కొత్త కో-మార్బిడిటీ సాధనం ఆసుపత్రి ఖర్చులను ముందుగానే అంచనా వేయాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది

ఆరోగ్య సంరక్షణ ఖర్చులకు కారణమయ్యే అంశాల్లో ఒకదానిపై కొత్త స్కోరింగ్ పద్ధతి దృష్టి సారించింది

Weill Cornell Medicine లోని పరిశోధకులు, పునరావృత ఆసుపత్రి చేర్పులు మరియు పెరుగుతున్న వైద్య బిల్లులు చేరకముందే ఎక్కువ అవసరాలున్న రోగులను గుర్తించడానికి మరింత ఖచ్చితమైన మార్గాన్ని అభివృద్ధి చేశామని చెబుతున్నారు. Charlson Comorbidity Health Analytics, లేదా CCHA, అని పిలిచే ఈ సాధనం 38 దీర్ఘకాల ఆరోగ్య పరిస్థితులను కొలుస్తుంది; జనాభా అంతటా భవిష్యత్ ప్రమాదాన్ని ఆరోగ్య వ్యవస్థలు ఎలా అంచనా వేయాలో మెరుగుపరచడం దీని లక్ష్యం.

ముఖ్యమైన వాదన సూటిగా ఉంది: కో-మార్బిడిటీ, అంటే ఒక రోగి అనేక వ్యాధులు లేదా దీర్ఘకాల పరిస్థితులతో జీవించినప్పుడు ఏర్పడే భారము, భవిష్యత్ ఆసుపత్రి వినియోగం మరియు ఖర్చులకు ప్రధాన కారణం. రోజువారీ సంరక్షణలో క్లినిషియన్లు ఈ వాస్తవాన్ని చాలాకాలంగా గుర్తిస్తున్నారు, కానీ ఆ సంక్లిష్టతను సరైన స్థాయిలో పట్టుకుని ఆపరేషనల్ నిర్ణయాలను మార్గనిర్దేశం చేసే ప్రాయోగిక కొలమానం సాధారణ విధానంలో లేదని అధ్యయనం వాదిస్తోంది.

PLOS One లో ప్రచురితమైన పత్రంలో, పరిశోధకులు అన్‌ప్లాన్డ్ హాస్పిటలైజేషన్లను అంచనా వేయడంలో CCHA ఇతర పద్ధతులను మించి పనిచేసిందని, అలాగే వచ్చే ఐదేళ్ల ఆరోగ్య సంరక్షణ ఖర్చులను కూడా ముందుగా చెప్పగలిగిందని నివేదించారు. ఈ ఫలితాలు ఇతర జనాభాల్లో కూడా నిలబడితే, పని సమయాన్ని మరియు వనరులను మరింత సమర్థవంతంగా కేటాయించాలన్న ఒత్తిడిలో ఉన్న యజమానులు, బీమా సంస్థలు, ఆసుపత్రులు, మరియు ప్రాథమిక సంరక్షణ వ్యవస్థలకు ఈ పని ప్రాముఖ్యమైనదిగా మారవచ్చు.

పరిశోధకులు నమూనాను ఎలా పరీక్షించారు

ఈ అధ్యయనం Weill Cornell Medicine ఉద్యోగులు మరియు వారి ఆధారితులను కలుపుకొని 27,000 మందికిపైగా ఉన్న ఆరు సంవత్సరాల డేటాపై ఆధారపడింది. ఆ డేటాసెట్‌ను ఉపయోగించి, మొత్తం ఆరోగ్య వ్యయాలకు ప్రధాన కారణమని మూల పాఠ్యం వివరించిన అన్‌ప్లాన్డ్ హాస్పిటల్ అడ్మిషన్ ప్రమాదంలో ఉన్నవారిని కొత్త కొలమానం మెరుగ్గా గుర్తించగలదా అని పరిశోధనా బృందం అంచనా వేసింది.

ఆ నేపథ్యం ముఖ్యమైనది. హాస్పిటలైజేషన్ కేవలం స్ప్రెడ్‌షీట్‌లో మరొక వినియోగ ఘటన మాత్రమే కాదు. అన్‌ప్లాన్డ్ అడ్మిషన్లు తరచుగా స్థిరంగా లేని దీర్ఘకాల వ్యాధి, విభజిత సంరక్షణ, లేదా నివారణాత్మక జోక్యానికి తప్పిపోయిన అవకాశాలను సూచిస్తాయి. ఆరోగ్య వ్యవస్థ పునరావృత అడ్మిషన్లకు జారిపోయే అవకాశం ఉన్న రోగులను గుర్తించగలిగితే, మరింత అనుకూలమైన ప్రాథమిక సంరక్షణ, అదనపు మద్దతు సేవలు, లేదా దగ్గరగా ఫాలో-అప్ ద్వారా ముందుగానే జోక్యం చేసుకోవచ్చు.

మూల పాఠ్యం ప్రకారం, ఆ అడ్మిషన్లను అంచనా వేయడంలో CCHA ఇతర విధానాలను మించడమే కాకుండా, ఐదేళ్ల హరైజన్‌పై ఖర్చులను కూడా విజయవంతంగా అంచనా వేసింది. అందించిన పదార్థం ఏ కంపారేటర్ మోడళ్లను ఉపయోగించారో పేర్కొనలేదు, అలాగే ఆ సారాంశానికి మించి వివరణాత్మక పనితీరు గణాంకాలు ఇవ్వలేదు. కాబట్టి, ఈ ఫలితాన్ని అన్ని పరిస్థితుల్లో ఇప్పటికే నిరూపితమైన సార్వత్రిక ప్రమాణంగా కాకుండా, ఈ ప్రత్యేక అధ్యయన జనాభాలో నివేదించిన మెరుగుదలగా అర్థం చేసుకోవాలి.

సంరక్షణ అందింపులో ఈ కనుగొనడం ఎందుకు ప్రాముఖ్యం కలిగింది

ఈ సాధనం యొక్క ప్రాయోగిక కారణం సారాంశాత్మక విశ్లేషణ కన్నా, క్లినిషియన్లు తమ సమయాన్ని ఎలా ఖర్చు చేస్తారన్న దానిలో ఉంది. అనేక ఆరోగ్య వ్యవస్థలు ఇంకా రోగుల సంక్లిష్టతలోని తేడాలను తగినంతగా ప్రతిబింబించని ప్రమాణీకృత సంరక్షణ నమూనాలపై ఆధారపడుతున్నాయని అధ్యయన రచయితలు వాదిస్తున్నారు. సాదా మాటల్లో, తులనాత్మకంగా ఆరోగ్యంగా ఉన్న ఒక రోగి మరియు అనేక తీవ్రమైన దీర్ఘకాల పరిస్థితులను నిర్వహిస్తున్న ఒక రోగి ఒకే అపాయింట్‌మెంట్ వ్యవధిని పొందవచ్చు, అయినప్పటికీ వారికి అవసరమైన దృష్టి స్థాయి చాలా భిన్నంగా ఉంటుంది.

ఆ అసమతుల్యత ఖరీదైనదిగా మారవచ్చు. ఎక్కువ కో-మార్బిడిటీ భారమున్న రోగులకు తరచుగా మందుల నిర్వహణ, నిపుణుల మధ్య సమన్వయం, సంక్లిష్టతల పర్యవేక్షణ, మరియు చిన్న సాధారణ సందర్శనకు మించిన మద్దతు అవసరం. ఆ అవసరాలు ముందుగానే గుర్తించబడనప్పుడు, ఆరోగ్య స్థితి క్షీణించే అవకాశం పెరిగి, చివరికి అత్యవసర చికిత్స లేదా ఇన్‌పేషెంట్ కేర్‌కు దారితీయవచ్చు.

మూల పాఠ్యం ఈ అవకాశాన్ని స్పష్టంగా ప్రస్తావిస్తోంది. ఎక్కువ అవసరాలున్న రోగులను గుర్తించి, ఎక్కువ వ్యవధి ఉన్న ప్రాథమిక సంరక్షణ సందర్శనలు మరియు అదనపు స్థిరీకరణ సేవలకు వారిని సూచించగలిగితే, తరువాత వచ్చే కొన్ని ఆసుపత్రి అడ్మిషన్లు నివారించవచ్చు. దాంతో విశ్లేషణ మాత్రమే ఖర్చులను తగ్గిస్తుందని కాదు. మెరుగైన కొలత పరిమిత క్లినికల్ వనరులను మెరుగ్గా లక్ష్యంగా పెట్టడానికి సహాయపడుతుందని అర్థం.

ఈ ఆలోచన ఆరోగ్య సంరక్షణ నిర్వహణలో జరుగుతున్న విస్తృత మార్పుతో కూడా సరిపోతుంది: ప్రతిచర్యాత్మక చికిత్స నుంచి ప్రమాద వర్గీకరణ మరియు ముందస్తు జోక్యానికి మారడం. జనాభా ఆరోగ్యాన్ని నిర్వహించడానికి ప్రయత్నించే వ్యవస్థలకు, తులనాత్మకంగా సరళమైన అవసరాలున్న రోగులను మరియు వారి సంరక్షణ పయనాలు మరింత సున్నితంగా ఉన్నవారిని వేరు చేసే సాధనాలు అవసరం. అది మరింత ఖచ్చితంగా చేయగల నమూనా, ఎవరికీ అవుట్‌రీచ్ ఇవ్వాలో మాత్రమే కాదు, ఎంత సమయం, సిబ్బంది, మరియు మద్దతు కేటాయించాలో కూడా నిర్ణయించడంలో సహాయపడుతుంది.

ఈ అధ్యయనం ఏమి చూపుతుంది, ఏమి చూపదు

ఈ పరిశోధన CCHA కు విశ్వసనీయమైన ఆరంభ బిందువును ఇస్తోంది, ఎందుకంటే ఇది పెద్ద వాస్తవ ప్రపంచ డేటాసెట్‌పై ఆధారపడి ఉంది మరియు పీర్-రివ్యూడ్ జర్నల్‌లో ప్రచురితమైంది. ఇది స్పష్టంగా నిర్వచించిన ఉపయోగ సందర్భం వల్ల కూడా లాభపడుతోంది. వైద్య అంచనాలోని ప్రతి సమస్యను పరిష్కరిస్తున్నామని చెప్పకుండా, ఈ సాధనం ఒక నిర్దిష్ట ఆపరేషనల్ సవాలుపై దృష్టి సారిస్తోంది: కవర్ చేయబడిన జనాభాలో సంక్లిష్ట దీర్ఘకాల వ్యాధి యొక్క ప్రమాదం మరియు ఖర్చు ప్రభావాలను అంచనా వేయడం.

అదే సమయంలో, అందించిన ఆధారాల పరిమితులను గుర్తుంచుకోవాలి. మూల పాఠ్యం ఒక అకడమిక్ మెడికల్ సంస్థతో సంబంధమున్న ఉద్యోగులు మరియు ఆధారితుల డేటాను వివరిస్తోంది. అది జనాభాను గణనీయంగా చేస్తుంది, కానీ ప్రతి బీమా సంస్థ, ఆసుపత్రి నెట్‌వర్క్, Medicaid జనాభా, లేదా వృద్ధ సముదాయానికి ప్రతినిధిత్వం చేయకపోవచ్చు. విస్తృత స్వీకరణకు, వయస్సు ప్రొఫైల్స్, వ్యాధి భారాలు, మరియు సామాజిక ప్రమాద కారకాలు భిన్నంగా ఉన్న సందర్భాల్లో ధృవీకరణ అవసరం కావచ్చు.

CCHA ని ఆచరణలో ఉపయోగించడం వల్ల ఇప్పటికే ఖర్చులు తగ్గాయో లేదా హాస్పిటలైజేషన్ రేట్లు తగ్గాయో ఈ పదార్థం నిర్ధారించదు. అందించిన సమాచారంపై ఆధారంగా ఇది చూపేది అంచనా పనితీరు: విశ్లేషించిన డేటాసెట్‌లో ఈ నమూనా ఇతర పద్ధతుల కంటే ప్రమాదాన్ని మెరుగ్గా గుర్తించినట్లు కనిపిస్తోంది. మెరుగైన అంచనాను మెరుగైన ఫలితాలుగా మార్చడానికి, సందర్శన సమయాలను పునర్నిర్మించడం, మద్దతు సేవలను జోడించడం, లేదా కేర్ టీమ్స్ రోగులను ఎలా త్రైయాజ్ చేస్తారో మార్చడం వంటి వర్క్‌ఫ్లో మార్పులు అవసరం.

ఆ తేడా ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే అంచనా సాధనాలు తరచుగా సాంకేతికంగా విజయవంతమవుతాయి, కానీ సంస్థలు వాటిని ఎలా బాగా ఉపయోగించాలో తెలుసుకునేలోపు. ఒక స్కోరు ఖచ్చితంగా ఉండొచ్చు, కానీ క్లినిషియన్లకు కొత్త సామర్థ్యం ఇవ్వకపోతే లేదా వ్యవస్థలు అది చూపించే హెచ్చరికలకు స్పందించడానికి వనరులు లేకపోతే, అది సంరక్షణను మెరుగుపరచడంలో విఫలమవుతుంది.

ఆర్థిక పరిణామాలున్న కొలత సమస్య

ఈ జాగ్రత్తలున్నప్పటికీ, ఆధునిక వైద్యంలో కొనసాగుతున్న సమస్యను ఈ అధ్యయనం హైలైట్ చేస్తోంది: రోగి సంక్లిష్టత ఖరీదైనది, కానీ సాధారణ ఆపరేషన్లలో అది చాలాసార్లు తక్కువగా కొలవబడుతోంది. ఒక వ్యవస్థ ప్రతి అపాయింట్‌మెంట్‌ను పరస్పరం మార్పిడి చేయగలదిగా చూస్తే, సమన్వయంతో కూడిన, సమయం అధికంగా తీసుకునే సంరక్షణను ఎక్కువగా అవసరమయ్యే వారికి తక్కువగా అందించే ప్రమాదం ఉంటుంది. దాని పరోక్ష ప్రభావాలు నివారించగల సంక్షోభాలు, పునరావృత అడ్మిషన్లు, మరియు అధిక దీర్ఘకాల ఖర్చుల రూపంలో కనిపించవచ్చు.

CCHA ఈ సంక్లిష్టతను మరింత ముందుగా మరియు వ్యవస్థబద్ధంగా కనిపించేటట్లు చేసే ప్రయత్నం. 38 దీర్ఘకాల పరిస్థితులను జనాభా-స్థాయి ప్రమాద సంకేతంగా మార్చడం ద్వారా, నివారణ ప్రయత్నాలను ఎక్కడ కేంద్రీకరించాలో ఆరోగ్య వ్యవస్థలకు స్పష్టమైన ఆధారాన్ని ఇవ్వడమే ఈ సాధన లక్ష్యం. కార్యనిర్వాహకుల దృష్టిలో, అది మెరుగైన అంచనాలను సూచించవచ్చు. క్లినిషియన్ల దృష్టిలో, అది మరింత వాస్తవిక షెడ్యూలింగ్‌కు మద్దతు ఇవ్వవచ్చు. అనేక దీర్ఘకాల పరిస్థితులతో ఉన్న రోగుల కోసం, అది వారి ఆరోగ్య భారానికి మరింత సరిపోయే సంరక్షణ ప్రణాళికలను సూచించవచ్చు.

విస్తృతమైన సూచన ఏమిటంటే, వైద్య సంక్లిష్టత తక్షణ అస్థిరతగా మారకముందే వ్యవస్థలు దాన్ని గుర్తిస్తే ఆరోగ్య ఖర్చులను నిర్వహించడం మరింత సాధ్యమవుతుంది. ఈ కొత్త అధ్యయనం అంచనా మాత్రమే సమస్యను పరిష్కరిస్తుందని నిరూపించదు, కానీ మెరుగైన కొలత అవసరమైన తొలి దశ అని వాదనను బలపరుస్తుంది. ఆసుపత్రి అడ్మిషన్లు అతి పెద్ద ఖర్చు కేంద్రాల్లో ఒకటిగా ఉన్న రంగంలో, ఇది అకడమిక్ మెడిసిన్‌కే కాకుండా దాని వెలుపల కూడా దృష్టిని ఆకర్షించే కనుగొనడం.

ఈ వ్యాసం Medical Xpress నివేదిక ఆధారంగా ఉంది. మూల వ్యాసాన్ని చదవండి.