短论文
摘要
背景:药物不依从性在严重精神疾病中普遍存在,并与多种负面结果相关。移动技术和财政激励显示出改善药物依从性的希望;然而,在心理健康方面的研究,特别是在口服药物方面的研究,仍然缺乏。
摘要目的:本文的目的是评估基于行为经济学原理的移动应用程序提供财务激励以提高严重精神疾病患者的药物依从性的可行性和有效性。
方法:进行了一项为期10周的单臂纵向试点研究。在基于应用程序的坚持激励下,患者获得了奖励。奖金被分成每两周支付一次,每次增加15美元,减去每天错过登记的2美元罚款。采用时变效应模型来总结研究过程中患者的反应。
结果:本试验共纳入25例患者,其中72% (n=18)为女性,48% (n=12)为白人背景。中位年龄为24岁(Q1-Q3: 20.5-30)。参与者更频繁地被诊断为精神分裂症和相关疾病(n=9, 36%),其次是重度抑郁症(n=8, 32%)。前2周的应用粘性和药物依从性高于研究的后8周。在研究终点,应用粘性仍然很高(n=24, Z= -3.17;P<.001),但药物依从性与基线无差异(n=24, Z= -0.59;P=陈霞)。
结论:财务激励通过应用程序有效地传递,导致整个研究的高参与度,并显著增加了2周的药物依从性。利用行为经济学和移动医疗技术可以在短期内提高药物依从性。
试验注册:ClinicalTrials.gov NCT04191876;https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04191876
doi: 10.2196/37184
关键字
简介
服药依从性在所有医学中都是一个挑战,因为受慢性疾病影响的个体中,平均只有50%的人按照处方遵守他们的治疗计划[
].在精神卫生方面,依从性差是一项重大的公共卫生挑战,其原因包括慢性、缺乏洞察力、严重的药物副作用以及污名化和难以获得护理等其他因素[ - ].神经精神类药物可减轻严重精神疾病的严重程度并改善患者的预后[ - ,但前提是病人坚持治疗。不幸的是,神经精神类药物的依从率远远达不到最佳水平,据估计,精神分裂症和双相情感障碍的依从率平均为40%-50% [ - ].重度抑郁症也有类似的报告[ , ],有些研究报告12个月的治疗率低至21%,尽管不同药物类型有差异[ ].药物不依从性与复发、暴力和法律问题的风险增加有关;自杀企图风险增加;使用紧急服务;以及糟糕的社会和职业功能[
- ].最近,基于行为经济学原则的经济强化干预已成为一种潜在的工具,可提高严重精神疾病患者的药物依从性[ , ].最近的一项研究探索了使用经济激励来增加口服抗抑郁药物的依从性[ ],并有两项研究聚焦于抗精神病药物[ , ],两者都仅限于长效注射剂。据我们所知,迄今为止还没有研究检验经济激励对包括口服抗精神病药物在内的神经精神病治疗依从性的影响。在这个项目中,我们使用了一个应用程序,它利用行为经济学原理来提高慢性疾病患者的依从性[
].移动医疗技术可被设计成具有说服力,并在与与行为有关的激励相结合时可能增加药物依从性[ , ].这项研究的目的是评估通过应用程序提供经济激励,以帮助改善严重精神疾病患者的口服药物依从性的可行性和有效性。方法
伦理批准
这项研究是根据《赫尔辛基宣言》进行的[
],所有参与者都提供了经当地机构审查委员会(IRB#190739)批准的书面知情同意。研究设计
一项为期10周的单臂纵向试点研究(NCT04191876)。包括18-80岁的英语患者,拥有智能手机,接受精神药物治疗,疑似或确诊口服药物依从性差。患者从半城市三级护理机构的住院和门诊单位招募,该机构吸引了具有代表性的种族或民族和社会人口统计混合合格患者。
在获得同意后,患者被指导下载研究应用程序,必要时由数字导航器辅助。该应用程序通过在每天的预设时间生成提醒,自动提示参与者服药。按照医生的处方,患者需要给手中的药物拍照,并通过应用程序提交照片,这被视为登记或预约。粘性的定义是应用的签到次数。此外,所有照片签到都由研究人员手工审阅和验证,以确保准确性和评估可靠性。通过每次签到时应用程序收集的药片数量除以需要服用的药片总数来计算依从性,并在整个研究过程中进行监测。基线依从性与所需服用药片数量的关系是由受试者在登记时的自我报告确定的,然后在医疗保健系统的电子医疗记录和医疗补助索赔数据库的管理数据(如果有的话)上进行确认。将研究期间发生的药物变化考虑在内,并相应地调整服用的药片数量。
参与该项目的患者没有获得补偿。他们获得了基于成功签到的坚持奖励。奖金分成5次,每两周发放一次,每次增加15美元,减去错过报到每天2美元的罚款,在研究期间每位参与者最高可获得75美元的奖励。这种激励设计基于损失规避策略,在体育活动等日常健康行为中,损失规避策略已被证明比收益框架激励更有效[
]及戒烟[ ].数据分析
采用仅截取时变效应模型(TVEM),采用平均投入度和依从性的测量方法来总结患者在研究10周内的反应[
, ].我们选择仅截距的TVEM以95%置信区间总结纵向趋势。这种方法使用样条函数来近似投入和依从性随时间的平均变化[ ].使用Wilcoxon符号秩检验比较基线依从性与10周依从性和10周依从性的差异。通过皮尔逊相关性来评估基线依从性和处方药物数量之间的关系。所有统计分析均使用R软件4.0.5版本(R Foundation)进行。结果
在2020年1月至7月期间,共有25名患者参加了这项试点研究(
);72% (n=18)为女性,多数为白人(n=12, 48%),其次为黑人(n=6, 24%)和亚裔(n=4, 16%)。中位年龄为24岁(Q1-Q3: 20.5-30)。参与者被诊断为精神分裂症和相关疾病(n=9, 36%),其次是重度抑郁症(n=8, 32%)。患者样本的详细特征包括在 .每个研究参与者的治疗方案描述在
.研究参与者接受了各种口服抗精神病药、抗抑郁药和情绪稳定剂的治疗。每个受试者每天服用的处方药片的数量从每天最少1片到每天最多9片不等(平均值2.82,标准偏差1.99)。该指标与基线依从性无关(r= 0.01)。参与度和依从性通常高于基线依从性,但在整个研究期间波动(
).在研究结束时,参与率高于基线(n=24,Z= -3.17;P<.001),但依从性与基线无差异(n=24,Z= -0.59;P=陈霞)。由于应用程序没有下载,一名研究参与者被从分析中删除。我们进行了额外的敏感性分析,只包括那些完成了参与(n=16)的人,但参与(n=16)的结果保持不变。Z= -2.22;P=.01)和依从性(n=16,Z= -0.66;P= 0。25)此外,我们还进行了一项TVEM,以了解敬业度和依从性如何随时间变化,结果显示,与研究的后8周相比,前2周的敬业度和依从性显著提高(
).变量 | 价值 | ||
年龄(年),平均值(Q1-Q3) | 24 (20.5 -30) | ||
性,n (%) | |||
女 | 18 (72) | ||
男性 | 7 (28) | ||
种族、n (%) | |||
白色 | 12 (48) | ||
黑人或非裔美国人 | 6 (24) | ||
亚洲 | 4 (16) | ||
混合或其他 | 3 (12) | ||
初诊,n (%) | |||
精神分裂症及相关疾病 | 9 (36) | ||
重度抑郁症 | 8 (32) | ||
双相情感障碍 | 4 (16) | ||
分裂情感性障碍 | 2 (8) | ||
其他 | 2 (8) | ||
婚姻状况,n (%) | |||
单 | 20 (80) | ||
结婚了 | 4 (16) | ||
离婚或分居 | 1 (4) | ||
教育程度,n (%) | |||
一些大学 | 11 (44) | ||
高中 | 5 (20) | ||
大学毕业生 | 3 (12) | ||
硕士学位 | 2 (8) | ||
一些硕士 | 2 (8) | ||
未完成高中 | 2 (8) | ||
就业状况,n (%) | |||
失业 | 15 (60) | ||
使用 | 10 (40) | ||
退休 | 0 (0) | ||
禁用 | 0 (0) | ||
保险类型,n (%) | |||
私人 | 16 (64) | ||
医疗补助和医疗保险 | 9 (36) |
讨论
在这项试点研究中,我们展示了财务激励可以通过应用程序有效地传递给严重的精神疾病。我们发现,在随访期的最初2周内,小的经济激励增加了药物依从性,但在研究终点没有保持这种增加。
我们的发现补充了之前的研究,表明基于行为经济学的经济激励在影响严重精神疾病患者预后方面具有巨大潜力,包括药物依从性[
, ];然而,我们还表明,这种激励可以通过应用程序远程传递,从而实现参与度和依从性的实时测量,从而为未来的研究铺平道路,以评估不同类型的激励或激励组合的有效性,也为临床医生访问每日依从性数据,如果检测到不依从性,可以提示具体的干预措施。尽管这项研究涉及到经济激励,但人员流失相对较高。这一发现可能与激励的金额有关,低于最近发表的其他探索药物使用障碍情况下激励服药依从策略的元分析,报告的平均最高日收入超过10美元[
].另一种可能是,与传统的收益框架激励相比,损失厌恶策略在治疗严重精神疾病方面可能没有那么有效。最近的研究评估了提高抑郁症患者口服治疗依从性的经济激励措施,结果显示,每天增加至7美元的激励措施比降低激励措施或对照组更有效[ ].尽管如此,也有可能参与者在特定的登记窗口之外服用了一些药物;因此,每张签到照片中的药片数量可能并不能真实地记录一个人当天服用的所有药物,从而低估了激励效应。最后,特定的应用功能也可能影响结果。未来的研究设计应包括更高或不断升级的激励措施、更大的样本量、积极的对照组和额外的依从性措施。对结果的解释应谨慎,因为前后单臂研究缺乏对照组和随机化,与干预本身无关的因素可能是检测到的差异的部分原因。尽管如此,这个设计可以告知通过应用程序提供经济激励以提高严重精神疾病患者的服药依从性的可行性。在研究的前两周,用户粘性保持在较高水平,之后趋于稳定,总体上提高了心理健康应用的用户粘性[
].其次,依从性基线测量是自我报告的,因此可能不准确。然而,我们进行了图表和数据库审查以确认患者报告。最后,没有测量临床结果,这与加强依从性不一定反映临床结果的改善有关[ ].总之,通过应用程序可以有效地提供财务激励。利用行为经济学和移动医疗技术可以在短期内提高药物依从性,同时保持应用程序的高粘性。
致谢
我们感谢在这样充满挑战的时刻花时间参与我们研究的患者。
的利益冲突
DG一直是大冢美国制药、杨森制药、伦德贝克和梯瓦制药的顾问,并获得了演讲酬金。JMK一直是Alkermes, Allergan, LB Pharmaceuticals, H Lundbeck,胞内疗法,Janssen Pharmaceuticals, Johnson and Johnson, Merck, Minerva, Neurocrine, Newron, Otsuka, Pierre Fabre, Reviva, Roche, Sumitomo Dainippon, Sunovion, Takeda, Teva和UpToDate的顾问和顾问,并获得了荣誉金,是LB Pharmaceuticals和Vanguard Research Group的股东。MS、BP和MW不存在利益冲突。
补充表1。
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缩写
TVEM:时变效应建模 |
编辑:J Torous;提交10.02.22;王涛、朱红同行评议;对作者26.05.22的评论;修订版收到21.07.22;接受03.08.22;发表12.10.22
版权©Daniel Guinart, Michael Sobolev, Bhagyashree Patil, Megan Walsh, John M Kane。最初发表于JMIR心理健康(https://mental.www.mybigtv.com), 2022年10月12日。
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