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3月17,2023

病人归因-系统重新设计的呼吁

作者的从属关系
  • 1健康解决方案学院,国家安全网推进中心,亚利桑那州立大学,凤凰城
  • 2凤凰城亚利桑那州立大学健康解决方案学院
  • 3.亚利桑那大学凤凰城医学院内科系
JAMA健康论坛。 2023; 4 (3): e225527。doi: 10.1001 / jamahealthforum.2022.5527

支付方和卫生系统用于实施替代支付模式(APMs)的患者归因系统不一致且不准确,12导致医生和病人的困惑。通过确保更准确的患者归因方法,可以更好地实现apms的目标——按价值支付,而不是按数量支付和改善人口健康管理。

医疗保险和医疗补助服务中心的目标是到2025年将100%的医疗保险和50%的医疗补助和商业支付转换为atm。3.患者归因方法用于分配医生对患者的责任,以评估质量和成本效益,2以及协助人口健康管理工作,以提供、跟踪和改善护理。然而,还没有一个最佳实践框架来帮助开发一个更标准化和准确的患者归因系统。4缺乏可靠的患者归因系统造成了基于价值的方法的承诺与目前用于实施药物应急响应机制的现实之间的差距。

我们从医生和患者的角度讨论了患者归因系统的几个缺点,然后提出了提高患者归因准确性的策略,以更好地推进APMs的目标。这些评论是基于一项与亚利桑那州医疗补助计划的医生网络子集合作的6年计划的经验教训,该计划为7个健康计划的200多万名成员提供服务,每个计划使用不同的患者归因模型。

当前患者归因系统的不足

在过去的20年里,已经开发了170多个不同的归因模型,至少实施了30种方法。2每种方法都有广泛的设计元素,导致数百种算法的排列,它们可以建立医患关系,或者在不存在关系的情况下分配一个关系。医患关系如何被不同的付款人所确定的广泛的可变性为医生和患者创造了几个系统的低效率。

首先,归因患者可能无法正确反映特定诊所中患者与医生之间的既定关系。付款人来源归因的准确性在20%到69%之间,1如果不考虑这两种类型的归因错误,这些发现可能会高估归因的准确性:假阳性(归因于医生但未确定的患者)和假阴性(与医生确定但未确定的患者)。其次,患者归因方法的时间设计元素至关重要:医患关系是在表现期之前(前瞻性归因)还是之后(回顾性归因)确定的。几乎90%的归因模型依赖于回顾性归因。2因此,直到绩效期结束后几个月(或几年),医生通常不知道谁被包括在支付人归因患者名册中。这使得患者参与的努力和绩效改善活动不切实际。第三,质量和成本效益指标包括医生从未见过或治疗过的患者。这导致了一个扭曲的报告系统,不能可靠地反映医生的表现。5第四,医生通常为由多个付款人组成的患者小组服务;每个付款人采用独特的归因方法,使用不同的患者名册报告和分配系统。这些花名册分发系统在花名册存取、时间、频率、格式和纠错能力方面不协调和不一致。第五,归因方法目前还没有设计用于检测公平差距。第六,目前的患者归因系统对患者的偏好和行为不敏感。虽然付款人归因系统通常允许患者自行选择医生,但基于索赔的患者归因系统并不能准确地捕捉到患者使用的复杂性和细微差别。4

重新设计患者归因系统

患者归因方法最初是为了让患者在APMs中选择自己的医生而创建的,目前使用的归因方法有许多优点。然而,在医生看来,目前由付款人设计的患者归因系统可能是不可靠、不准确和不合时宜的。它对病人的偏好也不敏感。这妨碍了医生有效管理患者群体、提高质量、降低成本和为患者创造更好价值的能力。通过与医生、患者、支付方和决策者的密切合作,可以改进患者归因系统。

我们提出6个建议来改善患者归因系统,以推进APMs的目标。首先,制定归因模型标准,以便在所有付款人之间统一使用,以消除当前系统中广泛的可变性,并更准确地识别真正的积极因素。目前的归因方法不透明,阻碍了有效的护理管理,导致临床资源在识别和通知被错误分配的患者方面效率极低。

第二,创造新一代的基于前瞻性归因的归因方法。目前的归因方法主要使用基于回顾性索赔的方法。可以通过利用机器学习等预测技术来创建前瞻性归因方法,机器学习提供了一组替代算法,使归因模型能够通过使用各种特征(如索赔数据、登记数据、社会经济数据、电子病历数据等)来学习和适应,以预测感兴趣的结果。

第三,确保质量和成本报告准确反映医生的真实病人护理表现。这包括由高级临床医生(如执业护士和医师助理)提供的护理。

第四,设计一个供所有健康计划使用的标准名册报告系统,具有以下特点:(1)医生使用相同的报告格式和分发方法获得患者名单,并具有一致的在线可访问性;(2)名册报告系统能够在出现假阳性和假阴性分配/归因错误时无缝纠正错误。这两个变化将显著提高归因有效性,减轻诊所的行政负担。

第五,纳入弱势群体的社会和医疗需求。67医疗索赔不能完全体现公平差距,更全面的病人护理方法需要考虑与健康有关的社会需求,这些需求可以通过社会风险筛查和使用更具包容性的编码做法进行评估。

第六,通过使用多面数据源补充索赔数据来捕捉患者的偏好。最佳的患者分配/归因方法将对患者对医生的选择和实际的医疗保健利用行为作出反应。结合来自替代和创新数据源的信万博manbetx平台首页息,如电子健康记录、闭环转诊系统和卫生信息交换,将提供通过卫生系统和整个卫生系统的患者活动的更全面的情况。

结论

准确和公平的患者归因对于APMs的成功至关重要。4广泛的归因模型干扰有效的患者护理管理,并对实现APMs的预期目标起反作用。患者归因系统可以并且应该重新设计,以更准确地将患者分配给负责任的医生,并改进系统优化。医生、患者、支付方和政策制定者可以共同努力进行这一重新设计,以简化人口健康管理工作,并推进人口健康管理方案的目标。

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发表:2023年3月17日。doi:10.1001 / jamahealthforum.2022.5527

开放:这是一篇开放获取的文章,根据CC-BY许可证.©2023 Riley W等人。美国医学会健康论坛

通讯作者:威廉·莱利,博士,健康解决方案学院,国家安全网推进中心,亚利桑那州立大学,500 N第三街,凤凰城,AZ 85004 (william.j.riley@asu.edu).

利益冲突披露:没有报道。

额外的贡献:作者要感谢亚利桑那州立大学计算与增强智能学院教授George Runger博士的贡献和帮助,他没有得到报酬。

参考文献
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McCoy rg *, Bunkers ks*, Ramar p*,等。患者归因:为什么方法很重要。是J Manag Care吗.2018; 24(12): 596 - 603。PubMed 谷歌学者
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Ryan a], Linden a], Maurer k], Werner r], Nallamothu b]。卫生保健绩效测量的归因方法和含义.全国质量论坛;2016.https://www.qualityforum.org/Projects/a-b/Attribution_2015-2016/Commissioned_Paper.aspx
3.
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4.
全国质量论坛。改进归因模型。2018年8月。2022年8月25日访问。https://www.qualityforum.org/万博ManBetX网页Publications/2018/08/Improving_Attribution_Models_Final_Report.aspx
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McCoy rg_, tulldge - schieitel sm_, Naessens jm_,等_绩效衡量事项的方法:糖尿病护理质量的行政声明和机构注册。卫生服务决议.2016年,51(6):2206 - 2220。doi:10.1111 / 1475 - 6773.12453 谷歌学者 Crossref
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医疗保健研究和质量机构。医疗保健质量和差异报告。2022年10月。访问日期为2022年12月13日。https://www.ahrq.gov/sites/default/files/wysiwyg/research/findings/nhqrdr/2022qdr.pdf
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