Команда All-Penn обнаружила, что попадание в больницу два или более раз в течение 12 месяцев до госпитализации – лучший способ предсказать, какие пациенты подвержены риску повторной госпитализации в течение 30 дней после выписки. В результате этого открытия автоматизированный инструмент теперь может идентифицировать пациентов как имеющих "высокий риск" повторной госпитализации и создает "отметку" в их электронной медицинской карте. При поступлении пациента из группы высокого риска рядом с именем пациента в столбце с заголовком «Риск повторной госпитализации» появляется флажок."На флаг можно дважды щелкнуть, чтобы отобразить подробную информацию, относящуюся к планированию выписки, включая посещения стационаров и отделений неотложной помощи за предыдущие 12 месяцев, а также информацию о группах по уходу, продолжительности пребывания и проблемах, связанных с предыдущими. прием.
«Результаты, которые мы видели с помощью этого инструмента, показывают, что мы можем с большой точностью предсказать пациентов, которые подвергаются риску повторной госпитализации в течение 30 дней после выписки», – сказал ведущий автор Чарльз А. Бэйли, доктор медицины, специалист по внутренним болезням и научный сотрудник Центра клинической эпидемиологии и биостатистики Penn Medicine. «Обладая этими знаниями, медицинские бригады имеют возможность нацелить этих пациентов, чтобы они получали наиболее интенсивные вмешательства, необходимые для предотвращения их повторной госпитализации."
Вмешательства, доказавшие свою эффективность в сокращении 30-дневной повторной госпитализации, включают усиленное обучение пациентов и согласование приема лекарств в день выписки, усиление услуг на дому для обеспечения безопасной посадки, последующие встречи вскоре после выписки и последующие телефонные звонки для обеспечения дополнительного уровня защита. В процессе согласования лекарств фармацевты сравнивают текущие заказы на лекарства пациента в больнице со всеми лекарствами, которые пациент принимал дома до поступления в больницу. Это делается для того, чтобы избежать ошибок приема лекарств, таких как пропуски, дублирование, ошибки дозирования или взаимодействия лекарств.
В поддержку исследования Центр доказательной практики Пенсильванской медицины выявил в опубликованной литературе ряд переменных, связанных с повторной госпитализацией, в том числе: предыдущие госпитализации, посещения отделения неотложной помощи, предыдущие 30-дневные повторные госпитализации и наличие множественных заболеваний.
Используя ретроспективные данные за два года, команда исследовала эти переменные, используя свои собственные местные данные, и обнаружила, что одна переменная – предшествующая госпитализация два или более раз в течение 12 месяцев – была лучшим предиктором повторной госпитализации в течение 12 месяцев. будущее. Этот маркер был интегрирован в электронную медицинскую карту и проспективно изучен на следующий год.
За это время пациенты, которые активировали оповещение о реадмиссии, впоследствии были повторно госпитализированы в 31% случаев. Когда оповещение не срабатывало, пациентов повторно госпитализировали только в 11% случаев.
«За счет автоматизации процесса прогнозирования рисков повторной госпитализации мы смогли быстро и эффективно проводить оценку рисков в режиме реального времени, что позволило всем членам стационарной бригады применять скоординированный подход к планированию выписки с особым вниманием к тем, кто идентифицирован как с самым высоким риском повторной госпитализации ", – сказал Крейг А. Умшайд, доктор медицинских наук, MSCE, доцент медицины и эпидемиологии, директор Медицинского центра Пенсильвании по доказательной практике и старший автор исследования.
Инструмент оценки риска является частью серии шагов, предпринятых Penn Medicine для сокращения повторной госпитализации.
«Показатели повторной госпитализации со временем должны улучшиться, поскольку флаг риска используется более регулярно и принимаются меры, необходимые для снижения показателей реадмиссии для тех, кто определен как высокий риск», – сказал Бэйли.