Einfluss von E-Mail-Erinnerungen auf die Nichterscheinenraten bei Terminen in einer urologischen Abteilung

RECHTFERTIGUNG

Die Ambulanz und die Medizinische Informatikabteilung des Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA) haben eine gemeinsame Strategie entwickelt, die auf E-Mail-Erinnerungen für geplante ambulante Termine basiert. Patienten, die einen Termin (persönliche oder Telekonsultation) mit einem Arzt im Krankenhaus vereinbart haben, erhalten zum Zeitpunkt ihrer Anfrage sowie 14 Tage und 48 Stunden vor dem Termin eine E-Mail, die sie an den Termin erinnert Zeit und den Ort, an den sie gehen müssen. Darüber hinaus wurde der E-Mail ein Button hinzugefügt, sodass der Patient darauf klicken und auf einfache Weise direkt abbrechen kann.

Die Möglichkeit, den Termin in derselben Erinnerung abzusagen, soll auch Auswirkungen auf diejenigen haben, die, ohne ihren Termin vergessen zu haben, ihn verpassen müssen oder wollen, ihn absagen und so den Termin für einen anderen Patienten freilassen können, der ihn benötigt .

Es scheint, dass jede Art von Erinnerung mit einem Rückgang der No-Show-Rate verbunden wäre. Es ist jedoch fraglich, ob veröffentlichte Zahlen auf unser Umfeld übertragbar sind. Die Variabilität von Kontexten und Populationen kann das Ausmaß der Wirkung einer Intervention beeinflussen.

Nach Durchsicht der Literatur konnten in unserem Land keine Studien zur Analyse von Terminerinnerungen und Nichterscheinen-Raten gefunden werden. Daher schlagen wir vor, eine Studie zur Bewertung dieser Auswirkungen in der Urologieabteilung des HIBA durchzuführen. Obwohl eine klinische Studie in Betracht gezogen und das Versenden von Erinnerungen randomisiert werden könnte, war die Intervention zu dem Zeitpunkt, als wir uns entschieden, diese Forschung durchzuführen, bereits in allen Abteilungen implementiert.

FRAGESTELLUNG

Ist die E-Mail-Erinnerung an einen geplanten ambulanten Termin in der Urologieabteilung des HIBA wirksam, um die Nichterscheinenquote bei Patienten über 18 Jahren zu senken?

AUSWAHL UND PROBENGRÖSSE

Im Jahr 2022 führte die Urologieabteilung des Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA) etwa 29.000 Termine im Zentralkrankenhaus und 11.500 Termine im italienischen Krankenhaus San Justo durch, was insgesamt 40.500 Termine ergibt, einschließlich spontaner Überstunden und Termine bei spontaner Nachfrage. Der geschätzte Wochendurchschnitt liegt bei 779 Terminen. Derzeit beträgt die Nichterscheinenquote bei geplanten ambulanten Terminen im Urologiedienst des HIBA etwa 21 %.

Wir glauben, dass eine relative Reduzierung des Anteils der Nichterscheinen um 25 % durch das Erinnerungssystem klinisch relevant wäre, d. h. von einer Basis-Nichterscheinen-Rate von 21 % auf 16 %.

Unter Verwendung von STATA und dem von der University of San Francisco kostenlos zur Verfügung gestellten Beispielberechnungstool haben wir geschätzt, dass der Gesamt-N-Wert, der zur Schätzung der berechneten Differenz der Nichterscheinen-Raten zwischen Gruppen erforderlich ist, 1892 Termine (946 Termine pro Gruppe) beträgt. Die verwendeten Parameter waren wie folgt: Alpha (zweiseitig) = 0,05, Beta = 0,20; q1 (Anteil der offengelegten Termine)= 0,50; P0 (Grundrisiko des Nichterscheinens in der nicht exponierten Gruppe) = 0,21 und P1 (geschätztes Risiko in der exponierten Gruppe) = 0,16.

Die Anzahl der angeforderten Termine vor und nach der Umsetzung der Erinnerungen reicht aus, um die Studienhypothese zu testen.

DATENERFASSUNGSINSTRUMENT

Für unsere Studie werden wir Sekundärdatenbanken verwenden, die vom Ministerium für Gesundheitsinformatik nach Genehmigung des Protokolls durch die Bioethikkommission unserer Einrichtung angefordert wurden. Da die Terminverwaltung in einem einzigen Datenspeicher zentralisiert ist, können alle Daten zu Patienten und Terminanfragen aus dem gesamten elektronischen Gesundheitssystem von HIBA abgerufen werden.

PLAN FÜR DIE DATENANALYSE UND ERGEBNISBERICHTE

Ein individueller Ansatz wird verwendet, um die Wirkung der Intervention auf die No-Show-Raten zu bewerten. Die Analyseeinheit ist der zugeordnete Termin. Aufgrund der Art der Offenlegung und der Implementierung des Erinnerungssystems entsprechen alle Termine vor dem Umsetzungsdatum nicht offengelegten Terminen, und alle nach dem Umsetzungsdatum zugewiesenen Termine entsprechen offengelegten Terminen.

Quantitative Variablen werden mit ihrer absoluten und relativen Häufigkeit in Prozent beschrieben. Quantitative Variablen werden entsprechend der beobachteten Verteilung als Mittelwert und Standardabweichung oder Median und Interquartilbereich dargestellt.

Für die Berechnung der Quote der Nichterscheinen bzw. abgesagten Termine wird als Zähler die Anzahl der Nichterscheinen bzw. abgesagten Termine verwendet. Für die No-Show-Rate wird als Nenner die Anzahl der nicht abgesagten Termine verwendet, wie es für die Darstellung dieser Kennzahl in der Literatur üblich ist. Bei der Quote der abgesagten Termine wird die Gesamtzahl der angefragten Termine als Nenner herangezogen. In beiden Fällen werden nur Termine in Anspruch genommen, die die Einschlusskriterien und keines der Ausschlusskriterien im gleichen Zeitraum erfüllen. Das mit der Normalnäherung geschätzte 95 %-KI (Konfidenzintervall) wird für jede der Raten dargestellt, da die Anteile ausreichend groß sind.

Um die Nullhypothese der Gleichheit des Anteils verpasster Termine zwischen angeforderten, nicht abgesagten Terminen, die der Erinnerung ausgesetzt waren, und angeforderten, nicht abgesagten Terminen, die nicht der Erinnerung ausgesetzt waren, zu testen, wird ein multivariates logistisches Regressionsmodell verwendet. Wir betrachten die Exposition gegenüber der Erinnerung als Hauptexposition und das Nichterscheinen beim Termin als Ergebnisvariable. Jeder Patient wird unter Verwendung robuster Schätzer der Standardfehler als Konglomerat oder Cluster betrachtet, da die Termine desselben Patienten einander ähnlicher sind als den Terminen anderer Patienten. Als Anpassungskovariate wird die Zeit in Tagen verwendet. Wir werden potenzielle Störfaktoren berücksichtigen, die vom Forschungsteam und der Literatur als relevant erachtet werden, darunter Geschlecht, Alter und Krankenversicherung des Patienten, Zeit seit der Terminanfrage in Tagen, Uhrzeit, Wochentag und Monat des Termins sowie Ort der Pflege (Zentralkrankenhaus, San Justo oder peripheres Zentrum). Die rohen und angepassten ORs für verpasste Termine werden mit ihrem 95 %-KI geschätzt.

Um die Nullhypothese der Gleichheit des Anteils der abgesagten Termine zwischen den angefragten Terminen, die der Erinnerung ausgesetzt waren, und der abgesagten Termine unter den angefragten Terminen, die nicht der Erinnerung ausgesetzt waren, zu testen, wird dieselbe Methodik verwendet, die für das vorherige Ziel beschrieben wurde.

Die Wirkung der Intervention wird in vorab festgelegten Untergruppen nach Geschlecht, Altersgruppe, Krankenversicherung, Terminzeit, Wochentag und Monat der Termine sowie nach Pflegeort (Central Hospital, San Justo oder peripheres Zentrum).

Wahrscheinlichkeiten von weniger als 0,05 gelten als statistisch signifikant. Die statistische Analyse wird mit der STATA-Software Version 17 (Texas USA) durchgeführt.

UMGANG MIT VERLORENEN DATEN

Die für diese Analyse zu verwendenden Datenbanken enthalten einen sehr geringen Prozentsatz fehlender Daten. Da fehlende Daten zufällig als völlig fehlend angesehen werden könnten, wird für die Einzelanalyse eine vollständige Fallanalyse herangezogen.

VORTEILE UND EINSCHRÄNKUNGEN DER STUDIE

Die Einschränkungen unserer Studie werden angesichts der gewählten Methodik hauptsächlich auf die fehlende Randomisierung der Exposition zurückzuführen sein. Dies führt zu Störfaktoren, von denen einige zwar a priori berücksichtigt werden, aber nicht in ihrer Gesamtheit berücksichtigt werden können, da nicht alle bekannt sind. Andererseits sind die Stichprobengruppen möglicherweise nicht im Hinblick auf Störfaktoren ausgeglichen, wie dies beispielsweise bei zeitabhängigen Variablen der Fall sein kann. Da die Intervention jedoch ab einem zufällig definierten Zeitpunkt durchgeführt wurde, sind die Störfaktoren höchstwahrscheinlich ausgeglichen und können darüber hinaus eventuell durch statistische Methoden angepasst werden.

Während viele retrospektive Studien auf der Grundlage unvollständiger oder ungenauer Informationen durchgeführt werden, werden viele der Verwaltungsvariablen in unserer Studie vollständig und automatisch erfasst, mit einem standardisierten Prozess, der über den gesamten Studienzeitraum stabil bleibt. Im Gegensatz zu den Verwaltungsvariablen in der Studie können andere Variablen wie das Geburtsdatum Fehler oder unvollständige Daten enthalten, da die Daten zwar computerisiert sind, aber ursprünglich von Krankenhausverwaltern hochgeladen wurden, die fehleranfällig sind.

Eine zusätzliche Einschränkung sind alle nicht gemessenen Variablen wie der sozioökonomische Status und/oder die eHealth-Kompetenz der Personen. Nicht alle Menschen öffnen ihre E-Mail jeden Tag und da wir nicht messen können, wer die Erinnerung gelesen hat, können wir fälschlicherweise glauben, dass die Intervention ihr Ziel nicht erreicht hat, obwohl der Patient die E-Mail tatsächlich nicht geöffnet hat war also der Mahnung nicht ausgesetzt. Für die Zukunft halten wir es für interessant, unsere Ergebnisse mit einer Erinnerung zu vergleichen, die dem Patienten per SMS oder WhatsApp direkt auf das Mobiltelefon gesendet wird.

Obwohl andererseits die Durchführung der Intervention aus den oben genannten Gründen für die Einrichtung keine zusätzlichen Kosten verursacht, werden wir nicht bewerten, ob die Intervention einen wirtschaftlichen Nutzen bringt.

Eine weitere Einschränkung unserer Studie besteht darin, dass wir die Akzeptanz der Erinnerung durch die Benutzer nicht bewerten. Wenn man die Wahl hat, ist es möglich, dass Patienten je nach persönlichen Vorlieben andere Arten von Erinnerungen wählen.

Auch die Auswirkungen der Intervention auf Telekonsultationen können wir nicht abschätzen, da diese von der Analyse ausgeschlossen werden.

Was die externe Validität betrifft, sind die erzielten Ergebnisse nicht auf andere Gesundheitszentren übertragbar, die nicht über die Struktur unseres Krankenhauses verfügen. Um E-Mail-Erinnerungen an alle Patienten zu versenden, ist ein elektronisches System erforderlich, das Informationen aus der elektronischen Krankenakte und dem Terminplanungssystem zusammenführt, verarbeitet und mit einem Massenversandsystem koordiniert, um dies automatisch durchführen zu können. Andernfalls sind für all dies Personalressourcen erforderlich, was möglicherweise nicht kosteneffektiv ist.

Abschließend ist zu erwähnen, dass es nicht möglich ist, die Wirkung jeder Komponente der Intervention einzeln abzuschätzen, da die untersuchte Intervention aus zwei Komponenten besteht (der Erinnerung selbst, die das Vergessen verhindert, und der Erleichterung der Terminabsage).

ERWARTETE AUSWIRKUNG

Es wird erwartet, dass die Intervention die Nichterscheinen-Rate um 25 % (oder mit anderen Worten die Nicht-Erscheinen-Rate auf 16 %) und die durchschnittliche Wartezeit auf einen Termin um mindestens einen Tag senken wird. Darüber hinaus wird mit einem Anstieg der Stornierungszahlen um 20 % gerechnet.

RESSOURCEN UND GESCHÄTZTES BUDGET

Für die Fertigstellung dieser Arbeit stehen die benötigten Ressourcen zur Verfügung. In keinem Fall entstehen durch diese Studie zusätzliche Kosten für die Patienten oder ihre Krankenversicherung. Die Medizinische Informatikabteilung des HIBA verfügt bereits über ein Massenmailing-System, so dass für den Versand von Erinnerungen weder finanzielle Investitionen noch zusätzliche Personalressourcen erforderlich sind.

Das für die Recherche zuständige Team, das für die Suche, Verarbeitung und Analyse der Informationen zuständig ist, verfügt über genügend geschützte Zeit während des Arbeitstages, um die Studie innerhalb der festgelegten Fristen abschließen zu können.

ETHISCHE ÜBERLEGUNGEN

Dieses Studienprotokoll wurde bereits von der Bioethikkommission unseres Krankenhauses genehmigt: IRB (Institutional Review Board) Nr. 6878