Jason Brinkley , PhD, Senior Researcher, American Institutes for Research
Elizabeth Horner , PhD, Senior Researcher, American Institutes for Research
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I modelli di utilizzo degli ospedali sono multiformi con meccanismi causali diversi come le popolazioni di pazienti. È necessario identificare i pazienti con un utilizzo ospedaliero evitabile. La maggior parte della ricerca utilizza una modellizzazione diretta dei conteggi di utilizzo. Questa strategia identifica in gran parte fattori immutabili (ad esempio, razza ed età) e fornisce poche indicazioni sui cambiamenti delle politiche. Proponiamo un quadro alternativo - segmentando la popolazione di utilizzazione in gruppi e stabilendo che un gruppo "utilizza" i servizi ospedalieri a tassi più alti di altri. Utilizzando i dati amministrativi, utilizziamo la modellazione predittiva per determinare se è probabile che gli individui cadano in un particolare segmento. Applichiamo la struttura ai dati di un ospedale rurale, esaminando le transizioni da casa all'assistenza a lungo termine tra i pazienti a rischio più anziani. Questo segmento rappresentava circa il 20 percento dell'ampio utilizzo ospedaliero, il 15 percento dell'utilizzo di ER e l'11 percento di riammissioni di 30 giorni. La modellizzazione predittiva ha quindi identificato i singoli gruppi di codice ICD-9 con maggiore probabilità di transizione successiva. Questi gruppi offrono l'opportunità di intervenire, impedendo l'ulteriore utilizzo dell'ospedale o fornendo indicazioni per il probabile trasferimento successivo. Sebbene questa tecnica sia popolare nell'analisi aziendale, non è così diffusa nell'assistenza sanitaria. Dimostriamo che l'applicazione del quadro consente di discutere dei cambiamenti e degli interventi delle politiche.
