participantes, independentemente da designação do grupo, serão entrevistados em 3 pontos de tempo (linha de base, 6 meses, 13 meses) usando medidas de auto-relato de acesso, qualidade e resultados aos cuidados de saúde, bem como medidas de suporte social e paciente ativação. Os coletores de dados serão cegos para atribuição de grupo e não envolvidos na entrega da intervenção OP-ENS.

Análise de dados - Os investigadores empregarão um modelo de efeitos mistos usando cada resultado do estudo como uma variável dependente variável no tempo e o grupo de tratamento (PHN versus cuidados habituais) como o principal efeito fixo. As características da linha de base, incluindo raça/etnia, gênero e status socioeconômico, serão inseridas como covariáveis ​​invariantes no tempo se forem observadas diferenças de grupo na linha de base (apesar da randomização). A interceptação de assunto será modelada como um efeito aleatório. A hipótese nula será rejeitada se for observado um efeito significativo de interação grupo*tempo. Os investigadores levantam a hipótese de que o PHN terá uma inclinação de trajetória mais favorável dos resultados do estudo do que o grupo de controle correspondente. Para cada hipótese, a análise post-hoc será realizada para avaliar a diferença em cada variável de resultado entre os dois grupos em diferentes momentos. Os modelos mistos serão executados usando PROC MIXED do SAS 9.3 (Cary, NC). O método de estimação será a máxima verossimilhança (ML). Uma variedade de estruturas de covariância (regressiva de primeira ordem, simetria composta, toeplitz, componentes de variância, não estruturada) será cuidadosamente examinada e comparada para melhor ajuste do modelo, Informação de Akaike (AIC) e Critério de Informação Bayesiana (BIC). Essas estatísticas são funções da verossimilhança logarítmica e podem ser comparadas entre modelos. Como dados ausentes são inevitáveis ​​em um estudo longitudinal, os valores serão imputados sempre que possível usando substitutos médios (medianos) ou procedimentos formais de imputação, como o algoritmo EM, se os dados ausentes forem MCAR (ausência completamente aleatória) ou MAR (ausência aleatória). Se os dados ausentes forem NMAR (não ausentes aleatoriamente), a abordagem de "mistura de padrões" será usada para calcular uma "média ponderada" dos parâmetros associados aos dados ausentes para estimar quais seriam os dados.