UCLA Health Patient Cardiology Care Gaps

Trots att det finns evidensbaserade kliniska riktlinjer för hur man hanterar hälsan hos patienter med hjärt-kärlsjukdom som har visat sig förbättra hjärtfunktionen och överlevnaden, kvarstår betydande luckor i vården och optimal medicinsk terapi är ofta underutnyttjad. Till exempel är riktlinjestyrd medicinsk terapi (GDMT), statin- och aspirinbehandling och blodtryckskontroll hörnstenar i effektiv behandling av patienter med hjärt-kärlsjukdom eller hjärtsvikt. Aktuella instrumentpaneldata indikerar dock att inom UCLA Health-systemet förblir dessa medicinska behandlingar underutnyttjade.

Som en del av initiativet för kvalitetsförbättring (QI) som sponsras av Division of Cardiology vid UCLA Health, kommer denna studie att undersöka de oberoende och gemensamma effekterna på att vårdgapet kan stängas av att (1) skicka månatliga beteendeinformerade e-postmeddelanden till läkare med personlig feedback om vården lucka prestanda och (2) öka synligheten av de öppna vårdluckor i den elektroniska journalen vid patientmöte.

Kvalificerade läkare (dvs. UCLA Health Cardiologists) kommer att randomiseras till ett av fyra villkor baserat på en 2 (månatlig rapportkortintervention: ta emot vs. inget mottagande) x 2 (storyboardintervention: ta emot vs inte ta emot) mellan ämnen:

• I tillståndet utan ingrepp (kontroll) kommer läkardeltagare att få kvartalsvisa e-postmeddelanden med sitt resultatrapportkort (status quo).
• I det månatliga rapporteringskortets enda tillstånd kommer beteendeinformerade månatliga e-postmeddelanden att skickas för att informera läkare om deras prestation och höja läkarnas avsikter att få fler av sina patienter att täppa till vårdluckor.
• I det enda tillståndet i storyboarden kommer synligheten av banderoller för vårdgap i den elektroniska journalen (EHR) att förbättras, vilket omedelbart kommer att påminna läkare om varje patients vårdluckor i början av ett möte mellan patient och läkare.
• I månatlig rapportkort och storyboard-tillstånd kommer läkare att få beteendeinformerade månatliga e-postmeddelanden och påminnas om varje patients vårdluckor via EHR storyboard under möten mellan patient och läkare.

Studien kommer att inkludera läkare som deltar i ett befintligt UCLA-incitamentsprogram, från och med den 1 oktober 2023, som har en panelstorlek på över 50 patienter. I augusti 2024 kommer nya läkare som är berättigade till incitamentsprogrammet och har minst 50 patienter i panelen att slumpmässigt tilldelas ett av de fyra tillstånden och bli en del av studieurvalet. Randomisering kommer att balansera för läkarnas baslinjeprestanda, subspecialitetsutbildning, år efter träning och beräknad panelstorlek.

Månatliga e-postmeddelanden om prestationsfeedback kommer att inkludera läkarnas prestation på åtta kardiologiska vårdluckor, deras beräknade intäkter under innevarande kvartal och deras intäkter under föregående kvartal. Vårdluckor inkluderar följande: (1) användning av statiner eller PCSK9-hämmare, (2) användning av acetylsalicylsyra, (3) användning av betablockerare, (4) användning av angiotensinomvandlande enzymhämmare, angiotensin II-receptorblockerare eller angiotensinreceptor-neprilysinhämmare, (5) användning av mineralokortikoidreceptorantagonister, (6) SGLT2i, (7) genomsnittlig HCC/RAF-poäng och (8) blodtryckskontroll.

Analysplan:

• Utredarna kommer att använda linjära regressionsmodeller på patientnivå, där svaret är en 1/0-indikator på om patienten har slutfört någon av de öppna vårdluckor, med kluster-robusta standardfel på läkarnivå.
• Den primära regressionsmodellen kommer att titta på huvudeffekten av rapportkortinterventionen och storyboardinterventionen.
• I en sekundär regression kommer vi att undersöka den gemensamma effekten av de två interventionerna, inklusive en rapportkort x storyboard-interaktion.

Kontrollvariabler inkluderar:

• Stängning av vårdgap på patientnivå (d.v.s. om patienter stängde något av sina öppna vårdluckor, exklusive HCC/RAF-poäng, under sex månader före interventionsleveransen). För patienter som inte var med i en given läkarpanel sex månader före experimentet kommer medelvärden över panelen att tillräknas.
• Läkaregenskaper (kön, år utanför utbildning, subspecialutbildning inom kardiologi) och panelstorlek.