阿片类药物使用障碍患者获得初级保健

学习背景

根据世界卫生组织 (WHO) 的说法，初级卫生保健是“解决当今健康和福祉不佳的主要原因和风险的一种非常有效和高效的方式”(1)。 初级保健对弱势群体尤为重要，因为它似乎可以减轻低社会经济地位等因素的影响 (2-4)。 对于那些患有阿片类药物使用障碍 (OUD) 的人来说，这似乎是正确的：在以前的工作中，初级保健医生的登记与接受 OUD 治疗的人的癌症筛查和糖尿病监测率较高有关 (5)。

在像加拿大这样的全民医疗保健系统中，无论健康状况或经济状况如何，每个人都有权享受初级医疗保健。 然而，我们之前的工作表明，与其他人相比，接受 OUD 治疗的安大略人获得初级保健的可能性较小。 只有 43% 接受 OUD 治疗的人接受了初级保健医生的登记，而相匹配的对照组中这一比例为 73% (5)。 我们的研究结果与美国的一项研究一致，该研究报告说接受 OUD 治疗的人很难获得初级保健 (6)。 这些发现令人担忧。 患有 OUD 的人不仅是具有复杂健康需求的弱势群体，而且他们的人数还在增加。 OUD 目前影响全球 1550 万人 (7)，其中加拿大和美国 (U.S.) 的疾病负担最高 (8)。

对患有 OUD 的人进行初级保健的障碍研究很少。 患者因素（例如难以赴约）和系统障碍（例如交通成本）可能会影响访问 (9)。 供应商因素似乎也发挥了作用。 安大略省的一项定性访谈研究发现，提供者对物质使用障碍患者的歧视和污名化是获得初级保健的障碍 (9)。 其他研究支持这一发现，表明许多提供者，就像普通大众一样，对那些有物质使用障碍的人有污名 (10,11)。 消极态度可能导致提供者在决定是否提供新患者预约时歧视患有 OUD 的人。

研究理由和目标

我们的研究目标是确定医生的歧视是否是 OUD 患者获得初级保健的障碍。

研究问题

1. 与接受糖尿病治疗的人相比，接受 OUD 治疗的人是否不太可能获得新患者预约？
2. 医生性别、执业年限、农村和护理模式对新患者预约的影响是什么？

方法

研究人员将进行一项随机对照试验 (RCT)，使用与 Olah 等人类似的方法来研究社会经济地位较低的人获得初级保健的机会 (14)。 他们将向安大略省的初级保健医生发出未经通知的电话，要求预约新的患者。 医生将被随机分配到两种临床情况之一：由内分泌学家治疗的糖尿病患者，或由成瘾医生开出美沙酮的 OUD 患者。 在二次探索性分析中，研究人员还将评估护理模式（团队与非团队）、性别、农村与城市以及实践年限的影响。

人口调查人员将使用安大略省内外科医师学会 (CPSO) 网站上的信息来确定安大略省所有积极、独立、不受限制地执业并自我报告家庭医学专业的医生 (20)。

样本量计算 我们研究的目的是比较研究的每个组中提供新患者预约的患者比例。 我们的团队一致认为，新患者预约比例的 10% 差异将具有临床意义。 在类似的研究设计中，Olah 等人发现安大略省有 23.5% 的糖尿病患者接受了医生的预约 (14)。 对于我们的样本量计算，研究人员假设 23% 的糖尿病患者和 13% 的 OUD 治疗患者将获得新的预约。 在 80% 的功效和 5% 的 1 类错误水平下，要检测阿片类药物 (13%) 和糖尿病 (23%) 组之间提供的新预约比例的 10% 差异，每种情况需要 231 名医生。 然而，之前使用这种方法的研究发现，多达三分之一的医生在打电话时被排除在外（因为医生在步入式诊所工作或从事非初级保健工作；或者因为没有回应五次电话后）（14,18）。 因此，该研究应包括每组 308 名医生。

为了创建我们的样本，调查人员将使用 CPSO 网站上的公开信息创建一个数据库。 他们将包括所有在家庭医学专业拥有积极、不受限制、独立执业的医生。 他们还将在我们的数据库中记录医生的地址、邮政编码、电话号码、独立执业的注册日期和性别。 医生将仅通过唯一标识符在数据库中被识别。 所有这些数据项均由 CPSO 收集。 然后，他们将按主要执业地址对医生进行分组，然后从在同一地点工作的医生列表中随机选择（使用随机数生成器）一名医生。 调查人员会将其他医生排除在同一执业地址之外。然后他们将使用随机数生成器随机选择统计确定的医生样本。 我们会将他们随机分配到两种临床情况之一：由内分泌学家治疗的糖尿病患者，或由成瘾医生开出美沙酮的 OUD 患者。

场景 研究人员将在临床场景中培训研究助理 (RA)，并试点测试与模拟接待员的交互，给出不同的响应（参见附录 1：示例脚本）。 为了减少混淆，他们将让同一 RA 拨打所有电话。 对于两种临床情况之一，RA 将联系每位医生请求预约。 如果医生的接待员报告说诊所是临时诊所，或者医生不提供初级保健，调查人员将在打电话时将医生排除在外 (14)。 如果他们在提供新患者预约之前要求亲自访问或健康卡号码，他们还将在打电话时排除实践。 调查人员将在六周内尝试联系医生多达五次。 对于有语音信箱的办公室，他们会用脚本留言，但会继续拨打最多五个电话与某人交谈。 调查人员将在初次通话后最多六周内接受回电。 他们将排除无法与任何人通话或在打五通电话后留下语音邮件的做法。 他们只会要求医生预约一次。 如果医生的诊所提供预约，他们会在第二天打电话取消。 调查人员将继续抽样，直到他们达到我们的目标医生人数。

数据分析 调查人员将使用描述性统计来报告人群。 为了回答我们的研究问题，他们将比较随机分组中提供初级保健预约（二元结果）的患者比例。 他们将使用卡方检验和逻辑回归来确定在两种临床情况下提供新患者预约的比例是否存在统计学和临床​​显着差异。

研究人员希望各组在测量和未测量的混杂变量上保持平衡。 尽管如此，他们将调查测量变量在两组之间的分布。 如果他们观察到不平衡，他们将在控制可能的混杂因素后估计调整后对获得新任命的可能性的影响。

对于我们的二次分析，研究人员将使用 Fisher Exact 检验和两个样本 Wilcoxon 检验来评估是否预先指定了亚组：医生性别（男性与女性）；实践地点（农村 < 50,000 vs. 城市实践环境 > 50,000）；多年的临床实践和实践模式（基于团队与非）影响患者无条件接受新患者预约的可能性。

研究人员希望各组在测量和未测量的混杂变量上保持平衡。 尽管如此，他们将调查测量变量在两组之间的分布。 如果他们观察到不平衡，他们将在控制可能的混杂因素后估计调整后对获得新任命的可能性的影响。

对于我们的二次分析，研究人员将使用 Fisher Exact 检验和两个样本 Wilcoxon 检验来评估是否预先指定了亚组：医生性别（男性与女性）；实践地点（农村 < 50,000 vs. 城市实践环境 > 50,000）；多年的临床实践和实践模式（基于团队与非）影响患者无条件接受新患者预约的可能性。