影响儿童健康的医疗法律问题的计算机支持管理 (CHICA-MLP)

健康的社会决定因素是人们出生、生活、工作和年龄的环境；以及为应对疾病和残疾而建立的系统。 健康方面的巨大差异与社会和经济劣势的程度密切相关。 例如，粮食不安全、公用设施关闭和不合标准的住房等贫困引发的困难都有可能对健康产生负面影响。 在美国，有许多旨在解决此类问题的法律和政策。 例如，补充营养援助计划 (SNAP) 旨在通过为经济上符合条件的接受者提供获取营养食品的方式来解决粮食不安全问题。 当个人被错误地拒绝提供 SNAP 福利时，可以使用法律补救措施。 获得法律援助，就像获得营养食品一样，往往受到社会和经济劣势的限制。 事实证明，低收入人群遇到的大多数法律问题仍未得到解决，只有不到五分之一的人在律师的帮助下得到解决。

如果儿童没有享受到旨在解决此类健康问题社会决定因素的法律的好处，他或她的健康状况可能会受到负面影响。 不健康的住房可能会增加可预防伤害的风险，如果是危险的霉菌，则可能会导致哮喘。 公用事业停电导致的过冷环境也可能引发儿童哮喘，或导致家庭决定以食物换热。 营养不良可能导致许多影响儿童健康的缺陷。 解决此类问题的法律包括要求房东减轻危险的出租住房条件的法律、保护在某些情况下使用公用事业的法律以及防止非法拒绝食品福利计划的法律。

医疗法律伙伴关系将医疗保健提供者与律师聚集在一起，以解决社会和法律需求，例如上述那些可能导致不良健康结果的需求。 这种遍布全国的合作伙伴关系为患者提供直接的法律建议和帮助，创建改善医疗保健服务的内部系统，并在政策层面促进超越离散系统的变革。 本研究旨在扩展当前的医疗法律伙伴关系概念，并通过创建一个创新系统来减轻健康差异，该系统可显着增加儿科诊所对医疗法律问题的识别，改善适当医生咨询的提供并简化获得法律服务的机会需要法律补救措施时的资源。

研究人员建议将医疗法律问题筛查工具和定制的决策支持协议智能地插入到我们现有的计算机化临床决策支持系统 (CDSS) 的常规医疗保健交付过程中，即通过计算机自动化改善儿童健康 (CHICA) 系统。 简而言之，一系列关于可能对儿童健康产生负面影响的常见法律问题的筛查问题将包含在适用于 36 个月以下所有患者的预筛查表格中。 该表格将打印在纸上，并由候诊室的护理人员填写。 然后，在医生会诊之前，问题的答案将被扫描到 CHICA 系统中，并与之前存在的医疗记录信息一起进行分析，以生成定制医生工作表和讲义的内容。 总之，这些文件将有助于指导医生完成确认已确定的医疗法律问题的过程，并在教育和/或转介医疗法律专家方面提供最适当的干预措施。 整个过程将帮助医生准确识别此类问题，并立即以适当和敏感的方式解决这些问题。

研究人员假设，我们创新地使用 CHICA 计算机化决策支持系统以一致、适当和有效的方式识别和解决医疗法律问题，这将有助于减少医生在被问及识别医疗法律问题和采取措施时经常引用的障碍帮助解决这些问题。 例如，研究人员预计，我们利用等候室时间来管理初始预筛查问题将有助于最大程度地减少对时间限制的担忧，而 CHICA 生成的高度定制的工作表可指导医生完成阳性筛查的处理过程，这将有助于解决医生对缺乏医疗法律问题教育或经验的担忧。

总而言之，研究人员打算首先扩展和修改 CHICA 系统，以帮助儿科医生识别和管理四种常见的医疗法律问题（无家可归、不安全的出租房屋条件、无法充分获得必要的公用设施和食品不安全），这些问题有可能对儿童健康产生不利影响（AIM 1）。 然后，研究人员将评估 CHICA 医疗法律模块对四种儿科实践中医疗法律问题的识别和缓解的影响，方法是通过前/后图表抽象评估医疗法律问题识别率，并评估医生采取的行动和患者护理人员（如护理人员访谈中所述），以减轻已确定的医疗法律问题 (AIM 2)。 接下来，研究人员将评估医生和患者护理人员对 CHICA 医疗法律模块的满意度，方法是通过医生调查评估医生对医疗法律问题识别和接受 CHICA 医疗法律模块的舒适度，并评估患者护理人员的看法（如报告护理人员访谈）关于医生处理医疗法律问题和 CHICA 医疗法律模块流程 (AIM 3)。 最后，研究人员将通过比较我们干预人群中医疗补助患者与我们控制人群中医疗补助患者在 18 个月内的总体利用率来评估 CHICA 医疗法律模块对医疗保健利用的影响 (AIM 4)。