Hodnocení Geisingera doma (GaH) Patient Management

POZADÍ A ODŮVODNĚNÍ:

Geisinger at Home™ přináší přizpůsobenou zdravotní péči oprávněným členům Geisinger Gold Medicare Advantage tam, kde žijí. Geisingerův program domácí péče si klade za cíl udržet pacienty zdravější, bezpečnější a lépe propojené s jejich zdravotnickým týmem. V úzké spolupráci s lékaři primární péče o pacienty může Geisingerův tým lékařů, registrovaných sester, dietologů, případových manažerů, lékárníků a dalšího zdravotnického personálu podle potřeby navštěvovat pacienty. Cílem programu je uspokojit zdravotní potřeby pacientů s chronickými zdravotními stavy prostřednictvím pravidelných domácích návštěv a potenciálně snížit akutní exacerbace těchto stavů vyžadujících výjezdy na pohotovost nebo do nemocnice.

Spektrum péče Geisinger at Home zahrnuje:

Kontroly Rutinní testování Péče o rány Péče o dýchání Nutriční potřeby Urgentní péče Speciální péče

V současné době je do programu Geisinger at Home zapsáno asi 7 000 členů Geisinger Gold a více než 11 000 je způsobilých na základě současného screeningového přístupu.

Základní provozní výzvou tohoto programu je určit, jak optimálně rozmístit/distribuovat své vzácné zdroje – členy pečovatelského týmu – mezi těchto 7 000 zapsaných členů, aby se optimalizoval jejich dopad. Současný screeningový proces využívá omezená data (účtovací kódy) a jednoduchou heuristiku pro hodnocení rizika pacienta a nevyužívá bohaté, vysoce granulární dostupné klinické údaje, jako je zobrazování, laboratorní hodnoty a vitální funkce, což může výrazně zlepšit schopnost přesně předvídat výsledky a identifikovat pacienty, které jsou pro program nejvhodnější. Vyšetřovatelé se domnívají, že použití těchto podrobnějších dat může optimalizovat tento nový systém poskytování zdravotní péče tak, aby se zaměřoval na pacienty, kteří mají nejvyšší riziko budoucího využití zdravotní péče nebo nežádoucích příhod, jako je smrt. Jako důkaz koncepce vygenerovali vyšetřovatelé model strojového učení, který předpovídá riziko budoucího využití v příštích 12 měsících. Tento model využíval 191 vstupních proměnných včetně klinických dat, zobrazovacích měření, komorbidit, léků, metrik využití v minulosti a také sociálních metrik. Výsledky ukázaly, že model strojového učení měl schopnost předpovídat koncové body využití ve srovnání se současnými screeningovými přístupy využívajícími data účtovacího kódu. Vyšetřovatelé se nyní snaží prospektivně vyhodnotit účinek, který mají intervence GaH na výsledky pacientů (např. hospitalizace a návštěvy ED, mortalitu), když jsou informováni těmito přesnými výsledky prediktivního modelování a dalšími stratifikačními přístupy.

POSTUPY:

Design výzkumu Toto je prospektivní pragmatická randomizovaná kontrolovaná studie k vyhodnocení účinků GaH intervence u vhodných pacientů ve srovnání se současnými osvědčenými postupy pro management péče. Pacienti budou identifikováni a vyšetřeni na základě dostupných údajů z EHR, náhodně přidělené GaH intervence nebo standardní péče (SoC) a sledováni po dobu 6 měsíců. Primárními cílovými body studie je počet hospitalizací a návštěv na ED. Sekundárním cílem bude 6měsíční přežití po zařazení.

Podrobné postupy: Jakmile budou kohorty identifikovány, kohorta 2 (kontroly) bude nadále dostávat standardní klinickou péči a management. Členové projektového týmu nebudou mít v úmyslu zasahovat nebo komunikovat s těmito jednotlivci. Kohorta 1 bude zařazena do intervence GaH prostřednictvím klinicky řízeného procesu týmu GaH. Je třeba poznamenat, že účelem tohoto projektu není definovat, kontrolovat nebo hodnotit konkrétní detaily procesu nebo postupu GaH, ale vyhodnotit jeho účinnost jako alternativní cesty klinické péče v tomto prostředí. Jako takové jsou konkrétní podrobnosti a akce týmu péče o GaH v každé interakci s pacientem ponechány na jejich lékařském uvážení.