通过同行比较改善家庭医生对小儿呼吸道感染的抗生素处方

简介/背景

一项正在进行的改进项目旨在改善儿童和青少年针对三种急性呼吸道感染（ARTI：上呼吸道感染、急性细菌性鼻窦炎和急性中耳炎）的抗生素处方，该项目在儿科和家庭医学诊所中的结果揭示了两种主要方法之间的绩效差距护理专业。 随后设立了一个改进项目，以解决家庭医学诊所表现不佳的问题。

文献回顾显示，一般来说，质量改进反馈如果提供给个体临床医生而不是一组临床医生会更有效，但抗生素处方实践的数据非常有限，实际上比较个体临床医生反馈与小组（临床水平）反馈。

假设是在改善家庭医学临床医生对儿童和青少年 ARTI 的抗生素处方方面，个体临床医生的数据反馈优于团体（临床水平）反馈。

目的是确定在 2015 年 11 月开始至 2018 年 12 月结束的干预后，干预组和家庭医学诊所比较组之间的 ARTI 抗生素处方和广谱抗生素处方百分比是否存在显着差异。

方法

设计

为 Novant Health Medical Group 内的所有 98 家家庭医学诊所设计了一项整群随机试验。 2015 年 8 月，抗菌药物管理小组对 2014 年 1 月 1 日的数据进行了回顾性审查，并制定了试验。 集群是被确定为表现不佳的诊所的一个子集，基于至少 83% 的上呼吸道感染或普通感冒 (URI) 患者未避免使用抗生素（2013 年医疗保健有效性数据信息集平均在 3 个月至 18 岁的患者中年龄）。 在这 47 家诊所中，有 6 家在 2015 年 1 月至 6 月的 6 个月内记录了 < 20 次 URI 疾病诊断的遭遇，并被排除在外。

26 个诊所中的其余 39 个诊所站点（一个诊所有 10 个诊所站点，第二个诊所有 5 个站点；所有其他诊所都​​是单一站点实践）同意参与并按诊所规模分层（诊所或临床医生的数量非常小，小，大，非常大）。 然后将诊所随机分组，为两组选择每个层的一半 - 一个干预组和一个比较组。

Novant Health Presbyterian Medical Center 的机构审查委员会放弃了书面知情同意书。 向其余 41 家诊所的主要医生发送了一封电子邮件，详细说明了该协议，除两家诊所外，所有诊所都同意参与。

干涉

所有 39 家诊所都接受了相同的多方面干预，只有一个例外。 这种干预包括：

1. 2015 年 9 月至 10 月的一小时面对面教育会议，首席临床医生、诊所管理员和管理团队医生描述了 URI、ABS 和 AOM 的项目和临床指南。
2. 详细说明如何提高分数的提示表（适当的代码和文档策略）。
3. 临床医生向患者和家长提供的就诊后总结，讨论抗生素的使用和副作用。
4. 2015 年 1 月至 6 月 6 个月期间所有儿科和家庭医学诊所的 3 项 ARTI 指标的总结结果介绍。 然后每月为所有 39 家诊所提供诊所比较绩效数据
5. 讨论急性细菌性鼻窦炎的新临床路径，并请求采纳和实施。

6. 每个实践的要求：

   1. 从一开始就讨论三个指标、提示表、AVS 和基线性能的指南。
   2. 采用并实施ABS临床路径。
   3. 每月审查这三个指标的绩效分数。 例外情况是干预组每月收到针对这三项措施的临床医生特定绩效数据，而对照组仅收到临床层面的数据。 所有家庭医学诊所都收到了所有家庭医学和儿科诊所的综合诊所级数据，因此每个临床医生都可以在诊所级别查看所有其他诊所的表现。 未使用临床决策支持。

数据采集

基线绩效数据是从 2014 年 1 月 1 日至 2015 年 10 月 31 日回顾性收集的。 干预期为2015年11月1日-2017年12月31日。 干预后时期为 2018 年 1 月 1 日至 12 月 31 日，在此期间，每月仅向所有 39 家诊所提供诊所级别的数据。

就诊级别数据包括 ICD-9 代码，从 2015 年 10 月开始，还包括与遭遇 (IE) 相关并列为就诊诊断的 ICD-10 代码。 抗生素处方是通过在与遭遇相关的记录中或在 30 天内（如果 URI 诊断）或在 60 天内（如果 ABS 或 AOM 诊断）和遭遇后 3 天内的药物订单搜索来确定的。 IE 被定义为对新患者（代码 99201-99205）和既定患者（代码 99212-99215）的评估和管理访问。

对策

使用美国儿科学会和美国传染病学会的指南，针对 3 种 ARTI 制定了定制的临床质量措施，并通过对电子健康记录的选择性手动图表审查进行了验证。 这些措施代表了集群级别的主要结果，并作为每个 ARTI 的分子、适当护理和分母 IE 包括在内。

使用 HEDIS® 2013 第 90 个百分位数将 URI 的目标设定为 ≥ 90%，将 ABS 和 AOM 设定为 80%，与门诊抗生素使用目标设定工作组建议的目标一致。

次要结果是广谱抗生素处方 (BSAP) 百分比，每月通过列举所有给予的抗生素、按窄谱和广谱分层并除以针对任何病症（不限于 3 种 ARTI）的抗生素总数来确定。 对于此计算，如果患者的记录显示对列为窄谱或广谱的抗生素过敏和/或 60 天前使用了其中一种所列抗生素，则患者将被排除在外。

为确定干预开始后代码转换是否发生或抗生素总使用量发生变化，研究人员记录了 3 种 ARTI 在每个诊所的平均就诊次数，以及在基线和干预期间为所有因疾病就诊的患者开出的所有 IE 和抗生素的总数两组的时期。

统计分析

将根据主要结果、分别针对 URI、ABS 和 AOM 的适当治疗遇到的比例的基线到干预期变化来估计功效。 干预组的聚类数量固定为 22，比较组的聚类数量固定为 17。 根据基线期的回顾性数据，URI、ABS 和 AOM 的平均簇大小，即 22 个月内每个诊所的平均就诊次数分别为 210.0， 干预组为 72.6 和 129.2，对照组为 211.0、65.5 和 133.6。 这提供了 > 85% 的功效来检测研究组在平均基线到干预期间变化 0.4 个标准差的差异，对应于中等效应大小，双侧 alpha = 0.05，用于集群内相关性 (ICC) 范围在 0.01 和 0.15 之间。 使用 PASS 15 进行功效分析。

诊所是描述临床决策变化的分析单位。 在基线和干预期间，将记录每个诊所的主要结果，即接受适当治疗（分别针对 URI、ABS 和 AOM）的相关遭遇的比例。

为了评估干预对临床决策制定的影响，将使用 SAS 中的 PROC GLIMMIX® 对每个结果进行广义线性混合模型 (GLMM) 分析。 模型中的响应变量是 y/n，其中 y = 适当治疗出现的次数，n = 相关遭遇的总数，响应分布指定为带有 logit 链接的二项分布。 自变量是研究组（干预、比较）、时间段（基线、干预）、研究组时间交互项和诊所规模（非常小、小、大和非常大）（用作随机化中的分层变量）。 这些模型包括诊所的随机截距项，以说明在同一诊所做出的临床决策的相关性。 相互作用项的 p 值将用于评估干预组和比较组之间在基线到干预期间变化方面的显着性。

整体 alpha 水平预先指定为 0.05。 为说明多重检验，将使用 Holm 的 Step-Down 程序调整 p 值，其中推论系列包括三个主要结果和次要结果 BSAP%。 在交互作用显着的情况下，将使用 GLMM 生成的预先指定的对比分别比较干预组和比较组的干预前和干预后结果。 将计算与这些对比相对应的比值比，以及经过 Bonferroni 校正的 95% 置信区间（在 α/2 = 0.025 水平）以进一步调整多重比较。 对于每个结果变量，ICC 将使用 2 级（即 随机截距）来自 GLMM 的方差和假设逻辑随机截距模型的 1 级方差分量为 π‸2/3 = 3.29。

将使用针对主要结果描述的步骤对次要结果（BSAP 百分比）进行分析。 所有分析都将使用 SAS 进行。