Исследователи из University of Chicago проанализировали эффективность популяционной программы отказа от курения No Smoker Left Behind среди 37,478 онкологических пациентов. Программа использовала opt-out подход с проактивным контактированием курящих пациентов через автоматические звонки, SMS и электронную почту.
Ключевые результаты: из 3,706 подходящих пациентов (9,9% от общей популяции) 16,2% достигли воздержания от курения ≥8 дней через 180 дней наблюдения. Стоимость составила $415 на одного пациента и $6,067 на одного бросившего курить.
В период с 2019 по 2024 год все пациенты онкологического центра скринировались на статус курения через электронные медицинские записи. Взрослые пациенты (≥18 лет), курившие в течение последнего месяца, систематически контактировались в течение 6 месяцев.
Демографические характеристики включенных пациентов:
- 57,0% мужчин
- 46,6% афроамериканцев
- 63,8% с государственным страхованием
Пациентам предлагались различные варианты лечения: медикаментозная терапия, групповые программы, телефонные консультации и SMS-поддержка.
Из 1,089 пациентов, выбравших лечение, 70,6% выбрали комбинацию медикаментозной терапии и консультирования. 873 пациента получили направления на cessation поддержку.
Различия в эффективности:
- Пациенты с табако-ассоциированными опухолями: 23,7% воздержания
- Пациенты с не связанными с курением опухолями: 14,7% воздержания
- Афроамериканцы: 14,4% воздержания vs белые пациенты: 25,7%
Примечательно, что афроамериканские пациенты демонстрировали более высокие показатели участия в программе, но значительно более низкие показатели отказа от курения по сравнению с белыми пациентами.
Популяционные программы с проактивным opt-out подходом представляют осуществимую стратегию предоставления множественных опций cessation терапии с учетом пациентских предпочтений. Данная модель особенно важна для систем здравоохранения, расширяющих доступ к cessation программам как части онкологической помощи.
Необходимы дополнительные исследования для устранения расовых различий в эффективности и оптимизации ресурс-эффективных моделей cessation поддержки в онкологической практике.
