Улучшение назначения антибиотиков при детских респираторных инфекциях семейными врачами в сравнении с коллегами

Введение/предыстория

Результаты текущего проекта по улучшению назначения антибиотиков детям и подросткам при трех острых инфекциях дыхательных путей (ОРТИ: инфекция верхних дыхательных путей, острый бактериальный синусит и острый средний отит) в педиатрических и семейных клиниках выявили разрывы в эффективности между двумя основными специальности по уходу. Затем был запущен проект по улучшению работы клиник семейной медицины.

Обзор литературы показал, что, в целом, обратная связь по улучшению качества была более эффективной, если она предоставлялась отдельным врачам, а не группе врачей, но существовало очень мало данных о практике назначения антибиотиков, фактически сравнивающих отзывы отдельных врачей с отзывами группы (клинического уровня).

Гипотеза состоит в том, что обратная связь с индивидуальными клиническими данными лучше, чем групповая (на уровне клиники) обратная связь в улучшении назначения антибиотиков для лечения ОРВИ у детей и подростков врачами семейной медицины.

Цель состоит в том, чтобы определить, существуют ли существенные различия в назначении антибиотиков при ОРВИ и проценте назначений антибиотиков широкого спектра действия между группой вмешательства и группой сравнения клиник семейной медицины после вмешательства, начавшегося в ноябре 2015 г. и закончившегося в декабре 2018 г.

Методы

Дизайн

Кластерное рандомизированное исследование было разработано для всех 98 клиник семейной медицины Novant Health Medical Group. В августе 2015 г. группа по управлению противомикробными препаратами провела ретроспективный обзор данных за 1 января 2014 г., после чего было разработано исследование. Кластеры представляли собой подмножество клиник, которые были признаны недостаточно эффективными, на основании того, что не отказывались от антибиотиков по крайней мере у 83% пациентов с инфекцией верхних дыхательных путей или простудой (ОРИ) (среднее значение информационного набора данных об эффективности здравоохранения за 2013 г. у пациентов в возрасте от 3 месяцев до 18 лет). возраст). Из этих 47 клиник в 6 было зарегистрировано < 20 обращений за 6 месяцев, с января по июнь 2015 г., с диагнозом ИВДП, и они были исключены.

Остальные 39 клиник в 26 клиниках (в одной клинике было 10 клиник, а во второй 5 клиник; все остальные были отдельными клиниками) согласились участвовать и были стратифицированы по размеру клиники (количество клиник или клиницистов как очень маленькое, маленькое). , большой, очень большой). Затем клиники были рандомизированы по блокам с отбором половины каждой страты для двух групп - группы вмешательства и группы сравнения.

Институциональный наблюдательный совет Пресвитерианского медицинского центра Novant Health отказался от письменного информированного согласия. Ведущим врачам 41 оставшейся клиники было отправлено электронное письмо с подробным описанием протокола, и все клиники, кроме двух, согласились участвовать.

вмешательство

Все 39 клиник получили одно и то же многостороннее вмешательство за одним исключением. Это вмешательство включало:

1. Одночасовое очное образовательное занятие в сентябре-октябре 2015 г., в ходе которого ведущий врач, администратор клиники и врачи координирующей группы описывают проект и клинические руководства по URI, ABS и AOM.
2. Лист советов, подробно описывающий, как улучшить оценки (соответствующие коды и стратегии документирования).
3. Резюме после визита для клиницистов, чтобы предоставить пациентам и родителям обсуждение использования антибиотиков и побочных эффектов.
4. Презентация сводных результатов по всем клиникам детской и семейной медицины по трем показателям ARTI за шестимесячный период, январь-июнь 2015 г. Затем ежемесячно предоставлялись сравнительные данные о производительности клиник для всех 39 клиник.
5. Обсуждение нового клинического пути острого бактериального синусита с запросом на принятие и внедрение.

6. Просьба каждой практики:

   1. С самого начала обсудите рекомендации по трем показателям, справочному листу, AVS и базовой производительности.
   2. Принять и внедрить клиническую схему ABS.
   3. Ежемесячно проверяйте показатели эффективности по трем показателям. Исключение составило то, что группа вмешательства ежемесячно получала данные о результатах работы конкретного врача по трем показателям, в то время как группа сравнения получала только данные на уровне клиники. Все клиники семейной медицины получили сводные данные на уровне клиник для всех клиник семейной медицины и педиатрических клиник, чтобы каждый врач мог просматривать на уровне клиники работу всех других клиник. Клиническая поддержка принятия решений не использовалась.

Сбор данных

Базовые данные о производительности были собраны ретроспективно с 1 января 2014 г. по 31 октября 2015 г. Период вмешательства: с 1 ноября 2015 г. по 31 декабря 2017 г. Период после вмешательства длился с 1 января по 31 декабря 2018 г., в течение которого во все 39 клиник ежемесячно предоставлялись только данные на уровне клиник.

Данные на уровне посещений включали коды МКБ-9 и, начиная с октября 2015 г., коды МКБ-10, связанные с встречами (IE) и указанные как диагноз посещения. Назначение антибиотиков определялось поиском заказов на лекарства в записи, связанной с обращением, либо в течение 30 дней до (при диагнозе URI), либо в течение 60 дней до (при диагнозе ABS или AOM) и в течение 3 дней после обращения. ИЭ были определены как визиты для оценки и лечения новых пациентов (с кодами 99201-99205) и постоянных пациентов (с кодами 99212-99215).

Меры

С использованием руководящих принципов Американской академии педиатрии и Американского общества инфекционистов были разработаны и проверены индивидуальные клинические показатели качества для 3 ОРТИ путем выборочного ручного просмотра электронных медицинских карт. Эти показатели представляли первичные исходы на кластерном уровне и включали в качестве числителя надлежащую помощь и знаменателя IE для каждого ОРВИ.

Цель ≥ 90% для URI была установлена ​​с использованием 90-го процентиля HEDIS® 2013 и 80% для ABS и AOM, что согласуется с целями, предложенными рабочей группой по установлению целей амбулаторного использования антибиотиков.

Вторичным результатом был процент назначения антибиотиков широкого спектра действия (BSAP), определяемый ежемесячно путем подсчета всех назначаемых антибиотиков, стратификации по узкому и широкому спектру и деления на общее количество антибиотиков, назначенных для любого состояния, не ограничиваясь 3 ОРВИ. Для этого расчета исключались пациенты, у которых в их истории болезни была обнаружена аллергия на антибиотик, указанный как узкий или широкий спектр действия, и/или один из перечисленных антибиотиков был назначен за 60 дней до этого.

Чтобы определить, произошел ли сдвиг кода или изменилось ли общее использование антибиотиков после начала вмешательства, исследователи записали среднее количество обращений в клинику для 3 ОРВИ и общее количество всех ИЭ и антибиотиков, назначенных всем пациентам, наблюдаемым по поводу заболевания в исходном состоянии и вмешательстве. периоды в обеих группах.

Статистический анализ

Мощность будет оцениваться на основе первичных исходов, изменения в периоде от исходного уровня до вмешательства доли обращений с соответствующим лечением URI, ABS и AOM соответственно. Количество кластеров зафиксировано на уровне 22 для группы вмешательства и 17 для группы сравнения. Основываясь на ретроспективных данных базового периода, средние размеры кластеров, т. е. среднее количество обращений на клинику за 22 месяца, для ИВДП, АБС и ОСО соответственно составляют 210,0, 72,6 и 129,2 для группы вмешательства и 211,0, 65,5 и 133,6 для группы сравнения. Это обеспечило мощность > 85% для обнаружения разницы в среднем изменении исходного уровня и периода вмешательства в исследуемой группе на 0,4 стандартного отклонения, что соответствует среднему размеру эффекта, с двусторонним альфа = 0,05, для внутрикластерных корреляций (ICC) в диапазоне от 0,01 до 0,15. Анализ мощности был выполнен с использованием PASS 15.

Клиника является единицей анализа для описания изменений в принятии клинических решений. Первичные исходы, т. е. доля соответствующих обращений с соответствующим лечением (для URI, ABS и AOM, соответственно), будут регистрироваться для каждой клиники в течение исходного периода и периода вмешательства.

Чтобы оценить влияние вмешательства на принятие клинических решений, будет проанализирована обобщенная линейная смешанная модель (GLMM) для каждого исхода с использованием PROC GLIMMIX® в SAS. Переменной отклика в моделях является y/n, где y = количество соответствующих обращений, а n = общее количество соответствующих обращений, а распределение ответов указано как биномиальное с логит-связью. Независимыми переменными являются исследовательская группа (вмешательство, компаратор), период времени (исходный уровень, вмешательство), термин взаимодействия исследуемой группы по времени и размер клиники (очень маленькая, маленькая, большая и очень большая) (используется как переменная стратификации при рандомизации). Модели включают случайный термин перехвата для клиники, чтобы учесть родство клинических решений, принятых в одной и той же клинике. Значение p для термина взаимодействия будет использоваться для оценки значимости между группами вмешательства и группами сравнения в изменении исходного уровня по сравнению с периодом вмешательства.

Общий альфа-уровень предварительно задан на уровне 0,05. Для учета множественного тестирования будет использоваться процедура понижения Холма для корректировки p-значений, где семейство выводов включает выводы для трех первичных исходов и вторичного исхода, BSAP%. В случае значительного эффекта взаимодействия результаты до вмешательства и после вмешательства будут сравниваться для групп вмешательства и сравнения, соответственно, с использованием предварительно заданных контрастов, полученных из GLMM. Отношения шансов, соответствующие этим контрастам, будут рассчитаны вместе с 95% доверительными интервалами, которые скорректированы Бонферрони (на уровне α/2 = 0,025) для дальнейшей корректировки множественных сравнений. Для каждой переменной результата ICC будет рассчитываться с использованием уровня 2 (т.е. случайный перехват) дисперсия от GLMM и компонент дисперсии уровня 1, который предполагается равным π‸2/3 = 3,29 для логистической модели случайного перехвата.

Анализ вторичного результата, процента BSAP, будет проводиться с использованием шагов, описанных для основных результатов. Все анализы будут проводиться с использованием SAS.