在增强型医疗之家接受护理的高危慢性病儿童的住院咨询

背景和基本原理：德克萨斯大学休斯顿健康科学中心 (UTHealth) 的高危儿童诊所 (HRCC) 提供的综合护理 (CC) 涉及由不同种族的儿科医生和执业护士组成的团队对急性和慢性疾病的护理他们在治疗医学上复杂和脆弱的儿童方面训练有素且经验丰富。 该诊所是一个新颖的医疗之家，在同一地点就诊时可同时提供初级和专科服务。 下午 4 点之前出现的急性问题会在同一天出现，如果出现在周末，则在周一早上出现。 所有家长都有手机号码，可以随时直接联系一位初级保健临床医生。 使用多种措施来促进和确保最高质量的护理，例如每天检查急诊室和医院日志以确保及时跟进和协调护理，每周 HRCC 提供者团队会议以审查每次急诊就诊和住院前提供的护理，高度优先考虑尽量减少不必要的急诊就诊和住院治疗，以及相对较低的不超过 100 的医患比（以允许更长时间的门诊就诊、更多的电话和电子邮件，以及广泛的质量改进措施）。

综合护理无疑增加了高危弱势儿童获得高质量医疗保健的机会。 我们之前在 JAMA (2014) 上加速发表的综合护理与常规护理随机试验的结果引起了全国的关注，这是迄今为止支持医疗机构减少不良后果或成本的最佳证据（Mosquera 等人， 2014）。 全面的护理带来了重大好处（急诊就诊、住院和天数、儿科 ICU 入院和天数均减少了 47-69%），并且从卫生系统的角度来看，每个儿童每年可节省 >10,000 美元。 事实上，结果的改善和成本的降低超过了先前对任何年龄或任何状况的患者进行的医疗之家研究中报告的结果（Mosquera 等人，2014 年；Homer 等人，2008 年；Jackson 等人，2013 年）。

尽管有这些已证明的好处，但在高危儿童诊所就诊的高危患者的发病率仍然很高，并且经常需要住院治疗其潜在慢性病的急性加重。 2015 年，100 名 HRCC 患者在赫尔曼儿童纪念医院 (CMHH) 共住院 175 次，平均住院时间 (LOS) 为 7.1 天。 因此，将进行质量改进 (QI) 试点试验，以评估在 CMHH 提供住院咨询 (IC) 的影响，以进一步优化住院和门诊护理的协调和整合，并减少每个儿童每年的总住院天数。

纳入/排除标准：需要入院 CMHH 的 HRCC 患者将被纳入试点试验。 研究开始时年龄≥18 岁的 HRCC 患者将被排除在试验试验之外，那些有不接受复苏 (DNR) 命令、未修复的先天性心脏病、活动性癌症、线粒体疾病或在 HRCC 诊所就诊的患者也将被排除在外只为慈悲关怀。

招募期：2016年10月3日至2019年10月2日期间入住CMHH的所有符合条件的HRCC患者都将参加试点试验。

设计：所有符合条件的 HRCC 患者将在研究登记之前随机分配到常规住院治疗或综合护理，并使用计算机生成的具有可变块大小的算法进行住院咨询。 根据患者是否被认为具有大于本研究中患者重复住院的中值风险，患者将被分为两组。 基线住院风险（高风险或极高风险）将由诊所的医疗主任根据患者的诊断和临床过程确定。

治疗组：

常规住院护理：CMHH 的住院护理将由医院住院团队（住院医师、研究员和主治医师）提供，通常偶尔会与 HRCC 提供者进行沟通。 研究方案不会修改此护理。

住院咨询综合护理：CMHH 的住院护理将包括 HRCC 提供者的住院咨询，并至少在入院和出院时将意见和建议传达给医院住院团队。 HRCC 提供者将审查住院护理计划并提出治疗和出院建议，重点是住院和门诊护理的协调和整合。 住院咨询将包括面对面咨询、非面对面咨询或给住院医师团队打电话。

数据收集和管理：研究电子数据采集 (REDCap) 软件将用于收集和管理预定义的研究变量数据。 REDCap 是一种基于 Web 的安全应用程序，旨在支持用于研究的电子数据采集，提供：1) 用于验证数据输入的直观界面； 2) 用于跟踪数据操作和导出程序的审计跟踪； 3) 将无缝数据下载到通用统计包的自动导出程序； 4) 从外部来源导入数据的程序。

成本评估：CMHH 入院和 CMHH 出院后 30 天内任何急诊室就诊或重新入院的总医院费用将从卫生系统的角度进行评估，方法是将总医院费用乘以医院规定的特定部门的成本费用比率年度医疗保险费用报告。 根据 HRCC 员工工资和附加数据，提供住院咨询的增量 HRCC 人员成本将增加住院咨询组综合护理的医院成本。 所有费用都将根据医疗服务的消费者价格指数膨胀到分析的年份。 如果该计划在不增加成本的情况下减少每个儿童每年的总住院天数，或者在不增加每个儿童每年的总住院天数的情况下降低成本，或者两者都减少，则研究人员将认为该计划具有很高的成本效益。

统计和经济分析：所有意向治疗统计和经济分析将使用多级广义估计方程 (GEE) 模型进行，该模型具有可交换的相关性，以说明患者和家庭聚类、稳健的标准误差和日志链接。 经济分析将根据此类分析的现行标准进行（Drummond 等人，2005 年；Gold 等人，1996 年；Siegel 等人，1996 年；Sanders 等人，2016 年）。 将使用具有伽马分布的 GEE 模型评估治疗组之间住院天数和费用的差异。 次要结果的发生率将使用二项式 GEE 模型进行评估，而次要结果的总数将使用负二项式 GEE 模型进行评估。 所有模型都将根据试验的分层变量（重复住院的基线风险）和家庭内相关性进行调整。 在这项小型试点研究中，一些家庭成员和临床医生认为重要的治疗效果（减少住院天数）可能没有统计学意义。 因此，还将进行贝叶斯分析，以估计给定幅度的获益概率，并评估是否有必要进一步研究。 将使用中立和怀疑的先验。 该研究还将使我们能够获得改进为高危慢性病儿童提供住院咨询的过程所需的经验和数据。 所有常客统计分析都将使用 Stata 13.1 版（Stata Corp，College Station，TX）进行。 贝叶斯模型将使用 OpenBUGS 实现。

停止规则。 我们计划让患者参加为期 3 年的试点试验。 但是，根据预定义的停止规则，如果在第一年年底进行的贝叶斯分析确定住院咨询导致每个儿童年的总住院天数至少减少 10% 的概率为 97.5% 或更高，则将停止招募相对于通常的住院治疗，或者如果在第二年年底确定这种减少的可能性为 95% 或更大。