SupportPrim - Om SupportPrim-prosjektet
Om SupportPrim-prosjektet
SupportPrim er et forskningsprosjekt som bruker innovative metoder for å forbedre behandlingen av vanlige muskel- og skjelettplager hos pasienter i primærhelsetjenesten. Forskningen dreier seg i hovedsak om å utvikle og bruke stratifisert behandling for å finne fram til den beste behandlingen for pasienter med muskel- og skjelettplager. Prosjektet er støttet av Forskningsrådet ut 2023.
Det overordnede målet for SupportPrim-prosjektet er å forbedre primærhelsetjenestens behandling av vanlige muskel- og skjelettplager. Vi ønsker å gå fra «one-size-fits-all»-anbefalinger, til stratifisert behandling med persontilpassede tiltak ved hjelp av inndeling i fenotyper.
Et samfunnsproblem
Muskel- og skjelettplager er vanlige i befolkningen, slik som smerter i korsrygg, nakke, skulder, hofte og kne, samt smerter på flere steder eller sammensatte plager. Slike plager er på verdensbasis hovedårsaken til år levd med uførhet, og i Norge lider hver fjerde pasient i primærhelsetjenesten av muskel- eller skjelettplager.
De fleste pasienter med muskel- og skjelettplager har uspesifikke symptomer der studier viser at vanlige intervensjoner enten mangler dokumentasjon, eller har beskjeden eller kortsiktig effekt.
Smerte er imidlertid svært individuelt og påvirket av mange biologiske, psykologiske og sosiale faktorer, med stor variasjon i symptomer og effekt av behandling mellom pasienter med samme smertebilde eller diagnose. Derfor mener vi i SupportPrim at en viktig årsak til at studier kun dokumenterer beskjedne behandlingseffekter, er at disse studiene ser på gjennomsnittseffekten uten hensyn til heterogeniteten til pasientene.
Pasientprofil i SupportPrim-panelet
Åpne bildet i pdf for å se detaljer
Beslutningsstøttesystemet for fastleger
SupportPrim prosjektet vil forbedre behandlingen av muskel- og skjelettplager i allmennpraksis gjennom to ulike arbeidspakker. Arbeidspakke 4 vil teste effekten av stratifisert behandling av muskel- og skjelettplager. Arbeidspakke 5 vil deretter tilpasse SupportPrim-systemet til bruk for fastleger.
Effekten av den stratifiserte behandlingstilnærmingen blir testet i en randomisert kontrollert studie blant fastleger. Her brukes samme utvelgelseskriterier og design på studien som i arbeidspakke 3. Fastleger knyttet til PraksisNett-nettverket rekrutteres til å delta.
Beslutningsstøtteverktøyet bruker de pasientrapporterte dataene (prognostiske faktorer) for å klassifisere pasienter i en av fem fenotyper basert på symptomtrykk og type plager.
Fastlegen vil få evidensbaserte råd om behandling tilpasset pasientens fenotype. Rådene, sammen med fastlegens kjennskap til pasienten, kan brukes i delt beslutningstaking med pasienten for å sikre best mulig behandlingen i forhold til pasientens fenotype og karakteristikk.
Behandlingsrådene er basert på eksisterende behandlingsvalg og tiltak tilgjengelig for fastlegen. Rådene er evidensbaserte, og den tilpassede behandlingen er basert på erfaring og kunnskap fra tidligere studier på stratifisert behandling i Storbritannia, og diskusjoner med fastleger og spesialister i Norge. Behandlingsrådene er gruppert i 4 ulike områder:
- Råd og veiledninger til pasienten
- Medikamentell behandling
- Arbeid og arbeidsdeltakelse
- Henvisninger til primær- og spesialisthelsetjeneste og bildediagnostikk
Fastlegene i kontrollgruppen fortsetter behandling av sine pasienter som vanlig. Informasjon om hvilken behandling og oppfølging som gis i begge gruppene vil bli hentet inn ved hjelp av en liten datamaskin (Snow Health Alliance Box) installert på allmennlegens kontor. Denne fanger opp data fra pasientjournalen gjennom natta.
Beslutningsstøttestystemet for fysioterapeuter
Pasienten, som må samtykke til å delta, svarer på en del spørreskjemaer før første time til fysioterapeuten. Fysioterapeuten har tilgang til pasientens besvarelse før første konsultasjon og kan bruke den aktivt i konsultasjonen. Da fyller man også ut en kort fellesdel sammen med pasienten. Svarene til pasient og behandler danner grunnlag for hvilken behandling som SupportPrim-systemet anbefaler.
SupportPrim-systemet gjenbruker informasjon om tidligere pasienter hos fysioterapeuter i primærhelsetjenesten. Den kunstige intelligensen i systemet vil framstille og formidle råd om valg av "beste" behandling for nye pasienter basert på systematisert kunnskap om behandling, forløp og behandlingssuksess hos tidligere like pasienter. Rådene blir presentert på en visuell måte i SupportPrim-panelet.
SupportPrim-prosjektet er knyttet til forskninggruppene
- Muskel- og skjelettplager ved Institutt for samfunnsmedisin og sykepleie
- Data and artificial intelligence ved Institutt for datateknologi og informatikk
I tillegg er Keele University i UK en samarbeidspartner i prosjektet.
Tilknyttede forskere
-
Bjarne Austad Førsteamanuensis
73597528 +4799029992 bjarne.austad@ntnu.no Institutt for samfunnsmedisin og sykepleie -
Kerstin Bach Professor
73597410 +4793032400 kerstin.bach@ntnu.no Institutt for datateknologi og informatikk -
Anita Formo Bones Avdelingsingeniør Supportprim
+4745472843 anita.f.bones@ntnu.no -
Egil Andreas Fors Professor
73597581 +4741236597 egil.a.fors@ntnu.no Institutt for samfunnsmedisin og sykepleie -
Fredrik Granviken Forsker
+4793059497 fredrik.granviken@ntnu.no Institutt for samfunnsmedisin og sykepleie -
Pål Jørgensen Førsteamanuensis
pal.jorgensen@ntnu.no -
Nina Elisabeth Klevanger Forsker (Ph.d.)
nina.klevanger@ntnu.no Institutt for samfunnsmedisin og sykepleie -
Lars Christian Naterstad Lervik Forsker
+4791853697 lars.c.lervik@ntnu.no Institutt for samfunnsmedisin og sykepleie -
Jon Magnussen Prodekan, Professor
+4793009681 jon.magnussen@ntnu.no MH fakultetsadministrasjon -
Ingebrigt Meisingset Forsker
73598901 +4790066915 ingebrigt.meisingset@ntnu.no Institutt for samfunnsmedisin og sykepleie -
Paul Jarle Mork Professor
73590447 +4790104615 paul.mork@ntnu.no Institutt for samfunnsmedisin og sykepleie -
Torbjørn Øien Professor
73597526 +4795219502 torbjorn.oien@ntnu.no Institutt for samfunnsmedisin og sykepleie
Jonathan Hill, Senior Lecturer in Physiotherapy, Keele University
Danielle van der Windt, Professor, Keele University