Astmul este una dintre cele mai importante boli cronice din medicina pediatrică, afectând șapte milioane de copii din Statele Unite. Potrivit unui studiu, exacerbarea astmului este responsabilă pentru „aproximativ 14 milioane de zile de școală pierdute și peste 1,8 milioane de vizite la departamentul de urgență în fiecare an. „1

Cei mai importanți factori determinanți non-fiziologici ai vizitelor multiple la departamentul de urgență (DE) și ai internărilor pentru astm infantil includ disparitățile de rasă, etnie și socio-economice. Legăturile dintre astmul infantil și disparitățile sociale și de mediu au fost stabilite de zeci de ani. Din nefericire, capacitatea de a încorpora acești factori în parcursul de asistență medicală al unui individ sau al unei populații a fost sporadică.

Cu toate acestea, progresele tehnologice cheie și trecerea la nivel de industrie la îngrijirea bazată pe valoare au oferit furnizorilor capacitatea de a valorifica datele pentru a privi dincolo de fișa medicală a pacientului la circumstanțele socio-economice care influențează calitatea sănătății.

Aceste elemente nemedicale sunt grupate sub termenul de determinanți sociali ai sănătății (SDOH). „Înțelegerea istoricului pacientului dvs. nu înseamnă doar identificarea istoricului medical, ci și identificarea vulnerabilității acestuia”, spune Michael A. Simon, PhD, cercetător principal de date la Arcadia.io, o companie de gestionare a sănătății populației specializată în agregarea datelor, analiză și software de flux de lucru pentru îngrijirea bazată pe valoare. „Există o oportunitate de a folosi datele pentru a ajuta la deducerea nu doar a cauzalității medicale tipice pe care o atribuim afecțiunilor cronice, ci și pentru a analiza factorii care le pot influența.”

Cu alte cuvinte, datele medicale singure spun o poveste incompletă.

„Intenția este de a avea un set larg de date pe baza cărora să lucrăm”, spune Rich Parker, MD, director medical, de la Arcadia.io. ” este un exemplu specific în care tehnologia informației identifică pacienții care au nevoie de un management specific al îngrijirii sau de o intervenție de asistență socială. Aici putem coborî cu adevărat la nivelul de identificare a interacțiunii dintre datele clinice și factorii sociali determinanți. Alcătuiți un registru al pacienților astmatici și încrucișați-l cu datele privind determinanții sociali. Uitați-vă la pacienții care ajung la urgențe de mai multe ori pe an. Poate observați că aceștia locuiesc într-un bloc de recensământ mai sărac sau că locuiesc în case care au mai mult praf și acarieni.”

Adăugarea datelor SDOH spune o poveste mai completă a pacientului, susține Parker, și va influența modul în care un furnizor abordează tratamentul, educația și gestionarea îngrijirii. Din perspectiva managementului informațiilor medicale (HIM), SDOH prezintă provocări care se extind mult dincolo de codificare. Profesioniștii HIM trebuie să găsească modalități creative și inovatoare de a achiziționa, analiza și aplica datele SDOH la asistența medicală pentru întreaga persoană.

„Managerii de informații din domeniul sănătății înțeleg cum să raporteze cererile de rambursare și cum să lucreze cu standarde de date foarte riguroase”, spune Claire Zimmerman, vicepreședinte al inovației de produs la HealthBI, o companie tehnologică axată pe coordonarea asistenței medicale. „Dar oportunitatea și provocarea de astăzi este de a gândi un pic diferit cu privire la resursele de informații care sunt disponibile și de a le pune cap la cap cu acele informații structurate pentru a spune povestea acelei persoane.”

O nouă idee veche

De ce SDOH, o idee care circulă încă din antichitatea greacă, a captat brusc imaginația colectivă a industriei de sănătate din SUA? Potrivit lui Zimmerman, o parte a motivului este trecerea de un deceniu spre modele de îngrijire bazate pe valoare.

„Furnizorii sunt considerați din ce în ce mai responsabili atât pentru rezultate, cât și pentru costuri”, spune Zimmerman. „Dacă mi-am asumat riscul pentru rezultatele unei anumite populații, iar 60 la sută sau 80 la sută din ceea ce determină aceste rezultate nu este de fapt direct influențabil de către mine, atunci trebuie să mă asigur că am resurse și instrumente disponibile pentru a ajuta la obținerea rezultatelor adecvate.”

Un sondaj realizat de Deloitte Center for Health Solutions a constatat o corelație ridicată între sistemele de sănătate care făceau screening pentru determinanții sociali și cele implicate în modele de plată cu risc.2 Cu toate acestea, în ciuda buzunarelor de inovare, prăpastia dintre potențialul SDOH și rezultatele reale este semnificativă. Potrivit constatărilor publicate în septembrie 2019 de Journal of the American Medical Association, doar 24 la sută dintre spitale și 16 la sută dintre cabinetele medicale au raportat screening-ul pentru factorii SDOH.3

„Puteți găsi medici care fac acest lucru și în bucățele ici și colo, în funcție de tipul de program în care s-ar putea afla”, spune Sita Kapoor, director de informații al HealthEC, o companie de tehnologie pentru sănătatea populației. „Dar, din punct de vedere holistic, nimeni nu colectează cu adevărat elementele de date SDOH de care avem nevoie pentru a ajuta la obținerea de rezultate în materie de sănătate.”

Dezlegarea puzzle-ului de date

Unul dintre cele mai importante bariere în calea utilizării generalizate a SDOH este reprezentat de date – cum să le achiziționăm, cum să le analizăm și cum să le transformăm în acțiuni.

„Practica zilnică a medicinei necesită respectarea contractelor, iar aceste contracte au obiective foarte specifice în ceea ce privește măsurile de calitate și utilizarea. Și nu există obiective specifice în aceste contracte în ceea ce privește SDOH”, spune Parker. „Este posibil ca medicii să vadă pacienți care sunt săraci sau care au fost încarcerați sau care se confruntă cu insecuritatea alimentară, dar nu pot face prea multe în această privință.”

„Pentru a implementa în mod eficient îngrijirea bazată pe valoare și pentru a o susține, cred că trebuie să vă concentrați pe sănătate pe lângă asistența medicală. Pentru a vă putea concentra pe sănătate, cred că trebuie să vă deplasați în amonte pentru a vă extinde raza de acțiune în comunitate”, spune Steve Miff, PhD, președinte și director executiv al Parkland Center for Clinical Innovation (PCCI), o organizație non-profit de cercetare și dezvoltare în domeniul analizei asistenței medicale.

„Pentru a putea face acest lucru, cred că trebuie să înțelegem mai bine comunitatea noastră, pacienții noștri, din mai multe puncte de vedere, nu doar al asistenței medicale, ci și al vieții lor, al mediului lor”, spune Miff. „Și pentru a putea face acest lucru, aveți nevoie de analize de date mult mai sofisticate și de modalități de a le împărtăși digital cu entități din întreaga comunitate pentru a coordona aceste eforturi.”
Există date disponibile – doar că nu este ușor de accesat. Potrivit unui sondaj al Inițiativei eHealth din 2019, datele SDOH și cele privind sănătatea comportamentală sunt cele mai dificil de colectat și partajat tipuri de informații.4

„Provocarea cu este că acestea rezidă în sisteme mult mai izolate, mai puțin sofisticate”, spune Miff. „Rezide în sistemele din municipalitățile noastre locale, într-o foaie Excel, în cămara de alimente sau în adăpostul pentru persoanele fără adăpost. Trebuie să ne dăm seama cum să reunim aceste informații. Și pentru a începe cu adevărat să abordăm determinanții sociali ai sănătății, trebuie să ne folosim de analize avansate pentru a da sens acestor date.”

Acest lucru duce la întrebarea ce să facem cu datele odată dobândite. „Oare organizațiile iau pur și simplu datele și le aruncă într-un dosar pe un computer undeva și le aduc la suprafață ori de câte ori este nevoie? Sau au o sesiune de proiectare atentă sau o oportunitate de a discuta despre modul în care aceste informații sunt încorporate în planurile lor mai mari de IT în domeniul sănătății?” întreabă Simon. „Gradul în care oamenii se gândesc dinainte la modul în care doresc ca aceste informații să fie utilizate ar putea face o mare diferență în ceea ce privește cât de bine pot acționa asupra lor și cât de mult pot obține feedback din ele și pot raporta cu privire la ele.”

Idei privind achiziția

Un raport de cercetare realizat de Dell EMC și de firma de analiză IDC prevede că universul digital va conține 44 de trilioane de gigaocteți de date până la sfârșitul anului 2020, dintre care o treime vor fi colectate și stocate de către industria sănătății.5

Provocarea constă în faptul că aproximativ 80 la sută din aceste date din domeniul sănătății sunt nestructurate.6 Deoarece aceste elemente de „date obscure” sunt dificil de identificat și de aplicat la provocări de afaceri sau clinice, acestea au o valoare inerentă redusă. Din acest motiv, Joe Nicholson, DO, medic certificat și director medical al CareAllies, o filială a Cigna care colaborează cu furnizorii în tranziția către îngrijirea bazată pe valoare, susține că organizațiile de furnizori care abia intră într-o inițiativă SDOH ar putea începe prin a trage cu ochiul la oceanul de date pe care le posedă deja.

Organizațiile complexe care intră în modele de plată bazate pe valoare au nevoie de o infrastructură conectivă pentru a sprijini performanța la nivelul întregii rețele. Aceasta include tehnologia subiacentă pentru a agrega și analiza datele dintr-o serie de surse, inclusiv dosarele electronice de sănătate (EHR), rezultatele de laborator, fluxurile de plată bazate pe cereri de rambursare și notificările de admitere, externare și transfer (ADT) în timp real. Capacitățile avansate de analiză creează noi posibilități pentru îngrijirea întregii persoane.

„Pentru profesioniștii HIM, SDOH este o conversație despre gestionarea datelor mari”, spune Nicholson. „Aș căuta toate punctele de contact – date farmaceutice, date EHR, date de sondaj ale pacienților – care pot informa mai bine un algoritm și vor permite organizațiilor să pășească în ceva care seamănă mai mult cu o modelare predictivă.”

De exemplu, luați în considerare factorul determinant al securității locuinței. La Arcadia.io, unul dintre clienții furnizori ai lui Simon a emis ipoteza adăugării lipsei de locuințe la unul dintre contractele organizației. Ce fel de poveste ar putea fi spusă din propriile date ale organizației?

„Am cercetat o mulțime de informații pseudo- și semi-structurate pentru a încerca să le atribuim concepte. Am găsit referințe directe la lipsa de adăpost, dar și la traiul în adăposturi, locuințe temporare, traiul în familie – toate aceste tipuri de concepte care se învârt în jurul ideii de insecuritate a locuinței”, explică Simon. „Nu a existat un flux de lucru puternic sau un angajament de codificare asociat cu datele. Dar, pe măsură ce aceste informații au ajuns în EHR, am putut începe să codificăm și să formalizăm aceste informații pentru a permite o mai bună raportare.”

În cele din urmă, cea mai mare parte a datelor SDOH va proveni din surse din afara organizației furnizorului. O componentă majoră a achiziției de date este înțelegerea tipurilor de informații care sunt esențiale pentru succesul unui program SDOH. Profesioniștii HIM ar trebui să fie educați cu privire la problemele sociale și la echitatea în domeniul sănătății, precum și să înțeleagă modul în care furnizorii ar putea acționa pe baza informațiilor.

„Componenta de comunitate conectată începe cu evaluarea, pentru a înțelege și a crea structura de guvernanță”, spune Miff. „Cum prioritizezi de fapt și cum începi să implementezi unele dintre aceste componente? Cine sunt organizațiile ancoră? Acestea trebuie să facă parte inițial din structura de guvernanță și apoi să înceapă să fie capabile să implementeze aceste procese de lucru.”

Facerea de date integrate și acționabile

Achiziționarea de informații SDOH nu înseamnă prea mult dacă acestea nu pot fi folosite pentru a servi populațiile de pacienți sau pentru a colabora cu entități de servicii externe. Unele organizații, cum ar fi Gravity Project, dezvoltă cazuri de utilizare legate de depistarea datelor SDOH pentru a identifica insecuritatea alimentară, stabilitatea locuinței și accesul la transport, precum și definirea și standardizarea definițiilor la nivelul câmpurilor de date discrete.

Cu toate acestea, standardizarea datelor SDOH codificabile rămâne în fază incipientă. Unele organizații de furnizori încearcă standardizarea în cadrul EHR.

„Trebuie să ne asigurăm că datele SDOH vor fi întotdeauna în același loc, vor fi întotdeauna completate exact în același mod”, spune Catrena Smith, CCS, CCS-P, CHTS-PW, CPC-I, CPC, președinte al Access Quality Coding & Consulting. „În EHR, asigurându-ne că informațiile sunt găzduite în aceeași parte a fișei, că sunt indexate în același mod. Astfel încât, pentru un pacient, nu se află în notele de asistență medicală, iar pentru un alt pacient este amestecat cu nota de evoluție a medicului, iar pentru un alt pacient este peste în unele note de management de caz.”

Pentru profesionistul HIM, complexitatea acestei interacțiuni înseamnă că SDOH este în mare măsură un sport de echipă. „Atunci când echipa HIM abordează aceste date, va fi o chestiune de a reuni o echipă, de preferință o echipă disparată de farmaciști și asistenți sociali și medici pentru a crea genul de oportunități bazate pe date pentru a identifica pacienții cu cel mai mare risc”, spune Nicholson.

Conectarea pacienților cu resursele comunitare adecvate, apoi evaluarea rezultatelor acestor trimiteri, necesită atât interoperabilitate, cât și analiză. Esențială pentru sustenabilitatea unei inițiative SDOH este crearea unei bucle de feedback bazate pe date între furnizori, pacienți și organizațiile de servicii comunitare.

„În centrul acesteia se află o structură de guvernanță”, spune Miff. „Pentru a permite această viziune asupra datelor, trebuie să lucrăm cu mai multe entități din întreaga comunitate, fie că este vorba de alți furnizori și plătitori, de organizații filantropice locale, de organizații comunitare din tot spectrul de cămări de alimente, transport, grădinițe și municipalități locale.”

O altă piesă a puzzle-ului este integrarea pacientului în această infrastructură de colectare și analiză a datelor.

„Nu este suficient să creăm doar aceste comunități conectate pentru a aborda determinanții sociali ai sănătății, pentru a aborda unii dintre factorii de mediu care stau la baza acestor afecțiuni”, spune Miff. „Implicarea indivizilor înșiși este următorul nivel spre care cred cu tărie că trebuie să ne îndreptăm, fie că este vorba de determinanții sociali ai sănătății, fie că este vorba de componenta mai largă a îngrijirii bazate pe valoare.”

Putting It Together

Recent, Miff, a dezvăluit rezultatele unui program pilot SDOH lansat în 2018 și axat pe reducerea nașterilor premature.
„Unul dintre lucrurile cheie pentru sănătatea populației este să poți identifica cine este cu risc ridicat și să îți prioritizezi activitățile și resursele pentru a putea ajunge la cei asupra cărora poți avea cel mai mare impact”, spune Miff. „În acest caz, am vrut să reducem rata nașterilor premature și să lucrăm în amonte. Unul dintre elementele cheie a fost creșterea participării la vizitele prenatale și apoi, prin aceasta, reducerea și prelungirea sarcinii, reducerea ratelor de nașteri premature, reducerea costurilor pe membru pe lună și, în cele din urmă, reducerea generală a mortalității materne după naștere.”

Programul PCCI de prevenire a nașterilor premature a fost alimentat de modele predictive care combină o predicție precisă a riscului, notificarea furnizorului, educația pacientului în funcție de risc și adaptată prin intermediul tehnologiei digitale și reproiectarea fluxului de lucru pentru a îmbunătăți rezultatele nașterii și a reduce rata nașterilor premature.

Modelul de predicție a încorporat mai multe surse de date, inclusiv cereri de rambursare, eligibilitate, EHR și date comunitare, precum și date demografice, clinice și socio-economice, pentru a prezice riscul de naștere prematură în orice moment al sarcinii.
„Am infuzat aceste informații în modelul de predicție deoarece stratificăm riscul pentru 26.000 de sarcini pe an”, explică Miff. „Dacă reușiți să cartografiați factorii sociali determinanți la nivel de bloc, apoi să geo-dați indivizii la blocuri specifice și să folosiți acest lucru ca un proxy foarte puternic pentru nevoile cu care se confruntă probabil în viața lor de zi cu zi, puteți încorpora aceste modele foarte eficient în acești algoritmi predictivi.”

Intervențiile primare au fost mesajele text, inclusiv memento-uri de programare, sfaturi de nutriție și alte mesaje personalizate. În primul an de intervenție, peste 21.000 de sarcini unice au fost stratificate prospectiv în funcție de risc, cu aproximativ 7.000 de sarcini stratificate în funcție de risc în fiecare lună.

Peste 800 de paciente cu risc au primit intervenții prin mesaje text, iar peste 75 la sută dintre pacienți s-au declarat mulțumiți de program. În comparație cu martorii potriviți, pacienții care au primit mesajele text au înregistrat o creștere de 24 la sută a prezenței la vizitele prenatale și o scădere de 27 la sută a nașterilor premature timpurii, spune Miff.

Infrastructura tehnologică back-end care a alimentat inițiativa a fost o creație proprie numită Isthmus, o platformă bazată pe cloud pentru achiziționarea și armonizarea datelor din surse disparate pentru a crea o platformă de date comunitare pentru a deduce informații la nivel de populație și pacienți pentru SDOH.

„O parte din călătoria noastră a fost încercarea de a valorifica infrastructura tehnologică existentă sau de a licenția platformele existente, dar în cele din urmă am decis să ne construim propria infrastructură tehnologică back-end”, spune Miff.

În crearea tehnologiei pentru această inițiativă, PCCI a ajuns la concluzia că aceasta trebuie să fie bazată pe cloud, să permită învățarea automată și să aibă o integrare bazată pe API cu instrumente de flux de lucru.

„Am fost foarte atenți la utilizarea cât mai multor modalități open-source, deoarece facilitează acea colaborare și transpunerea cunoștințelor mult mai eficient”, spune Miff.

În plus față de Programul de prevenire a nașterilor premature, Isthmus a fost implementat pentru alte cadre SDOH. Printre acestea se numără o inițiativă de sănătate a populației cu astm pediatric care:

• A redus vizitele la camera de urgență cu 30 la sută
• A redus internările legate de astm cu 42 la sută
• A realizat o scădere cu 36 la sută a costului îngrijirii astmului, pentru o economie de 12 milioane de dolari

PCCI a dezvoltat, de asemenea, un model predictiv care, în doi ani, a ajutat la prevenirea a mai mult de 2,000 de evenimente medicamentoase adverse (ADE) pentru pacienții spitalizați, oferind economii potențiale de peste 17 milioane de dolari prin reducerea readmisiei și a ADE.
În timpul celor doi ani de implementare la Parkland, programul a examinat mai mult de 87.000 de pacienți, fiind identificați 8.731 de pacienți cu risc ridicat. Dintre pacienții cu risc ridicat, 16 la sută au beneficiat de intervenție farmaceutică în timp util și au fost prevenite peste 2.000 de ADE. Pentru pacienții cu risc ridicat care au primit un consult, rata de readmitere la 30 de zile a fost redusă cu 23,5 la sută.

Closing the Loop on SDOH

Pentru mulți furnizori, SDOH reprezintă cea mai bună șansă de a construi un sistem de sănătate mai eficace, mai eficient și mai holistic. Datele – și modul în care acestea sunt aplicate – vor juca un rol central în succesul fiecărei inițiative SDOH, ceea ce înseamnă că profesioniștii HIM sunt părți interesate esențiale.

„Știm că în acest moment, cel puțin din punct de vedere al codificării, nu putem capta tot ceea ce are legătură cu SDOH prin intermediul unui cod ICD-10-CM Z. Putem capta multe, dar nu totul”, spune Smith. „Ceea ce înseamnă că nu vom putea – dacă nu se schimbă ceva – să ne bazăm pe codurile ICD-10 Z ca punct de date pentru toți factorii sociali. Va trebui să ne gândim la alte modalități de a putea determina dacă pacientul a atins acea țintă pentru un anumit determinant social al sănătății.”

Profesioniștii HIM trebuie să se gândească mult dincolo de problemele de codificare atunci când vine vorba de SDOH și unde trebuie să se implice. Există mult mai multe întrebări decât răspunsuri în acest moment:

• Cum ne asigurăm că se colectează informațiile corecte?
• Cum vor fi analizate/verificate datele?
• Ce elemente de date SDOH sunt colectate și de ce?
• Elementele de date SDOH sunt prioritizate din punct de vedere al faptului că sunt cele mai susceptibile de a fi influențate în scopul furnizării și coordonării îngrijirii?
• Sunt părțile interesate (de ex, instituții de asistență medicală, agenții guvernamentale, clinicieni, plătitori, organizații cu mai multe părți interesate) standardizează cele mai importante coduri SDOH de colectat?
• Există un consens cu privire la elementele de date care ar trebui colectate?
• Privacy- care este rolul pacientului în toate acestea? Ar trebui să se aplice standardele minime necesare? Este necesar consimțământul pacientului?

Aceasta nu este cu siguranță o listă exhaustivă de întrebări pe care organizațiile și industria trebuie să le abordeze. Este foarte clar că profesioniștii HIM pot îmbunătăți și informa discuțiile părților interesate cu privire la SDOH.

Din expertiza lor în ceea ce privește integritatea datelor și cunoștințele lor despre persoana din spatele datelor, HIM poate ajuta să se asigure că se iau cele mai bune decizii și că se pun întrebările corecte. Căutați conținut continuu care abordează întrebări precum cele enumerate mai sus – și nu numai – pe măsură ce Jurnalul aprofundează SDOH.

Note

1. Johnson, Laurie H., Patricia Chambers și Judith W. Dexheimer. „Asthma-related emergency department use: current perspectives”, Open Access Emergency Medicine 8:2016, pp. 47-55.
2. Deloitte. „Abordarea determinanților sociali ai sănătății în spitale.” www2.deloitte.com/us/en/pages/life-sciences-and-health-care/articles/addressing-social-determinants-of-health-hospitals-survey.html.
3. Fraze, Taressa K. et al. „Prevalence of Screening for Food Insecurity, Housing Instability, Utility Needs, Transportation Needs, and Interpersonal Violence by US Physician Practices and Hospitals”. JAMA Network Open 2, nr. 9: 2019. https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2751390.
4. eHealth Initiative. „Sondaj 2019 privind prioritățile tehnologice HIE”. 15 mai 2019. www.ehidc.org/resources/2019-survey-hie-technology-priorities. www.ehidc.org/resources/2019-survey-hie-technology-priorities.
5. IDC. „Universul digital al oportunităților: Rich Data and the Increasing Value of the Internet of Things” (Date bogate și valoarea în creștere a internetului obiectelor). Aprilie 2014. www.emc.com/leadership/digital-universe/2014iview/executive-summary.htm.
7. Tolson, Bill. „Where Should Healthcare Data Should Be Stored In 2018 – And Beyond?” (Unde ar trebui stocate datele din domeniul sănătății în 2018 – și mai departe?). Health IT Outcomes. February 20, 2018. www.healthitoutcomes.com/doc/where-should-healthcare-data-be-stored-in-and-beyond-0001.

Matt Schlossberg ([email protected]) este editor la Journal of AHIMA.

Impact Area

Conexiune: Facilitarea partajării optime a datelor între furnizori, consumatori, rețele de informații medicale și planuri de sănătate prin intermediul accesului securizat și tehnologizat la informațiile electronice de sănătate

.