Geisinger 在家 (GaH) 患者管理的评估

背景和理由：

Geisinger at Home™ 为符合条件的 Geisinger Gold Medicare Advantage 会员提供个性化医疗服务。 Geisinger 的家庭护理计划旨在让患者更健康、更安全，并更好地与其医疗团队保持联系。 Geisinger 的医生、注册护士、营养师、病例管理员、药剂师和其他医疗支持人员团队与患者的初级保健医生密切合作，可以根据需要探访患者。 该计划的目标是通过定期家访来满足患有慢性疾病的患者的健康需求，从而可能减少需要前往急诊室或医院的这些疾病的急性恶化。

Geisinger at Home 的护理范围包括：

检查 常规检测 伤口护理 呼吸系统护理 营养需求 紧急护理 特殊护理

目前，大约有 7,000 名 Geisinger 金牌会员注册了 Geisinger at Home 计划，根据目前的筛选方法，超过 11,000 名符合资格。

该计划的一个基本运营挑战是确定如何在这 7,000 名注册成员中优化部署/分配其稀缺资源（护理团队的成员）以优化他们的影响。 目前的筛查过程使用有限的数据（账单代码）和简单的启发式方法来评估患者风险，并没有利用可用的丰富、高度精细的临床数据，例如成像、实验室值和生命体征，这可以大大提高能力准确预测结果并确定最适合该计划的患者。 研究人员认为，使用这些更精细的数据可以优化这种新的医疗保健服务系统，以针对未来医疗保健利用或死亡等不良事件风险最高的患者。 作为概念验证，调查人员生成了一个机器学习模型来预测未来 12 个月内的未来使用风险。 该模型使用了 191 个输入变量，包括临床数据、影像学测量、合并症、药物、过去的使用指标以及社会指标。 结果表明，与当前使用计费代码数据的筛选方法相比，机器学习模型能够预测使用端点。 研究人员现在寻求前瞻性评估 GaH 干预对患者结果（例如，住院和 ED 访问、死亡率）的影响，当这些准确的预测模型结果和其他分层方法被告知时。

程序：

研究设计 这是一项前瞻性的实用随机对照研究，用于评估 GaH 干预对符合条件的患者的影响，并与当前的护理管理最佳实践进行比较。 将根据 EHR 的可用数据、随机分配的 GaH 干预或护理标准 (SoC) 识别和筛选患者，并随访 6 个月。 该研究的主要终点是住院次数和急诊就诊次数。 次要终点将是入组后 6 个月的生存期。

详细程序：一旦确定队列，队列 2（对照组）将继续接受标准的临床护理和管理。 项目团队成员无意干预或与这些人互动。 队列 1 将通过 GaH 团队的临床指导流程进行 GaH 干预。 值得注意的是，该项目的目的不是定义、控制或评估 GaH 过程或程序的具体细节，而是评估其在这种情况下作为替代临床护理路径的有效性。 因此，GaH 护理团队在每次患者互动中的具体细节和行动由他们的医疗决定权决定。