Укрепление здоровья сообщества посредством навигации пациентов, адвокации и социальной поддержки (ENCOMPASS)

Хотя неинфекционные хронические заболевания являются основной причиной смерти в Канаде, многие пациенты с хроническими заболеваниями по разным причинам не получают рекомендуемую терапию. Отсутствие информации о программах, финансируемых государством, финансовые ограничения, личные обстоятельства, языковые и культурные барьеры затрудняют соблюдение пациентами рекомендаций. ENCOMPASS — это интервенция для навигации пациентов, проводимая общественными навигаторами по вопросам здоровья (CHN), которая улучшит уход и результаты, ориентированные на пациента, за счет: помощи пациентам в навигации по системе здравоохранения, облегчения общения между пациентами и поставщиками услуг, улучшения понимания пациентами своего состояния и планов лечения. , соединяя пациентов с ресурсами сообщества и поддерживая самопомощь пациентов.

Вмешательство ENCOMPASS основано на обширном обзоре литературы и было уточнено в ходе консультаций с пациентами, операционными партнерами, поставщиками медицинских услуг на переднем крае, а также местными и провинциальными политиками. Пилотное исследование предоставило информацию о методах внедрения, найма и сбора данных. В этом исследовании будет реализовано и проверено вмешательство с использованием прагматичного кластерного рандомизированного исследования с одновременным качественным исследованием. Целями этого исследования являются определение эффективности навигации пациентов, осуществляемой с помощью ЧНН, у пациентов с множественными хроническими заболеваниями при: а) посещениях отделений неотложной помощи и госпитализации в течение 12 месяцев (основной результат), б) исходах и опыте, о которых сообщают пациенты. меры и c) клинические исходы, характерные для конкретного заболевания, по сравнению с обычным лечением. Дополнительные цели сосредоточены на практических аспектах, включая понимание опыта лечения с точки зрения пациента и CHN, а также факторов, влияющих на способность вмешательства улучшить уход и результаты.

Эффективность ENCOMPASS будет изучаться с помощью параллельного прагматичного кластерного рандомизированного исследования (кРКИ) с двумя группами в 16 кластерах с целевым количеством 1600 пациентов с хроническими заболеваниями. Если будет реализовано дополнительное финансирование, испытание будет расширено за счет включения дополнительных кластеров. Практики первичной медико-санитарной помощи с ~5 штатными врачами будут кластерными единицами, а небольшие практики из 2-3 врачей могут быть объединены в один кластер. Половина кластеров будет рандомизирована для немедленного получения программы (кластеры ранней фазы), а другой половине потребуется подождать 6 месяцев (кластеры поздней фазы). Рандомизация будет скрытой, сгенерированной компьютером и стратифицированной по размеру практики. Хотя пациенты и медицинские работники не могут быть осведомлены о вмешательстве, оценка конечной точки будет ослеплена. Первичный результат будет оцениваться с использованием административных данных о состоянии здоровья, что исключает риск предвзятости оценщика. Пациенты контрольной группы будут получать обычную помощь до тех пор, пока вмешательство не будет реализовано в их клинике, после чего они будут иметь право на участие в программе ENCOMPASS.

Пациенты будут встречаться с научным сотрудником на исходном уровне, через 6 и 12 месяцев, с дополнительным 18-месячным последующим наблюдением за контрольными пациентами, чтобы оценить клинические данные, включая вес, артериальное давление и показатели, сообщаемые пациентами. Другие конечные точки (например, административные и лабораторные данные) будут оцениваться через 6, 12 и 24 месяца. После внедрения программа ENCOMPASS останется доступной для пациентов клиник до конца периода финансирования программы, который может быть продлен в зависимости от бюджетных решений и предварительных результатов. Параллельное качественное исследование предоставит контекстуальную информацию и будет использоваться для уточнения программы на позднем этапе, влияние которого будет изучено в сравнительном анализе.