新决策支持工具可提高排放结果

为了减少患者出院后再入院的风险，并为患者实现可能的最佳结果，医院的临床医生更有意地为需要急性后护理(PAC)的患者制定出院计划。然而，尽管医院临床医生努力有效地转诊需要PAC的患者，但他们的出院计划过程往往相差很大，而且通常没有循证证据。

要优化PAC决策，由宾夕法尼亚州教育大学护理学院（宾夕法尼亚护理）开发，经过验证，并测试了一项两步的临床决策支持（CDS）算法，称为放电推荐专家系统进行护理过渡（直接）。直接CD有助于临床医生确定最需要PAC的患者，并表明是否熟练的家庭关心或设施级别护理是最好的。一篇文章美国医学董事协会杂志（贾德卡）解释了如何在两家医院评估直接CD及其对PAC推荐和改进的有希望的影响患者结果。

研究人员使用从电子健康记录和知识诱导的结构化患者数据的价值开发了直接CD，并从临床专家中审查了对实际患者的去鉴定案例研究。然后，该团队在没有CDS的情况下进行了四个月的学习阶段，没有CDS 55岁以上的患者，他被录取和排放了50岁以上，其次是临床医生获得直接CDS建议的六个月干预阶段的研究5,000名患者。它们在控制患者特征的差异后比较了两相之间的阅约率。

“虽然两相之间的患者的比例不显着变化，但算法可能已经确定了最需要的患者，导致同一天的住院入住率显着降低，7-，14和30天间隔，“Sathryn H. Bowles，Ph.D.，RN，Faan，Facmi，护理教授，van Ameringen椅子在护理卓越，以及纽科尔特的转型和健康中心成员。Bowles是主要的调查员和领导作者贾德卡文章“用于后急性护理的转介决策支持算法”。

“卫生保健提供者越来越受到政策和举措的压力，以减少医疗利用率并含有成本。寻求最低昂贵的护理现场的政策要求和捆绑支付计划可能会限制未获得预防所需的PAC的患者的选择并导致患者较差的排放结果，“鲍恩斯说。“我们直接开发使用基于证据的客观工具来改善患者中心的放电过程。”

在直接CDS算法的测试期间，它证明有价值在提供有关谁参考和护理水平的建议方面。它还表明，案例管理人员导致了诸如秋季风险，未满足的护理人员需求等建议的重要患者特征，他在日常生活功能和活动中拒绝。

“直接CDS表示潜在作为优化PAC决策和改善患者结果的有用工具。它还可能识别由于政策或保险障碍而无法接受的患者，但无法接受它。未来的研究审查了这些的结果耐心可能有政策影响，“鲍尔斯说。

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