Jason Brinkley , PhD, Senior Researcher, Amerikanische Forschungsinstitute
Elizabeth Horner , PhD, Senior Researcher, Amerikanische Forschungsinstitute
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Die Muster der Krankenhausnutzung sind vielfältig und die Kausalmechanismen so vielfältig wie die Patientengruppen. Patienten mit vermeidbarer hoher Krankenhausauslastung müssen identifiziert werden. Die meisten Forschungen verwenden eine direkte Modellierung der Nutzungszahlen. Diese Strategie identifiziert weitgehend unveränderliche Faktoren (dh Rasse und Alter) und gibt wenig Hinweise auf politische Änderungen. Wir schlagen einen alternativen Rahmen vor - die Aufteilung der Nutzungspopulation in Gruppen und die Festlegung, dass eine Gruppe Krankenhausleistungen mit höheren Raten „nutzt“ als andere. Anhand von Verwaltungsdaten verwenden wir Vorhersagemodelle, um zu bestimmen, ob Personen wahrscheinlich in ein bestimmtes Segment fallen. Wir wenden den Rahmen auf Daten aus einem ländlichen Krankenhaus an und untersuchen den Übergang von zu Hause in die Langzeitpflege älterer gefährdeter Patienten. In diesem Segment waren rund 20 Prozent der stationären hohen Auslastung, 15 Prozent der ER-Auslastung und 11 Prozent der 30-tägigen Wiederholungen vertreten. Predictive Modeling identifizierte dann eindeutige ICD-9-Codegruppen mit erhöhter Wahrscheinlichkeit eines späteren Übergangs. Diese Gruppen bieten die Möglichkeit, einzugreifen, indem sie entweder die weitere Nutzung des Krankenhauses verhindern oder eine Anleitung für die spätere Übertragung geben. Während diese Technik in der Geschäftsanalytik beliebt ist, ist sie in der Gesundheitsfürsorge nicht so verbreitet. Wir zeigen, dass die Anwendung des Rahmens die Diskussion über Änderungen und Interventionen der Politik ermöglicht.
