요양원 입소자의 입원예방을 위한 다학제 이동동 (MMU-1)

이 연구는 인구 400,000명 이상의 집수 지역을 가진 파르마 대학 병원에 기반을 두고 있으며 그 중 22.3%는 65세 이상입니다. 이 지역의 유일한 응급 서비스를 제공하며 ED 방문 횟수(연간 평균 110,000명 이상)로 이탈리아에서 4위를 차지했습니다. 성인 ED 인구의 평균 입원률은 18%이며, 그 중 65%는 65세 이상의 사람들에 관한 것입니다.

지난 20년 동안 파르마 대학 병원(University Hospital of Parma)은 허약한 복합상병 환자의 병원 흐름과 복잡한 요구 사항을 관리하기 위해 몇 가지 혁신적인 이니셔티브를 구현했습니다. 이러한 이니셔티브에는 "침상 차단제"를 피하기 위한 병상 관리, 퇴원 과정에 대한 의사의 책임, 고성능 지표를 유지하면서 이러한 환자의 요구를 예측하기 위해 치료 강도별로 조직된 전용 병원 단위 생성이 포함되었습니다. 내과 및 중증 아급성 치료 병동이라고 하는 이 병동에서는 매년 3,500건 이상의 허약한 복합 병적 노인 환자의 긴급 입원을 수행하며 평균 입원 기간은 30%의 사례에서 3일 미만입니다.

참여 요양원은 간호사가 하루 24시간, 의사가 하루 최소 4시간 상주하는 공공 시설입니다(고강도 치료 시설). 병원까지의 거리의 가능한 역할은 각 그룹에 병원 옆에 위치한 한 요양원과 >5km 거리에 위치한 요양원을 포함하여 고려됩니다.

이 연구는 개발, 타당성 평가 및 평가 단계를 포함하여 복잡한 개입을 개발하고 평가하기 위한 MRC 프레임워크를 기반으로 하는 다중 방법 접근 방식을 따릅니다.

1. 개입의 개발 먼저, 문헌에 보고된 다양한 유형의 접근법이 고려되었습니다. 요양원에서 수행되는 개입인 "예방 접근법"은 입원률과 응급실 과밀을 모두 목표로 할 수 있으므로 환자가 병원에 ​​오기 전에 개입할 수 있기 때문에 이미 자리 잡은 병원의 조직 모델을 통합하는 가장 적합한 전략으로 선택되었습니다.

   사용 가능한 증거도 다중 구성 요소 접근 방식을 선택하도록 자극했습니다. 실제로 질적 인터뷰의 데이터에 따르면 거주자를 병원으로 이송하기로 한 결정은 요양원의 인력 및 기술 혼합, 시설에서 사용할 수 있는 치료 옵션, 임종 의사 결정, 커뮤니케이션 및 관료적 요구 사항. 이 다요인적 연관성은 다성분 중재가 단일 성분 중재보다 더 효과적일 가능성이 있음을 의미합니다.

   이동식 노인병 전문 서비스를 선택한 것은 유사한 개입을 조사한 두 개의 통제된 연구에서 얻은 긍정적인 결과에 의해 뒷받침되었습니다. 한 연구에서는 의사가 입원과 관련된 서비스를 제공하기 위해 정기적으로 전화로 방문하는 서비스를 평가했습니다. 다른 연구에서는 간호사와 의사로 구성된 보행 팀을 평가하여 레지던트에 대한 포괄적인 노인 평가를 수행하고 약물을 검토하고 직원에게 지원을 제공했습니다. 제안된 개입은 참여 시설에서 간호사가 하루 24시간 이용 가능하기 때문에 언급된 두 번째 연구와 달리 간호사를 포함하지 않습니다. 또한 2차 연구의 경험과 달리 본 연구에서는 정기적인 현장 방문은 요양원 의사에 의해 일상적인 임상 관리 및 예정된 후속 조치가 이미 수행되었기 때문에 수행되지 않을 것입니다.

   마지막으로, 노인 환자는 병원에서 이미 치료를 받았을 수 있는 의사가 더 편안하게 다룰 수 있다는 가정하에 의료 병원 직원이 지역 사회 노인과 의사보다 선호되었습니다. 또한 병원 직원이 환자를 병동으로 직접 의뢰할 수 있습니다. 마지막으로, 이를 통해 병원에 입원할 필요 없이 즉시 사용할 수 있는 병원에서 사용 가능한 진단 기술을 사용할 수 있습니다.

   MMU 케어 모델 중재 모델은 환자 중심 케어를 거주자에게 제공하기 위해 병원과 요양원 직원 간의 강력한 협력에 달려 있습니다. 그것은 표준 치료에 통합된 다성분 개입을 수반하며 세 단계로 구성됩니다. 1) MMU 팀 활성화, 2) 노인 전문 지식을 갖춘 의사 팀의 현장 방문, 3) 학제 간 치료 계획.

   1단계: MMU 팀 활성화

   실제로 도움이 될 수 있는 환자에게 가용 자원이 사용되도록 하려면 환자 선택이 필요합니다. 이를 위해 요양원 주치의는 오전 8시~오후 6시 동안 강력한 임상 전문성, 조직적 태도 및 관리 교육을 갖춘 숙련된 내과의사인 "흐름 관리자"에게 전화로 연락합니다. 시간 프레임, 월요일부터 금요일까지. 전화 상담은 환자의 임상 상태에 대한 설명과 대화 요약이 포함된 양식으로 보고됩니다. 이 양식은 또한 상호 배타적이지 않은 다음 6가지 옵션 중에서 어떤 결정에 도달했는지 표시합니다.

   1. 요양원 직원이 환자를 관리할 수 있으며 전화로 치료 조언을 제공합니다.
   2. 원격 재평가는 팀에서 합의한 시간 후에 예약됩니다.
   3. MMU 팀을 파견하여 현장 평가, 치료 및 안정화
   4. 응급 서비스의 즉각적인 활성화가 필요한 중요 매개변수의 상당한 변화가 관찰됩니다.
   5. 직접 병원 입원이 필요한 것으로 간주됨
   6. 보행 외래 환자 방문 또는 검사가 계획되어 있습니다.

   2단계: 노인병 전문가 팀의 현장 방문 요양원 방문은 MMU 팀의 두 구성원이 수행합니다. 내과의 임상 직원 중에서 사례별로 선택한 전문 병원 의사 중증 아급성 치료실(Critical Subacute Care Unit)은 내과 전문의, 위장병 전문의, 노인병 전문의, 치료해야 하는 질병이나 임상 문제에 따라 임상 영양 전문가, 응급 의학 분야에서 특별히 교육을 받은 레지던트로 구성됩니다.

   팀에는 요양원에 갈 수 있는 차량, 휴대용 초음파 시스템, 응급 상황에서 유용한 필수 의약품 및 의료 기기 세트가 제공됩니다. 초음파 시스템에는 필요에 따라 흉부-폐, 심장, 혈관, 복부 및 연조직 초음파를 수행하기 위한 3개의 프로브(볼록, 선형 및 위상 배열)가 장착되어 있습니다. 사용 가능한 약물에는 긴급한 상태를 치료하기 위해 정맥 주사로 투여할 수 있는 약물(예: 루프 이뇨제, 스테로이드, 수액, 항생제). 장치에는 중앙 및 말초 정맥 라인, 비위 및 직장 관, 방광 카테터가 포함됩니다. 혈액 검사도 수행할 수 있습니다.

   3단계: 학제 간 치료 계획. 방문 및 수행된 모든 조사 결과에 따라 MMU 팀은 개인화된 조언 및 소개를 공식화하고 이를 요양원 의사와 논의합니다. 현장 안정화가 불가능하다고 판단되면 MMU 팀은 내과 및 중환자실에 직접 입원하여 ED 접근을 피할 계획입니다. 개입의 계획 및 최종 결과는 양식의 두 번째 부분에 기록됩니다.

2. 타당성 평가 5개월(2018년 12월~2019년 4월)의 파일럿 단계가 위에서 설명한 MMU 케어 모델의 타당성을 살펴보기 위해 두 개의 요양원에서 수행되었습니다. 개입이 도입되기 전에 요양원 직원과 회의를 열어 활성화 양식에 동의했습니다.

   이 기간 동안 99건의 전화가 접수되었으며, 이 중 84건은 MMU 팀의 현장 방문이 필요했고 15건은 원격 컨설팅으로 관리되었습니다. 후자 중 3개는 원격 전화 상담 후 직접 입장이 필요했습니다. 현장을 방문한 84명의 환자 중 4명만이 직접 입원이 필요했습니다. 한 명의 환자가 다량의 장 출혈로 응급실로 보내졌습니다.

   이 단계는 개입의 타당성을 입증했으며 수정의 필요성을 강조하지 않았습니다.

3. 평가 단계 목표 및 목표 연구 목표는 파일럿 단계에서 테스트된 MMU 케어 모델 구현의 효과를 확인하는 것입니다.

1차 목표는 통제 그룹의 요양원과 비교하여 개입 그룹의 요양원에서 계획되지 않은 입원 비율의 감소를 확인하는 것입니다. 두 번째 목표는 사망률, 의료 서비스 이용 및 비용 측면에서 개입의 효과를 측정하는 것입니다.

연구 설계. 본 연구는 전향적, 실용적, 다기관, 준 실험적 연구(2개의 코호트를 사용한 순차 설계)로, 일반적인 요양원 치료를 MMU 모델을 적용하여 제공되는 치료와 비교합니다.

연구 인구. 참여 요양원의 모든 거주자는 임상 상태에 관계없이 자격이 있습니다. 정보에 입각한 동의를 제공하지 않은 거주자는 제외됩니다.

평소 관리. 대조군 코호트의 환자는 일반적인 치료를 받으며, 이는 요양원 ​​직원이 취해야 할 조치를 결정함을 의미합니다. 일반적으로 이는 임상적으로 불안정하거나 긴급한 기기 검사가 필요한 환자가 응급실로 보내진다는 것을 의미합니다.

측정. 기준 변수. 성별 및 연령에 대한 인구 통계 데이터는 차트 검토를 통해 수집됩니다.

결과 변수. 1차 결과는 입원율이며, 분자는 1년 동안 발생한 모든 계획되지 않은 입원을 고려하고 분모는 위험 인구의 개인 시간(요양원 체류 일수)의 합을 고려합니다. 개입 그룹의 경우 분자는 "1단계: MMU 팀 활성화"에 정의된 옵션 c) 및 d)에 해당합니다.

이차 결과:

• Crude all-cause Death Rate (CDR): 위험에 처한 인구의 개인 시간 기준 1년 동안의 사망자 수
• 병원사망률 : 입원 중 사망한 환자의 빈도(사망률/1000)
• 재원 기간(LOS): 단일 입원 기간. 입원일수는 퇴원일에서 입원일을 빼서 계산합니다.
• 부작용 또는 합병증: MMU 팀 활성화 및 후속 환자 안정화로부터 48시간 이내에 병원 접근이 필요한 사건의 빈도.
• 두 그룹의 비용 차이를 비교하는 비용 분석

데이터 수집. 연구 모집단을 설명하고 입원률과 관련된 요인을 결정하기 위해 기준선에서 환자 인구통계학적 및 임상적 특성을 수집합니다. 참가자의 파일 및 전자 데이터는 연구 사이트에 안전하게 저장됩니다(예: 잠긴 영역, 암호로 보호된 하드 및 소프트웨어). 데이터 무결성은 여러 전략(예: 유효한 값, 범위 검사, 일관성 검사). 환자 데이터는 고유한 참가자의 번호로만 식별할 수 있습니다. 개인정보는 수집되어 PI(Principal Investigator)만 접근할 수 있는 별도의 파일(다른 서버)에 저장됩니다. 이 정보는 PI가 관리 데이터베이스(퇴원 요약, ED 데이터, 사망 등록부)에서 병원 입원(재원 기간, 병원 내 사망 등)에 대한 데이터를 검색하는 데 사용됩니다. 주민의 식별 데이터는 연구가 완료되면 삭제되어 데이터 세트를 익명으로 만듭니다. 모든 연구 프로토콜 작성자는 익명의 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다.

비용 분석. 조사관은 중재를 수행하기 위한 증분 자원 입력으로 인한 유발 비용과 병원 의료 서비스 이용 비용으로 구성된 중재에 대한 1년 노출과 관련된 순 비용의 변화를 식별할 것입니다. 인력 비용은 개입에 관련된 전문가가 소요한 시간을 고려하여 계산됩니다. 비직원 운영 비용에는 MMU 직원이 요양원을 오가는 비용이 포함됩니다. 의료이용비용은 DRG(Diagnosis Related Group) 제도를 기반으로 파악된다.

통계적 방법론. 샘플 크기 계산. 포함할 피험자의 수는 대규모 준 실험적 시험인 한 연구의 결과를 사용하여 추정되었습니다. 따라서 주민 100명당 56건 vs 32건을 고려하고 Poisson 발생률 차이의 2-side, large-sample z-test를 유의수준 0.05, 검정력 0.90으로 사용하면 전체 주민 338명이 등록했습니다.

통계 분석. 기술 통계는 환자 모집단을 요약하는 데 사용되며 정규 분포인 경우 평균 및 표준 편차(SD) 또는 중앙값 및 사분위수 범위(IQR)로 표시됩니다.

1차 분석을 위해 조사관은 인구통계학적 특성을 조정하면서 두 코호트 간의 병원 요율의 상대적인 차이를 평가하기 위해 강력한 표준 오차(SE)와 함께 포아송 회귀를 사용할 것입니다.

2차 결과와 관련하여 다음 분석이 수행됩니다.

• 개입군과 대조군 사이의 지수를 고려하여 비율을 비교합니다.
• 로그 정규 모델은 병원 내 LOS를 비교하는 데 사용됩니다.
• 카이 제곱 테스트는 부작용 또는 합병증으로 범주 데이터에 대해 수행됩니다.
• 비용의 경우 조사관은 개입 실행과 관련된 연간 순 비용을 요약하기 위해 다음 방정식을 사용합니다. 음수 값의 비용은 "절감"을 의미하고 양수 값의 비용은 "손실"을 의미합니다. 순 비용 ˆ A…(중재 비용) +‡ B(병원 의료 서비스 활용의 차이에 대한 비용) 여기에서 A= 개입: 직원 비용 + 개입: 비직원 비용 및 B= 입원 환자 치료 활용의 차이에 대한 비용. 따라서 현재 관행과 비교하여 개입의 1년 구현에서 발생하는 순비용은 현재 관행과 비교하여 얻을 수 있으며 순비용의 음수 값은 "비용 절감"을 나타내고 양수 값은 "비용 절감 안함"을 나타냅니다.

단변량 분석에서 p 값이 0.20 미만인 결과에 영향을 미치는 인구학적 및 임상적 변수는 포아송 회귀 모델에 포함됩니다.

분석은 SAS 8.2(SAS Institute, Cary, NC, USA) 및 STATA-SE 11(Stata Corp LP, College Station, TX, USA)을 사용하여 수행될 것이다.