जोखिम समायोजन और केस-मिक्स विश्लेषण

जोखिम समायोजन सांख्यिकीय विधियों का एक समूह है जिसका उपयोग विभिन्न प्रदाताओं, कार्यक्रमों या उपचारों के परिणामों या लागतों की तुलना करते समय रोगी की विशेषताओं में अंतर को ध्यान में रखने के लिए किया जाता है। चूंकि अस्पताल और चिकित्सक उन रोगियों का इलाज करते हैं जो उम्र, गंभीरता और सह-रुग्णता में भिन्न होते हैं, मापे गए परिणामों की निष्पक्ष तुलना के लिए इस केस मिक्स के लिए समायोजन की आवश्यकता होती है; अन्यथा गुणवत्ता में स्पष्ट अंतर केवल इलाज किए गए रोगियों में अंतर को दर्शा सकता है।

Definition

जोखिम समायोजन रोगी केस मिक्स, जैसे बीमारी की गंभीरता और सह-रुग्णता में अंतर के लिए सांख्यिकीय रूप से लेखांकन की प्रक्रिया है, ताकि प्रदाताओं या समूहों में स्वास्थ्य-देखभाल परिणामों या लागतों की तुलना देखभाल में अंतर को दर्शाए न कि इलाज किए गए रोगियों में अंतर को।

Scope

यह प्रविष्टि बताती है कि जोखिम समायोजन की आवश्यकता क्यों है, मुख्य दृष्टिकोण (सह-रुग्णता सूचकांक, बहुभिन्नरूपी मॉडल और प्रपेंसिटी स्कोर), और डेटा और वैधता के मुद्दे जो इसे सीमित करते हैं। यह गुणवत्ता माप के भीतर एक पद्धतिगत संदर्भ है और व्यक्तिगत रोगियों के लिए नैदानिक जोखिम अनुमान या मार्गदर्शन प्रदान नहीं करता है।

Core questions

• प्रदाताओं के बीच कच्चे परिणाम तुलनाएं भ्रामक क्यों हो सकती हैं?
• किन रोगी कारकों को समायोजित किया जाना चाहिए, और किनको नहीं?
• सह-रुग्णता सूचकांक, प्रतिगमन मॉडल और प्रपेंसिटी स्कोर समायोजन विधियों के रूप में कैसे भिन्न होते हैं?
• जोखिम समायोजन की वैधता को क्या सीमित करता है, और अवशिष्ट भ्रम कब बना रहता है?

Key concepts

• केस मिक्स और बीमारी की गंभीरता
• सह-रुग्णता सूचकांक
• बहुभिन्नरूपी जोखिम-समायोजन मॉडल
• प्रपेंसिटी स्कोर और सहसंयोजक संतुलन
• मानकीकृत मृत्यु दर अनुपात
• अवशिष्ट भ्रम
• प्रशासनिक बनाम नैदानिक डेटा

Key theories

भ्रम नियंत्रण के लिए प्रपेंसिटी स्कोर

रोसेनबाम और रुबिन ने दिखाया कि प्रपेंसिटी स्कोर, देखे गए सहसंयोजकों को देखते हुए उपचार प्राप्त करने या एक समूह में होने की संभावना, एक संतुलन स्कोर है: इस पर कंडीशनिंग समूहों के बीच मापे गए सहसंयोजकों को संतुलित करता है, जिससे अवलोकन संबंधी डेटा में परिणामों की निष्पक्ष तुलना की जा सकती है। यह अवधारणा कई आधुनिक जोखिम-समायोजन और केस-मिक्स तुलना रणनीतियों को रेखांकित करती है।

Mechanisms

जोखिम समायोजन देखभाल से पहले मौजूद रोगी कारकों की पहचान करके शुरू होता है, जो रुचि के परिणाम को प्रभावित करते हैं, जैसे कि उम्र, गंभीरता और सह-रुग्णता। इन कारकों को या तो सह-रुग्णता सूचकांकों द्वारा संक्षेपित किया जाता है, जैसे कि भारित निदान से निर्मित चार्लसन सूचकांक या प्रशासनिक डेटा के लिए डिज़ाइन किया गया एलिक्सहाउसर सह-रुग्णता सेट, या एक बहुभिन्नरूपी मॉडल में दर्ज किया जाता है जो प्रत्येक रोगी के लिए अपेक्षित परिणाम की भविष्यवाणी करता है। देखे गए परिणामों की तुलना तब मॉडल-अपेक्षित परिणामों से की जाती है, अक्सर एक मानकीकृत अनुपात के रूप में। रोसेनबाम और रुबिन के बाद, प्रपेंसिटी-स्कोर विधियां, तुलना से पहले समूहों में मापे गए सहसंयोजकों के वितरण को संतुलित करती हैं। ये सभी विधियां केवल मापे गए कारकों के लिए समायोजित होती हैं; अमापे गए अंतर अवशिष्ट भ्रम छोड़ते हैं, और अंतर्निहित डेटा की गुणवत्ता, विशेष रूप से प्रशासनिक कोडिंग, वैधता को दृढ़ता से प्रभावित करती है।

Clinical relevance

जोखिम समायोजन प्रदाता प्रोफाइलिंग, सार्वजनिक रिपोर्टिंग और प्रदर्शन-आधारित भुगतान तुलनाओं को रोगी केस मिक्स से देखभाल के योगदान को अलग करके अधिक निष्पक्ष बनाता है। सह-रुग्णता सूचकांक और प्रपेंसिटी-स्कोर विधियों का उपयोग परिणामों के अनुसंधान और स्वास्थ्य-सेवा मूल्यांकन में व्यापक रूप से किया जाता है। यह प्रविष्टि आबादी की तुलना करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधियों की व्याख्या करती है और व्यक्तिगत रोगी में जोखिम का अनुमान लगाने का एक उपकरण नहीं है।

Evidence & guidelines

पद्धतिगत नींव इयज़ोनी के जोखिम समायोजन पर संदर्भ पाठ, मूल चार्लसन और एलिक्सहाउसर सह-रुग्णता उपायों, और रोसेनबाम और रुबिन से उत्पन्न प्रपेंसिटी-स्कोर साहित्य में निर्धारित की गई हैं। इन स्रोतों को उनकी पद्धतिगत सामग्री के लिए उद्धृत किया गया है और इस प्रविष्टि में नैदानिक निर्देशों के रूप में कार्य नहीं करते हैं।

History

यह चिंता कि कच्चे परिणाम तुलनाएं बीमार रोगियों का इलाज करने वाले प्रदाताओं को अनुचित रूप से दंडित करती हैं, ने 1980 के दशक से औपचारिक जोखिम समायोजन के विकास को प्रेरित किया। चार्लसन (1987) जैसे सह-रुग्णता सूचकांकों और एलिक्सहाउसर और सहयोगियों (1998) के प्रशासनिक-डेटा उपायों ने केस मिक्स के व्यावहारिक सारांश प्रदान किए, जबकि रोसेनबाम और रुबिन (1983) के प्रपेंसिटी-स्कोर फ्रेमवर्क ने अवलोकन संबंधी तुलनाओं में समूहों को संतुलित करने के लिए एक सामान्य दृष्टिकोण प्रदान किया।

Debates

क्या प्रशासनिक डेटा वैध जोखिम समायोजन का समर्थन कर सकता है?

प्रशासनिक कोडिंग से समायोजन सस्ता और व्यापक रूप से उपलब्ध है, लेकिन यह गंभीरता और बीमारी की शुरुआत को याद कर सकता है, और कोडिंग प्रथाओं के प्रति संवेदनशील है; नैदानिक डेटा समृद्ध है लेकिन इसे एकत्र करना अधिक महंगा है। किसी दिए गए तुलना के लिए डेटा स्रोत की पर्याप्तता अभी भी विवादित है।

क्या जोखिम समायोजन कभी अति-सुधार करता है?

उन कारकों के लिए समायोजन करना जो स्वयं खराब देखभाल के परिणाम हैं, या उन परिणामों के लिए जिन्हें गुणवत्ता को पकड़ना है, वास्तविक गुणवत्ता अंतर को छिपा सकता है; यह तय करना कि कौन से चर मॉडल में शामिल हैं, एक केंद्रीय निर्णय है।

Key figures

• Lisa Iezzoni
• Mary Charlson
• Anne Elixhauser
• Paul Rosenbaum
• Donald Rubin

Seminal works

• charlson-1987
• elixhauser-1998
• rosenbaum-rubin-1983
• iezzoni-2013

Frequently asked questions

केस मिक्स क्या है?

केस मिक्स एक प्रदाता द्वारा इलाज किए गए रोगियों के प्रकार और गंभीरता का मिश्रण है। केस मिक्स में अंतर का मतलब है कि दो प्रदाताओं के परिणाम भिन्न हो सकते हैं, भले ही उनकी देखभाल की गुणवत्ता समान हो, यही कारण है कि तुलना से पहले परिणामों को जोखिम-समायोजित किया जाता है।

जोखिम समायोजन कभी भी पूर्वाग्रह को पूरी तरह से क्यों नहीं हटा सकता है?

यह केवल उन कारकों के लिए समायोजित कर सकता है जिन्हें मापा जाता है। रोगी समूहों के बीच अमापे गए अंतर, जिन्हें अवशिष्ट भ्रम कहा जाता है, समायोजन के बाद भी बने रहते हैं, इसलिए जोखिम-समायोजित तुलनाओं के लिए अभी भी सावधानीपूर्वक व्याख्या की आवश्यकता होती है।