sou · GSB33d10 · 2005-01-01 00:00:00 — Utfallsstudierna har dessvärre inte skiljt på avdelningarna, utan hela institutionen får kategoriseras som drivande strukturerad behandling. Det är en ofrånkomlig brist, som riskerar att något minska betydelsen av denna variabel. Följande studier anses därmed avse strukturerad behandling: nr 1, 2, 8, 16, 18, 21, 26, 28, 29, 31. Det har inte varit möjligt att ta med en del andra faktorer som uppenbart skulle ha varit intressanta, såsom behandlingsklimat, eftervårdens organisering, andelen som deltar i denna eller i själv- hjälpsgrupper etc. Det saknas helt enkelt data för detta i de flesta fall. Med dessa faktorer kan vi undersöka utfallet i alla de tre avseen- dena andel förbättrade avseende missbruk, andelen helnyktra/- drogfria sedan utskrivning, samt andelen döda . Analyser- na har gjorts med multipel linjär regression. Multivariata modeller har först skapats för att utröna betydelsen av metodologiska fakto- rer och patientfaktorer. Då dessa bedömts nödvändiga har de där- efter tagits med för den centrala analysen av programfaktorernas inflytande. Alla modeller har renodlats till optimala modeller, dvs. de som har högst förklaringsförmåga har valts genom s.k. Backward Step- wise metod,30 där faktorer som inte förbättrade modellens förklar- ingsförmåga successivt togs bort. Modellerna presenteras med för- klarad (adjusted R2), och signifikans (p). För var och en av de kvarvarande variablerna presenteras regressionskoefficienter (B) med sina respektive standardfel (SE), samt de standardiserade koef- ficienterna (). B-koefficienten kan tolkas som förändringen i utfall då den oberoende variabeln ökar med 1 (eller, vid dikotomi, går från nej till ja). är lämpligt om man vill jämföra de olika faktorernas inbördes betydelse i samma modell. P-värdet för respektive faktor beskriver sannolikheten att nollhypotesen (inget samband) kan avvisas, och värden på och under 0,05 tolkas här som statistiskt signifikanta. Inledningsvis undersöks metodfaktorernas betydelse, och där- efter patientfaktorernas. De faktorer som då visat sig ha betydelse 30 Alternativet Forward stepwise övervägdes, där de som signifikant bidrar successivt inkluderas. Men det riskerar att exkludera faktorer som visserligen inte själva når signifikans, men som ändå bidrar till signifikant modell. Valet gjordes alltså att hellre uppmärksamma potentiellt störande faktorer än enbart klart störande faktorer. Utfall av LVM-vård – översikt och syntes av hittillsvarande studier får därefter vara med som kontrollfaktorer när jag undersö- ker programfaktorernas betydelse i samlade modeller. För att säk- erställa att resultaten är stabila prövas också analysmodeller för stu- dier med mer likartad metod. De metodologiska faktorernas betydelse I den inledande modellen för de metodologiska faktorernas bety- delse för förbättring var ingen av de ingående faktorerna signifikant, dvs. de kunde inte förklara skillnader i utfall. Successivt exkludera- des faktorer som inte bidrog till förklaring. Den optimala modellen innehöll till slut två variabler: Observationsperiod (B = 0,074, SE =0,027, = 0,401; p = 0,010) samt enda källa (B =-0,081; SE = 0,026; = -0,449; p = 0,004). Modellen förkla- rade av variationen och var signifikant (p < 0,001). Modellen tycks därmed visa att längre observationssperiod ökar andelen förbättrade, vilket möjligen kan ha att göra med att föränd- ringsprocesser tar tid och att det krävs för att de skall bli tydliga, samt att faktorn socialtjänst enda källa minskar andelen förbättrade, troligen därför att förlorar kontakt med några som klarar sig bra. När det gäller utfallet helnykterhet/drogfrihet återstod också två variabler: Uppföljningstid (B = -0,005; SE = 0,001; = -0,540; p = 0,004) samt enda källa (B = -0,084; SE = 0,021; = -0,658; p = 0,001). Modellen tycks alltså visa det självklara att man har mindre möjlighet att ha varit helnykter/drogfri ju läng- re uppföljningstiden är, samt, som tidigare, att för- lorar kontakten med några lyckade fall. Modellen förklarade av variationen och var signifikant (p = 0,001). När det gäller utfallet döda/år är inte dessa metodologiska fakto- rer relevanta eftersom studierna kontrollerat dödsfallen i befolk- ningsregister. För förbättring och helnykterhet/drogfrihet kan det ändå vara lämpligt att också kontrollera för patient som huvudkälla efter- som denna andel ökade . Försiktigtvis bör därför alla de tre metodologiska faktorerna Observationsperiod, enda källa samt Patient som huvudkälla tas med som kontrollvariabler då programfaktorernas betydelse för utfallet förbättring skall under- sökas. Då helnykterhet/drogfrihet studeras bör Uppföljningstid, enda källa samt Patient som huvudkälla kontrolleras. Utfall av LVM-vård – översikt och syntes av hittillsvarande studier När döda/år studeras används ingen kontroll för metodologiska faktorer. De 31 utfallsstudierna som vi undersöker innehöll uppgifter om de undersökta populationerna, men de variabler man valt använda skiljde sig delvis åt. Följande variabler fanns, med – inom parentes anges antal studier: Kön (samtliga 31 studier), andel LVM (30), andel drogmissbrukare (28), andel gifta/sambo (24), andel med arbete eller annan ordnad sysselsättning (28), andel med egen bostad (24), genomsnittlig ålder (21) samt andel med ordnad försörjning (19). Endast nio studier har alla dessa variabler. För att kunna hantera social integration utan alltför stor förlust av data gjordes ett index som byggde på att summera uppgifterna om andel gifta/sambo, andel med arbete/sysselsättning och andel med egen bostad. Denna summa dividerades med antalet av dessa ingående uppgifter. Detta index av social integration kunde därmed skapas för 30 av studi- erna. Vid multivariat analys krävs data på alla ingående variabler. Ju fler variabler som prövas i modeller, desto färre studier blir alltså kvar i analysen. Som synes finns flest uppgifter om kön, andel som vårdats enligt LVM, andelen som missbrukade droger (och inte en- dast alkohol), samt indexet över social integration. Dessa fyra pati- entfaktorer kunde därför prövas i multivariat modell med 26 stu- dier när det gäller förbättring, och för 19 studier när det gäller nykterhet/drogfrihet och för 25 studier när det gäller andel döda. Den enda faktor som återstod i någon av dessa analyser var index över social integration (För förbättring: B = 0,005; SE = 0,003; p = 0,074. För nykterhet/drogfrihet: B = 0,005; SE = 0,002; p = 0,030. För andel döda: B = -0,375; SE = 0,182; p = 0,050). Varken kön, drogtyp eller vårdtvång spelade alltså någon roll. Och som vi tidigare såg gav de enskilda utfallsstudierna samma resultat. Det finns därför gott stöd att hävda att skillnaderna i utfall inte förefal- ler bero på kön, drogtyp eller vårdtvång. Däremot spelar uppenbar- ligen sociala faktorer roll, vilket också tidigare visats. Här användes ett sammanlagt index. Om övriga specifika variabler läggs till i multivariat analys förloras ett accelererande antal studier, på grund av att dessa saknar uppgift om minst en variabel. Därför prövades (i Utfall av LVM-vård – översikt och syntes av hittillsvarande studier tabell 8) istället de bivariata korrelationerna mellan utfallsmåtten och respektive bakgrundsvariabel. Utfallsvariablernas bivariata korrelation (Pearson R) med olika demografiska och sociala bakgrundsfaktorer. Tabellen anger antalet ingående studier (N) samt signifikans (P). P < 0,10 anges. Döda per ett år Ålder (medel) -0,025 -0,259 -0,258 -0,272 -0,117 -0,508 -0,210 Andel med arbete/ -0,598 -0,202 -0,480 Skillnader i bakgrundsdata mellan studier från tre olika perioder prövat med variansanalys. n = 7–10 n = 7–10 n = 5–11 Ålder (medel) Andel gifta/sambo Tabell 8 visar att det endast är två faktorer i vårt sociala index som visar bivariat samband med någon av utfallsvariablerna. Det är familj och arbete/sysselsättning. Dessa faktorer är sinsemellan högt korrelerade (Pearson R = 0,612; p = 0,002). Frågan är då om Utfall av LVM-vård – översikt och syntes av hittillsvarande studier någon av dessa faktorer har förändrats på ett sätt som skulle kunna förklara utvecklingen . Som visas i tabell 9 är alla skillnader små. Ingen är ens i närheten av signifikans. Därmed kan man inte hävda att förändringar i sammansättning av patien- terna i dessa avseenden skulle kunna förklara skillnaderna i utfall . I tabell 10 beskrivs hur programfaktorerna förändrats över de tre tidsepokerna. Fyra programfaktorers förekomst i studierna . Andel i procent. ES = ej signifikant. Utgår vi enbart från dessa faktorer skulle en rimlig hypotes vara att strukturerad behovsbedömning och strukturerad psykiatrisk diag- nostik som båda ökat så påtagligt skulle kunna förklara förbätt- ringen i period 3. Möjligen skulle också institutionernas ökade erfa- renhet kunna bidra, trots att den faktorn inte är signifikant. Men den strukturerade behandlingen har tydligen inte förändrats , åtminstone inte i de utfallsstudier som gjorts. Detta hindrar naturligtvis inte att strukturerad behandling kan vara verksam och svara för en betydande variation inom alla tre perioderna. Det måste i så fall studeras i beaktande av att kontrollerade program skulle kunna ha sociala selektionsmekanismer, dvs. att de som del- tar i dessa mindre utsträckning är socialt utslagna. Undersökningen av vad som påverkar utfallet förbättring gjordes i två olika analyser. Den första omfattar alla 31 studier med data över förbättring, medan den andra omfattar 24 studier med mer Utfall av LVM-vård – översikt och syntes av hittillsvarande studier likvärdiga sätt att mäta detta. Båda analyserna inkluderar de fyra programfaktorerna, och tidsfaktorn. Den första analysen omfattar dessutom de tre metodologiska faktorerna som bedömdes viktiga som kontrollfaktorer. De optimala modellerna i båda analyserna förklarade en mycket stor del av variansen (adjusted R2 = 0,572 respektive 0,506) och var klart signifikanta (p < 0,001). De pekade också ut samma avgörande faktorer för variationen i förbättring, nämligen införande av strukturerad behovsbedömning och struktu- rerad psykiatrisk diagnostik. Varken tidsfaktorn eller de metodolo- giska faktorerna tillförde något. För undersökningen av faktorer som påverkar nykterhet/drog- frihet användes också två analyser. Analys 3 omfattade alla 21 stu- dier med data på nykterhet/drogfrihet, och analys 4 omfattade endast de 16 studier som hade uppföljningsperioder mellan 6–18 månader. Båda använde dels tidsfaktorn och de fyra behand- lingsfaktorerna som förklarande variabler, men den första analysen använde också de tre metodologiska variablerna som bedömdes kunna spela roll för nykterhet/drogfrihet. Trots att dessa analyser byggde på färre studier var även de klart signifikanta (p = 0,001) och förklarade ännu större andel av variationen (adjusted R2 = 0,623 respektive 0,609). Båda pekade också ut att strukturerad psy- kiatrisk diagnostik spelade en viktig roll för andelen helt nyktra/- drogfria. I analys 3 spelade även två metodologiska faktorer roll, men strukturerad psykiatrisk diagnostik var signifikant även sedan dessa kontrollerades i modellen. I analys 4 svarade tidsfaktorn också för en del av utfallet, vilket antyder att det finns någon ytter- ligare faktor som förändrats , men som inte kontrollerades i modellen. Analys 5 undersökte faktorer som var relaterade till andelen döda och inkluderade de fyra programfaktorerna samt tids- faktorn. Denna analys omfattade 28 studier men var betydligt sämre, förklarade liten del av variansen (adjusted R2 = 0,094), och tangerade endast signifikans (p = 0,058). Den enda faktor som ten- derade att bidra var strukturerad behandling. På grund av den sociala selektion som konstaterats till strukturerade program gjor- des analysen om i analys nr 6, för att inkludera index för social integration. Eftersom mortalitet även i normalbefolkning är relate- rat till ålder och kön togs även dessa variabler med. Denna modell var signifikant (p = 0,006) och hade bättre förklaringsförmåga (adjusted R2 = 0,448), men den inkluderade endast 19 studier med komplett datauppsättning på alla ingående variabler. Utfall av LVM-vård – översikt och syntes av hittillsvarande studier Totalt har vi alltså sex analysmodeller, två för vartdera av de tre utfallsmåtten. Alla sex analyserna visas i tabell 11. Optimala modeller i sex multivariata analyser av pro- gramfaktorers betydelse för tre olika utfall, andelar som förbättrats, varit helt nyktra/drogfria respektive andel döda/år efter utskriv- ning. (analys 1) <0,001) (analys 2) <0,001) (analys 3) -0,004 -0,458 -0,065 -0,507 <0,001) (analys 4) 0,061) -4,378 -0,356 (analys 5) <0,001) -3,998 -0,330 (analys 6) Index av social integration -0,420 -0,502 Kommentar: I modellerna 5–6 har andelen döda/år uttryckts i %, vilket innebär att B-koefficient och standardfel har värden som är högre än motsvarande i modellerna 1–4. Utifrån tabellen kan vi se att – sedan hänsyn tagits till metodolo- giska faktorer och olika urvalskaraktäristika – tycks vissa samband mellan tre programfaktorer och tre utfallsmått kvarstå. Dessa sam- band illustreras i figur 12. Strukturerad behovsbedömning tycks höja andelen som minskat sitt missbruk i storleksordningen 8–(jämför B-koefficienterna). Utfall av LVM-vård – översikt och syntes av hittillsvarande studier tycks höja andelen helnyktra och drogfria med 7–, samt möjli- gen andelen som minskat sitt missbruk med 5–. Strukturerad behandling skulle möjligen innebära bättre överlevnad. Antydda samband mellan programfaktorer och utfall. [Siffrorna är korrelationskoefficienter (B) som kan tolkas som den andel som respektive positiva utfallsmått höjs då programfaktorn verkar. Signifikanta samband (p < 0,05) har heldragna linjer, me- dan streckade linjer betyder mindre säkra samband (p<0,10)]. 0,08-0,11 0,05-0,06 0,07-0,08 Sammanfattning av programfaktorernas betydelse Med tanke på att de olika studierna haft stora skillnader främst i metodologi men också när det gäller populationens sammansätt- ning var det nödvändigt att kontrollera för dessa faktorers inver- kan. Två strategier tillämpades. Enligt den ena strategin användes så många studier som möjligt, varefter de faktorer som svarade för betydande del av variationen inkluderades i den multivariata mo- dellen som kontrollvariabler. Enligt den andra strategin begränsa- des analysen till studier med mer homogen metodologi.31 Dessa olika strategier gav i huvudsak samma resultat vad gäller program- faktorernas betydelse. Detta stärker tilltron till skattningarna. Två, möjligtvis tre, av programfaktorerna som undersökts tycks därmed ha betydelse för utfallet. Den tidigare framlagda hypotesen att strukturerad behovsbe- dömning spelar roll för andelen förbättrade har gott stöd i ana- 31 När det gäller utfallet död gjordes begränsning istället genom införandet av demografiska och sociala kontrollvariabler, vilket ledde till visst bortfall av studier som saknade dessa. Utfall av LVM-vård – översikt och syntes av hittillsvarande studier Införandet av DOK-systemet tycks därmed ha stor betydelse för den allmänna förbättring som vi sett efter SiS övertagande även om vissa institutioner hade inlett motsva- rande med andra intrument redan tidigare. Strukturerad psykiatrisk diagnostik som ligger till grund för plane- ring av fortsatt vård/eftervård visade sig vara central faktor för att nå nykterhet/drogfrihet men bidrog även till förbättring i form av minskat missbruk. Strukturerad behandling var den enda programfaktorn som bidrog till att minska andelen döda, men detta samband var betydligt svagare i båda modellerna och tangerade endast signi- fikans. Detta samband fanns kvar även sedan demografiska och sociala faktorer tagits med i modellen. Eftersom strukturerad behandling inte har ökat så har denna faktor inte heller bidragit till att påtagligt minska andelen döda . Tidigare studier av enstaka program eller institutioner gav inget stöd för specifika programfaktorers betydelse. Men i denna analys av studier från flera olika program framträder att graden av struktur i olika avseenden förefaller ha klart positiva roller för utfallet. Detta har skett trots att programfaktorerna endast har mätts med enkla dikotomier (finns/finns ej). Mer fingradiga skalor kunde troligen ha gett tydligare utslag. Strukturerad behandling skulle exempelvis ha kunnat graderas mer genom att mätas i antal timmar som de strukturerade programmen omfattar. Man bör fundera över varför de olika programfaktorerna tycks har olika betydelse för olika utfallsmått. Precis som antyddes ovan (se avsnitt 5) har det rimligen att göra med att dessa mått mäter utfall som berör olika extremer av populationen. Det förefaller som om de båda inslagen strukturerad bedömning och strukturerad diagnostik har betydelse för att åstadkomma en positiv förändring vad gäller missbruket som sådant, och där den starkare insatsen har större betydelse för det mer genomgripande förbättringsmåttet nykterhet/drogfrihet. Båda dessa insatser är relativt kortvariga i sig själva men har sin betydelse i att de inriktar och i någon mån indi- vidualiserar det fortsatta arbetet med patienten – samt att de troli- gen i vissa fall kan starta spontanprocesser hos denne. Det tredje utfallsmåttet – andelen döda per efter utskriv- ning – handlar istället om de med den mest destruktiva utveck- lingen. När det gäller att minska detta negativa utfall tycks struktu- rerad bedömning och diagnostik inte ha spelat samma roll. Utfall av LVM-vård – översikt och syntes av hittillsvarande studier det endast strukturerade program som möjligen har bidragit till att minska dödligheten. Det kan bero på att det här handlar om just de patienter som är betydligt svårare att nå – och där enträgna uppre- pade strukturerade insatser kan ha en fördel. Fortsatt forskning får undersöka noggrannare vilka av dessa strukturerade insatser som har bäst effekt och hur dessa verkar. Ett uppslag till denna forsk- ning skulle kunna ta sin utgångspunkt i begrepp som uppgivenhet, hopplöshet och inlärd hjälplöshet samt faktorer ägnade att bryta dessa tillstånd. Endast i en av modellerna kvarstod tidsfaktorn. Därmed tycks trots allt de programfaktorer som använts kunna förklara stor del av utvecklingen . Det hindrar inte att det också kan finnas andra faktorer som spelar roll, för vilka samlade data saknas och som därför inte alls är med i modellerna. Det kan till exempel gälla behandlarnas utbildningsnivå och professionella kompetens, vård- klimat eller skillnader i utformningen av eftervård. Det kan slutli- gen också handla om samhällsfaktorer som ligger utanför både vår- den och den professionella eftervården, till exempel tillgången till och attraktionskraften hos självhjälpsgrupper såsom AA och NA. I sin bok inleder och (2002) med en genomgång av forskningsläget när det gäller föränd- ring av missbruk och problembeteenden. Deras genomgång kan sammanfattas i 6 punkter: 1.Förändring av problembeteende sker ofta utan formell behandling, men behandling kan underlätta naturlig föränd- ring. 2.Korta interventioner kan ofta sätta igång förändring. 3.Det finns inget klart samband mellan behandlingsdos och effekt. Det mesta av effekten sker . Lång tid på frivil- liga behandlingshem brukar visserligen ge bättre utfall i naturalstudier, men inte i kontrollerade experiment där man slumpas till vård av olika längd. 4.Personens egen tilltro till sina möjligheter att lyckas ger god prognos för utfallet. Självtilliten är alltså viktig. 5.Behandlaregenskaperna spelar roll för utfallet. Viktiga karaktäristika är empati, äkthet och en icke-styrande värme Utfall av LVM-vård – översikt och syntes av hittillsvarande studier Relationen är central och behandlarens till- tro till patienten ökar chansen till gott utfall. 6.Där patienter placeras på väntelista, dvs. i väntan på att behandlingen skall komma igång senare, blir effekten mycket låg. Väntelistesituationen har ett dolt budskap: Skjut upp förändring!, vilket leder till att ingen föränd- ring kommer till stånd. Vad betyder detta för LVM-vården och dess svårigheter att upp- fylla syftet att motivera till förändring? Om korta interventioner kan sätta igång förändring medan lång vårdtid i sig inte ökar effekten, så bör LVM-vården överge strategin med långvarig förvaring och istället sätta igång med strukturerade utredande, motiverande och behandlande interventioner . Om väntelista skjuter upp förändring, så är alla budskap om att LVM-vården inte är behandling kontraproduktiva. Dels hindrar det patienten att mobilisera sina egna förutsättningar till förändring, dels hinner det ofta gå så att han/hon tröttnar och inte vill. Om den centrala faktorn är patientens egen tilltro, som många LVM-patienter lider av brist på hopp, inlärd hjälp- löshet och hopplöshetsdepression, så är behandlarnas ställfö- reträdande hopp troligen den allra viktigaste faktorn. Men be- handlarnas tilltro inom är ofta låg. Ett sätt att höja behandlarnas tilltro är att deras egen verksamhet målin- riktas och struktureras mer. Strukturerade insatser höjer enga- gemang och tilltro bland behandlarna och därmed bland pati- enterna. Skuldbeläggande budskap ersätts av hoppingivande budskap. Sammanfattning av översiktens slutsatser Denna översikt har visat att det finns en viss samlad kunskap om LVM-vårdens utfall trots vad som ofta anförs: a)Andelen som har förbättrats både vad gäller minskat missbruk och andelen helt nyktra/drogfria har ökat i utfallsstudierna un- der den tid LVM funnits från i genomsnitt till i genomsnitt till därefter. Utfall av LVM-vård – översikt och syntes av hittillsvarande studier andelen helt nyktra och drogfria året efter utskrivning har ökat från under LVM:s första period till . b)Betydande förbättring i de intagnas situation sker också på andra problemområden, men för en inte obetydlig grupp tycks hälsoproblem och bostadsproblem rent av förvärras efter utskrivning jämfört med före vården. c)finns en hög överdödlighet bland LVM-vårdade och denna har inte påverkats gynnsamt . Den kan i huvudsak direkt kopplas till missbruk, våld och självmord. Överdödligheten är mycket hög i internationellt perspektiv, även jämfört med andra kliniska studier av missbrukare, vilket har att göra med att LVM-intagna är en särskilt utsatt grupp. De mest utslagna löper störst risk att dö. En möjlighet är att det just handlar om dem som är mest uppgivna, som mest sak- nar hopp. har vi inte anledning att ge upp om någon. De som blir helnyktra/drogfria har bättre långtidsöverlevnad än normalbefolkning. d)Betydelsen av LVM-vårdens innehåll har varit svår att dok- umentera i flera tidigare studier. Genom analysen av ett 30-tal utfallsstudier har vissa mönster blivit tydliga. Strukturerade metoder i bedömning samt i utredning och diagnostik ökar förutsättningarna för positivt utfall i form av att uppnå minskat missbruk respektive helnykterhet/drogfrihet, och strukturerad behandling kan bidra till lägre antal döda. De kausala relatio- nerna i dessa samband kan inte fastställas utifrån dessa studier. Betydelsen av strukturerade metoder i bedömning/utredning kan ha att göra med att det finns en direkt motiverande effekt i detta, men det kan också bero på att hjälpen därmed bättre kan inriktas på det individen har behov av. Betydelsen av strukture- rad behandling för att minska död kan ha att göra med att några av dem som allra mest lider av hopplöshet därmed kan känna att de tas på allvar och att deras hopp väcks på nytt. Det är rim- ligt att tänka sig att det krävs starkt engagemang, tilltro och hopp för att tända deras gnista. Det kan också bero på att strukturerad behandling möjligen bidrar till att motivera till deltagande i självhjälpsgrupper och annan form av fortsatt stöd. e)Även om LVM-tiden kan utnyttjas bättre, är det som händer efteråt avgörande på . Deltagande i eftervård och självhjälpsgrupper svarar för huvuddelen av variationen i utfall i ett par studier, oberoende av behandlingsmodell.