Пробелы в уходе за кардиологическими пациентами Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе

Несмотря на существование научно обоснованных клинических рекомендаций о том, как контролировать здоровье пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями, которые, как было доказано, улучшают сердечную функцию и выживаемость, сохраняются значительные пробелы в уходе, а оптимальная медикаментозная терапия часто используется недостаточно. Например, медикаментозная терапия, предусмотренная рекомендациями (GDMT), терапия статинами и аспирином, а также контроль артериального давления являются краеугольными камнями эффективного ведения пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями или сердечной недостаточностью. Однако текущие данные информационной панели показывают, что в системе здравоохранения Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе эти медицинские методы лечения по-прежнему используются недостаточно.

В рамках инициативы по улучшению качества (QI), спонсируемой отделением кардиологии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, в этом исследовании будет изучено независимое и совместное влияние (1) ежемесячной отправки врачам электронных писем с поведенческой информацией с персонализированными отзывами о лечении. пробелы в работе и (2) повышение видимости открытых пробелов в медицинской помощи в электронных медицинских картах при обращении к пациенту.

Подходящие врачи (например, медицинские кардиологи Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе) будут рандомизированы по одному из четырех состояний на основе 2 (месячное вмешательство в табеле успеваемости: получать или не получать) x 2 (вмешательство раскадровки: получать или не получать) между субъектами:

• В состоянии отсутствия вмешательства (контроля) участники-врачи будут получать ежеквартальные электронные письма с отчетом о своей работе (статус-кво).
• В режиме только ежемесячного табеля успеваемости ежемесячные электронные письма с поведенческой информацией будут отправляться, чтобы информировать врачей об их работе и повышать намерение врачей привлечь больше своих пациентов к устранению пробелов в медицинской помощи.
• В режиме «только раскадровка» будет улучшена видимость баннеров с пробелами в медицинской помощи в электронной медицинской карте (ЭМК), что будет оперативно напоминать врачам о пробелах в уходе за каждым пациентом в начале встречи между пациентом и врачом.
• В состоянии ежемесячного табеля успеваемости и раскадровки врачи будут получать ежемесячные электронные письма с поведенческой информацией и получать напоминания о пробелах в уходе за каждым пациентом через раскадровку EHR во время встреч пациента с врачом.

В исследовании примут участие врачи, участвующие в существующей программе стимулирования Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе с 1 октября 2023 года, размер группы которых превышает 50 пациентов. В августе 2024 года новые врачи, имеющие право на участие в программе стимулирования и имеющие в группе не менее 50 пациентов, будут случайным образом распределены по одному из четырех состояний и станут частью исследуемой выборки. Рандомизация будет учитывать базовую производительность врачей, узкую подготовку, годы после обучения и предполагаемый размер группы.

Ежемесячные электронные письма с отзывами о работе будут включать информацию о работе врачей по восьми пробелам в кардиологической помощи, их прогнозируемые доходы в текущем квартале и их доходы в предыдущем квартале. Пробелы в уходе включают следующее: (1) использование статинов или ингибиторов PCSK9, (2) использование аспирина, (3) использование бета-блокаторов, (4) использование ингибиторов ангиотензинпревращающего фермента, блокаторов рецепторов ангиотензина II или использование ингибиторов рецепторов ангиотензина и неприлизина, (5) использование антагонистов минералокортикоидных рецепторов, (6) SGLT2i, (7) средний балл HCC/RAF и (8) контроль артериального давления.

План анализа:

• Исследователи будут использовать модели линейной регрессии на уровне пациента, где ответ представляет собой показатель 1/0 того, восполнил ли пациент какой-либо из открытых пробелов в медицинской помощи, с устойчивыми к кластерам стандартными ошибками на уровне врача.
• Модель первичной регрессии будет учитывать основной эффект вмешательства в табели успеваемости и вмешательства в раскадровку.
• Во вторичной регрессии мы исследуем совместное влияние двух вмешательств, включая взаимодействие табеля успеваемости и раскадровки.

Переменные управления включают в себя:

• Закрытие пробелов в медицинской помощи на уровне пациентов (т. е. закрыли ли пациенты какие-либо из открытых пробелов в медицинской помощи, за исключением оценки HCC/RAF, в течение шести месяцев до проведения вмешательства). Для пациентов, которые не входили в группу данного врача за шесть месяцев до эксперимента, будут вменены средние значения по всей панели.
• Характеристики врача (пол, годы обучения, специализация в области кардиологии) и размер группы.