DESCIDE-RDのプロトコル：リウマチ性疾患の薬物療法選択における共同意思決定の効果の判定

科学分野:

• リウマチ学
• 医療サービス研究
• 臨床試験方法論

背景:

• 生物学的製剤およびヤヌスキナーゼ（JAK）阻害薬は、リウマチ性疾患の治療選択肢を拡大します。
• 国際的なガイドラインは、治療選択における共同意思決定（SDM）を支持しています。
• リウマチ性関節炎（RA）および強直性脊椎炎（AS）の患者が治療決定に積極的に関与することが重要です。

研究 の 目的:

• 構造化SDMモデルが標準治療と比較してSDMの患者認識を改善するかどうかを評価する。
• SDMモデル内での意思決定支援ツールおよびAIチャットボットの影響を評価する。
• RAおよびAS患者における生物学的製剤およびJAK阻害薬の治療選択プロセスの比較。

主な方法:

• 300人のRAまたはAS患者が参加する、オープンラベル、多施設共同、層別クラスターランダム化試験。
• 3群：SDM群I（スリートークモデル＋意思決定支援ツール）、SDM群II（スリートークモデル＋意思決定支援ツール＋AIチャットボット）、および標準治療。
• 主要評価項目：共同意思決定質問票スコア。副次評価項目：意思決定葛藤尺度、健康エンパワメント尺度、リーズ満足度質問票、EuroQol-5 Dimension。

主要な成果:

• 本研究は、構造化SDMの効果に関するエビデンスを提供することを目的としています。
• SDM介入群と標準治療群の間での患者の認識と転帰を比較します。
• iCReaTによるデータ収集。

結論:

• 構造化SDMモデルは、デジタルツールによって強化される可能性があり、RAおよびASの高度な治療法の選択における患者の関与を改善する可能性があります。
• 本研究の結果は、臨床実践に情報を提供し、リウマチ科における患者の転帰を改善する可能性があります。
• 本研究は、複雑な治療シナリオにおけるエビデンスに基づいたSDMの実装の必要性に対処しています。