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文摘
客觀的穩定的慢性病患者可以適當照顧家庭醫學診所(FMC)和出院專家門診(soc)。正確站點保健項目邊界融合強調護理圍繞患者在社區而不是醫院提供者,一個可識別的主要提供者。本研究評估這個項目對死亡率的影響和醫療利用率。
設計沒有隨機使用輔助數據的回顧性研究分析患者參加幹預1:1匹配unenrolled病人作為對照組。
設置項目得到了衛生部在新加坡,一個城邦國家在東南亞有560萬人口。
參與者幹預組包括病人登記從1月到2014年12月(n = 684)和對照組(n = 684)和至少一個SOC和融合出席在同一時期。
幹預措施邊界融合管理患者的家庭醫生谘詢相關專家醫生或完全獨立管理病人。護理團隊soc和融合使用通用電子醫療記錄係統促進護理協調,定期進行多學科會議。
主要結果測量鑒定與醫療管理數據的時間2011年1月至2017年12月被提取。三年postenrolment死亡率和利用頻率和費用SOC,公共初級保健中心(綜合醫院),急診科上座率和緊急,non-day手術住院和全因招生比較。
結果幹預患者死亡率較低(HR = 0.37, p < 0.01)。那些潛在的postenrolment綜合醫院出席,幹預患者低頻率(發病率比(IRR) = 0.60, p < 0.01)和費用(平均比率(先生)= 0.51,p < 0.01)。那些潛在的postenrolment SOC出席,幹預患者更高頻率(IRR = 2.06, p < 0.01)和費用(= 1.86,p < 0.01)。
結論幹預患者更好的生存,可能是因為他們的慢性病管理更好密切監測,導致更高的總門診出勤頻率和費用。
- 社區護理
- 轉讓的專業護理
- 家庭醫學
- 死亡率
- 住院治療
- 滯留時間
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來自Altmetric.com的統計
本研究的優點和局限性
本研究使用醫療管理的大型綜合數據庫的數據覆蓋了單獨的事件與每個不同醫療保健設置,消除記憶錯誤,源於自我醫療利用率。
使用person-level行政數據允許選擇控件匹配每個病人,否則不可能如果行政數據聚合在管理員或國家級。
使用匹配的控製比較允許隔離幹預項目對利用頻率和費用的影響,因為它考慮了回歸,意味著可能發生在兩組即使沒有幹預。
3年的隨訪期間允許評估這些大規模的長期影響現實世界的計劃,為提高綜合護理在新加坡提供相關證據和類似的衛生係統。
匹配的控製是有限的可用的信息記錄在管理數據庫,所以這quasiexperimental研究設計可能不被認為是嚴格的隨機控製試驗。
介紹
人口迅速老齡化和慢性疾病患病率增加,有一個對醫院服務的需求上升,提高衛生保健係統的負擔。1 2有限的醫療資源,優化資源的關鍵是避免嚴重的醫療保健係統。沒有變化的軌跡對醫院資源的需求,或創新護理模式轉變護理交付,關注的是,當前醫院能力依然不足或低效的會議需求。3 - 5如果沒有積極的措施幹預,患者將經曆較長的等待時間4 - 6以及更短的谘詢時間與他們的醫生7比當前狀態。這可能特別影響專家門診(soc)醫院提供高容量的postacute或長期慢性疾病管理保健,導致增加病人的等待時間獲得任命。此外,患病率增加的multimorbidities患者,患者需要多個soc之間穿梭,將經曆上述問題增多。從hospital-centric保健與強烈的以社區為基礎的綜合醫療保健提供初級保健和家庭醫學醫師是一個至關重要的移動需要應對不斷上漲的醫療負擔。8
的社區護理的專家護理的一部分共享保健模型已被證明有助於降低醫療成本,9 - 11更大的滿意度9 - 11和類似如果不是更好的病人的健康狀況,賣地相比之下,專業護理。初級護理醫師在社區有更大的可訪問性和可以重複接觸病人經過一段時間。因此在最好的位置與病人建立良好的人際關係和提供連續性的護理,都被證明是關鍵在改善病人健康狀況和滿意度。14日15初級護理醫師可以更好地支持照顧和管理慢性疾病患者,增加直接訪問和tele-consultation專家醫生的同事,16在需要的時候和適當的額外的培訓。17日家庭醫學診所(設施),護理團隊的初級保健醫生、護理協調員,護士、藥劑師和盟軍的健康專家可以使用,將慢性病患者從醫院和潛在的soc幫助減少過度擁擠,等待時間長。21
新加坡是一個東南亞城邦國家位於2017年總人口為560萬,其中390萬是公民和永久居民。22中國74.1%的人口有一個民族,13.4%的馬來人,9.2%的印度人和3.3%的其他人,23和平均壽命為82.9年。22新加坡的公共醫療體係結構作為區域衛生係統(RHS),整合醫院與初級和社區保健合作夥伴在一個地理區域。24公共衛生服務體係覆蓋了大約80%的總急性住院病人的需求,和公立醫院獲得的政府補助金提供補貼公民和永久居民的人口。25病人可能獲得政府補貼,保險或資金從安全網計劃,之前自費急性護理。25日26日在新加坡,大約有1700個私人初級保健醫生診所,覆蓋大約80%的初級保健總需求,27但是處理約60%的慢性疾病在初級保健上座率。28另外20%的初級保健需求與多科診所由公共衛生係統,大型社區的初級保健中心。多科診所看到大量的病人每天在固定時間的操作,而不一定相同的專門醫師從訪問訪問分配給每個病人,為公民和永久居民和補貼的利率。
2013年,在新加坡國立大學健康係統(NUH) RHS,有超過600 000的上座率在其主要的soc急性醫院,國立大學醫院(NUH)。這是一個顯著上升從2009年的不到500 000的上座率。29日針對soc的增加工作量,nuh RHS推出正確站點保健計劃在2014年邊界融合主要社區夥伴。這個項目的目標是改善及時排出soc的穩定的慢性病患者,為他們提供無縫的以人為本的保健服務。該計劃旨在實現目標的right-siting醫療保健服務,也就是說,有治療的患者在最合適的位置由medically-competent團隊以盡可能低的成本”30.實現相同或更好的結果。
邊界融合開發使用修改後的版本的國家質量保證病人的醫療委員會(PCMH)模型的通過初級保健護理提供病人護理。33節PCMH模型已經被證明可以改善病人的護理34在美國,慢性疾病的管理。35慢性病患者,由PCMH管理實踐有減少醫院急診科上座率》和提高藥物依從性。40設計作為一個病人初級保健中心錨定在社區提供全麵照顧慢性病在一個方便的位置,邊界融合被公共交通方便。邊界融合提供了一個方便的和可訪問的“一站式服務”醫療服務。正確站點護理計劃與邊界融合將為病人提供預約等待時間短和整合照顧multimorbidities通過減少需要多個任命不同專家醫生。
正確站點保健計劃收到衛生部國家資助自2014年以來在新加坡。進一步擴大項目之前,這將是重要的係統地確定項目的影響在減少利用soc,和潛在的其他相關醫院醫療服務。因此當前研究的目的是評估的影響正確站點護理計劃與邊界融合在降低死亡率,醫療利用頻率和醫療利用的指控。
方法
研究設計
這是一個回顧性quasiexperimental研究使用輔助數據分析。比較3年pre-enrolment postenrolment醫療利用頻率和費用是由病人right-sited邊界融合從1月到2014年12月,和他們的匹配控製不幹預計劃的一部分。
病人和公眾參與
病人和公眾沒有參與設計或進行本研究。
設置
nuh RHS工作與各合作夥伴照顧病人在新加坡西部地區。主要急性醫院NUH是兩個在新加坡公立三級醫院之一,有近700專業醫師20多個專業。41邊界融合,坐落在一個購物中心大規模高速鐵路係統和便利的公共交通,有一個團隊的三個居民初級護理醫師。醫療的時間利用率數據提取(2011年1月至2017年12月),nuh RHS是在新加坡六RHS之一,直到2017年1月,當nuh RHS接受與JurongHealth RHS合並,在新加坡,目前三種園藝學會。
幹預
慢性病患者的穩定取決於臨床判斷,至少有一個NUH SOC任命在過去的一年中,和被認為適合保健被錨定在社區,可以登記下正確站點保健項目邊界融合。專家醫生回顧了病人識別合適的病人登記到計劃並指導護理協調員坐落在SOC如果他們感興趣的項目。選擇合適的患者將與保健項目協調員提供信息和邊界融合並提供財務谘詢。病人沒有收到任何財政刺激計劃報名。增加的可訪問性和方便,減少數量的訪問與整合的護理時間和節約成本和潛在的被強調為該計劃的好處。參加該計劃的病人,護理協調員提供轉診備忘錄也記錄在常見的電子病曆(EMR)係統和協助預訂預約與邊界融合。的招生計劃沒有期限,病人可以繼續使用提供的醫療保健服務前沿融合,隻要他們希望。等與真實世界的項目,病人有自由選擇自己的護理,可以選擇回到醫院專家醫生即使報名到正確站點保健計劃。此外,新加坡有一個多孔醫療係統,患者可能在任何機構尋求治療,盡管患者的百分比cross-institution利用率很低,不到10%。29日
邊界融合管理登記病人的家庭醫生通過“共同護理”模式,也就是說,結合相關專家醫生但在訪問頻率降低或完全放電初級保健的模式,也就是說,完全由家庭醫生。“共享護理”模式下或任何轉診的病人從邊境FMC回到相關專業醫師NUH soc由於惡化或先前未被發現的情況下,病人會訪問兩個邊界融合和NUH出類拔萃。常見的EMR係統soc和邊界之間的融合,在soc和護理團隊融合可以很容易地檢查保健交付設置由不同供應商和監控病人的狀況隨著時間的推移,使護理的連續性。這是第一次對任何私人融合有共同的EMR係統與公立醫療機構。邊界融合的家庭醫生是由一組醫護人員在需要時,由護理協調員,護士(慢性疾病谘詢),藥劑師和盟軍營養師、心理學家等衛生專業人員。定期進行了多學科情況會議允許邊界融合護理小組討論和必要和及時調整病人的護理計劃。
nuh的親密夥伴,磋商和多學科會議,邊界融合的家庭醫生的專家醫生在soc的自己的時間沒有經濟賠償的家庭醫生和專科醫生。邊界融合不收取不同的病人的護理作為這個項目的一部分被稱為SOC,但會更昂貴的定價為保健提供的公共醫療部門。然而,新加坡患者的月收入不到SGD 1800美元在私人診所接受治療,如邊界融合,能夠使用社區衛生協助方案獲得補貼率為慢性疾病谘詢和臨床實驗室測試。26日42此外,新加坡和永久居民病人在新加坡工作,導致中央公積金還可以使用Medisave支付門診醫療在公共和私人醫療體係。43計劃將因此照顧這些病人轉移到社區成本類似於特殊治療。
人口
正確站點病人的護理計劃,誰有一個擁有第一次訪問之間的融合2014年1月至2014年12月被分為幹預組。病人已經使用過邊界融合被稱為作為這個項目的一部分,並不包括在分析在這項研究中使用的人口群體減少任何額外的不負責任的幹擾。隻有病人計劃從心髒病的五大專業部門,內分泌學,包括胃腸病學、神經學和風濕病。這是限製研究人口的變化,以確保部門的指示性的初期階段實施這一計劃並不包括在內。這些病人是匹配控製患者至少有一個SOC NUH出席在其中一個部門從2011年到2014年但不參加這個項目,沒有任何上座率邊界融合從2011年到2017年。匹配是一個匹配控製每幹預患者選擇同一池11 283潛在的控製傾向得分匹配(下麵詳細)。
數據源
本研究使用的數據綜合人口健康管理(榜單)數據庫29日從全國醫療集團(NHG)衛生服務&結果研究部門。綜合物理加工數據庫包含數據超過230萬人。數據庫包含數據從NUH Ng騰方綜合醫院,亞曆山德拉醫院和tank Tock恒生醫院,占四的七個主要公共急性醫院在新加坡。數據庫也包含數據從NHG多科診所,在新加坡的10個19多科診所,以及邊界融合。
正確站點病人的護理計劃的列表被計劃的關心協調程序團隊整理和提交給指定數據中介,他是一位員工nuh不是研究團隊的一部分。數據中介提交了器官移植的患者名單,以集成的首席研究員榜單數據庫。從所有4醫院醫療利用率數據,10多科診所,從數據庫中提取邊界融合時期的2011年1月至2017年12月,傳遞給中介的數據。所有數據被鑒定的研究識別號數據中介之前的研究團隊。電子文件與個人數據都有密碼保護,傳輸加密的密碼保護外部硬盤驅動器和保存在一個文件夾內隻能在nuh內部網,隻有中間的數據。綜述了上述程序和倫理審查委員會批準,NHG域特定的審查委員會。使用鑒定數據研究是按照標準的第二,第三和第四安排在新加坡的個人數據保護法。44
結果測量
上座率來計算邊界融合後的3年期間報名(坡)。堅持正確站點保健計劃被確定幹預評估患者至少有一個邊界融合出席每年postenrolment期3年。醫療利用頻率和費用計算三期前後坡。醫療利用頻率在SOC上座率的指標,綜合醫院上座率,急診科上座率,緊急招生,non-day手術住院率,non-day手術住院率保持(洛杉磯)的長度,全因招生,全因招生洛杉磯。醫療利用率指標的指控是完整的總賬單金額收取(由自付費用和補貼)從SOC上座率,急診科上座率,緊急招生,non-day手術住院率和全因招生。
生存的日子被減去計算坡從死亡的日期。病人存活超過1年的坡被分配的最大數量1095天,審查事件。坡後死亡率為3年(3年死亡率)也計算。
幹預組的病人,阿寶實際報名日期為正確站點保健計劃,當協調員在SOC與病人討論關心的項目並成功地引用它們邊界融合。控製,沒有實際坡到項目(或對照組隨機控製試驗(RCT))。第一個SOC考勤日期2014年1月和12月之間因此用作坡代理在控製中,為了更真實的模擬事件的時間(即一個SOC出席)和相應的護理協調員的注冊日期在幹預組病人。
匹配的控製
傾向得分匹配45旨在減少偏見的處理效應估計通過減少協變量幹預患者之間的不平衡和控製患者從準實驗研究。使用MatchIt包進行匹配46R V.3.4.1生成一組匹配控製。選擇的方式是一對一的貪婪的近鄰沒有更換,孔徑為0.25,幹預患者傾向分數降序排列的。每個病人在幹預組的匹配是一個潛在的控製患者的最親密的傾向得分在0.25 SD的傾向評分幹預病人。這個孔徑大小是用於Rosenbaum和魯賓47並且經常使用的應用研究。48幹預患者較高的傾向分數優先在尋找潛在控製患者很難找到好的比賽對他們來說,與有限的分布對高傾向分數控製潛在的患者。49幹預患者從池中沒有匹配的潛在控製患者從進一步分析。
以下是用於構造傾向得分匹配的變量(在線補充附錄1):入學年齡,性別,種族,住宅類型(社會經濟地位作為代理),50 51疾病類型在招生(來自慢性疾病管理係統)52和三年pre-enrolment醫療利用頻率和費用。協變量共同支持的資產被目視檢查評估和使用的絕對標準平均差匹配變量。絕對標準平均差值低於0.25顯示適當的平衡。53
數據分析
統計分析進行了使用占據V.14.2(占據,大學城,德克薩斯州,美國)。統計學意義是由所有回歸分析的閾值為0.05。3年死亡率,Cox比例風險進行回歸分析,調整傾向得分。幹預組控製集團的人力資源,其相應的95%可信區間和p值,報告。
醫療利用頻率數據是積極的計數數據與通貨膨脹的零值和一個大斜的右尾分布。數據可能被視為屬於兩個潛伏subpopulations-potential,也就是說,這些“未受威脅”承擔任何醫療利用的設置,和潛在用戶,也就是說,這些“高危”導致醫療利用的設置,因此在利用頻率產生不同的分布。54 55因此,zero-inflated負二項回歸(ZINB)是用來模擬這些postenrolment醫療利用的頻率。55-58ZINB模型在本文中指定的兩個部分,一是物流模型造型多餘零的概率,另一個廣義線性模型與日誌鏈接和負二項分布模型non-excess零或零利用率統計數據(在線補充技術附件)。幹預狀態和相應的對數轉換pre-enrolment醫療利用頻率值為0.5增加(增加0.5添加,以確保一個有效的值獲得,而把日誌零值)59被添加到zero-inflated和負二項模型的部分。傾向分數增加了作為一個變量的模型來進一步控製兩個部分每組內變異。該模型還包括一個抵消項占不同隨訪時間由於數據審查事件的死亡。59口服補液鹽和發病率比(IRR)生成的β係數的指數物流和負二項部分ZINB分別報道及其95%可信區間和p值。負二項的一部分的IRR ZINB是幹預組比對照組。
醫療利用指控與通貨膨脹數據被認為是半連續數據的零值和一個大斜的右尾分布。類似於醫療利用頻率數據,醫療利用費用數據可能被視為屬於兩個subpopulations-those不承擔任何醫療利用和零費用,因此那些發生醫療利用和屬於不同分布的利用率的指控。因此,兩部分模型(twopm)60是用來模擬這些postenrolment醫療利用的指控。57第一twopm的一部分,probit模型指定模型的概率導致指控在所有病人,和第二部分twopm,廣義線性模型與日誌鏈接和伽馬分布是用來模擬醫療利用指控那些發生任何費用(在線補充技術附件)。幹預狀態,對數轉換對應pre-enrolment醫療利用指控添加了值為0.5(0.5增加了,以確保一個有效的價值沒有得到零值)的日誌和傾向得分被包括在模型中。該模型還包括一個抵消項占不同隨訪時間由於數據審查事件的死亡。的邊際效應的第一部分twopm報告及其95%可信區間和p值。的平均比率(MR)的第二部分twopm生成β係數的指數。
結果
基線
傾向得分匹配確定684名對照756年幹預患者參加正確站點保健計劃前沿融合,導致72年無與倫比的幹預從分析下降的病人。目視檢查常見的支持情況下,塊匹配控製和無與倫比的控製的患者表示關閉分布傾向得分匹配的幹預和控製患者(在線補充附錄2)。沒有缺失值匹配的變量和所有匹配的變量標準化後平均差低於0.25匹配(在線補充附錄1)。人口統計信息和pre-enrolment醫院利用兩組提出的表1。三百九十四(57.6%)的684年幹預患者至少有一個邊界融合出席每年postenrolment期3年。幹預患者平均11.25邊界融合上座率超過3年的計劃,而控製患者的選擇標準0前沿FMC出勤(表2)。
死亡率
幹預組患者的死亡率為63% (p < 0.01)低於對照組患者。
醫療利用頻率
的或excess-zero postenrolment利用率為急診科上座率,緊急招生,non-day手術住院率,non-day手術住院承認洛杉磯,全因招生和全因招生洛杉磯顯著小於1,表明幹預患者更有可能可能招致postenrolment利用率比控製病人這些設置。在那些與潛在postenrolment急診科上座率、緊急招生或非手術住院率,利用幹預和對照組沒有差異。
那些潛在的導致postenrolment全因招生和SOC上座率,利用率明顯高於幹預組患者相比,控製病人。SOC的IRR上座率為2.06 (p < 0.01),表明患者可能招致postenrolment SOC上座率,幹預患者在SOC上座率較對照組患者的兩倍。那些潛在的導致的postenrolment non-day手術住院率洛杉磯和全因招生洛杉磯,利用率顯著降低在幹預患者與控製患者相比。那些潛在的導致postenrolment綜合醫院上座率,利用率顯著降低在幹預患者與控製患者相比。綜合醫院的IRR上座率為0.60 (p < 0.01),表明患者潛在的導致postenrolment綜合醫院上座率,幹預患者不到三分之二的綜合醫院與對照組患者相比上座率。
醫療利用費用
幹預組更可能招致一些SOC出席,急診科出席,non-day手術住院住院和全因入學費用與對照組相比,也不太可能招致一些綜合醫院出席指控。在病人發生費用在各自的環境中,幹預組可能會招致SOC和急診科出席費用高於對照組,和更少的綜合醫院出席指控。SOC的先生出席指控為1.86 (p < 0.01),表明在那些與任何SOC出席指控,幹預患者SOC出席指控近兩倍,而他們的匹配控製,鏡像SOC的出席率。
患者非零postenrolment綜合醫院出席指控,指控幹預患者相比,控製患者的顯著降低。綜合醫院的先生出席指控為0.51 (p < 0.01),表明在那些與任何綜合醫院上座率,幹預患者大約一半的綜合醫院出席指控與對照組患者相比,鏡像綜合醫院的出席率。相比之下,postenrolment緊急招生收費,non-day手術住院病人住院費用和全因承認指控幹預患者和對照組之間沒有顯著差異對那些有任何非零的指控在各自的設置。
討論
正確站點病人的護理計劃與邊界融合3年死亡率低於他們的匹配控製。正確站點病人的護理項目,也更有可能至少有一個緊急部門考勤,緊急入院和non-day手術住院住院。然而,對於那些至少1天的non-day手術或全因招生洛杉磯,正確站點病人的護理計劃的總持續時間較短的保持與他們的匹配控製患者相比。這些發現表明,正確站點病人的護理計劃可能有他們的慢性病管理更好,導致更好的生存。這更好的生存可能是由於更好的醫療保健服務或增加病例發現61 - 63由家庭醫生與密切監測,導致發現先前未被發現的問題和適當的轉診病人回到醫院。這可能是導致這些醫院的機率增加上座率和招生,但是,當他們做,洛杉磯是較低的。
患者在正確站點保健計劃任何SOC上座率也沒有降低3年postenrolment SOC出勤頻率和費用。與添加邊界融合出勤頻率和費用,平均總門診上座率和門診出席費用(由自付費用和補貼)的病人相比,他們的匹配控製。任何綜合醫院患者的上座率和指控,這些參加正確站點保健計劃確實有綜合醫院出勤頻率和費用較低,表明這些病人可能現在代替綜合醫院考勤與前沿FMC上座率。這減少意味著綜合醫院出勤登記的幹預患者,然而,沒有櫃台他們更高的SOC和前沿FMC出勤。
這項研究還發現,隻有大約一半的病人一直去邊境FMC的每3年至少一次參加後正確站點保健計劃。一個單獨的定性研究之前進行類似的登記患者的“right-sited”前沿融合在同一時期病人用於這項研究。64年研究發現,如果邊界融合的現款支付的價格沒有競爭性較低或類似的補貼率收到公立醫院,為患者不太可能繼續護理前沿融合。補貼不足的規定由初級護理團隊的其他成員服務,如飲食、心理輔導,也可以減少複雜的病人的意願繼續融合的護理。成本可能與當前醫療融資行為的主要驅動力係統,由於可能很大的組件有限的政府補貼或補償以社區為基礎的護理。64年
病人也有感知普遍化,家庭醫生可能不是一樣裝備精良的專家醫生在管理他們的慢性疾病。此外,缺乏全麵的理解如何有利的融合管理慢性疾病,一些病人沒有視圖融合作為一個醫學家庭可以提供他們所有的醫療保健需求。盡管他們滿意他們的保健融合,隻有三分之一會融合為一個新的non-minor健康問題,和大約三分之一已經尋求照顧其他慢性疾病與醫院專家或補充和替代醫學的醫生。一起發現病例增加,這些都可能導致回歸醫院SOC,產生更多的上座率,在這項研究中觀察到。
優勢和局限性
在這項研究中,3年的隨訪期間允許長期影響的項目評估。醫療管理數據的使用消除記憶錯誤,源於自我醫療利用率,特別是長期隨訪。使用這個醫療行政數據在person-level從一個超越的大型綜合數據庫隻有一個醫院和覆蓋不同的護理在不同醫院和初級保健診所與每個人有關。使用person-level行政數據還允許選擇匹配的控製,否則不可能如果行政數據聚合在管理員或國家級。使用匹配的控製比較允許隔離幹預項目對利用頻率和費用的影響,因為它考慮了回歸,意味著可能發生在兩組即使沒有幹預。63 65 66使用ZINB和兩部分模型的統計分析postenrolment醫療利用頻率和費用也是一個強度適當考慮通貨膨脹的零值和一個大斜右尾分布的這種醫療利用的數據。然而,隨著我們的分析是基於底層數據的分布的假設,和結果報告單獨為每個模型部分,結果必須解釋在上下文和謹慎。
傳統的“黃金標準”來評估一個幹預項目通常會進行一個隨機對照試驗。然而,正確站點保健計劃的幹預,患者選擇,實現在規模和操作需求和時間不允許一個隨機對照試驗進行。盡管患者不是隨機分配到幹預和控製組織固有的偏見與匹配的混雜因素是減輕。然而,匹配的控製等存在無法解釋病人的健康狀況和條件的穩定性以及態度和行為可能占主導地位在病人同意參加這個幹預項目,如尋求保健,降低成本和提高可訪問性和便利性。很可能是控製患者確實不適合right-siting社區。
影響
這些發現強調臨床醫師和決策者的重要性充分與患者人群和這樣做在設計的早期階段的服務和任何幹預項目。這將確保足夠的對齊的護理病人的優先事項和處理可以促進教育病人如何服務或計劃可以更好地提供照顧他們的慢性疾病。適當的醫療融資模型,不會導致更高的付現成本的病人也需要可持續轉型病人從醫院建立護理(即高補貼)以社區為基礎的初級保健提供者。
懸而未決的問題和未來的研究
一般的前期研究結果表明,護理的PCMH模型能夠減少急診科上座率。67年然而,這樣的研究,也有研究發現PCMH無法減少急診科上座率68年可能會增加整體醫療利用成本。37 69 70這可能是由於增加患者獲得醫療服務或增加病例發現61 - 63由家庭醫生與密切監測。對比結果可能由於差異PCMH的護理模式是如何部署,因為它不是一個單一的標準化模式的護理,但護理與指導原則的一般模型。前沿設計融合病人,以及方便訪問,使用修改後的版本的PCMH護理模式,適應當地的環境。探索正確站點保健計劃的實現保真度與邊界融合中因此重要的是了解項目實施符合PCMH的護理模式,該項目如何進一步發展和成熟,以及如何進一步完善流程。值得調查如果不同病人資料與不同程度的複雜性和/或不同的醫療利用模式71年做或多或少受益於這樣一個計劃,有慢性疾病在社區的管理。此外,未來的工作還可以使用聯合建模,探索醫療利用的動態變化和不幹預和調查結果對死亡率的影響。
結論
正確站點病人的護理計劃與邊界融合最好的生存,可能是因為他們的慢性病管理更好。更好的醫療保健服務或增加病例發現和密切監測可能導致門診出勤頻率和總費用就越高。然而,患者潛在的導致綜合醫院的上座率,那些參加正確站點保健計劃確實有綜合醫院出勤頻率和費用較低,表明這些病人可能現在代替綜合醫院出勤與邊界融合。3年的隨訪期間在本研究中允許評估這些大規模的長期影響現實世界的計劃,為提高綜合護理在新加坡提供相關證據和類似的衛生係統。
確認
我們想感謝梁Kiok炒河粉提供和促進人口健康綜合管理數據庫的訪問,以及布蘭登Chong作為本研究的數據中介服務。我們還要感謝Pami什雷斯塔和科鑫呃的研究和行政事務管理研究。
引用
腳注
貢獻者IYHA, HLW坐下開始和概念化的研究。IYHA SHXN和NR開發分析方法,MN、HLW坐在提供反饋改進的分析方法。IYHA進行本研究的數據分析。TYT是前沿的首席執行官融合導致了設計的幹預計劃。IYHA寫了初稿和最終版本的手稿。所有作者讀取、編輯提供建議修訂和批準最後的手稿。
資金這項工作是由一個內部的格蘭特nuh研究室(批準號NUHSRO / 2016/008 / RO5 + 5 / FY16CF /貸款),衛生服務和政策研究中心(CHSPR)的核心資助和新加坡衛生部國家醫學研究委員會中心資助項目(批準號NMRC / CG / C026/2017_NUHS)新加坡人口健康改良中心(球的)。
相互競爭的利益沒有宣布。
病人同意出版不是必需的。
倫理批準新加坡國家醫療Group-Domain具體審查委員會。
出處和同行評議不是委托;外部同行評議。
數據可用性聲明合理的請求數據。訪問數據集,一個正式的請求應該被發送到相應的作者。請求將被視為與所需的相關許可的機構。