VA ノーショーの削減: 結腸内視鏡検査に適用される予測オーバーブッキングの評価 (No-show)

患者の「ノーショー」は、VA 消化管 (GI) 内視鏡検査ユニットで特に一般的であり、オープンアクセス内視鏡のスケジュール設定と患者の処置に対する嫌悪感の両方が、高い欠勤率の一因となっています。 この提案では、研究者らは、欠勤の患者レベルの予測因子を使用して導出された予測オーバーブッキング モデルを評価するための事例として内視鏡検査を使用しています。 ノーショーのオーバーブッキング介入では、患者データを使用してノーショーの確率を 80% の精度で予測するロジスティック回帰モデルが採用されています。 これらの予定されているノーショーの予約は、「ファスト トラック」ショート コール ラインへの参加に同意した患者のために事務員によってオーバーブッキングされます。 ただし、「ファストトラック」で上部内視鏡検査を受ける予定の患者は、予測が不正確な場合にオーバーブッキング当日にサービスが拒否されるわずかなリスクを想定しています。 このような事態が発生した場合、患者は次に利用可能なポジションでサービスを受けることが保証され、待ち時間が短縮されることが保証されます。 結腸内視鏡検査を予定されている患者様が断られることはありませんが、「ファストトラック」予約当日の待合室での待ち時間が発生する場合があります。 内視鏡検査患者を迅速に処理し、従来の枠から移動させることで、結腸内視鏡検査を待つ患者により多くのスケジュール枠が利用可能になると研究者らは予測している。 研究者らは、WLAVA (西ロサンゼルス退役軍人局) の消化器クリニック内視鏡部門で前向きの 24 か月断続時系列 (ITS) 臨床試験を実施することを提案しています。 介入期間中、調査員は上記のノーショー予測オーバーブッキング戦略を発動します。 調査官は、能力の使用率（主要結果）の違い、サービスを受けた退役軍人の数、スケジュール設定と処置の間の患者の平均遅延時間、ノーショー予測オーバーブッキングによる予期せぬサービス拒否（「バンプ」）の数など、スケジュール戦略間の結果を比較します。 、およびケアにかかる直接的な費用。 研究者は、従来の単変量アプローチと多変量アプローチの両方を使用し、ITS データの自己相関を調整するために自己回帰統合移動平均 (ARIMA) 分析を使用して差異を分析します。