도착 시간 구현

환자가 제시간에 도착하는 것은 진료소 운영 효율성을 유지하고 환자가 예정된 진료를 충분히 받도록 보장하는 데 필수적입니다. 늦은 도착은 진료소 흐름을 방해하고 의료진과의 진료 시간을 줄이며, 이후 예약을 지연시켜 하루 동안 연쇄 효과를 일으킬 수 있습니다. 이 프로젝트는 도착 예상 시간을 명확히 하고 예정된 진료에 제시간 도착을 장려하는 저비용 행동 개입을 테스트하는 것을 목표로 합니다.

이 연구는 환자에게 예상 도착 시간을 더욱 두드러지게 보여주도록 설계된 개입의 효과를 평가합니다. 이 연구는 UCLA 헬스의 운영 개선 계획의 일환으로 진료소 흐름과 환자 경험을 개선하기 위해 1차 진료를 제공하는 외래 진료과에서 시행될 것입니다.

구체적으로, 이 개입은 UCLA 헬스에서 사용하는 두 가지 커뮤니케이션 채널을 통해 환자(또는 18세 미만 환자의 경우 대리인)에게 제공되는 예약 정보의 표시 방식을 수정합니다: (1) 환자 포털(UCLA 헬스에서는 MyChart라고 함)과 (2) 환자에게 진료 전 자동 문자 알림을 보내는 문자 메시지 플랫폼(UCLA 헬스에서는 Hello World라고 함).

대조 조건 MyChart 홈페이지에서 환자는 다가오는 예약에 대해 예약된 진료 시간만 표시됩니다(예: "오후 3:00에 시작"). 예약 세부 정보 페이지 내에서 환자는 자신의 진료 시간과 "진료 15분 전에 도착하세요"라는 추가 지침을 볼 수 있습니다. 문자 알림은 진료 시간을 명시하고 15분 일찍 도착하라는 메시지를 포함합니다(예: "[환자 이름]님, 2026년 1월 12일 오후 3:00에 다가오는 진료가 있습니다. 진료 시간 15분 전에 도착하세요").

처리 조건 MyChart 홈페이지에서 환자는 예약된 진료 시간 자체 대신, 예약된 진료 시간보다 15분 앞선 명시적인 도착 시간(예: 오후 3시 예약의 경우 "오후 2:45까지 도착")을 다가오는 예약에 대해 보게 됩니다. 예약 세부 정보 페이지 내에서 환자는 자신의 진료 시간과 도착 시간을 모두 볼 수 있습니다.

문자 알림은 환자에게 진료 시간 대신 예상 도착 시간을 명시적으로 알려줍니다(예: "[환자 이름]님, 2026년 1월 12일에 다가오는 진료가 있습니다. 오후 2:45까지 도착하세요.").

연구자들은 군집 무작위 배정을 시행하여 동일한 진료소 건물 내의 모든 대면 의사 또는 고급 실무 제공자(APP) 예약을 동일한 실험 조건에 배정할 것입니다. 총 37개의 진료소 건물이 포함됩니다. 연구자들은 이 임상 시험을 6개월 동안 진행할 계획입니다. 도착 시간 기능은 시험 기간 시작 1개월 전에 구현되어 세척 기간을 도입할 것입니다.

핵심 연구 질문:

연구자들은 다음과 같은 연구 질문을 제기합니다: 명시적인 도착 시간을 표시하는 것이 환자들의 진료 도착 시각에 변화를 가져오는가? 연구자들은 처리가 대조 조건에 비해 사람들이 진료에 더 일찍 도착하도록 이끌 것이라고 가정합니다.

환자가 진료에 얼마나 일찍 체크인하는지에 대한 연속 측정(주요 결과 측정)을 검토하는 것 외에도, 연구자들은 두 가지 이진 지표도 검토할 것입니다:

A. 제시간 도착: 처리가 환자가 제시간에 도착할 가능성을 높이는가(즉, 예정된 진료 시간 이전 또는 그 시간에 체크인하는가)?

B. 조기 도착: 처리 조건이 환자가 예정된 진료 시간보다 최소 15분 일찍 도착할 가능성을 증가시키는가?

분석 계획:

연구자들은 결과 변수를 예측하기 위해 강건한 표준 오차를 사용한 일반 최소제곱(OLS) 회귀 분석을 사용할 것입니다. 통계적 추론은 무작위 배정 단위인 진료소 건물 수준에서 군집화된 모델-강건 표준 오차를 기반으로 할 것입니다. 모든 분석은 예약 수준에서 수행됩니다. 주 예측 변수는 환자의 진료소가 도착 시간 처리 조건에 배정되었는지 여부를 나타내는 지표입니다(대조: 표준 진료 시간).

이러한 회귀 분석은 다음 통제 변수를 포함하거나 포함하지 않고 실행될 것입니다:

• 환자 연령(결측값이 있을 경우, 연구자들은 평균값으로 대체하고 결측 연령 환자를 나타내는 더미 변수를 추가할 것입니다)
• 환자 성별
• 환자 인종/민족
• 환자 시간 준수성: 시험 시작 전 36개월 동안 동일한 진료소에서 환자의 대면 의사 예약 중 제시간에 도착한 비율(이 기간 동안 완료된 예약이 없는 환자는 결측 데이터를 가집니다. 이러한 경우, 연구자들은 표본 평균을 대체하고 이러한 환자를 나타내는 더미 변수를 추가할 것입니다). 시험 시작 전 36개월간 환자 방문 기록을 확보할 수 없는 경우, 대신 UCLA 헬스 전체(모든 진료소)에서 환자의 대면 의사 예약 중 제시간에 도착한 비율(무작정 방문 예약 제외)을 통제할 것입니다.
• 방문 유형(성인 대 소아; 신규 대 재방문)
• 진료소가 15/30분 슬롯 또는 20/40분 슬롯으로 예약 일정을 운영하는지 여부를 나타내는 지표
• 보험 유형(전통 메디케어, 메디케어 어드밴티지, 메디케이드, 상업 보험, 기타/미상)
• 다병태성 점수(결측값이 있을 경우, 연구자들은 평균값으로 대체하고 결측 다병태성 점수 환자를 나타내는 더미 변수를 추가할 것입니다)

• 다음 상호 배타적인 이진 지표는 (1) 예약이 도착 시간 기능 구현 전에 예약되었는지 여부와 (2) 예약이 얼마나 앞서 예약되었는지의 차이를 설명하기 위해 사용됩니다:

  • 기능 구현 전 예약: 도착 시간 기능 구현 전에 예약된 예약을 나타내는 지표
  • 7일 초과 전 예약: 구현일 이후에 예약되었고 예약일과 진료일 사이가 7일을 초과하는 예약을 나타내는 지표.
  • 1-7일 전 예약: 구현일 이후에 예약되었고 예약일과 진료일 사이가 1일에서 7일인 예약을 나타내는 지표.
  • 1일 미만 전 예약: 구현일 이후에 예약되었고 예약일과 진료일 사이가 1일 미만인 예약을 나타내는 지표.

탐색적 분석으로, 연구자들은 기능 구현일 이후에 예약된 예약들에 대해서만 치료 효과를 검토할 것입니다. 해당 환자들이 받은 예약 확인 문자 알림이 실험 설계를 반영하기 때문입니다.

강건성 검사를 위해, 연구자들은 이진 결과에 대해 로짓 모델을 수행하고 연속 도착 시간 결과에 대한 모델을 1백분위수와 99백분위수에서 재추정할 것입니다(이는 이후 주요 결과 섹션에서 명시된 범위보다 넓은 winsorization 범위입니다).

참고: 일부 환자는 연구 기간 동안 여러 적격 방문을 가질 수 있습니다. 주요 분석에는 환자당 첫 번째 방문만 포함됩니다. 탐색적 분석은 후속 방문을 포함하는 것이 결과를 변경하는지 평가할 것입니다.

이질적 치료 효과를 검증하기 위해, 연구자들은 치료 지표가 환자, 방문 또는 진료소 특성과 상호작용하는 상호작용 모델을 추정할 것입니다. 연구자들은 다음 조절 변수를 분석할 것입니다:

• 위에서 정의한 환자 수준의 시간 준수성(결측값을 설명하기 위해, 회귀 모델은 치료 지표를 대체된 시간 준수성 비율과 결측 지표 모두와 상호작용시킬 것입니다)
• 시험 시작 전 36개월 동안 환자가 동일한 진료소에서 의사 예약에 참석한 횟수
• 진료과가 15/30분 슬롯 또는 20/40분 슬롯으로 예약을 잡는지 여부
• 진료소의 기준 시간 준수성 비율: 시험 전 6개월 동안 제시간(0분 이하 지연으로 체크인)이었던 예약의 백분율
• 방문 유형(성인 대 소아)
• 예약 예약 시간(네 가지 상호 배타적 하위 그룹): 예약이 도착 시간 기능 구현 전에 예약되었는지 여부 대 기능 구현 후에 예약되었지만 예정된 방문일보다 7일 이상 전인지 대 1-7일 전인지 대 예정된 방문일보다 1일 미만 전인지.
• 다병태성 점수(결측값을 설명하기 위해, 회귀 모델은 치료 지표를 대체된 다병태성 점수와 결측 지표 모두와 상호작용시킬 것입니다)

연구자들은 개입의 잠재적 하류 결과를 검토하기 위해 추가 탐색적 분석을 수행할 것입니다:

1. 예약 참석 연구자들은 처리 조건이 대조 조건에 비해 미방문율에 영향을 미치는지 탐구할 것입니다. 더 이른 요청 도착 시간을 명시적으로 표시하는 것은 일부 환자가 이미 진료 시간을 놓쳤다고 믿거나 요청 시간까지 도착할 수 없다는 것을 깨달았을 때 오기를 낙담하게 느껴 미방문을 증가시킬 가능성이 있습니다.

2. 환자 만족도:

   연구자들은 처리 조건에 배정되는 것이 방문 후 설문조사에서 환자 만족도 평가에 영향을 미치는지 탐구할 것입니다. 의도 치료 분석을 허용하는 두 가지 이진 결과에 초점을 맞추어:

   A. 환자가 나쁜 평가를 남기는지 여부(이 변수는 환자가 5점 만점 중 1점 또는 2점을 주면 1, 더 높은 별점을 주거나 별점을 제공하지 않으면 0) B. 환자가 좋은 평가를 남기는지 여부(이 변수는 환자가 5점을 주면 1, 더 낮은 평가를 주거나 평가를 제공하지 않으면 0).

   연구자들은 설문조사에서 환자의 질적 코멘트에 대한 텍스트 분석을 수행하여 감정과 우려사항 또는 칭찬의 원인을 평가할 것입니다.

3. 예약 취소 연구자들은 처리 조건이 대조 조건에 비해 취소율에 영향을 미치는지 테스트할 것입니다. 이 분석은 "까지 도착" 표현이 환자의 예약 참석 대신 취소할 가능성에 의도하지 않은 영향을 미치는지 확인하는 데 도움이 될 것입니다.
4. 진료소 업무 흐름 지표:

연구자들은 처리가 진료소 내에서 다음 두 가지 운영 지표에 영향을 미치는지 검토할 것입니다:

A. 환자 대기실 배정 시간: 환자 체크인과 검진실에 배정되는 시간 사이의 분 수.

B. 의사 검진실 입실 시간: 예정된 진료 시간과 의료진이 검진실에 들어가는 시간 사이의 분 수.

C. 체크인부터 의료진 입실까지 시간: 환자 체크인과 의료진이 검진실에 들어가는 시간 사이의 분 수.

연구자들은 이 분석 세트에 대해 분위수 회귀를 사용할 것입니다. 이러한 탐색적 측정은 시간 준수성 개선이 더 원활한 진료소 흐름이나 환자 대기 시간 변화로 이어지는지에 대한 통찰을 제공합니다. 이러한 측정은 환자가 검진실에 배정되거나 의료진을 만나는 시간이 항상 실시간으로 기록되지 않기 때문에 노이즈가 있을 가능성이 높습니다.