Impact d'un service de liaison pour fractures sur des issues cliniques et d'adhésion au traitement, incluant une analyse économique des trajectoires de soins
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. L’ostéoporose est une maladie chronique silencieuse jusqu’à la survenue de fractures de fragilisation, qui sont des prédicteurs importants de récurrence de fractures. La prise en charge des fractures de fragilisation au moyen de traitements de prévention secondaire des fractures est sous-optimale dans la population. Dans le but de pallier à cet écart dans les soins, de multiples initiatives de prévention secondaire des fractures ont été étudiées. Ces services ont souvent un niveau d’intervention de faible intensité et/ou un accès à des soins à court terme. Objectifs. Cette thèse comprend quatre volets liés à l’implantation d’un Service de Liaison pour Fractures (FLS) de haute intensité d’intervention ayant un suivi systématique à long terme. Le premier objectif vise à rapporter la performance de l’intervention au moyen d’indicateurs clés. Le second objectif consiste à mesurer l’usage des traitements pour l’ostéoporose dans le FLS. Le troisième objectif est d’identifier les trajectoires de soins par la présence aux visites de suivi systématique dans le FLS. L’objectif final consiste à évaluer le rapport coût-utilité en utilisant des groupes de trajectoires de soins en comparaison à la pratique clinique usuelle. Méthodologie. Un FLS appelé le programme Lucky BoneTM a été approuvé avec un devis d’étude de cohorte prospective et implanté dans deux cliniques externes d’orthopédie en milieu hospitalier. L’intervention était multifacette ; 1) identifier les femmes et les hommes de 40 ans et plus avec une fracture ostéoporotique, 2) investiguer pour la fragilité osseuse, 3) initier un traitement préventif, et 4) intégrer les sujets à un suivi systématique de deux ans. Des données cliniques et administratives ont été collectées pour mesurer l’impact du programme. Le premier volet de cette thèse rapporte la performance du FLS. Un devis de cohorte permettait de mesurer les indicateurs clés de performance (ICPs) ; les taux d’investigation pour la densité minérale osseuse (DMO), d’initiation de traitement, de participation au suivi, et le taux d’incidence de fractures subséquentes. Les changements des valeurs sériques de biomarqueurs osseux et des scores de questionnaires sur la qualité de vie/capacité fonctionnelle/douleur étaient également mesurés au moyen de modèles à effets mixtes. Le second volet de cette thèse mesure les taux de persistance et les niveaux d’adhésion (proportion de jours couverts (PDC) > 80% = bonne adhésion) au traitement sur un et deux ans de suivi. Le troisième volet de cette thèse consiste à identifier les groupes de trajectoires de soins basées sur les fréquences des visites de suivi systématique au moyen de modélisation pour les trajectoires par group-based. Le dernier volet vise à mesurer l’impact économique de ces ii groupes de trajectoires de soins par rapport à un groupe simulé de pratique clinique usuelle, qui était modélisé au moyen d’une analyse coût-utilité et des modèles analytiques de Markov. Résultats. Des 532 participants, 85.7% étaient des femmes et l’âge moyen était de 63±11 ans. Premier volet : Les résultats de la mesure des ICPs étaient les suivants : taux d’investigation de la DMO de près de 86%, taux d’initiation de traitement de > 86%, présence à au moins une visite de suivi pour 83.6% des sujets (22.2% de présence à toutes les visites) sur deux ans, et un taux d’incidence de fractures subséquentes de 2.6 par 100 personnes-années. Les biomarqueurs osseux ont grandement diminué en seulement six mois, suggérant une inhibition de la résorption osseuse par le traitement. Une amélioration significative de la capacité fonctionnelle a été observée dans le temps (14%-64%). Second volet : Les taux de persistance au traitement sur un et deux ans étaient de 66.4% et 55.6%, respectivement. Les proportions de patients avec un PDC > 0.8 sur un et deux ans étaient de 64.2% et 62.5%, respectivement. Troisième volet : Trois groupes de trajectoires de soins ont été prédits et interprétés comme une utilisation élevée (UE, 48.4%), une utilisation intermédiaire (UI, 28.1%) et une utilisation faible (UF, 23.5%). Quatrième volet : Les ratios coût-utilités incrémentaux des groupes UE, UI et UF par rapport à la pratique clinique usuelle étaient de 3,600$, 22,000$ et 74,000$ par année de vie pondérée par la qualité gagnée, respectivement. Conclusions. Un FLS ayant une haute intensité d’intervention et un suivi systématique des patients avec une fracture de fragilisation a entrainé des taux d’investigation et de traitement élevés, un faible taux de récurrence de fractures, mais une participation au suivi qui pourrait être améliorée sur deux ans. Plus de la moitié des participants étaient toujours traités et avaient un usage optimal de ces traitements après deux ans. Près de la moitié des sujets appartenaient à un groupe de trajectoire de soins élevée, ce comportement s’avérant coût-efficace. La principale limite de ce programme de recherche est le manque d’un groupe de contrôle. Un essai pragmatique randomisé contrôlé est à envisager pour supporter ces résultats. Les pistes de recherches futures incluent l’investigation des comportements reliés à l’utilisation des soins chez les patients à haut risque de refracture, et ce, au moyen d’issues qualitatives centrées sur le patient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».