SAR PEP

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54e congrès annuel Psychiatrie et santé durable : perspective longitudinale et systémique – 25 au 29 mai 2021

Présentation orale.

Titre:

SAR-PEP: Un système apprenant rapide pour optimiser l’implantation à large échelle des programmes d’intervention précoce pour les premiers épisodes psychotiques au Québec.

Co-auteurs : Dre Amal Abdel-Baki, Dr Marc-André Roy, Dre Manuela Ferrari, Nicolas Girard, Céline Villemus, Daniel Rabouin, Dre Annie Leblanc et Dre Srividya Iyer

Ayant pour objectif global d’améliorer la qualité des soins pour les personnes atteintes d’un premier épisode psychotique (PEP), ce projet vise à déterminer, dans 11 programmes PEP du Québec, la faisabilité d’implantation d’un système apprenant rapide (SAR) construit en collaboration avec tous les acteurs-clés (cliniciens, utilisateurs de services et leurs proches, chercheurs, décideurs, Centre national d’excellence en santé mentale (CNESM) et l’Association québécoise des programmes de premier épisode (AQPPEP)). Les autres objectifs sont : déterminer son acceptabilité ainsi que son impact sur la satisfaction des utilisateurs, le respect des composantes essentielles des PIPEP et les prises de décisions aux plans local et provincial.

Le SAR-PEP est déployé sur plusieurs phases en deux ans durant lesquels des réunions ont lieu régulièrement afin de l’ajuster aux besoins des utilisateurs. Les étapes du déploiement sont: 1) Identification et hiérarchisation des indicateurs visant à mesurer la présence des composantes essentielles, en collaboration avec toutes les parties prenantes par le biais de sondage et de réunions en personne et virtuelles; 2) Développement d’une plateforme électronique pour permettre de recueillir et d’entrer systématiquement des données en temps réel (indicateurs); 3) Mise en œuvre de la collecte de données dans tous les programmes tous les 3-4 mois depuis début 2020; 4) Rapport de rétroaction personnalisé, produit électroniquement, montrant la progression du programme au fil du temps et le comparant à la moyenne de tous les programmes participants, avec commentaires et suggestions  pour l’amélioration; 5) Activités de renforcement des capacités – formation continue (ex. webinaires, formation sur des nouveaux outils et mentorat individuel) adaptées à l’évolution des besoins des programmes identifiés par le SAR-PEP, offertes notamment par le biais d’une plateforme électronique intégrée dans le SAR-PEP.  6) Le cycle se poursuit en mesurant à nouveau les mêmes indicateurs pour déterminer les domaines s’étant améliorés et ceux nécessitant des changements supplémentaires.

À terme, le SAR-PEP pourrait accroître la capacité des programmes PEP du Québec à fournir des soins fondés sur les données probantes, monitorer leur performance, fixer des objectifs d’amélioration, prendre des décisions aux plans local et provincial, et à développer l’apprentissage collaboratif et les interactions multipartites et entre cliniques.

TITLE:

SAR-PEP:  A rapid learning healthcare system for early intervention for psychosis programs

Background  

Although the literature highlights essential elements for EIS (eg. easy and rapid access to reduce DUP), an important heterogeneity remains in the extent to which they are implemented. A learning healthcare system can improve the uptake of clinical guidelines and evidence-based medicine in clinical settings and the translation of knowledge into practice and therefore improve the quality of health care. 

Method

Grounded in the Integrated Knowledge Translation (iKT) approach that actively involves knowledge users throughout the design and implementation of the entire research process, with the overarching goal to improve the quality of care for patients with first-episode psychosis, this project aims to determine the feasibility of implementing a rapid learning health system (RLHS). Built in collaboration with all stakeholders (clinicians, user and family representatives, researchers, decision makers, the National center of excellence in mental health (CNESM), and the Quebec association of first episode programs (AQPPEP)  this RLHS draws on real-time, user-and program centered indicators and capacity-building activities across 11 EIS in diverse settings of the Quebec province (Canada). Other aims are to determine its acceptability and impact on user outcomes (i.e., patient and family satisfaction); compliance to essential EI components, and decision-making at local and provincial levels.

Results

The implementation of the RLHS proved to be feasible, despite different challenges linked to 1)involvement of many stakeholders from different cultures and backgrounds, 2)the lack of existing systematic, reliable, and clinically appropriate data collection procedures, 3)the lack of required resources (exacerbated during COVID-19 pandemic) paired to willingness to change and 4) accurate understanding of the model that may not be shared by all decidors and/or clinicians.  The RLHS was deployed on multiple phases over 2 years and regular meetings were held  to receive and give feedbacks on the RLHS and adapt it regularly with all stakeholders comments.  The implementation steps were:  1)The identification and priorisation of indicators in collaboration with all stakeholders including service users and families, through surveys and both in person  and virtual meetings. 2) The development of a health  technology platform to allow real-time clinical data (indicators) to be routinely collected and entered by clinical teams 3-monthly, and continuously by users and family members.   3) Data collection implementation on all  sites from early in 2020 every 3 months. 4) Diffusion to individual programs of personalized feedback on fidelity to indicators, electronically produced showing each program progression over time and comparing it to the mean of all programs. with comments to suggest improvement targets,  5) Capacity-building activities (eg. webinars, development  and training on new tools,  and individual mentoring) tailored to evolving needs of individual programs as identified by RLHS,  are offered partly through an electronic platform embedded in the RLHS.  6) And the cycle goes on measuring again the same indicators to determine areas of achievements and those who need further efforts. 

Discussion

The RLHS can increase capacity for providing evidence-based care, monitoring performance, setting targets for improvement, using data to make program-level decisions, for collaborative learning and multi-stakeholder interactions so that patient-centered care in EIS can be achieved . The next implementation step involves the scale-up of the RLHS model across the whole province of Quebec or in other provinces and its implementation in other complex mental health services (e.g., ACT teams).

Auteurs :
Amal Abdel-Baki, University Hospital of Montreal
Srividya Iyer, Douglas Research Centre, McGill University
Manuela Ferrari, McGill University and Douglas Mental Health Institute
Nicolas Girard, MSSS
Annie LeBlanc, Universite Laval Faculty of Medicine
Céline Villemus, Centre de Recherche CHUM
Daniel Rabouin, Centre de Recherche CHUM
Marc-André Roy, Faculté de médecine de l’Université Laval, Centre de Recherche de l’Institut Universitaire en Santé Mentale de Québec