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《歐洲醫(yī)院藥學(xué)雜志》丨社論:藥物依從性干預(yù)措施的現(xiàn)狀與未來方向

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編者按:

藥物依從性不僅是實現(xiàn)療效的基礎(chǔ),更是影響患者長期健康結(jié)局和衛(wèi)生經(jīng)濟負(fù)擔(dān)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。盡管數(shù)十年來相關(guān)研究不斷推進,人工智能等新技術(shù)也為個體化管理提供了可能,但干預(yù)措施的落地、評價與系統(tǒng)化實施仍面臨諸多挑戰(zhàn)。近期《歐洲醫(yī)院藥學(xué)雜志》(

European Journal of Hospital Pharmacy
)上的一篇社論圍繞藥物依從性干預(yù)措施的現(xiàn)狀展開梳理,剖析當(dāng)前研究與實踐之間的差距,探討如何構(gòu)建科學(xué)、可持續(xù)且以患者為中心的依從性支持體系,以推動這一領(lǐng)域從理論共識走向臨床現(xiàn)實,最終實現(xiàn)從“服藥”到“治好病”的真正跨越。

背景

數(shù)十年前,世界衛(wèi)生組織(WHO)就已指出,慢性疾病患者對藥物治療的低依從性(定義為個人在用藥行為上與醫(yī)療提供者共同商定的建議相符的程度)是一項嚴(yán)峻的社會挑戰(zhàn),并強調(diào)僅有不到50%的人能夠遵循其用藥方案。在一項關(guān)于該主題的大型研究中,作者得出結(jié)論:藥物依從性改善所帶來的長期生存獲益似乎具有藥物類別特異性,表明依從性的提升受患者的整體行為(“健康依從者”特征)及藥物效應(yīng)的影響。另一項研究發(fā)現(xiàn),改善降糖藥物的依從性可降低心血管疾病風(fēng)險及長期全因死亡率。這些發(fā)現(xiàn)印證了WHO的觀點,即“提升依從性干預(yù)措施的有效性對人群健康的積極影響,可能超過任何其他特定醫(yī)療手段?!?/p>

此后有何進展?

針對藥物依從性提升干預(yù)措施不同方面的多項系統(tǒng)綜述已相繼發(fā)表并得到評述。近期一項研究顯示,解決藥物依從性問題在美國有望每年減少1000億至3000億美元的醫(yī)療支出,而與依從性不良相關(guān)的疾病負(fù)擔(dān)和死亡成本每年達5284億美元。

人工智能及開發(fā)個性化依從性策略的工具(包括應(yīng)用程序)正在快速發(fā)展,但有關(guān)其提升依從性作用的證據(jù)仍有限,對健康結(jié)局改善的支持也較弱。現(xiàn)有證據(jù)整體質(zhì)量不高,且研究在設(shè)計、應(yīng)用功能及結(jié)局指標(biāo)方面差異很大。因此,目前難以明確得出關(guān)于應(yīng)用程序?qū)λ幬镆缽男缘挠绊懸约耙缽男愿纳剖欠褶D(zhuǎn)化為臨床結(jié)局或患者報告結(jié)局改善的結(jié)論。

溝通與信息傳遞的重要性

如前述,信息與溝通在以人為中心的醫(yī)療模式中至關(guān)重要。為幫助患者理解和記憶藥物相關(guān)信息,并明確具體的依從性目標(biāo),圖示法可用于慢性病患者,以超越傳統(tǒng)的口頭用藥指導(dǎo)方式,尤其適用于健康素養(yǎng)較低的人群。

為何藥物依從性干預(yù)措施未能系統(tǒng)性實施和納入報銷?

一項針對依從性干預(yù)措施評估結(jié)局的系統(tǒng)綜述評價了291項研究。共識別出326項干預(yù)措施,其中143項為行為干預(yù)(包括提醒、依從性監(jiān)測和隨訪),110項為教育干預(yù),73項為混合方法干預(yù)。作者指出,未來研究需建立一套基于共識的評估標(biāo)準(zhǔn),以便比較不同干預(yù)措施并支持知情決策。目前在歐洲國家,僅有少數(shù)依從性干預(yù)措施被納入報銷體系,相關(guān)方需要關(guān)于量化干預(yù)實施成本以及這些成本如何由不同利益相關(guān)者承擔(dān)的信息。此類研究對于依從性干預(yù)措施的大規(guī)模推廣和可持續(xù)性至關(guān)重要。

我們需要做什么?

利益相關(guān)方強調(diào),必須通過依從性干預(yù)措施證明其在改善臨床結(jié)局、提升健康相關(guān)生活質(zhì)量及節(jié)約潛在成本方面的作用。醫(yī)療服務(wù)提供者正通過以患者為中心的方式、健康公平性培訓(xùn)及基于價值的合約來解決不依從問題。除了這些新的依從性提升舉措外,干預(yù)措施還需考慮基于個體社會經(jīng)濟因素和社會需求的個性化策略,以提高其有效性。

我們認(rèn)為,藥物依從性干預(yù)必須與用藥重整和用藥評價相結(jié)合,建立一份基于人群層面(國家/地方建議)和患者個體層面的最準(zhǔn)確且循證的治療清單。在以此為基礎(chǔ)確立準(zhǔn)確的用藥清單后,可啟動以人為中心的技術(shù)性支持(如提醒等),并結(jié)合基于人工智能的激勵服務(wù)(信息、教育和行為指導(dǎo))及互動支持(如移動應(yīng)用程序等)。為實現(xiàn)有效服務(wù),我們需重點關(guān)注需求最迫切的患者,即那些容易遺忘服藥或?qū)χ委煶謶岩?、矛盾態(tài)度的患者。該項服務(wù)應(yīng)由接受過藥理學(xué)、藥物治療學(xué)、循證醫(yī)學(xué)及以人為中心照護培訓(xùn)的專業(yè)人員提供。這應(yīng)是醫(yī)生、護士還是藥師?其工作場所應(yīng)在初級醫(yī)療機構(gòu)還是醫(yī)院?

我們期待就此問題展開討論并聽取見解。

參考文獻:

Tommy Eriksson, Patrik Midl?v. Medication adherence interventions: where are we and where do we go? IF: 1.5 Q4

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