UM CRMC RecuR Score Pilot

I. BAGGRUND:

Hospitalsgenindlæggelse er et negativt helbredsresultat, der medfører betydelige omkostninger for sundhedsvæsenets økosystem. Selvom det er uønsket, er uplanlagt genindlæggelse inden for 30 dage efter udskrivelsen ikke ualmindeligt. Weiss et al. (2021) estimerede, at de samlede tilbagetagelsesrater for alle betalere var 14 pr. 100 indeksindlæggelser (14%). Genindlæggelse på hospitalet er ofte dyrere end den første indlæggelse. Hospitalsgenindlæggelser koster i gennemsnit $15.200 sammenlignet med $11.700 for gennemsnitlige hospitalsophold (Freeman et al., 2018). Hospitalsgenindlæggelse har været i centrum for opmærksomheden blandt sundhedsplaner, udbydere og politikere. Mange genindlæggelser kan forebygges, men tidligere undersøgelser har haft svært ved at identificere patienter med størst risiko for genindlæggelse og implementere overgangsordninger for effektivt at reducere genindlæggelsesraterne med vedvarende resultater (Hansen et al. 2011, Leppin et al. 2014).

På tværs af alle patienter ved University of Maryland Charles Regional Medical Center (UM CRMC) mellem januar 2019 og januar 2022 var den uplanlagte hospitalsgenindlæggelsesrate 11 %, og denne værdi er så høj som 30 % på tværs af visse højest risikogrupper. UM CRMC har implementeret et Transitional Care Program med Nurse Navigators siden 2011, der fokuserer på patienter, der typisk er kendt for at have en højere frekvens af genindlæggelse (patienter, hvis primære årsag til indlæggelse er diabetes, kongestiv hjertesvigt (CHF), kronisk obstruktiv lungesygdom ( KOL) og hypertension). På trods af en reel indsats for at håndtere disse patienter og yde yderligere støtte til disse patienter før udskrivelse og efter udskrivelse, er genindlæggelsesraten på UM CRMC forblevet relativt uændret over de seneste fem år mellem 7-15 % (gennemsnit 11 % ± 1,5 %). uden vedvarende forbedring fra år til år.

For at forbedre plejekvaliteten og reducere unødvendige sundhedsomkostninger lancerede Center for Medicare og Medicaid Services (CMS) i 2013 Hospital Remissions Reduction Program (HRRP) som en del af Value Based Purchasing (VBP)-programmet for at tilskynde til bedre koordinering af udskrivelsesbehandling. Under HRRP-programmet pådrager hospitaler med høj genindlæggelsesrate en betalingsreduktion på op til 3 procent. Siden lanceringen af ​​HRRP-programmet er reduktion af hospitalsgenindlæggelser blevet løftet til en strategisk prioritet for hospitaler.

De fleste offentliggjorte undersøgelser om evalueringer af reduktion af genindlæggelser vedtog kvasi-eksperimentelt design, eksperimenter, der tildeler behandlingsgrupper baseret på en anden metode end randomisering, mens undersøgelser, der anvendte strenge randomiserede kontrollerede forsøg (RCT'er), er ret begrænsede. Resultaterne af disse to undersøgelsesdesign er inkonsistente.

At opnå en væsentlig reduktion af tilbagetagelsen kræver intensive ressourcer og er dyre i drift. Jenq et al. (2016) anslog, at det i deres storstilede genindlæggelsesprogram kostede $7000 at undgå én indlæggelse i deres Medicare-befolkning. For at maksimere effektiviteten i allokering af hospitalsressourcer bliver identificering og målretning af patienter, der ville drage størst fordel af intensivbehandlingsovergangsintervention, et vigtigt første skridt i et reduktionsprogram for genindlæggelse. Forskellige risikostratifikationer blev indført i branchen for at forudsige en patients risiko for genindlæggelse, og bruges i patientprioritering.

På University of Maryland Medical System (UMMS) har vi udviklet en risikoscore kaldet RecuR Score (Readmission Risk Score). RecuR Score estimerer risikoen for 30 dages uplanlagt genindlæggelse for patienter både internt og i løbet af de 30 dage efter udskrivelsen. Denne risikoscore genoptrænes månedligt ved hjælp af data fra patienter med møder på UMMS-hospitaler. Målgruppen er indlagte patienter, i øjeblikket interne ikke-indlagte patienter (akutafdelingen, observationsenheden), som kan blive indlagte, og tidligere indlagte patienter inden for 30 dage efter udskrivelsen. Scoren bruger data fra UMMS elektroniske sundhedsjournalsystem (EHR), CRISP, kommercielle og ikke-kommercielle påstande og US Census Bureau. En sammenligning af ydeevnen af ​​RecuR Score sammenlignet med LACE og HOSPITAL på de samme patienter viste, at Area Under the Receiver Operation Characteristic Curve, nogle gange kendt som Area Under the Curve (AUC), af RecuR Score klart overgår de to andre. målinger, selv før udledning. Mens LACE kun er tilgængelig ved udskrivelsen, beskrives HOSPITAL som mest præcis ved udskrivelsen, og selv da overgår det af RecuR Score 48 timer efter ankomsten, når RecuR Score ikke er på sit bedste.

Litteraturgennemgangen viser, at indsatsen for at reducere genindlæggelsesraterne ikke er konsekvent effektiv, og det har været vanskeligt at udtrække et sæt indsatser, der pålideligt reducerer genindlæggelserne. Vores team antager, at indsatsen for at reducere genindlæggelsesraterne ikke er effektiv, fordi patienterne ikke er tilstrækkeligt stratificeret i risikokategorier, hvilket resulterer i, at interventioner ikke bliver brugt på de patienter, der vil have mest gavn af interventionerne. Denne pilot løser dette problem ved at identificere patienter med højere risiko for genindlæggelse ved hjælp af RecuR Score. RecuR Score identificerer nøjagtigt patienter med høj risiko for genindlæggelse med et område under Receiver Operator Characteristic (ROC) kurven på 0,83. Denne højere risikopopulation (begrænset til udvalgte hoveddiagnoser og andre inklusions- og eksklusionskriterier) har en højere genindlæggelsesrate (16,8 %) end hospitalets samlede genindlæggelsesrate (11 %), hvilket giver større mulighed for at reducere genindlæggelsesraten for målgruppe.

For at løse problemet med at identificere de mest effektive interventioner, er vores teams anden hypotese, at de anvendte interventioner ikke er robuste, hvilket betyder, at virkningen af ​​interventionen er utilstrækkelig. For eksempel fokuserer de fleste genindlæggelsesinterventionsprogrammer på telefonopkald efter udskrivelsen uden at overveje et mere fuldstændigt billede af patientens situation. For at løse dette problem implementerer dette pilotprojekt en vurdering af en patients sociale sundhedsdeterminanter (SDOH), yderligere undervisningsmateriale og har også opstillet mere komplekse interventioner, såsom flere hjemmeplejeprogrammer, der dækker et bredt spektrum af potentielle interventioner. Forventningen er, at vi ved præcist at identificere de højere risikopatienter og have et bredere overblik over patienternes situation med flere muligheder for interventioner, kan reducere antallet af 30 dages uplanlagte genindlæggelser blandt befolkningen indskrevet i Enhanced Care-armen sammenlignet med standarden af Care arm af piloten.

Denne undersøgelse har til formål at reducere 30-dages uplanlagte hospitalsgenindlæggelsesrater hos patienter, der har en højere risiko for genindlæggelse, og give mere komplekse indgreb, der er højere intensitet end dem, der i øjeblikket tilbydes på UM CRMC. Ved at målrette patienter, der har en højere risiko for genindlæggelse, ved hjælp af en ny risikoscore, RecuR Score, kan ressourcer bedst fordeles til dem, der har mest brug for dem. Disse mere intense interventioner omfatter en vægt på at vurdere patientens sociale sundhedsdeterminanter, yderligere undervisningsmateriale og have en klart defineret proces til aktivering af hjemmets sundhed og samfundsressourcer for at hjælpe passende patienter.

Hypotesen for denne undersøgelse er, at brug af en ny UMMS-algoritme (RecuR Score) til at identificere patienter med en højere risiko for uplanlagt hospitalsgenindlæggelse kombineret med forbedrede behandlingsinterventioner før udskrivelse og opfølgende behandling, herunder en vurdering af deres sociale determinanter for sundhed, adgang til hjemmesundhedsressourcer og yderligere undervisningsmateriale om deres helbred kan reducere 30-dages uplanlagte hospitalsgenindlæggelser i denne højrisikogruppe med 30 %.

III. METODER Dette er en pragmatisk, prospektiv, randomiseret, ikke-blindet kontrolundersøgelse af virkningen af ​​en ny overgangsplejemodel for patienter, der er fastlagt at have højere risiko for 30-dages uplanlagt hospitalsgenindlæggelse udført på UM CRMC på 5 Garrett Ave, La Plata , MD 20646. Patienterne vil blive 1:1 (lige) randomiseret til en Standard of Care (kontrol) arm eller en Enhanced Care (intervention) arm ved brug af en stratificeret randomiseringsmetode med stratificering efter RecuR Score. På grund af den tilsyneladende forskel mellem Standard of Care og Enhanced Care, vil hverken patienter eller udbydere blive blindet over for undersøgelsesopgaven.

Målpatientpopulationen er indlagte patienter (indlagte patienter) med specifikke indlæggelsesdiagnoser, der er modtagelige for peri- og post-udskrivningsinterventioner, hvor målet er at reducere genindlæggelsesraten for denne højrisikopopulation.

Baseret på historiske data forventer vi, at det vil tage 2,5 år at tilmelde de 1500 nødvendige deltagere. Patienter vil være berettiget til inklusion, efter undersøgelsen er påbegyndt, og fortsætter, indtil det samlede antal patienter er tilmeldt. Undersøgelsen vil fortsætte med at indsamle data for hvert individ indtil 90 dage efter udskrivelsen fra deres indskrivningsindlæggelse. Dataindsamlingen afsluttes 90 dage efter, at den sidste forsøgsperson er udskrevet fra deres indskrivningsindlæggelse.

Ved at bruge RecuR Score, der er tilgængeligt for hver patient 24 timer efter, at dataindsamlingen startede, skal du indskrive patienter med en liggetid på mere end 48 timer og mindre end 30 dage og et eller flere af følgende scenarier: 1) RecuR Score større end eller lig med 2 med indlagt diagnose KOL, CHF, diabetes med forhøjet HbA1c, hypertension eller lungebetændelse ELLER 2) RecuR-score større end eller lig med 3 med enhver indlagt diagnose ELLER 3) RecuR-score større end eller lig med 2 og liggetid større end 10 dage og enhver indlæggelsesdiagnose ELLER 4) enhver RecuR Score OG nuværende indlæggelse er en genindlæggelse inden for 30 dage efter tidligere indlæggelse, hvor patienten ikke var tilmeldt piloten under nogen tidligere indlæggelse OG enhver indlæggelsesdiagnose.

IV. DATAINDSAMLING Patientens elektroniske sundhedsjournal (EPJ) fra Epic vil være hovedkilden til information om patientens demografi, indlæggelsesdiagnoser, opholdets længde og udfaldsdata som efterfølgende hospitalsmøder i de 90 dage efter udskrivelsen. CRISP ADT-værktøjet (Chesapeake Regional Information System for our Patients, Admission Discharge Transfer) er kilden, der viser, hvad hospitalet møder de indskrevne patienter har efter udskrivelsen, hvis de ikke forekommer på UMMS-faciliteter.

V. DATAANALYSE Undersøgelsen ser ud til at detektere en 30 % relativ ændring i baseline-genindlæggelsesraten fra en estimeret genindlæggelsesrate på 19,4 % i Standard of Care-armen med en styrke på 80 % til at detektere denne ændring og et tosidet alfa-niveau på 0,05. Tilmelding vil ske i forholdet 1:1 for Standard of Care til Enhanced Care, med stratificering på RecuR Score 24 timer efter dataindsamlingen begynder eller tidspunktet for den første kvalificerede score. Denne stratificerede randomisering sikrer, at et afbalanceret antal patienter inden for samme RecuR Score-niveau tildeles begge arme af piloten.

Patientkarakteristika vil blive opsummeret og sammenlignet mellem Standard of Care og Enhanced Care armene. De fleste resultater vil blive sammenlignet ved hjælp af en forskelstest for to proportioner. Hvis dataene er multi-kategoriske, vil Mantel-Haenszel metoden blive brugt til sammenligninger. Hvis en hændelse er sjælden (<5%), vil Fisher Exact-testen blive brugt. Enhver kontinuerlig data vil blive sammenlignet ved hjælp af en t-test eller Wilcoxon Rank Sum-statistik. Hvis data er meget skæve, kan det være nødvendigt med yderligere metoder. Disse analyser vil blive brugt til at præsentere baseline- og baggrundskarakteristika, der viser, at analysen er afbalanceret og repræsentativ for den generelle befolkning, eller peger på områder, hvor primære analyser muligvis skal justeres for at tage højde for ubalancer.

Alle analyser af resultater for primære og sekundære endepunkter vil være baseret på Intent-to-Treat-princippet. Sammenligning af hospitalsgenindlæggelse vil blive udført ved hjælp af enten z-tests eller Fischers Exact-test, afhængigt af sjældenheden af ​​resultatet af interesse. Hvis der noteres ubalancer i baseline-karakteristikaene, vil justerede regressionsmodeller blive testet, hvor det er angivet. Undergruppeanalyse vil blive udført, hvis det er nødvendigt.