Effektiviteten til et automatisk screening- og henvisningsverktøy for fallrisiko i akuttmottaket (ED)

Det spesifikke målet med denne retrospektive kohortstudien er å teste effektiviteten til den automatiserte screeningen og henvisningsintervensjonen på fullførte henvisninger til UW Health fallforebyggende klinikk og rater av skadelige fall, ved å bruke et begrenset datasett laget av EPJ- og Medicare-kravdata. Etterforskerne antar at ED-pasienter henvist ved bruk av fallrisiko CDS-verktøyet vil ha redusert bruk av helsetjenester på grunn av fallrelaterte skader, og at intervensjonen vil ha lignende effektivitetsnivåer på tvers av ulike typer pasientkarakteristikker. Etterforskerne vil også systematisk undersøke barrierer for pasienter som fullfører sine klinikkhenvisninger, samt klinikkplanlegging og planleggingsprotokoller før besøk som kan ha ekskludert pasienter fra å motta Falls Clinic-tjenester.

Effektiviteten vil bli vurdert basert på undersøkelse av et begrenset datasett som består av EPJ- og Medicare-kravdata som måler rater av (1) pasienthenvisninger ved hver akuttmottak, (2) fullførte henvisninger til Mobility and Falls Clinic (dvs. en fullført klinikkavtale), og (3) helsebesøk for fallrelaterte årsaker som oppstår innen seks måneder etter det første akuttmottaket.

Den primære analysen for å evaluere effektiviteten av CDS-verktøyet for fallrisiko vil inkludere data fra eldre voksne pasienter (alder ≥65) som besøker ED-studier i løpet av intervensjonsperioden på hvert sted, har en UW Health System-tilknyttet primærpleier, og er utskrevet fra ED eller ED observasjonsenhet (ikke innlagt). Medlemmer av UWH Applied Data Science-teamet (ikke en del av studieteamet) vil trekke ut data fra pasientens EPJ for å lage et begrenset datasett som inkluderer: tidligere fall og fallrelaterte skader (i 12 måneder før besøket, inkludert indeksbesøket på ED ), fall etter besøk og fallrelaterte skader (i de 6 månedene etter indeksbesøket på akuttmottaket), pasientdemografi (alder, kjønn, rase/etnisitet, forsikring), komorbiditeter, aktive medisiner og bruk (f.eks. primær og spesialitet) omsorgsbesøk). Utdannings- og inntektsnivåer vil bli tilnærmet ved hjelp av folketellingsspordata. Area Deprivation Index vil også bli ansatt basert på pasientadresse. Disse variablene vil bli trukket ut i etterkant og lagret på sikre servere.