진단의 그림자 끝: 진단 시 능력 장애 해결 (EDO)

목표 1: 진단적 가려짐의 기본 메커니즘을 식별하고 이해합니다.

특정 장애가 있거나 없는 3~89세 환자 간의 CPT 코드 사용에 대한 기본 감사.

가설은 특정 장애가 있는 사람과 특정 장애가 없는 사람 사이에 CPT E/M 코드 사용에 통계적 차이가 있을 것이라는 것입니다.

2) 조사관은 또한 연령 증가, 성별, 인종/민족, 도시/농촌, 동반 질환, 장애 유형, 보험 유형 및 심각도 등 인구통계학적 특성을 다루는 더 낮고 높은 CPT E/M 코드를 가진 장애인에 대해 수동 차트 검토를 실시할 것입니다. 질병 [현장 관련]) 및 이해관계자가 제안한 다음 10가지 문제: 관련 간병인, 다른 기관으로부터의 이송/의뢰, 언어, 동반질환 수 및 유형, 거부된 검사, 동일한 문제에 대한 이전 병력 방문/입원, 의료 장비의 지속적인 사용, 방문 및 입원 중 화학적 또는 물리적 구속의 사용, 외상 이력, 부정적인 설명(흑인 대 백인 환자의 의료 기록 사용에 대한 승산비가 더 높은 15개 용어).

가설은 모의 추적기 개발과 참여 계획 및 의사결정 프로세스에서 진단을 가리는 주제를 식별하는 데 사용할 수 있는 정보가 개발된다는 것입니다.

3) CPT E/M 코드 사용에 대한 기본 감사 및 후속 차트 검토에서 발견된 차이점을 기반으로 조사관은 직원과 대상 인터뷰를 수행한 다음 이해관계자와 후속 조치를 수행하여 따라야 할 공동 위원회 스타일의 개별 모의 추적기를 개발합니다. 위에 나열된 특정 장애인 집단을 치료하고, 외상 정보 치료를 포함하여 진단적 가려짐을 둘러싼 시스템을 평가하는 데 초점을 맞춘 치료 추적 시스템을 개발합니다.

가설은 특정 장애인 집단의 치료와 치료 추적 시스템에 따른 모의 추적자를 개발하기에 충분한 정보가 개발될 것이라는 것입니다.

목표 2: DO의 위험이 있는 특정 장애가 있는 환자를 식별하는 알고리즘을 개발하기 위해 진단 DO를 가리는 기본 테마 프레임을 공동 생성합니다. 그런 다음 EHR 자료에 대한 교육과 함께 알고리즘과 관련된 DO 및 EHR 프롬프트, 경고 및 의사 결정 지원에 대한 교육 사례 연구를 공동 제작합니다.

가설은 CPT E/M 코드 사용 및 DE를 진단 평가의 시간별 증거로 입증된 DO 위험에 처한 특정 인구 집단에서 PWD를 식별하기 위한 알고리즘을 개발하는 데 사용할 수 있는 정보가 개발된다는 것입니다.

목표 3: DO 위험이 있는 특정 장애가 있는 환자를 식별하기 위해 알고리즘 구현 후 변경 사항을 평가합니다.

가설은 특정 모집단의 PWD에 대한 CPT E/M 코드 사용에 통계적 변화가 있을 것이라는 것입니다.

데이터 평가. CPT 코드는 미국 의학 협회(American Medical Association)에 의해 개발되었으며 정기적인 개정과 지속적인 유지 관리를 거칩니다. CPT 코드는 서비스 제공자가 서비스를 문서화하는 보편적인 방식으로, 의사, 전문 간호사, 의사 보조원, 기타 전문가를 포함한 의료 서비스 제공자의 청구 및 환급에 필요한 표준화된 보고를 제공합니다. 시스템은 다음과 같은 문제에 대해 숫자 코드를 제공합니다. 서비스 장소(예: 응급실, 입원환자, 외래환자, 예방 서비스) 2. 제공되는 서비스 3. 임상 정보 수집 및 의사 결정의 복잡성, 4) 소요 시간. 각 설정에는 가장 낮은 의사 결정 시간과 복잡성부터 가장 높은 의사 결정 시간과 복잡성에 이르는 특정 CPT E/M 코드 그룹이 있습니다.

일반 인구 집단에서 진단 오류 발생률이 높은 것으로 확인된 진단과 아동의 진단 오류 문제가 있는 것으로 확인된 진단에 대해 특정 장애 환자 그룹 간의 발생률을 계산합니다. 발생률은 데이터베이스에 있는 1차 또는 2차 ICD 10 진단 코드를 사용하여 계산됩니다: 대동맥류 및 박리, 동맥 혈전색전증, 정맥 혈전색전증, 울혈성 심부전, 뇌졸중, 심근경색, 척추농양, 수막염 및 뇌염, 심내막염, 패혈증, 폐렴, 폐암, 흑색종, 대장암, 유방암, 전립선암.

소아에 초점: 동맥 허혈성 뇌졸중, 맹장염, 천식, 망막 모세포종, 뇌종양, 다발성 다발염, 선천성 심장병, 듀첸스 근이영양증, 염증성 장질환, 피부경화증.

진단에 대한 인구통계정보는 다음 과정에 대한 배경을 제공합니다.

품질 보증 합동위원회는 인증 방문 준비와 지속적인 품질 보증 및 전문 개발 노력에 사용할 모의 추적기를 개발했습니다. 모의 추적기는 환자 경험, 치료 품질, 의료 프로세스 및 제품, 개선이 필요한 영역에 대한 정보를 제공합니다. 추적자는 환자 차트 및 양식 검토 외에도 일대일 및 소그룹 인터뷰를 포함합니다. 이 프로젝트의 경우 질문은 환자 평가 및 관리 과정과 고려 사항을 중심으로 이루어집니다. 답변을 바탕으로 더 깊은 탐구가 기대됩니다.

EHR 프롬프트 및 경고 진단 프로세스 단계에서는 다양한 임상 결정 지원이 필요합니다. 또한 일반적이지 않은 조건에는 특정 지원이 필요합니다. 표준 주문 세트, 경고 및 알림, 기타 진단 지원 수단(예: 웹사이트)을 통해 임상의는 지침에 보다 쉽게 ​​접근할 수 있습니다.

알고리즘. 테스트 결과가 지연될 위험이 있는 환자를 식별하는 등의 진단 오류를 해결하기 위해 알고리즘이 사용됩니다. 갑상선 기능 저하증에 대한 흉부 영상 결과 검사의 후속 조치 지연, 복통과 관련된 진단 지연/누락. 무작위 임상 시험에서는 폐암, 대장암 또는 전립선암 진단이 지연되거나 누락될 위험이 높은 환자를 전향적으로 식별하기 위해 알고리즘이 사용되었습니다. 대장암과 전립선암에 대한 중재군과 대조군에서는 진단 평가 시간이 크게 단축되었지만 폐암에서는 그렇지 않았습니다.

의료 프로그램의 공동 제작 영향을 받는 서비스의 공동 제작에 영향을 받는 사람들을 참여시키는 것은 지식과 프로그램 개발자 및 사용자 간의 전통적인 이분법을 초월하여 의료 분야의 윤리적 문제로 간주됩니다. 공동제작에는 프로세스 시작부터 지식과 프로그램을 생산하고 사용하는 과정에서 영향을 받는 집단의 사람들과 협력을 구축하는 것이 포함됩니다(그림 1). 연구 및 프로그램 계획 결과에 영향을 받는 장애인의 참여는 전체 프로세스가 아닌 주요 결정이 이미 내려진 후에 의견을 제공하는 것으로 제한되는 경우가 많습니다. 그러나 행동 건강 프로그램 공동 제작에 IDD 환자를 참여시키는 작업을 시작하면서 소셜 네트워크와 참여에 대한 자신감이 향상되었습니다. 또한 공동생산은 의료 품질 개선의 틀을 개발하는 데 사용되었습니다. 공동 제작에서 조사관은 알고리즘 및 기타 자료 개발의 편견을 줄이기 위해 관련 이해관계자와 협력할 것입니다.

참여 계획 및 의사 결정(PPDM). PPDM은 참여 행동 연구의 원칙에 기초한 모델 구축 프로세스입니다. 이는 그룹이 여러 대안에 대해 판단하고 관심 결과와 관련하여 각 대안의 중요성을 평가할 수 있도록 설계되었습니다. 이 프로세스에서는 먼저 참가자가 연구 중인 현상에 기여하는 광범위한 영역/주제 및 하위 영역/하위 주제를 식별하거나 확인해야 합니다. 주제와 하위 주제를 식별한 후 각각에 중요도 가중치를 부여하고 비례 중요도 가중치를 도출합니다. PPDM 프로세스에는 초기 주제에 관한 사전 설문 조사부터 시작하여 참가자 발표, 주제에 대한 회의, 참가자에게 최종 주제 모델 제시까지 8가지 기본 단계가 있습니다. 다양한 그룹 및 커뮤니티 구성원의 폭넓은 의견을 바탕으로 미네소타 대학 커뮤니티 통합 연구소의 직원은 이 프로세스를 성공적으로 사용하여 자기 결정 및 의료 조정을 위한 개념적 프레임을 개발하고 전국 품질 포럼의 가정 및 커뮤니티를 개선했습니다. 기반 서비스 결과 측정 프레임워크. 이러한 노력으로 인해 높은 콘텐츠와 동시적, 예측적 타당성을 지닌 프레임워크가 탄생했습니다. PPDM 모델과 프로세스를 사용하면 대상 교육 프로그램 개발 및 EHR 의사 결정 지원에 다양한 그룹의 목소리를 들을 수 있어 자료가 여러 그룹의 요구에 적합하도록 보장됩니다. 진단이 가려지거나 진단 오류가 발생할 위험이 있는 장애 환자를 식별하기 위한 품질 보증 및 전향적 사용을 위한 후향적 검토 수단으로 알고리즘을 공동 제작하는 경우 PPDM 프로세스는 자료의 편견을 해결하는 데 유용할 것으로 예상됩니다.

연구 종료점:

1차 1년차와 비교하여 5년차에는 식별된 5개 장애인 그룹의 CPT E/M 코드 사용(정량적)을 EHR 의사 결정 지원과 함께 DO 위험에 처한 장애인을 식별하기 위한 알고리즘 구현에 따른 변경 사항에 대해 평가합니다. 특정 문제에 대한 프롬프트/경고. 통계적인 변화가 예상됩니다.

교육 프로그램은 1) 사용법에 대한 사전 및 사후 지식 점검과 2) 특정 EHR 의사 결정 지원 사용에 대한 설명 데이터를 통해 평가됩니다. 지식의 통계적 변화가 기대됩니다.

지연/누락된 진단을 해결하기 위해 아직 결정되지 않은 2~3개의 문제에 대해 진단 평가에 대한 사전 사후 시간이 계획되어 있습니다. 진단평가 시간도 단축될 것으로 예상된다.

보조 정량적 측정(CPT E/M 코드 사용 분석, 지식 확인, EHR 의사 결정 지원 및 프롬프트/경고 사용에 대한 설명 데이터)의 경우 ANCOVA를 사용하여 사전 테스트 측정(연령 증가, 성별, 인종/민족, 도시/지방, 동반 질병, 장애 유형, 보험 유형 및 질병의 심각도(현장 관련)) 및 이해관계자가 제안한 10가지 문제(단독 또는 복합)를 공변량으로 평가하고 사후 변동을 평가합니다. - 테스트 결과. 상호작용 효과가 기대됩니다.

최종 모의 추적은 4학년 말과 5학년에 실시됩니다. 추적 기록은 정성적 분석을 사용하여 개입 전 기록과 비교됩니다. 변경 사항은 정량적 측정값의 변경 사항에 대한 맥락을 제공합니다.

프레임워크 사회 변화를 위한 집단 영향 모델은 이 프로젝트의 구성 프레임워크입니다. 영향을 받은 여러 그룹이 진단의 가려짐 문제에 직면하게 되었습니다. 진단 오류 위험이 높은 환자를 식별하기 위한 알고리즘을 개발하려는 이전의 노력에서는 장애 환자에게 영향을 미치는 진단적 가림을 구체적으로 다루지 않았으며 이전에는 교차성을 다루지 않았습니다. 집합적 영향 모델은 이전에 진단의 가려짐이나 진단 오류의 전반적인 문제를 해결하는 데 사용되지 않았습니다. Collective Impact 프로젝트를 위해 영향을 받는 여러 그룹의 조직 및 계획을 촉진하려면 다음 5가지 원칙을 충족해야 합니다. 1) 공통 의제 달성; 2) 지속적인 의사소통을 보장합니다. 3) 공유된 측정 전략을 식별합니다. 4) Collective Impact 노력의 의도된 결과를 달성할 프로그램과 서비스를 제공하기 위해 상호 강화 활동을 사용합니다. 5) 전담 직원을 중추 지원으로 고용합니다. 파트너십을 위해서는 영향을 받는 모든 그룹의 경험과 목소리를 가져오는 데 주의가 필요합니다.

집단적 영향 모델을 사용하여 조직 구조 구축 처음 6개월 동안 연구팀 구성원은 팀을 강화하고 새로운 직원을 채용하며 집단적 영향 모델을 기반으로 한 구조를 만들기 위해 최소 한 달에 한 번 회의를 하게 됩니다. 부문간 파트너십 운영위원회, 장애자간 옹호 자문위원회, 3개의 컨소시엄 행동 네트워크(커뮤니케이션, 측정, 교육)가 구성될 것입니다. 운영 위원회와 교차 장애 옹호 위원회는 공유 의제 개발에 대한 전반적인 책임을 집니다(집단적 영향 신조 1). 진단적 가려짐에 대한 이해를 향상시키고 기본 메커니즘을 식별하는 방법은 지속적인 의사소통을 통해 개발될 것입니다. 의사소통 활동 네트워크는 책임을 집니다(집단 영향 신조 2). 측정 행동 네트워크는 5년차(집단적 영향 원칙 3)의 지속적인 평가와 최종 평가에 대한 책임을 집니다. 교육 행동 네트워크(Education Action Network)는 진단의 가려짐을 완화하기 위해 대상 교육 프로그램 개발 및 EHR 결정 지원을 촉진하는 책임을 맡을 것입니다(Collective Impact Tenet 4). 개발된 인프라는 프로젝트의 학제간 파트너의 관점과 모범 사례 공유를 장려하는 상호 강화 활동을 촉진할 것입니다. 프로젝트 목표 및 결과 달성으로 이어지는 프로세스는 프로젝트에 필요한 관리, 계획 및 물류를 지원하는 전담 백본 직원에 의해 촉진됩니다. RUSH 대학이 선두 기관이며, 각 컨소시엄 파트너에게는 특정한 책임이 있습니다. (집단적 영향 신조 5).

설계 목표 1: 진단을 가리는 기본 메커니즘을 식별하고 이해합니다.

소개: 건강 평등 개선에 중점을 두는 세 개의 비영리 의료 센터 시스템 간에 파트너십이 구축될 것입니다. RUSH University System for Health 및 제휴 RUSH 대학 의료 센터, RUSH Oak Park 병원 및 RUSH Copley 의료 센터; Rochester 지역 보건소 및 제휴 Rochester 종합병원; 및 이리 카운티 의료 센터(ECMC). 이들은 CPT 코드 데이터를 통한 진단 은폐의 사전 사후 분석, 모의 추적기 구현, 대상 교육 프로그램 구현 및 EHR 의사결정 지원을 위한 사이트가 될 것입니다. 세 기관 간의 데이터 사용 계약이 체결됩니다.

데이터 수집은 세 단계로 진행됩니다. 첫째, 조사관은 특정 장애(주요 이동 장애가 있는 장애인, 정신 건강 문제, 심각한 시각 장애/시각 장애, 심각한 청력 상실/청각 장애, IDD)와 지정된 장애가 없음을 비교합니다. 환자 CPT E/M 코드 데이터는 RUSH 대학 의료 센터, RUSH Oak Park 병원, RUSH Copley 병원, Rochester 종합 병원, Erie 카운티 의료 센터 및 관련 외래 진료소에서 제공됩니다. 조사관은 응급실의 CPT E/M 코드(코드 99281-99285), 입원 환자 서비스의 CPT E/M 코드(99221-99223, 99231-99233, 99238-99239), 외래 환자의 CPT E/M 코드를 검색하고 분석합니다. 신규 환자 방문(99202-99205), 기존 환자 방문(99211-99215), 예방 진료 방문(99384-99387)을 통해 사용량의 잠재적 차이를 확인합니다. 2023년에는 부담을 줄일 수 있는 방향으로 E/M 코드가 변경되었습니다. 2023년 1월 1일부터 2024년 6월 30일까지의 데이터가 검색됩니다. CPT E/M 코드는 임상 정보 수집 및 의사 결정 복잡성에서 진단을 가리는 프록시로 사용됩니다. E/M은 진단 과정에서 오류가 발생할 수 있는 단계입니다. . CPT E/M 코드 데이터를 평가하기 위한 정량적 방법이 사용됩니다. 데이터는 가변 범위 확인 및 건너뛰기 규칙을 사용하여 프로그래밍되며 자동화된 방식으로 SPSS로 내보내집니다. 경험을 바탕으로 3세부터 89세까지의 환자를 대상으로 특정장애에 대한 2차 진단코드 종합목록을 통해 특정장애환자를 식별하게 됩니다. 데이터는 3~5세 그룹을 제외하고 5세 그룹으로 연령별로 분류됩니다. 모든 변수에 잘못된 값이 있는지 확인됩니다. 모든 항목(CPT E/M 코드)에 대해 기술 통계가 계산되고 비정규성과 이상치가 있는지 분포가 검사됩니다. 모든 측정값에 대한 기술 통계가 보고됩니다. 각 방문 유형에 대해 조사관은 먼저 사례 빈도, 연령 증가, 성별, 인종/민족, 도시/시골, 동반 질환, 장애 유형, 보험 유형 및 질병의 심각도 [현장 관련]). 데이터가 평가 및 관리 코드의 더 높은 수준의 값과 더 낮은 수준의 복잡성으로 축소될 수 있는지에 대한 평가가 수행됩니다. 그렇다면 CPT 평가 및 관리 코드의 복잡도가 높은 수준과 낮은 수준의 결과를 사용하고 인종, 민족, 성별, 연령 범위, 장애 유형, 보험 상태, 질병 중증도의 영향을 다루는 이진 로지스틱 회귀 분석을 수행합니다. 및 10개의 차트 검토 질문(이전에 설명됨). 그렇지 않으면 조사관은 CPT E/M 코드의 결과에 대한 순서 회귀 분석(모든 수준의 복잡성을 사용)을 사용합니다. 현장별 분석이 수행됩니다(예: 응급실, 입원환자, 외래환자, 예방 진료) 및 클러스터 강력한 표준 오류를 사용하여 현장을 설명하는 결합 모델입니다.

이진(또는 순서) 회귀 분석은 E/M 코드인 종속 변수를 사용하여 각 설정(응급실, 입원환자, 외래환자, 예방 진료)에 대해 수행됩니다(별도로 또는 더 낮고 더 복잡한 코드로 분할). 독립 변수는 연령 증가, 성별, 인종/민족, 도시/농촌, 동반 질환, 장애 유형, 보험 유형 및 질병 심각도(현장 관련))와 위에 나열된 10가지 차트 검토 문제에 대한 인구통계입니다. 진단이 흐려질 위험이 있는 특정 그룹의 PWD에 대한 알고리즘 개발에 사용하기 위해 가변 로딩이 평가됩니다.

둘째, CPT E/M 코드 분석에서 발견된 차이점을 기반으로 진단 가림의 기본 메커니즘 식별을 개선하기 위해 목표로 하는 회고적 수동 차트 검토가 수행됩니다. 3개 의료 센터와 연관된 각 협력 기관(5)에서는 데이터가 수집되는 5개 특정 장애인 집단(이전 단락 참조) 각각의 환자에 대해 최소 5개 차트를 검토합니다(각 25개). 5개 기관 및 관련 외래 진료 - 총 125개).

차트에서는 진단적 가려짐에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 문제가 있는지 검토됩니다. 탐구 제안에 대한 직원과의 토론에는 이전 작업에 나열된 것과 동일한 문제가 포함됩니다. 위의 10가지 문제에 대해 참고하겠습니다. 귀납적 주제 분석을 사용하여 주제에 대한 메모를 평가합니다. 팀은 매주 만나 주제를 논의합니다. 차트 검토 중에 다른 문제가 결정되면 추가 문제를 평가하기 위한 IRB 수정안이 제출됩니다.

차트 검토 후, 차이가 있을 수 있는 이유에 대한 인식을 탐색하기 위해 확인된 영역에서 직원과의 인터뷰가 수행되며, 교대 근무 중에 수행될 수 있는 5개 현장 각각에서 최소 5번의 심층 인터뷰와 여러 번의 짧은 인터뷰가 예상됩니다. "와 직원 회의.

셋째, 이러한 기본 데이터를 사용하여 측정 행동 네트워크와 옹호자문위원회는 진단 장애가 발생하기 쉬운 각 특정 PWD 모집단을 관리한 후 별도의 모의 추적기 개발에 관해 협의할 것입니다. 외래 진료와 관련된 5개 협력 기관 각각에서 환자에 대해 25명의 후향적 추적자가 수행됩니다(위에 나열된 특정 모집단에서 각각 5명, 어린이에 대해 10명, 소외된 인종/민족 그룹에 속한 환자에 대해 최소 10명). (RUSH 대학 의료 센터, RUSH Oak Park 병원, RUSH Copley 병원, Rochester 종합 병원 및 Erie 카운티 의료 센터에 각각 25개). 추적자의 경우, 치료에 영향을 미치는 문제가 모집단마다 다르다는 점을 인식하여 높은 심각도, 치료의 복잡성(예: 다중 검사, 수술), 병동 간 이동, 외상 병력과 같은 문제가 있는 환자를 선택합니다. 또한, 외상 정보 치료를 포함하여 진단의 가려짐을 줄이는 데 방해가 되는 시스템 촉진자와 장벽을 이해하는 데 초점을 맞춘 치료 추적자 시스템이 실시됩니다.

모의 추적기 및 모든 편집의 개발 및 첫 번째 기본 구현은 1년차 말까지 Rush에서 완료됩니다. 다른 시스템에서는 모의 추적 프로그램이 2년차에 실시됩니다. 이는 기준선에서 총 125개의 추적 프로그램이 됩니다. 가이드를 통해 모의 추적자에 발달 형성 평가 방법이 사용되며 형성 평가는 각 단위 및 실무에 전달됩니다. 3년과 4년 동안 모의 추적자는 5개 기관(15개 추적자)에 걸쳐 응급실(전국적으로 병원 입원환자의 70%가 응급실을 통해 처리됨), 선택적 입원환자 병동(소아과 포함) 및 선택적 외래환자 진료(소아과 포함)에서 실시됩니다. 각각 총 75개.

목표 2: EHR 결정 지원 및 특정 문제에 대한 프롬프트/경고와 함께 DO/DE 위험이 있는 특정 장애가 있는 환자를 식별하는 알고리즘을 개발하기 위해 진단을 가리는 기본 테마 프레임을 공동 생성합니다. DO/DE 및 EHR 자료에 대해 공급자를 교육하기 위한 사례 연구와 함께 알고리즘 및 EHR 결정 지원 및 프롬프트/경고에 대한 교육 자료가 개발될 것입니다.

참여적 계획 및 의사결정(PPDM) 프로세스 소개. 2년차 말까지 조사관은 CPT E/M 감사 및 분석, 직원 인터뷰, 차트 검토 정량적 데이터 및 정성적 메모의 혼합 방법 분석을 적용할 것입니다. 그런 다음 차트 검토, 직원 인터뷰 및 모의 추적자 메모에 대한 귀납적 주제 분석을 수행하여 PPDM 프로세스에 사용하기 위한 진단 가려움의 기본 메커니즘의 초기 주제 세트를 식별합니다(표 1 참조).

표 1. 참여 계획 및 의사 결정(PPDM) 프로세스. 1단계 ● 회의 2주 전에 참가자들은 회의 전 설문지나 인터뷰를 작성하여 진단적 과소화와 관련하여 처음에 확인된 주제에 대한 생각을 묻습니다.

● 문제의 주제에 관한 응답을 이끌어내기 위해 온라인 설문조사나 인터뷰를 통해 일련의 개방형 질문을 통해 정보를 요청합니다.

2단계 ● 지속적인 비교 분석을 사용하여 이해관계자 입력을 분석했습니다.154,155 ● 목표 교육 프로그램 및 EHR 의사 결정 지원에 대해 '가장 중요한' 주제로 식별된 주제에 대한 합의 정도가 결정됩니다. 각 PPDM 그룹별로 개발된 테마와 하위 테마를 반영하여 예비 모델을 구축할 예정입니다.

3단계 ● 각 PPDM 그룹(5~7명)은 2시간 동안 모임을 갖습니다. 각 그룹은 ICI 직원의 도움을 받을 것입니다.

• 참가자들은 주제와 하위 주제 수준 모두에서 그룹의 프레임워크에 관한 질문에 응답합니다.

  • 토론을 촉진하기 위해 명목상 그룹 절차가 사용될 것입니다.156
  • 1단계 & 2개를 선보일 예정입니다.
  • 진행자는 합의를 향해 나아가는 참가자들의 그룹 토론을 안내합니다.
  • 토론을 촉진하기 위해 명목상 그룹 프로세스 절차가 사용됩니다. 4단계 ● 진행자가 제공하는 태블릿과 ICI가 개발한 소프트웨어를 사용하여 이해관계자는 각 주제와 하위 주제에 대해 등간격 척도로 0-100(또는 그룹에 따라 0-10)의 중요도 가중치를 제공합니다.
  • 모든 측정 요소가 식별되었습니다.
• 테마 내에서 가장 높은 평가를 받은 테마와 하위 테마는 100점(또는 그룹에 따라 10점)을 받습니다.
• 다른 모든 것은 0-99입니다. (또는 그룹에 따라 0-9).

5단계 ● 등급에 따라 전체 그룹의 식별되지 않은 중요도 가중치가 표시됩니다. 각 참가자는 다음을 볼 수 있습니다.

• 자신의 중요도 가중치
• 다른 모든 이해관계자의 식별되지 않은 중요도 가중치
• 중요도 가중치 범위

• 모든 테마 및 하위 테마에 대한 PPDM 그룹의 평균 중요도 가중치입니다. 6단계

  • PPDM 그룹은 한 시간 동안 두 번째 모임을 갖습니다.
  • 중요도 가중치의 유사점과 차이점은 참가자들 사이에서 논의됩니다.
  • 참가자에게는 자신의 중요도 가중치에 대한 이유를 다른 사람들과 공유할 수 있는 기회가 제공됩니다.
  • 명목상의 그룹 프로세스를 사용하여 합의를 향한 움직임이 달성될 것입니다. 7단계 ● 태블릿을 사용하여 이해관계자는 모든 테마와 모든 하위 테마에 대한 두 번째 중요도 가중치 세트를 제공합니다.

8단계 ● 비율 가중치는 지원 시스템을 통해 자동으로 계산됩니다.

● 참가자에게는 최종 테마 모델이 제공됩니다.

방법 PPDM 프로세스는 DO/DE의 기본 메커니즘과 관련된 중요한 주제 프레임의 공동 제작의 일부가 될 것입니다. PPDM 프로세스의 참가자는 장애인, 가족, 의료 전문가, 의료 전문가 학생, 품질 개선 전문가, 아동 건강에 대한 전문 지식을 갖춘 사람, 장애 관련 조직, 의료 시스템, 지불자 조직의 대표 등 영향을 받는 그룹의 사람들입니다. 그리고 지역사회 기반 서비스.

DO/DE의 기본 메커니즘과 관련된 초기 테마 세트가 공식화됩니다. 테마에는 어린이가 포함됩니다. 영향을 받은 그룹 전체에 걸쳐 약 100명의 참가자가 예상됩니다. 1차 설문조사와 주제 우선순위를 정하는 회의가 있을 예정입니다. 1차 우선순위는 참가자들에게 전달되며, 주제를 추가로 확인하고 우선순위를 정하기 위해 2차 회의가 있을 예정입니다. 각 PPDM 회의에서 숙련된 진행자는 명목상의 그룹 프로세스 절차를 사용하여 그룹을 안내하고 이해관계자가 작업을 계속하고 질문에 응답하며 합의를 향해 나아갈 수 있도록 합니다. 가상 PPDM 프로세스를 촉진하기 위해 ICI 직원은 랩톱, 태블릿 컴퓨터 및 휴대폰에서 작동하고 참가자가 기본 진단 음영으로 식별된 모든 테마 및 하위 테마(및 관련 정의)를 쉽게 보고 직접 입력할 수 있는 다목적 응용 프로그램을 제공하는 소프트웨어를 개발했습니다. PPDM 회의 중 이러한 주제의 우선순위/중요도 가중치. "운전사"라고 불리는 두 번째 직원은 참가자 데이터 입력을 모니터링하고 필요한 경우 지원을 제공하며 평가 프로세스가 끝나면 식별되지 않은 가중치를 시각적으로 표시하고 진행 과정을 기록하는 이 소프트웨어 시스템을 운영합니다. 주제는 시행에 앞서 교차장애옹호위원회, 교육행동네트워크, 운영위원회에서 검토됩니다.

데이터 분석. PPDM 프로세스의 일부로 데이터는 각 단계의 이해관계자에 의해 지속적으로 "분석"됩니다. 그룹 구성원의 가중치가 크게 다를 경우 토론이 촉진되어 합의 수준이 높아집니다. 본 연구의 데이터 분석 계획은 본질적으로 정성적, 정량적일 것입니다. PPDM 프로세스 중에 녹음된 이해관계자의 진술을 기반으로 한 정성적 분석은 NVivo 소프트웨어를 사용하여 지속적인 비교 분석을 통해 공통 주제를 식별하는 데 사용됩니다. PPDM 그룹이 제작한 각 주제를 요약해 보겠습니다. 서로 다른 PPDM 이해관계자 그룹이 개발한 주제와 주제 가중치 간의 유사점과 차이점이 식별됩니다. 그런 다음 각 주제와 하위 주제에 대해 식별된 특정 요소를 다시 분석하여 그룹 간의 유사점과 차이점을 식별합니다. 마지막으로, PPDM 그룹이 테마와 하위 테마에 할당하는 중요도 가중치를 PPDM 프로세스의 각 단계별로 검토합니다(표 1). 조사 결과는 DO/DE의 기본 주제를 나타냅니다. 교차 장애 옹호 위원회(Cross-Disability Advocate Committee)와 컨소시엄 액션 네트워크(Consortium Action Networks)는 주제를 검토하고 각자 자신의 작업에 대한 주제의 의미를 논의할 것입니다. 운영위원회는 프로세스를 검토하고 다음 단계에 대한 계획 조정에 대한 권장 사항을 제시합니다.

프로그램 개발. PPDM 프로세스의 8단계에 이어 식별된 주제의 최종 모델을 사용하여 진단 오류의 위험이 있는 특정 장애가 있는 환자를 식별하기 위한 알고리즘이 개발될 것입니다. 조사관은 진단 과정에서 모호성을 줄이고 명확한 지침을 제공하는 EHR 프롬프트, 경고 및 의사 결정 지원을 개발하기 위해 Rush의 디지털 및 정보 서비스, 특히 EPIC과 동시에 협력할 것입니다. EHR 의사 결정 지원 및 특정 문제에 대한 프롬프트/경고와 함께 제공됩니다. 알고리즘과 EHR 결정 지원 및 프롬프트/경고에 대한 교육 자료는 공급자에게 진단 오류/진단 오류에 대해 교육하기 위한 사례 연구와 함께 개발될 것입니다. 이러한 노력에서 지식과 기술 습득을 동기를 부여하는 방식으로 학습 환경과 자료를 개발하는 교육 설계 원칙이 사용될 것입니다. 정보 서비스가 포함될 것입니다. Rush 및 GIDDN, 3개의 의료 센터(RUSH University System for Health, Rochester General Hospital, Erie County Medical Center)의 직원, 운영 위원회, 교차 장애 옹호 자문 위원회 및 Action Networks의 구성원이 여기에 통합될 것입니다. 노력. 특히, 세 기관은 교육 설계 및 정보 기술을 구현하기 위한 구조를 갖추고 있습니다. 운영 위원회, 교차 장애 옹호자 자문 위원회, 교육 활동 네트워크는 프로그램 개발 및 구현에 대한 지속적인 검토를 수행할 것입니다.

데이터 분석 계획

1년차와 비교하여 5년차에는 식별된 5개 장애인 그룹의 CPT E/M 코드 사용(정량적)을 수행하여 진단 위험이 있는 장애인을 식별하기 위한 알고리즘 구현 후 PWD에 대한 코딩 사용이 변경되었는지 여부를 평가합니다. 특정 문제에 대한 EHR 결정 지원 및 프롬프트/경고와 함께 오류를 가리거나 진단합니다. 이진 또는 순서형 사전 사후 ANCOVA 회귀 분석은 각 설정(ED, 입원환자, 외래환자, 예방 치료)에 대해 개별적으로 또는 치료 전 결과 및 치료 후 결과를 이진 또는 순서 백분율로 포함하는 클러스터로 수행됩니다. 독립 변수는 연령 증가, 성별, 인종/민족, 도시/시골, 동반 질환, 장애 유형, 보험 유형, 적용 가능한 심각도 지수 및 위에 나열된 10가지 차트 검토 문제(별도 또는 복합)에 대한 환자 인구통계입니다. 개발된 교육 프로그램은 1) 사용법에 대한 사전 및 사후 지식 확인과 2) 특정 EHR 의사 결정 지원 사용에 대한 설명 데이터를 독립 t 테스트 및 회귀 분석으로 독립 변수 설정, 성별, 인종/민족, 연령 범위, 제공자 유형 및 제공자 설정(ED, 입원환자, 외래환자, 예방 진료)91 차이점을 평가하기 위해 ANCOVA를 사용한 진단 평가의 사전 사후 시간은 아직 결정되지 않은 2-3가지 문제에 대해 수행됩니다. 장애환자의 인구통계학적 특성과 제공자 특성을 독립변수로 한다. 상호작용 효과가 평가됩니다. 정량적 측정(CPT E/M 코드 사용 분석, 지식 확인, EHR 의사 결정 지원 사용에 대한 설명 데이터 및 프롬프트/경고)의 경우 ANCOVA를 사용하여 1년차의 사전 테스트 측정 및 독립 변수를 사용하여 상호 작용 효과를 조사합니다.

최종 모의 추적 및 분석은 4학년 말과 5학년 말에 수행됩니다. 중재 전 메모와 비교하여 검토 메모의 질적 분석이 수행됩니다.