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有效和细致的患者分层是成功的人口卫生努力的关键。无论提供者系统、支付人、雇主或其他承担风险的实体在管理给定的人群,利用数据有效地确定干预目标患者都是至关重要的。这包括利用尽可能多的可访问数据源,聚合数据,然后应用逻辑、石斑鱼、算法和机器学习将患者分组,使其从干预中获益最多。以这种方式对患者进行分层——根据他们的影响——是人口卫生基础设施产生财政和临床回报的先决条件。
以下列出了四种常见的人口健康挑战和支持这些挑战的解决办法。2022卡塔尔世界杯赛程表时间这些方法有助于支持准确和有效的患者分层,使系统能够克服障碍并有效开展人口卫生行动。
了解患者群体的慢性疾病状态对任何人口健康战略都至关重要。人口健康小组往往只关注最常见的身体慢性疾病,如高血压、心力衰竭和糖尿病。虽然这些疾病是医疗保健利用的主要驱动因素,但通常还有精神卫生疾病共病,严重加重了患者的疾病负担。事实上,有心理健康问题的高费用患者倾向于产生更多的费用比没有精神健康问题的高成本病人
了解行为健康状况如何影响患者的整体健康状况,可以帮助护理团队管理当前症状,防止病情恶化,以及管理对其他健康问题的影响。
证明投资回报率(ROI)是任何人口健康规划的一个关键要素。ROI对于制定人口健康的商业案例、实现临床医生的购买和大规模采用是必要的。演示人口健康举措的ROI可能具有挑战性,但有几种方法将有所帮助。
从一开始,卫生系统就可以选择基于循证临床和利用变量对患者进行分层。通过利用科学文献和媒体中的知识体系,一个系统可以根据已知的已经在其他地方被证明的影响对患者进行队列;轮子不需要重新发明。通过同时测量结果对于干预队列和对照队列,PHM团队可以实时计算ROI。控制队列可以包括排队接受PHM干预的患者,拒绝干预的患者,甚至整个风险人群(这不是一个完美的比较或对照组,但将提供定向ROI信息)。最后,从长期来看,回顾性进行的更可控和调整的分析可以评估特定患者群体的精确临床影响和财务节省,考虑到回归均值,并具有统计学意义。
随着医疗保健继续从数量向价值转变,以及卫生系统努力克服COVID-19大流行,医疗服务的提供和获取也在发生变化。患者从医院内外的多个提供者那里接受治疗是很常见的,这使得卫生系统难以汇集所有患者数据从许多来源。不完整、碎片化的数据导致医疗决策没有全面考虑一个人的健康状况。
为了做出最明智的决定,护理团队需要访问全面的数据集。有了可靠的企业数据仓库,它可以聚合和组织来自多个护理源(系统内部和外部)的数据,患者队列可以实现更高水平的准确性。
人口健康战略在很大程度上依赖于对患者群体进行分层的精确算法。提供者和人口健康管理人员都试图了解给定算法的输入和权重,以便加入该算法创建的队列。缺乏透明度会导致对算法输出缺乏信心,也会导致复杂、繁琐过程当算法需要更新时。因此,一个经过验证的、灵活的和透明的算法是关键。这可以为护理团队的成员提供对人群定义的完全透明,以及根据需要轻松调整这些定义的能力。人口构建器™:分层模块实现了这种灵活性和透明度。
确定正确的患者对任何人口健康行动都至关重要。通过利用“人口构建器:分层模块”等数据驱动的人口健康工具,护理团队可以确信,他们正在以全面和透明的方式确定有影响的患者,并可以感到有能力投资和衡量针对已确定人群的干预措施。
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