Эффективность автоматизированного инструмента скрининга и направления пациентов с риском падения в отделении неотложной помощи (ED)

Конкретная цель этого ретроспективного когортного исследования состоит в том, чтобы проверить эффективность автоматизированного скрининга и вмешательства по направлениям в отношении завершенных направлений в клинику предотвращения падений UW Health и показателей травматичных падений с использованием ограниченного набора данных, созданного на основе данных EHR и данных о претензиях Medicare. Исследователи предполагают, что пациенты с ЭД, направленные с помощью инструмента CDS для оценки риска падений, будут реже обращаться за медицинской помощью из-за травм, связанных с падением, и что вмешательство будет иметь одинаковый уровень эффективности для разных типов характеристик пациентов. Исследователи также будут систематически изучать препятствия на пути пациентов к заполнению направлений в клинику, а также расписание клиник и протоколы планирования перед посещением, которые могли исключить пациентов из получения услуг клиники Фоллс.

Эффективность будет оцениваться на основе изучения ограниченного набора данных, состоящего из данных EHR и заявок Medicare, измеряющих частоту (1) направлений пациентов в каждое отделение неотложной помощи, (2) завершенных направлений в клинику Mobility and Falls (т. е. завершенный визит в клинику), и (3) визиты к врачу по причинам, связанным с падением, произошедшие в течение шести месяцев после первоначального визита в отделение неотложной помощи.

Первичный анализ для оценки эффективности инструмента CDS для оценки риска падения будет включать данные о пожилых взрослых пациентах (возраст ≥65 лет), которые посещают исследуемые отделения неотложной помощи в течение периода вмешательства в каждом центре, имеют поставщика первичной медико-санитарной помощи, связанного с UW Health System, и выписаны из отделения неотложной помощи или отделения наблюдения за неотложной помощью (не допускаются). Члены группы UWH Applied Data Science (не входящие в исследовательскую группу) будут извлекать данные из ЭУЗ пациента для создания ограниченного набора данных, включая: прошлые падения и травмы, связанные с падением (за 12 месяцев до посещения, включая индексное посещение отделения неотложной помощи) ), падения после посещения и травмы, связанные с падением (в течение 6 месяцев после индексного посещения отделения неотложной помощи), демографические данные пациента (возраст, пол, раса/этническая принадлежность, страховка), сопутствующие заболевания, активные лекарства и использование (например, первичное и специализированное визиты по уходу). Уровни образования и дохода будут приблизительно рассчитаны с использованием данных переписи населения. Индекс депривации района также будет использоваться на основе адреса пациента. Эти переменные будут извлечены задним числом и сохранены на защищенных серверах.