Slut på diagnostisk överskuggning: Att ta itu med förmåga i diagnoser (EDO)

Mål 1: Identifiera och skapa förståelse för mekanismer som ligger bakom diagnostisk överskuggning.

En baslinjerevision av CPT-kodanvändning mellan patienter i åldern 3-89 år med och utan specificerade funktionsnedsättningar.

Hypotesen är att det kommer att finnas statistisk skillnad i användning av CPT E/M-koder mellan personer med de angivna funktionsnedsättningarna och personer utan de angivna funktionsnedsättningarna.

2) Utredarna kommer också att genomföra manuella diagramgenomgångar av PWD:er med lägre och högre CPT E/M-koder som adresserar demografiska egenskaper: åldersstegring, kön, ras/etnicitet, stad/landsbygd, komorbiditeter, handikapptyp, försäkringstyp och svårighetsgrad av sjukdom [relevant för platsen]), och följande 10 frågor som föreslagits av intressenter: involverad vårdgivare, överföring/remiss från annan institution, verbalt, antal och typer av samsjuklighet, eventuella avvisade tester, tidigare besök/inläggningar i anamnesen för samma problem, pågående användning av medicinsk utrustning, användning av kemiska eller fysiska begränsningar under besök och inläggningar, historia av trauma och negativa beskrivningar (15 termer för vilka svarta vs vita patienter hade högre oddskvot för användning i medicinska journaler).

Hypotesen är att information kommer att utvecklas som kan användas i utvecklingen av falska spårämnen och i processen för deltagande planering och beslutsfattande för att identifiera teman som kan ligga bakom diagnostisk överskuggning.

3) Baserat på upptäckta skillnader från baslinjerevisioner av användningen av CPT E/M-koder och uppföljande diagramgenomgångar, kommer utredarna att genomföra riktade intervjuer med personal och sedan följa upp med intressenter för att utveckla individuella skenspårare i stil med gemensam kommission att följa vård av specifika populationer av PWD listade ovan, och utveckla system för vårdspårare fokuserade på att utvärdera systemet kring diagnostisk överskuggning inklusive traumainformerad vård.

Hypotesen är att information kommer att utvecklas tillräckligt för att utveckla falska spårämnen efter vård av de specifika populationerna av PWD och system av vårdspårare.

Syfte 2: Samproducera en ram av teman som ligger till grund för diagnostisk överskuggning av DO) för att utveckla algoritmer för att identifiera patienter med de specificerade funktionsnedsättningarna som löper risk för DO.; Samproducera sedan fallstudier för utbildning om DO, och EPJ-uppmaningar, varningar och beslutsstöd relaterade till algoritmerna tillsammans med utbildning om EPJ-material.

Hypotesen är att information kommer att utvecklas som kan användas för att utveckla algoritmer för att identifiera PWD från de specifika populationer som löper risk för DO, vilket bevisas av CPT E/M-kodanvändning och DE som bevis för tiden till diagnostisk utvärdering.

Mål 3: Utvärdera för förändring efter implementering av algoritmer för att identifiera patienter med de specificerade funktionsnedsättningarna som riskerar DO.

Hypoteserna är att det kommer att ske en statistisk förändring i CPT E/M-kodanvändning för PWD från de specificerade populationerna.

Datautvärdering. CPT-koder har utvecklats av American Medical Association och genomgår periodiska revisioner och löpande underhåll. CPT-koder är det universella sättet för leverantörer att dokumentera sina tjänster och tillhandahåller standardiserad rapportering som behövs för fakturering och ersättning till vårdgivare, inklusive läkare, sjuksköterskor, läkarassistenter, andra yrkesverksamma. Systemet tillhandahåller numeriska koder för frågor som: 1. Platsen för tjänsten (t.ex. akutmottagning, slutenvård, öppenvård, förebyggande tjänster); 2. Tjänsten som tillhandahålls; 3. Komplexiteten i klinisk informationsinsamling och beslutsfattande, och 4) Tidsåtgång. Varje inställning har en specifik grupp av CPT E/M-koder som sträcker sig från lägsta tid och komplexitet för beslutsfattande till högsta tid och komplexitet för beslutsfattande.

Förekomsten bland grupperna av patienter med specifika funktionsnedsättningar kommer att beräknas för diagnoser som identifierats ha hög förekomst av diagnostiska fel i den allmänna befolkningen och för diagnoser som identifierats som problematiska för diagnostiska fel bland barn. Incidensen kommer att beräknas på följande med hjälp av primära eller sekundära ICD 10-diagnoskoder i databasen: Aortaaneurysm och dissektion, Arteriell tromboembolism, Venös tromboembolism, Kongestiv hjärtsvikt, Stroke, Hjärtinfarkt, Spinal abscess, Meningit och encefalit, Sepsis, Endokardit, Lunginflammation, lungcancer, melanom, kolorektal cancer, bröstcancer, prostatacancer.

Med fokus på barn: Arteriell ischemisk stroke, Appendicit, Astma, Retinal blastom, Hjärntumör, Polyaterit, Medfödd hjärtsjukdom, Duchense muskeldystrofi, Inflammatorisk tarmsjukdom, sklerodermi.

Demografisk information om diagnoser kommer att ge bakgrund för följande processer.

Kvalitetssäkring Den gemensamma kommissionen utvecklade sken spårämnen för att förbereda för ackrediteringsbesök och för pågående kvalitetssäkring och professionella utvecklingsinsatser. Mock tracers ger information om patientupplevelser, vårdkvalitet, vårdprocesser och produkter och områden som behöver förbättras; Tracers involverar en-till-en- och smågruppsintervjuer förutom granskning av patientdiagram och formulär. För detta projekt kommer frågor att kretsa kring processer och överväganden vid utvärdering och hantering av patienter. Djupare undersökningar förväntas baserat på svar.

EPJ-meddelanden och varningar Stadiet i den diagnostiska processen kräver olika kliniska beslutsstöd; Dessutom kräver tillstånd som inte är vanliga särskilda stöd. Genom standardorderuppsättningar, varningar och påminnelser och andra sätt för diagnostiskt stöd (t.ex. webbplats) kan läkaren lättare få tillgång till riktlinjerna.

Algoritmer. Algoritmer används för att åtgärda diagnostiska fel som att identifiera patienter som löper risk för försenade testresultat; förseningar i uppföljningen av resultattester av bröstkorg för hypotyreos och försenade/missade diagnoser relaterade till buksmärtor. I en randomiserad klinisk prövning användes algoritmer för att prospektivt identifiera patienter med hög risk för försenade/missade diagnoser av lung-, kolorektal- eller prostatacancer. Tiden till diagnostisk utvärdering reducerades signifikant i interventionsgruppen jämfört med kontrollgruppen för kolorektal- och prostatacancer, men inte lungcancer.

Samproduktion av hälsovårdsprogram Att involvera berörda personer i samproduktion av tjänster som påverkar dem anses vara en etisk fråga inom hälso- och sjukvården, som överskrider den traditionella dikotomien mellan kunskap och programutvecklare och användare. Samproduktion innebär att man bygger samarbete mellan personer från berörda grupper i produktion och användning av kunskap och program från början av processen (Figur 1). Deltagande av PWD som påverkas av resultaten av forskning och programplanering är ofta begränsat till att ge input efter att viktiga beslut redan har fattats snarare än under hela processen. Att börja arbeta med att involvera personer med IDD i samproduktionen av program för beteendehälsa visade dock på förbättringar i sociala nätverk och självförtroende för deltagande. Dessutom har samproduktion använts för att utveckla ett ramverk för förbättring av sjukvårdens kvalitet. I samproduktion kommer utredarna att arbeta med involverade intressenter för att minska bias i utvecklingen av algoritmer och andra material.

Deltagande planering och beslutsfattande (PPDM). PPDM är en modellbyggande process baserad på principer för deltagande aktionsforskning. Den är utformad för grupper att göra bedömningar om flera alternativ och väga vikten som var och en av dessa spelar med avseende på resultatet av intresset. Processen kräver först att deltagarna identifierar eller bekräftar breda domäner/teman och underdomäner/underteman som bidrar till fenomenet som studeras. Efter identifieringen av teman och underteman, tilldelas betydelsevikter till var och en och proportionella vikter härleds sedan. Det finns åtta grundläggande faser i PPDM-processen som börjar med förundersökningar angående inledande teman för att presentera deltagare, möten om teman och presentera deltagarna för en slutlig modell av teman. Baserat på bred input från medlemmar i olika grupper och samhällen, har personal vid University of Minnesota Institute on Community Integration framgångsrikt använt denna process för att utveckla konceptuella ramar för självbestämmande och sjukvårdskoordinering, och för att förfina National Quality Forums hem och gemenskap- baserade Services Outcome Measurement Framework. Dessa ansträngningar har resulterat i ramverk som har högt innehåll och samtidig och prediktiv validitet. Användningen av PPDM-modellen och processerna gör det möjligt för en mångfaldig grupp av röster att bli hörd i utvecklingen av riktade utbildningsprogram och EHR-beslutsstöd, vilket säkerställer att materialet passar de flera gruppernas behov. Vid samproduktion av algoritmer som ett sätt för retrospektiv granskning för kvalitetssäkring och framtida användning för att identifiera patienter med funktionsnedsättningar som riskerar diagnostisk överskuggning/diagnostiska fel, förväntas PPDM-processen vara användbar för att ta itu med bias i material.

STUDIENS SLUTPUNKTER:

Primär Vid år 5 jämfört med år 1 kommer CPT E/M-kodanvändning med de fem identifierade grupperna av personer med funktionsnedsättning (kvantitativ) att utvärderas för förändringar efter implementering av algoritmer för att identifiera personer med funktionshinder som riskerar att bli DO tillsammans med EHR beslutsstöd och uppmaningar/varningar om specifika frågor. Statistiska förändringar förväntas.

Utbildningsprogram kommer att utvärderas genom 1) för- och efterkunskapskontroller av användning och 2) beskrivande data om användning av specifika EPJ-beslutsstöd. Statistisk förändring förväntas i kunskap.

Tid före efter diagnostisk utvärdering är planerad för 2-3 problem som ännu inte har fastställts för att lösa försenade/missade diagnoser. Tiden till diagnostisk utvärdering förväntas minska.

Sekundärt För kvantitativa mått (analys av CPT E/M-kodanvändning, kunskapskontroller, beskrivande data om användning av EHR-beslutsstöd och uppmaningar/larm), kommer ANCOVA att användas för att undersöka interaktionseffekter med hjälp av mått före test: åldersökningar, kön, ras/etnicitet, stad/landsbygd, komorbiditeter, funktionsnedsättning, försäkringstyp och sjukdomens svårighetsgrad [relevant för platsen]), och de 10 frågor som föreslås av intressenter (enskilt eller i sammansatta) som kovariater och utvärdera för variation i post -testresultat. Interaktionseffekter förväntas.

Slutliga mock-spårämnen kommer att genomföras i slutet av år 4 och i år 5. Tracer-anteckningar kommer att jämföras med anteckningar före interventionen med hjälp av kvalitativ analys. Ändringar kommer att ge sammanhang för eventuella ändringar i kvantitativa mått.

Ramverk The Collective Impact Model for social förändring är det organiserande ramverket för detta projekt. Flera berörda grupper kommer att ta itu med problemet med diagnostisk överskuggning. Tidigare försök att utveckla algoritmer för att identifiera patienter med hög risk för diagnostiska fel har inte specifikt behandlat diagnostisk överskuggning som påverkar patienter med funktionsnedsättning och har inte tidigare tagit upp intersektionalitet. Den kollektiva påverkansmodellen har inte tidigare använts för att ta itu med diagnostisk överskuggning eller det övergripande problemet med diagnostiska fel. Följande fem principer måste uppfyllas för att underlätta organisation och planering med flera berörda grupper för ett Collective Impact-projekt: 1) uppnå en gemensam agenda; 2) säkerställa kontinuerlig kommunikation; 3) identifiera gemensamma mätstrategier; 4) använda ömsesidigt förstärkande aktiviteter för att leverera program och tjänster som kommer att uppnå det avsedda resultatet av Collective Impact-insatser; och 5) anställa en dedikerad personal som ryggradsstöd. Partnerskap kräver uppmärksamhet för att ta in erfarenheter och röster från alla berörda grupper.

Bygga organisatoriska strukturer med hjälp av den kollektiva påverkansmodellen Under de första sex månaderna kommer medlemmar av forskargruppen att träffas minst en gång i månaden för att stärka teamet, anställa ny personal och skapa strukturer baserade på den kollektiva påverkansmodellen. En styrkommitté för tvärsektoriellt partnerskap, Advisory Committee för Cross-Disability Advocate och tre konsortiumaktionsnätverk (kommunikation, mätning, utbildning) kommer att organiseras. Styrkommittén och Cross-Disability Advocate Committee kommer att ta det övergripande ansvaret för att utveckla en gemensam agenda (Collective Impact Tenet 1). Praxis som förbättrar förståelsen av diagnostisk överskuggning och identifieringen av underliggande mekanismer kommer att utvecklas genom kontinuerlig kommunikation. Communication Action Network kommer att ta ansvar (Collective Impact Tenet 2). Measurement Action Network kommer att ta ansvar för den pågående utvärderingen och den slutliga utvärderingen under år 5 (Collective Impact Tenet 3). Education Action Network kommer att ta ansvar för att underlätta utvecklingen av riktade utbildningsprogram och EHR-beslutsstöd för att mildra diagnostisk överskuggning (Collective Impact Tenet 4). Den utvecklade infrastrukturen kommer att underlätta ömsesidigt förstärkande aktiviteter som uppmuntrar utbyte av perspektiv och bästa praxis för projektets tvärvetenskapliga partners. Processer som leder till uppnåendet av projektmål och resultat kommer att underlättas av dedikerad ryggradspersonal som hjälper till med ledning, planering och logistik som krävs av projektet. RUSH University är den ledande institutionen och varje konsortiumpartner har specifika ansvarsområden. (Collective Impact Tenet 5).

Design Mål 1: Identifiera och skapa förståelse för mekanismer som ligger bakom diagnostisk överskuggning.

Inledning: Partnerskap kommer att byggas upp mellan tre icke-vinstdrivande medicinska center-system som lägger stor vikt vid att förbättra jämlikhet i hälsa. RUSH University System for Health och anslutna RUSH University Medical Center, RUSH Oak Park Hospital och RUSH Copley Medical Center; Rochester Regional Health och det anslutna Rochester General Hospital; och Erie County Medical Center (ECMC). Dessa kommer att vara platser för pre-post analys av diagnostisk överskuggning via CPT-koddata, implementering av falska spårämnen och sedan implementering av riktade utbildningsprogram och EHR beslutsstöd. Dataanvändningsavtal mellan de tre institutionerna kommer att erhållas.

Datainsamlingen kommer att ske i tre steg. Först kommer utredarna att hämta och granska/analysera för CPT E/M-kodanvändningsskillnader i komplexitet genom förekomsten av specifika funktionshinder (PWD med stora rörelsehinder, psykiska hälsoproblem, allvarliga synnedsättningar/blindhet, allvarlig hörselnedsättning/dövhet och IDD) kontra ingen närvaro av de specificerade funktionshinder. Data för patientens CPT E/M-koder kommer att komma från RUSH University Medical Center, RUSH Oak Park Hospital, RUSH Copley Hospital, Rochester General Hospital, Erie County Medical Center och tillhörande polikliniska kliniker. Utredarna kommer att hämta och analysera CPT E/M-koder från ED (koderna 99281-99285), CPT E/M-koder från slutenvårdstjänster (99221-99223, 99231-99233, 99238-99239), CPT E/M-koder från slutenvården besök med nya patienter (99202-99205), med etablerade patienter (99211-99215) och för förebyggande vård (99384-99387) för att identifiera potentiella skillnader i användning. Ändringar gjordes i E/M-koder 2023 på ett sätt som förväntas minska bördan. Data kommer att hämtas för perioden 1 januari 2023 till och med 30 juni 2024. CPT E/M-koder kommer att användas som en proxy för diagnostisk överskuggning vid klinisk informationsinsamling och komplexitet i beslutsfattande; E/M är ett steg i den diagnostiska processen där fel kan uppstå. . Kvantitativa metoder för utvärdering av CPT E/M-koderdata kommer att användas. Data kommer att programmeras med variabla intervallkontroller och överhoppningsregler och kommer att exporteras på ett automatiserat sätt till SPSS. Baserat på erfarenhet kommer patienter med de specifika funktionsnedsättningarna att identifieras genom en omfattande lista över sekundära diagnoskoder för de specifika funktionsnedsättningarna för patienter i åldern 3-89 år. Data kommer att åldersuppdelas i grupper om fem år, förutom gruppen i åldern 3-5 år. Alla variabler kommer att kontrolleras för felaktiga värden. Beskrivande statistik kommer att beräknas för alla poster (CPT E/M-koder), och fördelningar undersöks för icke-normalitet och extremvärden. Beskrivande statistik för alla åtgärder kommer att redovisas. För varje typ av besök kommer utredarna först att jämföra den totala andelen av varje CPT E/M-koder efter funktionsnedsättningsstatus med hjälp av parvisa Fishers exakta test med en beskrivande analys av fallfrekvens, ålderssteg, kön, ras/etnicitet, stad/landsbygd, samsjukligheter, funktionsnedsättningstyp, försäkringstyp och sjukdomens svårighetsgrad [relevant för platsen]). Utvärdering kommer att genomföras av huruvida data kan kollapsas till värden av högre nivå och lägre nivå av komplexitet för utvärdering och ledningskoder. Om så är fallet kommer binär logistisk regressionsanalys att utföras med hjälp av resultatet av högre nivåer och lägre komplexitetsnivåer av CPT-utvärderings- och hanteringskoder och tar upp påverkan av ras, etnicitet, kön, åldersintervall, funktionshinder, försäkringsstatus, sjukdomens svårighetsgrad. och 10 kartgranskningsfrågor (beskrivna tidigare). Annars kommer utredarna att använda ordinal regressionsanalys på resultaten av CPT E/M-koderna (med alla komplexitetsnivåer). Platsspecifika analyser kommer att genomföras (dvs. ED, slutenvård, öppenvård, förebyggande vård) och en kombinerad modell som tar hänsyn till webbplatsen med kluster-robusta standardfel.

Binär (eller ordinär) regressionsanalys kommer att utföras för varje inställning (akutavdelning, slutenvård, öppenvård, förebyggande vård) med den beroende variabeln som E/M-koder (separat eller uppdelad i lägre och högre komplexitetskoder). Oberoende variabler kommer att vara demografi av åldersstegringar, kön, ras/etnicitet, stad/landsbygd, komorbiditeter, funktionsnedsättningstyp, försäkringstyp och sjukdomens svårighetsgrad [relevant för webbplatsen]), och de 10 diagramgranskningsfrågorna som anges ovan. Variabla belastningar kommer att bedömas för användning vid utveckling av algoritmer för PWD från de specificerade grupperna med risk för diagnostisk överskuggning.

För det andra, baserat på hittade skillnader från CPT E/M-kodanalyserna, kommer riktade retrospektiva manuella diagramgenomgångar att genomföras för att förbättra identifieringen av underliggande mekanismer för diagnostisk överskuggning. Vid varje partnerinstitution (5) associerad med de tre vårdcentralerna kommer minst fem diagram att granskas över patienter från var och en av de fem specifika populationerna av personer med funktionshinder (se föregående stycke) från vilka data samlas in (25 vid var och en av de fem institutionerna och tillhörande öppenvårdsmottagningar - totalt 125).

Diagrammen kommer att granskas för frågor som kan ge insikt i diagnostisk överskuggning. I diskussioner med personal föreslår att utforska samma frågor som listats ovan i Tidigare arbete. Anteckningar om ovanstående tio frågor kommer att tas. Anteckningar kommer att utvärderas för teman med hjälp av induktiv tematisk analys. Teamet kommer att träffas varje vecka för att diskutera teman. Om andra frågor fastställs under diagramgenomgången kommer en IRK-tillägg för att utvärdera ytterligare frågor att skickas in.

Efter diagramgenomgångarna kommer intervjuer med personal att genomföras i identifierade områden för att undersöka uppfattningar om varför det kan finnas skillnader, med förväntan på minst fem djupintervjuer och flera korta intervjuer på var och en av de fem platserna som kan genomföras under skift "huddles " och personalmöten.

För det tredje, med dessa basdata kommer Measurement Action Network och Advocate Advisory Committee att rådfrågas om utveckling av separata skenspårämnen efter vård av varje specifik population av PWD som är benägen att diagnostisk överskuggning. 25 retrospektiva spårämnen kommer att utföras av patienter (5 vardera från de specifika populationer som anges ovan med 10 spårämnen för att vara bland barn och minst 10 för att vara bland patienter från marginaliserade ras-/etniska grupper) vid var och en av de fem partnerinstitutionerna med tillhörande öppenvårdsverksamhet (25 vardera vid RUSH University Medical Center, RUSH Oak Park Hospital, RUSH Copley Hospital, Rochester General Hospital och Erie County Medical Center). För spårämnen kommer patienter med problem som hög skärpa, vårdens komplexitet (t.ex. flera tester, operationer), överföringar mellan enheter och historia av trauma att väljas, med hänsyn till att problem som påverkar vården skiljer sig åt beroende på population. System av vårdspårare fokuserade på att förstå systemfacilitatorer och hinder för att minska diagnostisk överskuggning inklusive traumainformerad vård kommer att genomföras.

Utvecklingen och första baslinjeimplementeringen av falska spårare och eventuella redigeringar kommer att slutföras vid Rush i slutet av år ett. Vid andra system kommer mock-spårare att genomföras år 2. Detta kommer att vara totalt 125 spårämnen vid baslinjen. Med guider kommer utvecklingsformativa utvärderingsmetoder att användas för skenspårarna, med den formativa utvärderingen kommunicerad till respektive enheter och praktiker. Under år 3 och 4 kommer falska spårämnen att utföras på akutmottagningar (nationellt behandlas 70 % av slutenvårdspatienter på sjukhus genom akutmottagningar), selektiva slutenvårdsenheter (inklusive pediatrik) och selektiva öppenvårdsmetoder (inklusive pediatrik) över de fem institutionerna - 15 spårämnen vid varje för totalt 75.

Syfte 2: Samproducera en ram av teman som ligger bakom diagnostisk överskuggning för att utveckla algoritmer för att identifiera patienter med specifika funktionshinder som riskerar DO/DE tillsammans med EHR-beslutsstöd och uppmaningar/varningar om specifika frågor. Utbildningsmaterial om algoritmerna och EHR-beslutsstöd och uppmaningar/varningar tillsammans med fallstudier för att utbilda leverantörer om DO/DE och EHR-material kommer att utvecklas.

Deltagande planering och beslutsfattande (PPDM) Process Introduktion. I slutet av år 2 kommer utredarna att ha tillämpat en blandad metodanalys av CPT E/M-revisioner och analyser, personalintervjuer och kartgranskning av kvantitativa data och kvalitativa anteckningar. En induktiv tematisk analys kommer sedan att genomföras av diagramgranskning, personalintervju och skenbara spåranteckningar för att identifiera en första uppsättning teman av underliggande mekanismer för diagnostisk överskuggning för användning i PPDM-processer (se tabell 1).

Tabell 1. Deltagande planering och beslutsfattande (PPDM) Process. Fas 1 ● Två veckor före mötet fyller deltagarna i ett frågeformulär eller en intervju före mötet för att få sina tankar om de initialt identifierade teman relaterade till diagnostisk överskuggning.

● Information som efterfrågas via en serie öppna frågor genom en onlineenkät eller intervju för att få fram svar angående teman i fråga.

Fas 2 ● Intressenternas input analyseras med hjälp av konstant jämförande analys.154,155 ● Graden av samförstånd kommer att bestämmas om de teman som identifieras som "viktigast" för riktade utbildningsprogram och EPJ-beslutsstöd. Preliminära modeller kommer att byggas för att spegla de teman och underteman som utvecklats för varje PPDM-grupp.

Fas 3 ● Varje PPDM-grupp (5-7 personer) kommer att träffas under 2 timmar; varje grupp kommer att underlättas av ICI-personal.

• Deltagarna svarar på frågor om sin grupps ramverk på både tema- och undertemanivå:

  • Nominella gruppförfaranden kommer att användas för att underlätta diskussion.156
  • Provisorisk ram av teman baserad på fas 1 & 2 kommer att presenteras.
  • Handledaren kommer att vägleda gruppdiskussioner där deltagarna rör sig mot konsensus.
  • Nominella gruppprocesser kommer att användas för att underlätta diskussion. Fas 4 ● Med hjälp av surfplattor som tillhandahålls av facilitatorer och ICI-utvecklad programvara kommer intressenterna att ge viktning på en 0-100 (eller 0-10 beroende på grupp) med lika intervallskala för varje tema och undertema.
  • Alla mätelement identifierade.
• Det högst rankade temat och undertemat inom ett tema kommer att få en poäng på 100 (eller 10 beroende på grupp).
• Alla andra är 0-99. (Eller 0-9 beroende på grupp).

Fas 5 ● Efter betyg, avidentifierade vikter för hela grupper visas. Varje deltagare kan se:

• Deras egen betydelse väger
• Avidentifierade betydelsevikter för alla andra intressenter
• Utbud av vikter

• Medelviktsvikter för deras PPDM-grupp för alla teman och underteman. Fas 6

  • PPDM-grupper kommer att träffas en andra gång under en timme.
  • Likheter och skillnader i betydelsevikter kommer att diskuteras bland deltagarna.
  • Deltagarna kommer att ges en möjlighet att dela med andra resonemanget bakom deras vikter.
  • Rörelse mot konsensus med hjälp av nominella gruppprocesser kommer att uppnås. Fas 7 ● Med hjälp av surfplattor kommer intressenterna att tillhandahålla en andra uppsättning vikter för alla teman och alla underteman.

Fas 8 ● Proportionsvikter kommer att beräknas automatiskt via stödsystemet.

● Deltagarna kommer att presenteras med den slutliga modellen av teman.

Metoder PPDM-processen kommer att vara en del av samproduktionen av en ram av viktiga teman relaterade till underliggande mekanismer för DO/DE. Deltagare i PPDM-processen kommer att vara personer från drabbade grupper, inklusive PWD, familjemedlemmar, hälso- och sjukvårdspersonal, sjukvårdsstudenter, kvalitetsförbättrande personal, personer med expertis inom barnhälsa och representanter från handikapprelaterade organisationer, hälsosystem, betalande organisationer, och samhällsbaserade tjänster.

En första uppsättning teman kommer att formuleras relaterade till underliggande mekanismer för DO/DE. Teman kommer att vara inkluderande är inklusive barn. Cirka 100 deltagare från berörda grupper förväntas. Det kommer att göras en första undersökning, ett möte för att prioritera teman. Den initiala prioriteringen kommer att skickas till deltagarna och det kommer att hållas ett andra möte för att ytterligare bekräfta och prioritera teman. Vid varje PPDM-möte kommer en utbildad facilitator att använda nominella gruppprocesser för att vägleda gruppen, för att säkerställa att intressenter fortsätter med uppgiften, svarar på frågor och går mot konsensus. För att underlätta den virtuella PPDM-processen utvecklade ICI-personalen mjukvara som fungerar på bärbara datorer, surfplattor och mobiltelefoner och som tillhandahåller en mångsidig applikation som gör det möjligt för deltagarna att enkelt se alla teman och underteman (och relevanta definitioner) som identifierats som underliggande diagnostisk överskuggning och direkt gå in i prioritets-/viktvikter för dessa teman under PPDM-möten. En andra personal, kallad "chaufför", kommer att använda detta mjukvarusystem och övervaka deltagardatainmatning, erbjuda stöd vid behov, tillhandahålla en visuell visning av de avidentifierade viktningarna när klassificeringsprocessen har avslutats, och registrera förfarandet. Teman kommer att granskas av Cross-Disability Advocate Committee, Education Action Network och styrkommittén innan de implementeras.

Dataanalys. Som en del av PPDM-processen "analyseras" data kontinuerligt av intressenter i varje steg. När gruppmedlemmarnas viktning är väsentligt olika, underlättas diskussionen för att uppnå en ökad grad av konsensus. Dataanalysplaner för denna studie kommer att vara både kvalitativa och kvantitativa till sin natur. Kvalitativ analys baserad på inspelade uttalanden från intressenter under PPDM-processen kommer att utföras med NVivo-programvara för att urskilja vanliga teman med hjälp av konstant jämförande analys. Varje tema som produceras av PPDM-grupperna kommer att sammanfattas. Likheter och skillnader mellan teman och viktningen av teman som utvecklats av olika PPDM-intressentgrupper kommer att identifieras. Specifika element som identifieras för varje tema och undertema kommer sedan att analyseras igen för att identifiera likheter och skillnader mellan grupper. Slutligen kommer de vikter som PPDM-grupperna tilldelar teman och underteman att undersöka för varje steg i PPDM-processen (tabell 1). Resultaten kommer att representera de teman som ligger bakom DO/DE. Cross-Disability Advocate Committee och Consortium Action Networks kommer att granska teman, och var och en kommer att diskutera konsekvenserna av teman för sitt arbete. Styrkommittén kommer att se över processen och ge rekommendationer om eventuella justeringar av planer för nästa steg.

Programutveckling. Efter fas 8 av PPDM-processen, med en slutlig modell av identifierade teman, kommer algoritmer att utvecklas för att identifiera patienter med specifika funktionshinder som riskerar diagnostiska överskuggning/diagnostiska fel. Utredarna kommer samtidigt att samarbeta med digitala och informationstjänster på Rush, särskilt EPIC, för att utveckla EPJ-meddelanden, varningar och beslutsstöd som minskar oklarhet och ger tydliga riktlinjer i diagnostikprocessen. tillsammans med EHR-beslutsstöd och uppmaningar/varningar om specifika frågor. Utbildningsmaterial om algoritmerna och EHR-beslutsstöden och uppmaningar/varningar kommer att utvecklas tillsammans med fallstudier för att utbilda leverantörer om diagnostiska överskuggningar/diagnostiska fel. I dessa ansträngningar kommer principer för undervisningsdesign där lärmiljöer och material utvecklas på ett sätt som motiverar att få kunskap och färdigheter användas. Informationstjänster kommer att vara involverade. Personal vid Rush och GIDDN, de tre medicinska centra (RUSH University System for Health, Rochester General Hospital, ett Erie County Medical Center), och medlemmar av styrkommittén, Cross-Disability Advocate Advisory Committee och Action Networks kommer att integreras i dessa ansträngningar. Noterbart är att de tre institutionerna har strukturer för att implementera undervisningsdesign och informationsteknologi. Styrkommittén, Advisory Committee för Cross-Disability Advocate och Education Action Network kommer att genomföra fortlöpande översyn av programutveckling och genomförande.

Dataanalysplan

Vid år 5 jämfört med år 1 kommer CPT E/M-kodanvändning med de fem identifierade grupperna av personer med funktionshinder (kvantitativ) att utföras för att utvärdera om kodningsanvändningen har ändrats för PWD efter implementering av algoritmer för att identifiera personer med funktionshinder som riskerar diagnostik överskuggande/diagnostiska fel tillsammans med EHR-beslutsstöd och uppmaningar/varningar om specifika frågor. Binär eller ordinal pre-post ANCOVA-regressionsanalys kommer att utföras för varje inställning (ED, slutenvård, öppenvård, förebyggande vård) antingen separat eller som kluster med förbehandlingsresultatet och efterbehandlingsutfallen som binära eller ordinala procentsatser. Oberoende variabler kommer att vara patientdemografi av åldersstegringar, kön, ras/etnicitet, stad/landsbygd, samsjukligheter, funktionsnedsättningstyp, typ av försäkring och tillämpligt svårighetsindex, och de 10 diagramgranskningsfrågorna som anges ovan, antingen separat eller som sammansatta. Utvecklade utbildningsprogram kommer att utvärderas genom 1) för- och efterkunskapskontroller av användning och 2) beskrivande data om användning av specifika EHR-beslutsstöd som oberoende t-tester och som regressionsanalys med oberoende variabler som inställning, kön, ras/etnicitet, åldersintervall, typ av vårdgivare och vårdgivarens inställning (ED, slutenvård, öppenvård, förebyggande vård)91 Tid före efter diagnostisk utvärdering med ANCOVA för att utvärdera skillnader kommer att utföras för 2-3 problem som ännu inte har fastställts med demografiska egenskaper hos patienter med funktionsnedsättning och försörjaregenskaper som oberoende variabler. Interaktionseffekter kommer att utvärderas. För kvantitativa mått (CPT E/M-kodanvändningsanalys, kunskapskontroller, beskrivande data om användning av EHR-beslutsstöd och uppmaningar/larm), kommer ANCOVA att användas för att söka efter interaktionseffekter med hjälp av förtestmått och oberoende variabler från år ett.

Slutliga spårämnen och analys kommer att genomföras i slutet av år 4 och år 5. Kvalitativ analys av granskningsanteckningar jämfört med anteckningar innan intervention kommer att genomföras.