OnTrackNY のラーニング ヘルスケア システム

このアプリケーションは、早期精神病ケアのための国家学習医療システム (LHS) の NIMH の作成の一環として、早期精神病介入ネットワーク (EPINET) プログラムの地域科学ハブとして OnTrackNY を提案します。 NIMH が支援する RAISE-Implementation and Evaluation Study の継続として、OnTrackNY は Lisa Dixon, MD, MPH のリーダーシップの下で 22 サイト (そして現在も拡大中) のネットワークに成長しました。 OnTrackNY は、非情動性精神病の発症から 2 年以内の青年および若年成人に CSC を提供するための全国的に認められたモデルです。 OnTrackNY のサイトは、ニューヨークの都市部、郊外、農村地域にあるコミュニティ機関、国営施設、コミュニティおよび学術病院の認可を受けた外来診療所にあります。 このネットワークはこれまでに 1,600 人を超える個人にサービスを提供しており、2017 暦年には 451 人の新規登録者がいます。 ニューヨーク州精神保健局 (OMH) の後援のおかげで、OnTrackNY は、支払い能力に関係なく、ニューヨーク州の早期精神病の若者に CSC を提供するという目標を達成するために前進しました。 OnTrackNY には、サイトにトレーニングと技術支援を提供し、データ収集を管理する「ハブ」である OnTrackCentral と、その「スポーク」である 22 のチームが含まれます。 OnTrackNY は当初から、LHS に準拠した高品質でデータ駆動型の説明責任のあるケアを提供することを目指してきました。 （サイトの詳細は施設をご覧ください。）

OnTrackNY における LHS の基盤: OnTrackNY の LHS 基盤を促進するいくつかの要因: 1) OnTrackNY は、データ指向の RAISE 実装および評価研究から発展しました。 2) Center for Practice Innovations 内のその場所、コロンビア精神医学内に収容されたエビデンスに基づく実践を拡大するための、OMH が資金を提供し、経験に基づいて推進される技術支援センター。 3) 高品質で説明責任のあるケアに対する OMH の強いコミットメント。 OnTrackCentral は、臨床医、プログラム ディレクター、および州の管理者から利害関係者の情報を入手します。 すべての OnTrackNY チームは、契約上、特定のサービス コンポーネントを必要とする確立されたプロトコルと、初回エピソード精神病 (FEP) を治療するための標準化されたクライアントおよびサイト レベルの措置に従う義務があります。 OnTrackCentral は、モデルをサポートし、プログラムのギャップと問題を特定し、実践ベースの学習と研究を促進するための継続的な技術支援を提供します。

OnTrackNY がより良い LHS を構築する機会: EPINET は、OnTrackNY の初期の LHS 基盤を活用し、早期精神病ケアのための大規模で最先端の LHS を構築する機会を提供します。 調査員は、継続的品質改善 (CQI) プロセスを拡張および再構築して、(目的 1) LHS のすべてのフェーズに主要な利害関係者を含めること、および (目的 2) クライアントおよびプロバイダーにリアルタイム データを正確かつ適切に配信することを提案しています。測定ベースのケアを促進します。

LHS フレームワークと概念モデル: この LHS は、医療機関 (IOM) (現在の全米医学アカデミー) の継続的に学習する医療システムのモデルの原則に基づいています。品質を向上させ、効率を高めます。 調査員は IOM の LHS モデルを使用し、Group Health Cooperative が説明する 6 つの LHS フェーズに従ってコンポーネントを運用化します。 この LHS モデルは、循環的な改善アプローチのための意欲的なロードマップを提供しますが、重要な知識のギャップにより、エビデンスに基づくコミュニケーション、キャンペーン、ガイドライン、その他のツール、製品、および介入への知識の変換と実装が制限されます。 調査員は、LHS モデルの各フェーズ内で知識の変換と実装活動をガイドする Knowledge to Action (KTA) フレームワークを利用します。 KTA 計画ツールは、利害関係者が各 LHS フェーズで検討する質問を通じて、知識の創造とアクション サイクルを指示します。 反復プロセスを通じて、知識の創造は、LHS スキャンおよびサーベイランス段階での利害関係者、データ、および混合方法の実践ベースの研究から始まります。 アクション サイクルはプロセスの概要を示し、知識を実際に実装するために必要な活動を表します。 知識は地域の状況に適応し、その使用に対する障壁とファシリテーターは明示的に評価されます。 利害関係者は、それを使用する人々に合わせて知識と介入を調整することに中心的に関与しています。

したがって、この提案は、利害関係者主導の LHS を構築します。この LHS は、継続的な品質改善をサポートする構造内で測定ベースの治療を促進するために必要なデータ インフラストラクチャを確立し、それにより、ケアと結果を改善するという全体的な目標を持って、実践ベースの研究をサポートします。早期精神病患者向け。 EPINET がサポートするこの LHS は、CSC の可能性を最適化して統合失調症の人々の生活を改善するためのエンジンを作成します。