Eficacia de una herramienta automatizada de detección y derivación del riesgo de caídas en el departamento de emergencias (ED)

El objetivo específico de este estudio de cohorte retrospectivo es probar la eficacia de la intervención automatizada de detección y derivación en las derivaciones completadas a la clínica de prevención de caídas de UW Health y las tasas de caídas con lesiones, utilizando un conjunto de datos limitado creado a partir de los datos de reclamos de Medicare y EHR. Los investigadores plantean la hipótesis de que los pacientes del servicio de urgencias remitidos mediante la herramienta CDS de riesgo de caídas tendrán un menor uso de la atención médica debido a las lesiones relacionadas con las caídas, y que la intervención tendrá niveles similares de eficacia en los diferentes tipos de características de los pacientes. Los investigadores también examinarán sistemáticamente las barreras para que los pacientes completen sus referencias clínicas, así como la programación clínica y los protocolos de planificación previa a la visita que pueden haber excluido a los pacientes de recibir los servicios de Falls Clinic.

La eficacia se evaluará en función del examen de un conjunto de datos limitado que consta de EHR y datos de reclamos de Medicare que miden las tasas de (1) referencias de pacientes en cada ED, (2) referencias completas a la Clínica de Movilidad y Caídas (es decir, una cita clínica completa), y (3) visitas de atención médica por causas relacionadas con caídas que ocurren dentro de los seis meses posteriores a la visita inicial al servicio de urgencias.

El análisis primario para evaluar la efectividad de la herramienta CDS de riesgo de caídas incluirá datos de pacientes adultos mayores (edad ≥65) que visitan los SU del estudio durante el período de intervención en cada sitio, tienen un proveedor de atención primaria afiliado al UW Health System y están dado de alta del SU o unidad de observación del SU (no admitido). Los miembros del equipo de ciencia de datos aplicados de UWH (que no forman parte del equipo del estudio) extraerán datos del EHR del paciente para crear un conjunto de datos limitado que incluya: caídas pasadas y lesiones relacionadas con caídas (en los 12 meses previos a la visita, incluida la visita índice al servicio de urgencias). ), caídas posteriores a la visita y lesiones relacionadas con caídas (en los 6 meses posteriores a la visita índice al ED), datos demográficos del paciente (edad, sexo, raza/origen étnico, seguro), comorbilidades, medicamentos activos y utilización (p. visitas de atención). Los niveles de educación e ingresos se aproximarán utilizando los datos de seguimiento del censo. El índice de privación de área también se empleará en función de la dirección del paciente. Estas variables se extraerán retrospectivamente y se almacenarán en servidores seguros.