의료 시스템에서 자살 위험 모델 구현

자살은 미국의 주요 공중 보건 문제입니다. 매년 거의 50,000명이 자살로 사망하고 거의 150만 명이 자살을 시도합니다. 현재까지 자살 위험이 있는 사람을 식별하는 것은 다양한 자가 보고 도구를 사용하는 등 자살 위험 선별 관행에 의존해 왔습니다. 그러나 이러한 조치의 민감도는 중간 정도입니다. 자살 위험이 있는 환자를 식별하기 위한 보다 정확한 도구가 필요합니다. 우리 팀이 개발한 자살 위험 모델은 건강 기록 데이터와 과거 자가 보고 스크리닝 설문지 응답을 통합하여 위험 예측의 정확성을 향상시킵니다. 우리 모델은 외래 정신 건강 전문 환경에서 치료를 받는 성인에 대한 전통적인 임상 검사 및 유사한 위험 모델보다 성능이 뛰어났습니다. 그러나 통계적으로는 정확하지만 실제 진료에서는 평가되지 않았습니다. 모델이 실제로 식별을 증가시키는지, 환자가 더 많은 자살 예방 서비스를 받거나, 더 적은 위기 서비스를 받거나, 더 적은 자살 시도를 하게 되는지 여부는 알려져 있지 않습니다. 자살 위험 모델을 구현하는 데는 상당한 임상적 관심이 있지만, 표준 선별 검사에만 비해 실제 환경에서 이러한 모델의 효과에 대한 과학적 증거는 거의 없습니다. 또한 의료 분야의 구현에 대한 지침도 거의 없습니다. 제안된 프로젝트는 다중 현장 연구를 지원하기 위해 확립된 임상 데이터 인프라와 대규모 의료 시스템의 협력인 NIMH가 자금을 지원하는 정신 건강 연구 네트워크(MHRN)를 활용합니다. MHRN 회원인 Henry Ford Health, Kaiser Permanente Northwest 및 HealthPartners는 이 프로젝트에 참여하여 연간 170,000명이 넘는 행동 건강 환자에게 총체적으로 서비스를 제공할 것입니다. 환자 집단은 Medicaid 및 Medicare에 가입한 수천 명의 개인을 포함하여 다양합니다. 이러한 각 시스템은 강력한 자살 위험 선별 및 평가 프로세스를 포함하여 행동 건강 부서에서 자살 예방 관리 모델을 구현했습니다. 그러나 이들 시스템 중 어느 것도 자살 위험 식별 모델을 구현하지 않았습니다. 제안된 프로젝트에는 참여하는 세 가지 의료 시스템 전반에 걸쳐 행동 건강 클리닉을 무작위로 배정하는 실용적인 시험 접근 방식이 포함되어 있습니다. 이는 자살 예방 관리 모델의 도달 범위와 효율성을 높이기 위해 각 시스템의 기존 자살 예방 관리 모델(일반적인 관리)에 MHRN 자살 위험 모델(개입)을 구현하려고 하기 때문에 혁신적입니다. 현장은 예비 연구의 이해관계자 피드백을 기반으로 구현 계획 지원을 받게 되며 결과물에는 확산을 촉진하기 위한 구현 계획 도구 키트가 포함됩니다. 이 영향력이 큰 연구는 의료 시스템이 자살 위험 모델을 통해 기존 자살 예방 치료 모델을 향상시키는 것이 타당한지 고려함에 따라 중요한 임상적 의미를 갖습니다. 많은 의료 시스템이 이러한 혁신을 뒷받침하는 증거 없이 자살 위험 모델 구현을 향해 발전하고 있기 때문에 시기적절합니다.