集団レベルの健康管理と予測分析
最近、ヘルスケア分野で予測分析と組み合わせた人口の健康管理について多くの議論がありました。なんで？これらのトピックについて話し合っているほとんどの人は、それを患者の健康を改善し、そのためのコストを削減する手段と見なしています.有料サービスからの脱却に伴い、保険者は質の高い結果にお金を払い始めているため、低コストでより良いケアを提供することが必要になっています。
人口の健康とは何か、予測分析はどのように適合するのでしょうかまず、人口の健康を定義し、予測分析を説明します。統計では、母集団とは、調査対象のオブジェクトの完全なセットを指します。たとえば、はしかにかかっている青少年の温度範囲である可能性があります。それは前糖尿病である田舎町の個人である可能性があります.この 2 つは、ヘルスケアに関心があります。人口は、他の研究分野にも当てはまります。それは、郡または村に住む民族グループの成人の所得レベルである可能性があります。
通常、集団の健康管理とは、集合的なグループを見て、個人の健康結果を管理することを指します。たとえば、臨床診療レベルでは、集団健康管理とは、診療のすべての患者を効果的にケアすることを指します。高血圧患者などの集団健康管理ツールを使用する場合、ほとんどの診療では診断によって患者を分離します。より効果的な症例管理を患者に提供できるように、診療は通常、治療費の高い患者に焦点を当てています。集団のより良い症例管理は、通常、患者の満足度の向上とコストの削減につながります。
郡の保健部門の観点から見た集団の健康 (先月のニュースレターに示されているように) は、郡のすべての住民を指します。保健部門のほとんどのサービスは、個人には提供されません。むしろ、郡の住民の健康は、彼らが住んでいる環境を管理することによって改善されます.たとえば、医療機関は、医療提供者や病院に必要なレベルのケアを提供できるように警告するために、郡内のインフルエンザの発生状況を追跡します。
健康管理は、誰がサービスを提供しているかによって異なります。診療所の母集団は、診療所のすべての患者です。郡の保健局の場合は、郡のすべての住民です。 CDC にとっては、すべて米国の居住者です。
人口が特定されると、収集されるデータが特定されます。臨床現場では、どのデータを収集する必要があるかを決定するのは、ほとんどの場合、品質チームまたはデータ チームです。データが収集されると、ケアの傾向を特定できます。たとえば、高血圧であると特定された患者の大部分が、自分の状態をうまく管理していることがわかります。品質管理チームは、血圧をコントロールできていない患者の転帰を改善するために、さらに多くのことができると判断しました。収集したデータからの要因を使用して、チームは予測分析と呼ばれる統計的アプローチを適用して、血圧が適切に管理されていない人々に共通する可能性のある要因を見つけることができるかどうかを確認します.たとえば、これらの患者は、定期的に薬を購入するためのお金がなく、ケア サービスを提供する診療所への移動に苦労していることに気付くかもしれません。これらの要因が特定されると、診療所のケース マネージャーはこれらの障壁を克服するために取り組むことができます。
このアプローチを正しく使用しているプロバイダーの 2 つの例を使用して、集団の健康管理と予測分析の概要を締めくくります。 2013 年 8 月、Medical Group Management Association は、10 のプライマリ ケア クリニックと 61 人の医師を擁する組織であるオレゴン健康科学大学の統合プライマリ ケア組織の財務および計画の責任者である Benjamin Cox と Dr. Scott Fields を講演者とするウェビナーを開催しました。 、同じ組織の家庭医学の副議長。ウェビナーのタイトルは「有意義な臨床データで実践を改善する」でした。ウェビナーの 2 つの目的は、品質データ チームのスキル セットを定義することでした。これには、メンバーが誰であるかを含め、一連の品質指標を構築するプロセスを説明することが含まれていました。
診療所は、すでにデータを収集していました。さまざまなグループに報告する多種多様なデータ。たとえば、彼らは「有意義な使用」のためにデータを報告し、企業の支払者や従業員グループに報告していました。彼らは、このデータやその他のデータを取得し、個々の医師や各診療所の診療管理者に役立つスコアカードに整理することにしました。収集されたデータには、患者満足度データ、再入院データ、肥満データなどがあります。医師向けのスコアカードは、個々の医師のニーズと要求、および診療全体のニーズを満たすように設計されています。たとえば、医師は、糖尿病の指標が糖尿病の管理限界外にあることを示した個々の患者を特定するスコアカードを作成するよう依頼することができます。これを知っていれば、医師は患者の生活の質の向上により多くの時間を割くことができます。
診療所のスコアカードは、現場の医師が慢性疾患患者全体をどれだけうまく管理しているかを示していました。予測分析により、診療所のスタッフは、どのプロセスと行動が患者の健康を改善するのに役立ったかを特定できました。より積極的な症例管理を提供することは、複数の慢性疾患を持つ患者にとって効果的であることが実証されている可能性があります.
Mr.コックスとフィールズ博士はまた、品質データ チームのメンバーは、アクセスを理解し、意味のある方法でデータを構造化し、臨床医にデータを効果的に提示し、さまざまなソースからデータを抽出することに熟練していると述べました。データ チームの主な目的は、質の高いケアを提供するという競合する議題のバランスを取り、運用が効率的で、患者の満足度が高いことを確認することでした。
集団健康管理の 2 つ目の例は、心血管疾患の予防に焦点を当てています。メインフランクリン郡の田舎の郡で。 1960 年代後半から 40 年間にわたり、非営利のボランティア グループと臨床グループが協力して、郡の住民の心臓血管の健康を改善してきました。プロジェクトが進むにつれ、病院もこの取り組みに参加しました。
予防の取り組みが始まった当初、この貧しい郡の心臓血管の健康状態は州の平均を下回っていました。ボランティアや臨床グループが住民の健康改善に積極的に取り組むようになると、さまざまな心臓血管の測定値が大幅に改善され、質の高い医療サービスへのアクセスが良好な州内のより裕福な郡よりもいくつかの点で優れていました。この改善は、禁煙クラス、身体活動の増加、および食事の改善に関連する心血管系の問題を発症するリスクがあると特定された人々をコミュニティに派遣したボランティアによって推進されました.これにより、血圧が下がり、コレステロール値が下がり、持久力が向上しました。
フランクリン郡でのこの 40 年間の取り組みの結果と詳細は、Journal of the American Medical Association に掲載されています。 em> 2015 年 1 月。この記事は「健康転帰の改善につながるコミュニティ全体の CVD 予防プログラム」です。
ご覧のとおり、ヘルスケアへの人口レベルのアプローチは効果的な結果をもたらします。診療所は、集団レベルのデータに注目することで効率を改善し、コストのバランスを取りながら、慢性疾患患者の転帰を改善できます。コミュニティは、人口レベルのアプローチで予防ケアを行うことにより、住民の生活を改善できます。ヘルスケアに対する人口レベルのアプローチはさまざまですが、人口レベルの理論が正しく実装されていれば、大きな成功を収めることができます。予測分析と組み合わせることで、より良い結果を得ることができます。
Donald Bryant は、医療提供者が課題に対応できるよう支援します。 http://www.bryantsstatisticalconsulting.com にアクセスして、無料の記事「7 つの課題ヘルスケアとその解決方法」を参照して、患者の健康を改善し、収益を改善し、物事を成し遂げる時間を増やし、無駄のないヘルスケア。ブライアント氏は認定リーン ヘルスケア ファシリテーターです。
記事の出典: https://EzineArticles.com/expert/Donald_Bryant/8718
