此页面是自动翻译的,不保证翻译的准确性。请参阅 英文版 对于源文本。

编码改进项目:居民文档教育 (DER)

2020年8月28日 更新者:Panos Kougias、Baylor College of Medicine

普通外科住院医师的编码和文档教育

大多数普通外科项目负责人都表示有必要对住院医师进行医学商业方面的教育。 然而,文献综述并未产生任何直接涉及普通外科住院医师编码和文档的干预性研究。 本研究的目的是解决外科手术编码分析师发现的特定编码和文档错误。 通过这次检查,我们希望为住院医师提供必要的工具和框架,以便在他们的整个手术生涯中提供足够的文件。

研究概览

详细说明

背景:

研究表明,居民对文件要求的了解有限。 然而,正确的编码和文档在当今的医疗保健系统中起着举足轻重的作用。 健康记录文件中的计费和编码不当可能构成欺诈和滥用。 接受过正确计费和编码培训的外科医生有助于减少整个医疗保健领域的浪费和提高效率。 医师文件的低质量已得到广泛认可;然而,还没有纠正这种情况的明确措施。 事实上,大多数居民并不知道 ICD-9 数据用于规划、报销、质量评级、医疗保险参与条件、JCAHO 核心措施,从而加剧了对此类代码重要性的缺乏理解。缺乏教育和时间限制导致医生记录不佳,因此,编码不当导致延迟或拒绝报销。 几项研究表明居民遭遇的计费不足和编码不足。 然而,没有发现直接涉及普通外科住院医师编码和文档的干预性研究。

目的和目标:

目标 1:对普通外科住院医师进行正确记录方面的教育;因此,通过增加处理时间和员工满意度来提高编码分析师的效率。

假设 1:提高注释清晰度将提高编码分析师的工作效率和产出。

目标 2:通过将文件适当翻译成 ICD-9 和 CPT 代码,确保公平和准确的报销。

假设 2:更精确、清晰和完整的医疗记录将带来更好的报销准确性。

目标 3:提高外科实习生的自我效能。 假设 3:通过在他们的职业生涯早期采用适当的文档和编码技术,我们将观察到居民对文档的信心增加。

设计和程序:

为了启动这项研究,Michael E. DeBakey 退伍军人事务部 (MEDVAMC) 的外科编码分析师将接受采访,了解外科部门当前实践中最常遇到的记录错误。 我们打算进行一项盲法随机对照试验,检查未接受文档教育的外科实习生输入的文档与教育后的实习文档相比。 终点将通过评估编码分析师配额来衡量,该配额定义为每天翻译成 ICD-9 和 CPT 代码的图表数量。 此外,我们还将根据 Maslach Burnout 清单评估员工满意度;一项经过充分研究和验证的调查。 从手术轮换的第一天开始,十二个月的时间范围将用于研究的每个组。 没有接受过文档教育的学员将作为对照组,而那些接受过文档教育的学员将组成干预组。 如上所述,结果将通过配额变化和编码员满意度来衡量。 随机化:每个手术轮换月将采用随机区组设计作为随机化单位。 换句话说,每个轮换月,外科实习生将被随机分配到对照组或干预组。 由于居民每 30 天轮换一次外科服务,因此将每月进行一次随机化。

盲法和分配隐藏:

随机月份分配将使用预密封信封提前进行,其中包含将在下一次外科实习生轮换开始前一天打开的随机分组。 编码员和外科实习生将不知道组分配。 此外,在干预月期间在 VA 进行手术轮换的外科住院医师将在轮换的第一天接受文档和编码方面的培训;教学课程将持续约 20 分钟,其中包含有关正确文档和编码的高产信息。 教学课程的内容将通过与编码分析师的访谈来确定。 除了本次会议之外,还将向居民提供一张便条卡,强调正确记录文件以及作为参考工具的重要性。

轮换结束时,将向居民提供匿名调查,以评估他们的记录技能在干预后是否发生了变化。 此外,编码分析师还将完成 Maslach Burnout 库存调查,这是一项经过充分研究和验证的调查,以评估员工在控制月份和干预月份的满意度。 此外,还将收集有关外科部门的去识别化一般可用数据,例如相对价值单位和每日分析师配额。 不会收集可识别的提供商信息。

数据收集和分析编码 分析师的满意度将通过每个月底提供的 Maslach 职业倦怠清单 (MBI) 进行分析。 此外,将对居民进行干预前后的编码知识和文档信心调查。 将收集来自外科部门的账单和文件数据。 数据将使用 t 检验进行分析,以确定提高笔记的清晰度是否会提高生产率。 次要结果:将使用 t 检验在干预组和对照组之间分析编码分析师满意度得分和居民调查。用于统计显着性的标准将对应于 P = 0.05 和 95% 的置信区间 (CI)。 将使用 STATA IC 13.0(Stata Corporation,College Station,TX)进行分析

研究类型

介入性

阶段

  • 不适用

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。

学习地点

    • Texas
      • Houston、Texas、美国、77030
        • Baylor College of Medicine

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

21年 至 65年 (成人、OLDER_ADULT)

接受健康志愿者

是的

有资格学习的性别

全部

描述

纳入标准:

  1. 2014 年 11 月至 2016 年 11 月期间,贝勒医学院住院医师计划的所有外科住院医师都在 Michael E. DeBakey VA 医疗中心进行外科手术轮换。
  2. 2014 年 11 月至 2016 年 11 月期间,在 Michael E. DeBakey VA 医疗中心的外科编码部门工作的编码分析师。

排除标准:

  1. 不想参与研究的居民和编码分析师,
  2. 住院医师在成为干预组的一部分后不止一次地轮流进行特定的手术轮换。

学习计划

本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的?

设计细节

  • 主要用途:其他
  • 分配:随机化
  • 介入模型:平行线
  • 屏蔽:单身的

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
实验性的:教育
Invervention:在手术轮换开始时接受文档和编码教育的住院医生
手术住院医师将在特定手术轮换开始时接受文档和编码方面的教育,而对照组则不会接受任何文档方面的教育
NO_INTERVENTION:R 没有教育
在手术轮换开始时未收到有关文件和编码信息的居民

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
编码分析师名额
大体时间:长达 72 周
每天翻译成 ICD-9 和 CPT 代码的图表数量
长达 72 周
编码分析师满意度
大体时间:长达 72 周
这将通过管理 Maslach Burnout 清单验证调查来评估
长达 72 周

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
相对价值单位
大体时间:长达 72 周
RVU 数据报告将按月生成
长达 72 周
诊断相关组
大体时间:长达 72 周
DRG 数据报告将按月生成
长达 72 周
居民自我效能感
大体时间:长达 36 周
自我效能将通过在手术轮换开始和结束时的调查来衡量
长达 36 周

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

调查人员

  • 首席研究员:Panagiotis Kougias, MD、Baylor College of Medicine

出版物和有用的链接

负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2015年4月14日

初级完成 (预期的)

2020年9月1日

研究完成 (预期的)

2020年12月1日

研究注册日期

首次提交

2020年3月16日

首先提交符合 QC 标准的

2020年8月28日

首次发布 (实际的)

2020年9月4日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2020年9月4日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2020年8月28日

最后验证

2020年8月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他研究编号

  • H-35600

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索,没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求,请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改,我们的网站上也会自动更新.

订阅