UM CRMC RecuR Score Pilot

I. BAKGRUNN:

Reinnleggelse på sykehus er et uheldig helseutfall som medfører betydelige kostnader for helsevesenets økosystem. Selv om det er uønsket, er ikke-planlagt reinnleggelse innen 30 dager etter utskrivning ikke uvanlig. Weiss et al. (2021) estimerte at den samlede reinnleggelsesraten for alle betalere var 14 per 100 indeksinnleggelser (14 %). Gjeninnleggelse på sykehus er ofte dyrere enn førstegangsinnleggelsen. Gjeninnleggelser på sykehus koster i gjennomsnitt $15 200, sammenlignet med $11 700 for gjennomsnittlig sykehusopphold (Freeman et al., 2018). Gjeninnleggelse på sykehus har vært i sentrum for oppmerksomheten blant helseplaner, leverandører og beslutningstakere. Mange reinnleggelser kan forebygges, men tidligere studier har slitt med å lykkes med å identifisere pasienter med høyest risiko for reinnleggelse og implementere overgangsbehandlingsplaner for effektivt å redusere reinnleggelsesraten med vedvarende resultater (Hansen et al. 2011, Leppin et al. 2014).

På tvers av alle pasienter ved University of Maryland Charles Regional Medical Center (UM CRMC) mellom januar 2019 og januar 2022, var den uplanlagte reinnleggelsesraten på sykehus 11 %, og denne verdien er så høy som 30 % i visse grupper med høyest risiko. UM CRMC har implementert et overgangsomsorgsprogram med sykepleiernavigatorer siden 2011 som fokuserer på pasienter som vanligvis er kjent for å ha en høyere rate av reinnleggelse (pasienter hvis primære årsak til innleggelse er diabetes, kongestiv hjertesvikt (CHF), kronisk obstruktiv lungesykdom ( KOLS) og hypertensjon). Til tross for reell innsats for å håndtere disse pasientene og gi ekstra støtte til disse pasientene før utskrivning og etter utskrivning, har reinnleggelsesraten ved UM CRMC holdt seg relativt uendret de siste fem årene mellom 7-15 % (gjennomsnittlig 11 % ± 1,5 %) uten vedvarende forbedring fra år til år.

For å forbedre omsorgskvaliteten og redusere unødvendige helsekostnader, lanserte Center for Medicare and Medicaid Services (CMS) i 2013 Hospital Remissions Reduction Program (HRRP) som en del av Value Based Purchasing (VBP)-programmet for å oppmuntre til bedre koordinering av utskrivningspleie. Under HRRP-programmet pådrar sykehus med høy reinnleggelsesrate en betalingsreduksjon på opptil 3 prosent. Siden lanseringen av HRRP-programmet har reduksjon av reinnleggelser på sykehus blitt en strategisk prioritet for sykehus.

De fleste publiserte studier på reduksjonsreduksjonsevalueringer tok i bruk kvasi-eksperimentell design, eksperimenter som tildeler behandlingsgrupper basert på en annen metode enn randomisering, mens studier som brukte strenge randomiserte kontrollerte studier (RCT) er ganske begrenset. Resultatene av disse to studiedesignene er inkonsistente.

Å oppnå en betydelig reduksjon i reinnleggelse krever intensive ressurser og er kostbare i drift. Jenq et al. (2016) estimerte at i deres storstilte reinnleggelsesprogram kostet det $7000 å unngå én innleggelse i Medicare-befolkningen. For å maksimere effektiviteten i allokering av sykehusressurser, blir identifisering og målretting av pasienter som vil ha mest nytte av overgangsintervensjon for intensivbehandling, et viktig første skritt i reduksjonsprogrammet for reinnleggelse. Ulike risikostratifikasjoner ble introdusert i bransjen for å forutsi en pasients risiko for reinnleggelse, og brukes i pasientprioritering.

Ved University of Maryland Medical System (UMMS) har vi utviklet en risikoscore kalt RecuR Score (Readmission Risk Score). RecuR Score estimerer risikoen for 30 dagers uplanlagt reinnleggelse for pasienter både internt og i løpet av de 30 dagene etter utskrivning. Denne risikoskåren omskoleres månedlig ved hjelp av data fra pasienter med møter ved UMMS-sykehus. Målpopulasjonen er innlagte pasienter, for tiden interne ikke-innlagte (legevakt, observasjonsenhet) som kan bli innlagte, og tidligere innlagte pasienter innen 30 dager etter utskrivning. Poengsummen bruker data fra UMMS elektroniske helsejournalsystem (EHR), CRISP, kommersielle og ikke-kommersielle påstander og U.S. Census Bureau. En sammenligning av ytelsen til RecuR Score sammenlignet med LACE og HOSPITAL på de samme pasientene viste at Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve, noen ganger kjent som Area Under the Curve (AUC), av RecuR Score overgår de to andre. beregninger, selv før utskrivning. Mens LACE kun er tilgjengelig ved utskrivning, beskrives HOSPITAL som mest nøyaktig ved utskrivning, og selv da blir det bedre enn RecuR-poengsummen 48 timer etter ankomst når RecuR-poengsummen ikke er på sitt beste.

Litteraturgjennomgangen viser at innsatsen for å redusere reinnleggelsesraten ikke er konsekvent effektiv, og det har vært vanskelig å trekke ut et sett med intervensjoner som pålitelig reduserer reinnleggelser. Vårt team antar at innsatsen for å redusere reinnleggelsesraten ikke er effektiv fordi pasientene ikke er tilstrekkelig stratifisert i risikokategorier, noe som resulterer i at intervensjoner ikke blir brukt på pasientene som vil ha mest nytte av intervensjonene. Denne piloten løser dette problemet ved å identifisere pasienter med høyere risiko for reinnleggelse ved å bruke RecuR-score. RecuR Score identifiserer nøyaktig pasienter med høy risiko for reinnleggelse med et område under Receiver Operator Characteristic (ROC)-kurven på 0,83. Denne høyere risikopopulasjonen (begrenset til utvalgte hoveddiagnoser og andre inklusjons- og eksklusjonskriterier) har en høyere reinnleggelsesrate (16,8 %) enn sykehusets totale reinnleggelsesrate (11 %), noe som gir større mulighet til å redusere reinnleggelsesraten for målpopulasjon.

For å løse problemet med å identifisere de mest effektive intervensjonene, er teamets andre hypotese at intervensjonene som brukes ikke er robuste, noe som betyr at virkningen av intervensjonen er utilstrekkelig. For eksempel fokuserer de fleste intervensjonsprogrammer for reinnleggelse på telefonsamtaler etter utskrivning uten å vurdere et mer fullstendig syn på pasientens situasjon. For å løse dette problemet implementerer denne piloten en vurdering av en pasients sosiale helsedeterminanter (SDOH), tilleggsundervisningsmateriell, og har også satt opp mer komplekse intervensjoner som flere hjemmehelseprogrammer som dekker et bredt spekter av potensielle intervensjoner. Forventningen er at ved å nøyaktig identifisere pasienter med høyere risiko og ha et bredere syn på pasientenes situasjon med flere alternativer for intervensjoner, kan vi redusere 30-dagers uplanlagte reinnleggelsesraten blant befolkningen som er registrert i Enhanced Care-armen sammenlignet med standarden. av omsorgsarmen til piloten.

Denne studien tar sikte på å redusere 30-dagers uplanlagte reinnleggelsesrater på sykehus hos pasienter som har høyere risiko for reinnleggelse og gi mer komplekse intervensjoner som er høyere intensitet enn de som i dag gis ved UM CRMC. Ved å målrette pasienter som har høyere risiko for reinnleggelse ved å bruke en ny risikoscore, RecuR Score, kan ressurser best fordeles til de som trenger dem mest. Disse mer intense intervensjonene inkluderer en vekt på å vurdere pasientens sosiale helsedeterminanter, tilleggsundervisningsmateriell og å ha en klart definert prosess for å aktivere hjemmehelse og samfunnsressurser for å hjelpe passende pasienter.

Hypotesen for denne studien er at bruk av en ny UMMS-algoritme (RecuR Score) for å identifisere pasienter med høyere risiko for ikke-planlagt sykehusreinnleggelse kombinert med forbedrede intervensjoner før utskrivning og oppfølging, inkludert en vurdering av deres sosiale determinanter for helse, tilgang til hjemmehelseressurser, og tilleggsundervisningsmateriell om deres helse kan redusere 30-dagers uplanlagte sykehusreinnleggelser i denne høyrisikogruppen med 30 %.

III. METODER Dette er en pragmatisk, prospektiv, randomisert, ikke-blind kontrollstudie av virkningen av en ny overgangsomsorgsmodell for pasienter som er fastslått å ha høyere risiko for 30 dagers uplanlagt sykehusreinnleggelse utført ved UM CRMC på 5 Garrett Ave, La Plata , MD 20646. Pasienter vil bli randomisert 1:1 (likt) til en Standard of Care (kontroll) arm eller en Enhanced Care (intervensjon) arm ved bruk av en stratifisert randomiseringsmetode med stratifisering etter RecuR Score. På grunn av den tilsynelatende forskjellen mellom Standard of Care og Enhanced Care, vil verken pasientene eller leverandørene bli blindet for studieoppgaven.

Målgruppen for pasienter er innlagte pasienter (innlagte pasienter) med spesifikke innleggelsesdiagnoser som er mottakelige for intervensjoner peri- og etterutskrivning, hvor målet er å redusere reinnleggelsesraten for denne høyrisikopopulasjonen.

Basert på historiske data, regner vi med at det vil ta 2,5 år å registrere de 1500 nødvendige deltakerne. Pasienter vil være kvalifisert for inkludering etter at studien begynner, og fortsetter til det totale antallet pasienter er registrert. Studien vil fortsette å samle inn data for hvert forsøksperson inntil 90 dager etter utskrivning fra sykehusinnleggelsen. Datainnsamlingen avsluttes 90 dager etter at siste forsøksperson er skrevet ut fra sykehusinnleggelsen.

Ved å bruke RecuR Score tilgjengelig for hver pasient 24 timer etter at datainnsamlingen startet, registrer pasienter med liggetid lengre enn 48 timer og mindre enn 30 dager, og ett eller flere av følgende scenarier: 1) RecuR Score større enn eller lik 2 med innlagt diagnose av KOLS, CHF, diabetes med forhøyet HbA1c, hypertensjon eller lungebetennelse ELLER 2) RecuR-score større enn eller lik 3 med enhver innlagt diagnose ELLER 3) RecuR-score større enn eller lik 2 og liggetid større enn 10 dager og eventuell innleggelsesdiagnose ELLER 4) enhver RecuR-score OG nåværende innleggelse er en reinnleggelse innen 30 dager etter forrige innleggelse, der pasienten ikke ble registrert i piloten under noen tidligere innleggelse OG enhver innleggelsesdiagnose.

IV. DATAINNSAMLING Pasientens elektroniske helsejournal (EPJ) fra Epic vil være hovedkilden til informasjon om pasientens demografi, innleggelsesdiagnoser, liggetid og utfallsdata som påfølgende sykehusmøter i de 90 dagene etter utskrivning. CRISP ADT-verktøyet (Chesapeake Regional Information System for our Patients, Admission Discharge Transfer) er kilden som viser hva sykehuset møter de registrerte pasientene har etter utskrivning hvis de ikke forekommer ved UMMS-fasiliteter.

V. DATAANALYSE Studien ser ut til å oppdage en 30 % relativ endring i baseline reinnleggelsesraten fra en estimert reinnleggelsesrate på 19,4 % i Standard of Care-armen med en kraft på 80 % for å oppdage denne endringen og et tosidig alfanivå på 0,05. Påmelding vil bli gjort i forholdet 1:1 for Standard of Care til Enhanced Care, med stratifisering på RecuR Score 24 timer etter at datainnsamlingen begynner eller tidspunktet for første kvalifiserte poengsum. Denne stratifiserte randomiseringen sikrer at et balansert antall pasienter innenfor samme RecuR Score-nivå blir tildelt begge armene til piloten.

Pasientkarakteristika vil bli oppsummert og sammenlignet mellom Standard of Care- og Enhanced Care-armene. De fleste resultatene vil bli sammenlignet med en forskjellstest for to proporsjoner. Hvis dataene er multi-kategoriske, vil Mantel-Haenszel-metoden bli brukt for sammenligninger. Hvis en hendelse er sjelden (<5 %), vil Fishers eksakte test bli brukt. Eventuelle kontinuerlige data vil bli sammenlignet med en t-test eller Wilcoxon Rank Sum-statistikk. Hvis dataene er svært skjeve, kan det være nødvendig med flere metoder. Disse analysene vil bli brukt til å presentere grunnlinje- og bakgrunnskarakteristikker, som viser at analysen er balansert og representativ for den generelle befolkningen, eller peke på områder der primæranalysene kanskje må justeres for å ta hensyn til ubalanser.

Alle analyser av resultater for primære og sekundære endepunkter vil være basert på Intent-to-Treat-prinsippet. Sammenligning av sykehusreinnleggelse vil bli utført ved bruk av enten z-tester eller Fischers Exact-test, avhengig av sjeldenheten av utfallet av interesse. Hvis det noteres ubalanser i grunnlinjekarakteristikkene, vil justerte regresjonsmodeller bli testet der det er indikert. Undergruppeanalyse vil bli utført om nødvendig.