Lo sviluppo, l'implementazione e la valutazione di un sistema di supporto al coinvolgimento sociale

I driver sociali della salute (SDOH) sono i più grandi fattori che influenzano la nostra salute e il nostro benessere, ma sono difficili da affrontare per i sistemi sanitari. Nonostante i nuovi modelli che forniscano incentivi per i piani sanitari e i fornitori per andare oltre l'assistenza clinica per migliorare i risultati sanitari dei pazienti, le infrastrutture di dati esistenti non mancano informazioni per supportare tali interventi. Il primo problema è quello di identificazione; I fornitori sottolineano le esigenze sociali negli schemi esistenti e i metodi di raccolta dei dati accessori come gli schermi sociali non sono comuni, standardizzati o facilmente condivisi. Il secondo problema è la mancanza di coinvolgimento tra individui e servizi sociali, che è particolarmente frustrante poiché ci sono molte pratiche basate sull'evidenza che le organizzazioni basate sulla comunità (CBOS) usano per soddisfare le esigenze sociali. Senza informazioni precise su chi ha bisogno di supporto sociale e su come massimizzare il loro impegno con CBO, fornitori e assicuratori hanno una capacità limitata di distribuire interventi che rimuovono gli ostacoli alle cure e uguale a risultati sanitari tra popolazioni vulnerabili.

Il nostro progetto applicherà un approccio di medicina di precisione all'identificazione e all'impegno con i destinatari di Medicaid con bisogni sociali. Gli investigatori hanno collaborato con un'organizzazione di assistenza gestita che coordina i benefici per oltre 250.000 membri del Maryland Medicaid. Hanno lanciato un programma di screening sociale a livello di popolazione per aggiungere bisogni sociali riportati dai membri ai loro dati clinici esistenti. Gli investigatori miglioreranno la loro infrastruttura di tecnologia dell'informazione sanitaria (IT) con una serie di modelli di apprendimento automatico per l'identificazione del rischio, un sistema di supporto di coinvolgimento per massimizzare l'uso dei supporti sociali da parte dei membri e un processo di miglioramento qualitativo e quantitativo continuo per stabilire un sistema sanitario di apprendimento. Realizzeremo questo lavoro attraverso i seguenti obiettivi:

Obiettivo 1: sviluppare e distribuire una serie di modelli di apprendimento automatico che utilizzano più fonti di dati a livello individuale e comunitario per prevedere quali membri utilizzano il dipartimento di emergenza per soddisfare le esigenze sociali o non urgenti rispetto al trattamento per condizioni mediche urgenti. Questi modelli identificheranno le persone i cui bisogni sociali stanno guidando un utilizzo inappropriato in modo che agli individui ad alto rischio riceva servizi di sensibilizzazione migliorati per facilitare il completamento di una valutazione completa dei bisogni sociali. Gli investigatori analizzeranno queste valutazioni per determinare se i nostri modelli portano alla valutazione di individui con un profilo di necessità sociale più elevato.

AIM 2: sviluppare e distribuire un sistema di supporto di coinvolgimento che identifica e mostra le caratteristiche dei membri che impediscono loro di impegnarsi con un CBO. Questo sistema utilizzerà tecniche di intelligenza artificiale per identificare le caratteristiche delle persone che hanno storicamente disimpegnato dalla pipeline di servizio sociale prima di ricevere servizi sociali e suggerire potenziali strategie per aumentare il coinvolgimento. Gli investigatori applicheranno i modelli ai membri appena valutati e presenteranno persone ad alto rischio previste agli operatori sanitari della comunità del piano attraverso la loro piattaforma IT esistente, consentendo loro di affrontare in modo proattivo gli ostacoli dei membri all'accesso ai servizi. Gli investigatori analizzeranno il successo del coinvolgimento (ovvero, se un membro che è stato indirizzato ai servizi ha ricevuto assistenza da un CBO) per determinare se il nostro sistema di supporto ha aumentato la probabilità di successo.

AIM 3: implementare un processo di miglioramento qualitativo e quantitativo continuo che identifica temi ricorrenti e punti di disimpegno nei casi in cui i membri non erano in grado di completare il loro pertinente intervento sociale. Questi risultati saranno analizzati dal team di ricerca per identificare potenziali tattiche per affrontare le barriere di coinvolgimento e le conseguenti raccomandazioni per aumentare il coinvolgimento saranno propagate attraverso il sistema con aggiornamenti all'infrastruttura IT sanitaria o alle sessioni di formazione del personale. Attraverso questo obiettivo gli investigatori costruiranno un sistema sanitario di apprendimento, con il team che perfezionerà costantemente i metodi di coinvolgimento durante il progetto.

Il team di studio è ben posizionato per sviluppare un protocollo di intervento dei bisogni sociali e includerà rigorose valutazioni per valutare gli effetti del nostro intervento sui risultati sanitari e sociali dei membri partecipanti dalle loro caratteristiche demografiche e geografiche. Insieme, questi obiettivi aiuteranno a informare la prossima generazione di paradigmi di assistenza basati sul valore identificando e affrontando i bisogni sociali e riducendo le differenze nei risultati sanitari in una grande popolazione ad alto rischio.