Điều chỉnh rủi ro và phân tích hỗn hợp ca bệnh

Điều chỉnh rủi ro là tập hợp các phương pháp thống kê được sử dụng để tính đến sự khác biệt về đặc điểm bệnh nhân khi so sánh kết quả hoặc chi phí của các nhà cung cấp, chương trình hoặc phương pháp điều trị khác nhau. Bởi vì các bệnh viện và bác sĩ lâm sàng điều trị những bệnh nhân khác nhau về tuổi tác, mức độ nghiêm trọng và bệnh đồng mắc, việc so sánh công bằng các kết quả đo lường đòi hỏi phải điều chỉnh cho hỗn hợp ca bệnh này; nếu không, những khác biệt rõ ràng về chất lượng có thể chỉ phản ánh sự khác biệt ở những bệnh nhân được điều trị.

Definition

Điều chỉnh rủi ro là quá trình thống kê tính đến sự khác biệt trong hỗn hợp ca bệnh của bệnh nhân, chẳng hạn như mức độ nghiêm trọng của bệnh và bệnh đồng mắc, để các so sánh về kết quả chăm sóc sức khỏe hoặc chi phí giữa các nhà cung cấp hoặc nhóm phản ánh sự khác biệt trong chăm sóc hơn là sự khác biệt ở những bệnh nhân được điều trị.

Scope

Mục này bao gồm lý do cần điều chỉnh rủi ro, các phương pháp tiếp cận chính (chỉ số bệnh đồng mắc, mô hình đa biến và điểm xu hướng), cũng như các vấn đề về dữ liệu và tính hợp lệ hạn chế nó. Đây là một tài liệu tham khảo về phương pháp luận trong đo lường chất lượng và không cung cấp ước tính rủi ro lâm sàng hoặc hướng dẫn cho từng bệnh nhân.

Core questions

• Tại sao việc so sánh kết quả thô giữa các nhà cung cấp có thể gây hiểu lầm?
• Những yếu tố bệnh nhân nào nên được điều chỉnh, và những yếu tố nào không nên?
• Các chỉ số bệnh đồng mắc, mô hình hồi quy và điểm xu hướng khác nhau như thế nào với tư cách là các phương pháp điều chỉnh?
• Điều gì hạn chế tính hợp lệ của điều chỉnh rủi ro, và khi nào thì nhiễu dư vẫn còn?

Key concepts

• Hỗn hợp ca bệnh và mức độ nghiêm trọng của bệnh
• Chỉ số bệnh đồng mắc
• Mô hình điều chỉnh rủi ro đa biến
• Điểm xu hướng và cân bằng biến đồng biến
• Tỷ lệ tử vong chuẩn hóa
• Nhiễu dư
• Dữ liệu hành chính so với dữ liệu lâm sàng

Key theories

Điểm xu hướng để kiểm soát nhiễu

Rosenbaum và Rubin đã chỉ ra rằng điểm xu hướng, xác suất nhận được một phương pháp điều trị hoặc thuộc một nhóm nhất định các biến đồng biến được quan sát, là một điểm cân bằng: việc điều kiện hóa trên đó sẽ cân bằng các biến đồng biến được đo lường giữa các nhóm, cho phép so sánh kết quả công bằng hơn trong dữ liệu quan sát. Khái niệm này là nền tảng cho nhiều chiến lược điều chỉnh rủi ro và so sánh hỗn hợp ca bệnh hiện đại.

Mechanisms

Điều chỉnh rủi ro bắt đầu bằng việc xác định các yếu tố bệnh nhân, có mặt trước khi chăm sóc, ảnh hưởng đến kết quả quan tâm, chẳng hạn như tuổi tác, mức độ nghiêm trọng và bệnh đồng mắc. Các yếu tố này được tóm tắt bằng các chỉ số bệnh đồng mắc, như chỉ số Charlson được xây dựng từ các chẩn đoán có trọng số hoặc bộ bệnh đồng mắc Elixhauser được thiết kế cho dữ liệu hành chính, hoặc được đưa vào một mô hình đa biến dự đoán kết quả mong đợi cho mỗi bệnh nhân. Các kết quả quan sát được sau đó được so sánh với các kết quả mong đợi của mô hình, thường dưới dạng tỷ lệ chuẩn hóa. Các phương pháp điểm xu hướng, theo Rosenbaum và Rubin, thay vào đó cân bằng phân bố các biến đồng biến được đo lường giữa các nhóm trước khi so sánh. Tất cả các phương pháp này chỉ điều chỉnh cho các yếu tố được đo lường; những khác biệt không được đo lường để lại nhiễu dư, và chất lượng của dữ liệu cơ bản, đặc biệt là mã hóa hành chính, ảnh hưởng mạnh mẽ đến tính hợp lệ.

Clinical relevance

Điều chỉnh rủi ro giúp việc lập hồ sơ nhà cung cấp, báo cáo công khai và so sánh trả tiền theo hiệu suất trở nên công bằng hơn bằng cách tách biệt đóng góp của việc chăm sóc khỏi đóng góp của hỗn hợp ca bệnh của bệnh nhân. Các chỉ số bệnh đồng mắc và phương pháp điểm xu hướng được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu kết quả và đánh giá dịch vụ y tế. Mục này giải thích các phương pháp được sử dụng để so sánh các quần thể và không phải là một công cụ để ước tính rủi ro ở một bệnh nhân cụ thể.

Evidence & guidelines

Các nền tảng phương pháp luận được trình bày trong văn bản tham khảo của Iezzoni về điều chỉnh rủi ro, các thước đo bệnh đồng mắc Charlson và Elixhauser gốc, và tài liệu về điểm xu hướng có nguồn gốc từ Rosenbaum và Rubin. Các nguồn này được trích dẫn vì nội dung phương pháp luận của chúng và không có chức năng như các chỉ thị lâm sàng trong mục này.

History

Mối lo ngại rằng việc so sánh kết quả thô phạt không công bằng các nhà cung cấp điều trị bệnh nhân nặng hơn đã thúc đẩy sự phát triển của điều chỉnh rủi ro chính thức từ những năm 1980 trở đi. Các chỉ số bệnh đồng mắc như của Charlson (1987) và các thước đo dữ liệu hành chính của Elixhauser và cộng sự (1998) đã cung cấp các tóm tắt thực tế về hỗn hợp ca bệnh, trong khi khung điểm xu hướng của Rosenbaum và Rubin (1983) đã cung cấp một cách tiếp cận chung để cân bằng các nhóm trong các so sánh quan sát.

Debates

Dữ liệu hành chính có thể hỗ trợ điều chỉnh rủi ro hợp lệ không?

Việc điều chỉnh từ mã hóa hành chính không tốn kém và có sẵn rộng rãi nhưng có thể bỏ sót mức độ nghiêm trọng và khởi phát bệnh, và nhạy cảm với các thực hành mã hóa; dữ liệu lâm sàng phong phú hơn nhưng tốn kém hơn để thu thập. Tính đầy đủ của nguồn dữ liệu cho một so sánh nhất định vẫn còn gây tranh cãi.

Điều chỉnh rủi ro có bao giờ điều chỉnh quá mức không?

Việc điều chỉnh cho các yếu tố bản thân chúng là hậu quả của việc chăm sóc kém, hoặc cho chính những kết quả mà chất lượng nhằm mục đích nắm bắt, có thể che giấu sự khác biệt chất lượng thực sự; việc quyết định biến nào thuộc về mô hình là một phán đoán trung tâm.

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

Hỗn hợp ca bệnh là gì?

Hỗn hợp ca bệnh là sự kết hợp các loại và mức độ nghiêm trọng của bệnh nhân được điều trị bởi một nhà cung cấp. Sự khác biệt trong hỗn hợp ca bệnh có nghĩa là hai nhà cung cấp có thể có kết quả khác nhau ngay cả khi chất lượng chăm sóc của họ là như nhau, đó là lý do tại sao kết quả được điều chỉnh rủi ro trước khi so sánh.

Tại sao điều chỉnh rủi ro không bao giờ có thể loại bỏ hoàn toàn sai lệch?

Nó chỉ có thể điều chỉnh cho các yếu tố được đo lường. Những khác biệt không được đo lường giữa các nhóm bệnh nhân, được gọi là nhiễu dư, vẫn còn sau khi điều chỉnh, vì vậy các so sánh đã điều chỉnh rủi ro vẫn yêu cầu giải thích thận trọng.