قام باحثون من الجامعة العبرية بتحسين نموذج الاعتلال المشترك الخاص بإليكسهاوزر وتحسين دقة التنبؤات حول مدة العلاج في المستشفى، وخطر الوفاة، وإعادة العلاج في المستشفى وزيادة العلاج
تلعب نماذج تعديل المخاطر دورًا حاسمًا في توجيه الرعاية الطبية، وتعديل مزيج الحالات في الأبحاث، ودعم تخطيط الرعاية الصحية وتمويلها، بما في ذلك تعديل المدفوعات بناءً على مدى تعقيد حالة المريض. ومع ذلك، فإن هذه النماذج، مثل مؤشر الاعتلال المشترك Elixhauser، غالبًا ما تركز فقط على الأمراض المصاحبة وتفشل في التقاط التعقيد الطبي للمريض. وهذا ينطبق بشكل خاص على إسرائيل، حيث يتم تعويض المستشفيات بدفعة ثابتة لكل يوم علاج، بغض النظر عن مدى تعقيد الحالة الطبية. قامت دراسات قليلة حتى الآن بتوسيع نموذج Elixhauser ليشمل معلومات سريرية أوسع لتحسين تنبؤات نتائج العلاج.
تمكن باحثون من الجامعة العبرية من تحسين نموذج Elixhauser خارجيًا لتحسين دقته. ونشرت الدراسة التي أجراها البروفيسور آدم روز من كلية الطب في الجامعة العبرية في المجلة BMC بحوث الخدمات الصحية، أدرجت بيانات سريرية وديموغرافية إضافية في النموذج. من خلال الجمع بين هذه البيانات، حسنت الدراسة دقة التنبؤات بالنتائج الرئيسية مثل مدة الاستشفاء، والوفيات أثناء الاستشفاء، وإعادة القبول في المستشفى في غضون 30 يومًا، وزيادة الرعاية، مثل وحدات العناية المركزة أو أنواع مماثلة من الرعاية.
المساعدة في اتخاذ القرارات السريرية
ولا يساعد النموذج المحسن المتخصصين في الرعاية الصحية على اتخاذ قرارات سريرية أكثر استنارة فحسب، بل يتيح أيضًا تخصيص الموارد بشكل أكثر كفاءة في مؤسسات الرعاية الصحية. يعمل النموذج المحدث على تحسين الجودة الشاملة لرعاية المرضى، وقد يؤدي إلى توفير التكاليف ويساهم في التقدم في البحوث الصحية.
باستخدام قاعدة بيانات الصحة المركزية الفريدة في إسرائيل، أجرت الدراسة تحليلاً بأثر رجعي لـ 55,946 حالة دخول إلى المستشفى في قسم الطب الباطني في مركز شعاري تسيديك الطبي في القدس. ومن خلال تضمين متغيرات إضافية مثل نتائج الاختبارات المعملية والعلامات الحيوية والمعلومات الديموغرافية، التي لم يتم تضمينها في النموذج الأساسي لإليكسهاوزر، حقق النموذج الجديد تحسينات كبيرة في الدقة التنبؤية مقارنة بالنموذج الأساسي الذي كان مستخدمًا منذ عقود.
تظهر الدراسة أن النموذج الذي تمت ترقيته كان أكثر دقة في التنبؤ بنتائج صحية معينة. على سبيل المثال، في توقع مدة الإقامة، تحسنت الدقة من R2 بنسبة 10.1% إلى 28.1%. بالإضافة إلى ذلك، في التوقعات المتعلقة بخطر الوفاة أثناء العلاج في المستشفى، ارتفع مؤشر الدقة (c-statistic) من 71.1% إلى 87.9%. تؤكد هذه التحسينات على أن النموذج المحسن أفضل في تقدير مدة الاستشفاء والتنبؤ بخطر الوفاة مقارنة بالنموذج القياسي.
وقال البروفيسور آدم روز: "إن نموذجنا المحسن يسد فجوة حرجة في نموذج Elixhauser الأصلي من خلال توفير تقييم أكثر شمولاً لتعقيد المريض". "للنموذج تطبيقات واسعة في سياقات طبية أخرى، سواء في مجال الطب الباطني أو خارجه، ويمكنه دعم القرارات المتعلقة بالاستشفاء والعلاج، وتعديل الرعاية المنزلية والمدفوعات بناءً على مدى تعقيد الحالة الطبية.
المزيد عن الموضوع على موقع العلوم:
