Jason Brinkley , PhD, chercheur principal, American Institutes for Research
Elizabeth Horner , PhD, chercheur principal, American Institutes for Research
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Les schémas d’utilisation des hôpitaux ont de multiples facettes, avec des mécanismes de causalité aussi divers que les populations de patients. Il est nécessaire d'identifier les patients présentant une forte utilisation évitable des hôpitaux. La plupart des recherches utilisent une modélisation directe des comptes d'utilisation. Cette stratégie identifie en grande partie des facteurs immuables (c.-à-d. La race et l'âge) et fournit peu d'indications sur les changements de politique. Nous proposons un autre cadre - segmenter la population d'utilisation en groupes et établir qu'un groupe "utilise" les services hospitaliers à des taux plus élevés que les autres. À l'aide de données administratives, nous utilisons une modélisation prédictive pour déterminer si des individus sont susceptibles de faire partie d'un segment particulier. Nous appliquons le cadre aux données d'un hôpital rural, en examinant les transitions des soins à domicile et des soins de longue durée chez les patients âgés à risque. Ce segment représentait environ 20% de la forte utilisation par les patients hospitalisés, 15% de l'utilisation des salles d'urgence et 11% des réadmissions après 30 jours. La modélisation prédictive a ensuite identifié des groupes de codes uniques de la CIM-9 avec une probabilité accrue de transition ultérieure. Ces groupes offrent des possibilités d’intervention, empêchant ainsi une utilisation ultérieure de l’hôpital ou fournissant des conseils pour un transfert ultérieur probable. Bien que cette technique soit populaire dans les analyses commerciales, elle n’est pas aussi répandue dans les soins de santé. Nous démontrons que l'application du cadre permet de discuter des changements de politique et des interventions.
