Novovyvinutý nástroj dokáže identifikovať riziko pediatrickej readmisie pred prepustením
Ľahko dostupné údaje z elektronických zdravotných záznamov (EHR) možno použiť na spoľahlivú identifikáciu rizika readmisie pre deti všetkých vekových kategórií, kým sú stále v nemocničnej sieti, podľa štúdie Ann & Robert H. Lurie Children's Hospital of Chicago publikovanej v časopise JAMA. Novovyvinutý a overený nástroj bude kľúčom k úsiliu o zníženie počtu hospitalizácií do 30 dní od prepustenia, čo by tiež malo pomôcť uvoľniť vzácne detské nemocničné lôžka. Napriek tomu, že hospitalizácia je meradlom kvality, doteraz sme nemali k dispozícii komplexný a ľahko použiteľný nástroj na hodnotenie rizika opätovného prijatia detí...

Novovyvinutý nástroj dokáže identifikovať riziko pediatrickej readmisie pred prepustením
Ľahko dostupné údaje z elektronických zdravotných záznamov (EHR) možno použiť na spoľahlivú identifikáciu rizika readmisie pre deti všetkých vekových kategórií, kým sú stále v nemocničnej sieti, podľa štúdie Ann & Robert H. Lurie Children's Hospital of Chicago publikovanej v časopise JAMA. Novovyvinutý a overený nástroj bude kľúčom k úsiliu o zníženie počtu hospitalizácií do 30 dní od prepustenia, čo by tiež malo pomôcť uvoľniť vzácne detské nemocničné lôžka.
Hoci hospitalizácia je meradlom kvality, nemáme k dispozícii komplexný a ľahko použiteľný nástroj na predpovedanie rizika opätovného prijatia detí pred prepustením. Vedieť, ktoré deti budú s najväčšou pravdepodobnosťou potrebovať ďalšiu hospitalizáciu krátko po ich počiatočnom pobyte, nám umožňuje byť proaktívni a lepšie sa zamerať na plánovanie prepustenia, aby sme znížili vysoké riziko opätovného prijatia.“
Denise M. Goodman, MD, MS, hlavná autorka, lekárka v kritickej starostlivosti na Lurie Children's a profesorka pediatrie na Northwestern University Feinberg School of Medicine
Dr. Goodman a kolegovia použili údaje z troch rokov prepúšťania v Lurie Children's na odvodenie a overenie série troch predpovedných modelov readmisie pre deti všetkých vekových skupín, vrátane dojčiat mladších ako 28 dní. Na výpočet rizika readmisie tieto modely využívajú demografické a socioekonomické údaje z EHR, ako aj klinické premenné, ako sú aktuálna dĺžka pobytu, používanie špecifických terapií a predchádzajúce hospitalizácie.
„Kľúčovou silnou stránkou našich prediktívnych modelov je to, že sú navrhnuté tak, aby sa implementovali do EHR počas pobytu v nemocnici a menili sa podľa klinických okolností,“ povedal Dr. Goodman. "Riziko opätovného prijatia je možné prepočítavať denne, čo nám dáva možnosť upraviť plánovanie prepustenia v reálnom čase."
Zníženie rizika readmisie tiež pomáha nemocniciam poskytovať detské postele, ktorých je v Chicagu čoraz vzácnejší, v celom Illinois a na celoštátnej úrovni.
„Vzhľadom na rastúci nedostatok detských lôžok je mimoriadne dôležité znížiť pravdepodobnosť, že sa dieťa bude musieť vrátiť do nemocnice do 30 dní,“ dodal hlavný autor Matthew M. Davis, MD, MAPP, predseda oddelenia pediatrie na Lurie Children's a Northwestern University Feinberg School of Medicine. „Veríme, že náš nástroj na predpovedanie readmisie je najkomplexnejší dostupný nemocniciam na riešenie predpokladaných potrieb detí a ich rodín pred prepustením, čím sa znižuje riziko readmisie.“
Zdroj:
Detská nemocnica Ann & Robert H. Lurie v Chicagu
.