NYU Langone Health implementiert randomisierte tests Qualität

Eine Reihe von randomisierten Verbesserung der Qualität der Projekte durchgeführt, an der New York University Langone Health medical center hat dazu beigetragen, die Organisation besser zu beurteilen, die Wirksamkeit der patient-fokussierte Programme.

Die Bemühungen zu bewerten, die Wirksamkeit der routine-Prozesse des Krankenhauses Personal reichte von stationären Geräte und ambulanten Büros in der Notaufnahme, sowie Anpassungen der post-discharge-Dienste wie telefonieren oder SMS-Nachrichten zu Patienten.

Die Ergebnisse der Projekte, der Leitung von Leora Horwitz, associate professor für Bevölkerung Gesundheit und Medizin und Leiter des Zentrums für medizinische Innovation und Zustellung Wissenschaft, wurden veröffentlicht in der September 19, 2019, Ausgabe des New England Journal of Medicine.

Laufen Dutzende von QI Projekte

Das Ziel ist, führen Sie Dutzende von solchen Verbesserung der Qualität der Projekte jedes Jahr und letztendlich Randomisierung standard-Praxis für die kontinuierliche Verbesserung bereits bestehender Programme ist, neben der Umsetzung der neuen Programme.

Bereiche besonders im Fokus steht im kommenden Jahr sind electronic health record-basierte Warnungen, die Verbesserung der Qualität und Sicherheit, aber möglicherweise auch erhöhen die burnout-und Alarm-Müdigkeit, und der Koordination der Pflege Tätigkeiten, die ressourcenintensiv sind, aber die Forscher glauben haben hohes Potenzial für einen nutzen, wenn effektiv umgesetzt werden.

Dr. Horwitz sagte insgesamt healthcare Digitalisierung kann helfen, verbessern die Qualität der Pflege in eine Vielzahl von Möglichkeiten.

„Wir können Daten verwenden, um Sicherheit Maßnahmen, wie Warnungen für abnorme Ergebnisse, gefährlichen Wechselwirkungen oder verpassten Interventionen; wir können nun auch aggregierte Analysen von großen teilen der Bevölkerung zu identifizieren, die Muster, die auf Qualität und vieles mehr“, erklärte Sie.

Anormale Ergebnisse können verloren gehen

Allerdings, bemerkte Sie, dass wenn Daten sind nicht gut organisiert oder aggregiert, dann „wir sind die Gefahr laufen, den Wald für die Bäume,“ und anormale Ergebnisse können verloren gehen, in den Morast.

„Ungenaue Informationen einmal eingegeben, kann hart sein, zu korrigieren. Kostenloser text-Daten ist in der Regel nicht Bestandteil der Sicherheit von algorithmen oder clinical decision support“, erklärte Sie.
„Die fülle von ‚FYI‘ Nachrichten und Patienten-generierte Nachrichten für ärzte erhöht den nicht-klinischen Arbeitsbelastung und der kognitiven Belastung.“

Darüber hinaus ist Dr. Horwitz darauf hingewiesen, sub-optimal ausgelegte Systeme erhöhen die Zeit es braucht, um Dokument mit wesentlichen Informationen und erhöhen die burnout-raten.

Die Gesundheit lernen-system-Programm befindet sich in dem Zentrum für medizinische Innovation und Auslieferung der Wissenschaft an NYU Langone Health, die eine erfahrene Gesundheitsversorgung Wissenschaftler, die ein Projekt-manager, Projekt-Assistentin, ein datenanalyst und Statistiker mit Gesamtkosten für die institution, die weniger als $350.000 pro Jahr.

Bessere Infrastruktur erforderlich ist

Der Bericht festgestellt, dass im Hinblick auf Projekte mit geringerer Unterstützung, eine bessere Infrastruktur benötigt; zum Beispiel, standardisierte Datenextraktion und-Analyse-code, besonders für Projekte auf der Basis elektronischer Patientenakten, als auch das reporting-Vorlagen, die automatisch generiert endgültige Tabellen und Abbildungen.

„Institutionen im Gesundheitswesen stehen vor immer größeren ethischen, regulatorischen und finanziellen Erfordernisse zur Verbesserung der Pflege“, der Bericht abgeschlossen. „Rapid-cycle, randomisierte Verbesserung der Qualität der Projekte sind ein potenziell äußerst effektive, kostengünstige, aber wenig genutzte Werkzeug bei der Erstellung einer learning health system erreicht die Dreifache Ziel, eine bessere Gesundheit und Gesundheitsversorgung bei geringeren Kosten.“

Nathan Eddy ist ein healthcare-und Technologie-freelancer mit Sitz in Berlin.
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