Tilpasning av forbedrede restitusjonsprogrammer for pasienter med lav helsekompetanse

Begrunnelse: Lav helsekunnskap påvirker over en tredjedel av kirurgiske populasjoner og er assosiert med betydelig dårligere resultater ved kirurgi. Intervensjoner som reduserer forskjellene i denne store befolkningen er påtrengende nødvendig. Tidligere arbeid har vist at forbedrede utvinningsprogrammer (ERP) reduserer raseforskjeller i kirurgiske utfall og tilbyr en pragmatisk måte å håndtere kirurgiske forskjeller på. Eksisterende ERP-er fungerer imidlertid dårlig for pasienter med lav helsekompetanse som fortsatt opplever dårligere resultater. Dette gapet oppstår på grunn av manglende tilpasning mellom gjeldende ERP-er og behovene til pasienter med lav helsekompetanse. Tidligere arbeid gjennom en K23-bevilgning vurderte disse behovene og utviklet en ny flernivåstrategi for å forbedre passformen: engasjere pasienter med VISUELLE hjelpemidler, trenerleverandører i kommunikasjon og trene organisasjoner i helsekompetanse (VISACT). En mulighet eksisterer nå for å levere og teste VISACT ved hjelp av et teoribasert tilpasningsrammeverk. Vellykkede tilpasninger vil forvandle eksisterende ERP-er og utvide dens forskjellsreduserende effekt til populasjoner med lav helsekompetanse. Mål: Det langsiktige målet er å eliminere forskjeller og forbedre resultatene for populasjoner med lav helsekompetanse innen kirurgi gjennom kontekstdrevne tilpasninger av eksisterende ERP-er. Hypotesen er at VISACT vil forbedre troskapen til ERPs komponenter for pasienter med lav helsekompetanse og dermed kirurgiske utfall. For å nå dette målet er målene: (SA1) identifisere de helsekompetansesensitive komponentene i ERP-er for å utvide med VISACT, (SA2) vurdere helsekompetansebehovene til leverandører og organisasjonsenheter i ERP-team, og (SA3) levere og pilotere teste implementeringsstrategien for VISACT på eksisterende ERP-er. Metoder: Først, veiledet av Dynamics Adaptation Process-rammeverket, vil maskinlæring på en stor ERP-database (n>7 000) bli brukt for å identifisere de helsekompetansesensitive komponentene i ERP-er som skal utvides med VISACT (SA1). For det andre vil en integrerende tilnærming med blandede metoder bli brukt for å identifisere hull i kunnskap om helsekunnskap, beste praksis og beredskap for å tilpasse seg ERP-implementeringsteam gjennom tre innbyrdes beslektede metoder: in vivo observasjoner av ERP-er i drift ved 4 Alabama-anlegg, utvidet semistrukturerte intervjuer av 120 interessenter, og undersøkelser som måler kunnskap om helsekompetanse og organisasjonsberedskap for tilpasning. For det tredje vil VISACT-intervensjonen bli testet på to steder i Alabama (by og landlig) gjennom en ny interaktiv responsplattform i en pilotstudie og vurdert for gjennomførbarhet/akseptabilitet gjennom et RE-AIM-rammeverk for rekkevidde, effektivitet, adopsjon, implementering og vedlikeholdstiltak. Innhentede data vil informere utformingen av en multi-institusjonell trinn-kile-forsøk av VISACT i Deep South. Betydning: Denne studien vil fremme NIH/NIMHD-oppdraget for å eliminere kirurgiske forskjeller og reagerer direkte på NIMHD Science Visioning Research Strategies ved å fjerne helsekunnskapsbarrierer (#24) og bygge vitenskapen om å tilpasse intervensjoner til forskjellige kontekster (#30). Prosjektet vil videre (i) levere den første helsekyndige intervensjonen innen kirurgi, (ii) etablere en ny implementeringsstrategi (VISACT) for å adressere kirurgiske forskjeller og (iii) fremme vitenskapen om intervensjoner gjennom tilpasninger.