質の高い IQ 患者シミュレーション 医師の実践測定とエンゲージメント (Q-IQ)

プライマリケア提供者 (PCP) は、特に慢性疾患や複数の併存疾患を持つ患者に対して、最も重要なケアに関する決定の多くを行います。 研究によると、PCPの間で不当なばらつきが一般的であり、都市部と地方の診療間、地域間、さらには単一の医療システム内の医療提供者間でさえ、ケアの高度なばらつきが記録されていることが確認されています。

研究者らのこれまでの研究では、患者シミュレーションによって医療提供者間の不当な診療のばらつきを迅速かつ確実に測定できることが示されている。 さらに、公表された研究では、患者シミュレーションを連続的に実施し、改善機会に関するカスタマイズされたフィードバックと組み合わせることで、実践のばらつきを減らし、患者レベルの品質測定のパフォーマンスを向上させることができることを示しています。 医療行為における不当な変動の範囲が広いことを考慮すると、ケアに関する意思決定を測定し、改善の機会に関するフィードバックを提供し、パフォーマンスのベンチマークを同僚に提供するための拡張可能なアプローチが必要です。

この研究は、全国のプライマリケア提供者が行う科学的根拠に基づくケアの決定に対する測定、フィードバック、競争の影響を評価することを目的としています。 これは、臨床ケアの主要な領域にわたって複数の測定を行うランダム化対照試験です。 すべての参加者は、プライマリケアの実践で見られる典型的な患者のように見えるように設計された模擬患者のケアをするように求められます。 いずれの場合も、医療提供者は、プライマリケア環境で患者の精密検査、診断、治療を行うために希望する行動方針に関する多肢選択式の質問に回答します。 各質問の後、医療提供者は、それぞれのケア決定の適切性について、参考文献を含む証拠に基づいたフィードバックを受け取ります。 フィードバックは、国の MIPS 品質基準を含む、証拠に基づいたガイドラインへの関連した参照によってサポートされます。

すべての参加者は次の介入を受けます。

• 各品質 IQ ケースで行われたケアの決定に関するフィードバック。これにより、正しいケア、不必要なケア、ま​​たはケアのギャップが特定されます。 このフィードバックは、証拠に基づいたケアの決定を推奨または強化するものであり、参考文献も含まれます。
• すべてのケースは証拠に基づいた基準に基づいて採点されます。 各ケースにおいて、プロバイダーは 100 ベース ポイントから開始します。 正しいケアの決定はその合計に加算されますが、不必要なケアの決定はその合計から減算されます。 毎週のリーダーボードがオンラインに掲載され、参加者は全国の仲間と比較して自分のパフォーマンスを確認できます。 参加者には、匿名性を維持するために、リーダーボード上で識別される一意のユーザー名または匿名ユーザー ID を選択する機会が与えられます。

新入社員の半数には、カリフォルニア大学サンフランシスコ校医学部 (UCSF) によって承認されたカテゴリー I CME 単位が提供されます。UCSF は、医師に CME を提供し、ABIM の MOC で MOC ポイントを提供する継続医学教育認定評議会によって認定されています。プログラム。