I dati nell'assistenza sanitaria sono diventati lentamente ma inesorabilmente la base per migliorare i risultati e le esperienze dei pazienti. Mentre il panorama sanitario si sposta verso strategie di cura più orientate ai dati, la capacità di raccogliere attivamente e interpretare correttamente i dati dei pazienti non è mai stata così importante.
In questo articolo faremo luce sul profondo impatto dei dati sull'assistenza sanitaria e discuteremo i modi pratici per utilizzare i dati al fine di garantire migliori risultati di cura.
Garantire un'elevata qualità dei dati
Quando si parla di raccolta e gestione dei dati in ambito sanitario, è fondamentale mantenere standard elevati.
Gli operatori sanitari si affidano a dati precisi, aggiornati e facilmente accessibili per prendere decisioni informate sulla cura dei pazienti. La qualità di questi dati ha un impatto diretto sull'efficacia delle diagnosi, dei piani di trattamento e dei risultati dei pazienti.
Inoltre, la gestione di informazioni sanitarie sensibili richiede una rigorosa adesione ai protocolli di privacy e sicurezza dei dati. L'impegno a salvaguardare i dati dei pazienti si occuperà dei requisiti legali, ma agirà anche come un fattore di fiducia tra i pazienti e gli operatori sanitari.
Le piattaforme per l'esperienza del paziente e i sistemi di cartelle cliniche elettroniche (EHR) sono all'avanguardia nel migliorare la qualità dei dati sanitari. Sono in grado di automatizzare la raccolta, l'analisi e la reportistica di grandi quantità di dati, riducendo al minimo gli errori e consentendo ai fornitori di accedere a storie complete dei pazienti e di prendere decisioni di cura più informate.
4 modi basati sui dati per migliorare i risultati sanitari
I fornitori di servizi sanitari possono utilizzare i dati raccolti per identificare le lacune, personalizzare i trattamenti e semplificare le operazioni, ottenendo miglioramenti misurabili nell'esperienza del paziente.
Vediamo come si presenta nella pratica.
1. Utilizzare il feedback dei pazienti per colmare le lacune della qualità e fornire un'assistenza migliore
State ascoltando abbastanza le preoccupazioni dei vostri pazienti? Quanto spesso i pazienti perdono gli appuntamenti perché non possono riprogrammarli online? I vostri medici danno istruzioni chiare, facili da seguire e da capire?
Tutti questi potenziali problemi di qualità possono avere un impatto negativo sui risultati dei pazienti. Chiedere attivamente ai pazienti un feedback è l'unico modo per identificare e correggere le lacune nella qualità delle cure che non sono evidenti.
Prendiamo ad esempio Optical Express. Poco dopo aver iniziato a utilizzare InisderCX per raccogliere i feedback dei pazienti, ha individuato una lacuna nella comprensione da parte di questi ultimi del processo di assistenza post-operatoria agli occhi. In risposta, hanno sviluppato istruzioni più dettagliate per la cura post-operatoria. Questo approccio mirato ha migliorato la soddisfazione dei pazienti e accelerato il processo di recupero.
Sul mercato esistono numerose soluzioni software che aiutano le cliniche a raccogliere e analizzare i feedback quasi in tempo reale. I fornitori di servizi sanitari che le utilizzano sono in grado di rispondere prontamente alle esigenze dei pazienti, assicurando che l'erogazione dell'assistenza sia reattiva ed efficace.
2. Personalizzazione dell'assistenza in base ai livelli di attivazione del paziente
Il livello di attivazione del paziente descrive la misura in cui un individuo è informato, impegnato e fiducioso nella gestione della propria salute. Un'elevata attivazione del paziente è legata a migliori risultati sanitari, perché i pazienti impegnati hanno maggiori probabilità di adottare comportamenti positivi per la salute e di seguire i piani di trattamento.
La personalizzazione dell'assistenza in base al punteggio della Patient Activation Measure (PAM) consente agli operatori sanitari di personalizzare gli interventi e il supporto in base alla disponibilità e alla capacità del paziente di gestire la propria salute.
La tabella seguente illustra il modo in cui un operatore potrebbe approcciare un paziente a seconda del suo livello di attivazione.
Programmi educativi su misura, il coinvolgimento dei pazienti nei processi decisionali, lo sviluppo di piani di assistenza sanitaria personalizzati e l'uso della tecnologia (come promemoria personalizzati per l'aderenza ai farmaci, gli appuntamenti o le cure preventive) possono essere utilizzati per migliorare il coinvolgimento dei pazienti e garantire migliori risultati di cura.
3. Migliorare i risultati dei pazienti con l'analitica avanzata
Esistono quattro tipi principali di analisi: descrittiva, diagnostica, predittiva e prescrittiva. Esse formano un continuum che va dalla comprensione di ciò che è accaduto in passato alla fornitura di informazioni sulle azioni future che possono essere intraprese per raggiungere i risultati desiderati.
L'analisi descrittiva esamina i dati storici attraverso l'aggregazione e l'estrazione dei dati per capire cosa è successo in un determinato periodo. Le organizzazioni sanitarie la utilizzano per:
- identificare le tendenze e i modelli di erogazione dell'assistenza sanitaria
- rendicontazione degli esiti per i pazienti
- tracciare la qualità dell'assistenza
- monitoraggio dei tassi di riammissione ospedaliera.
L'analisi diagnostica si basa su complesse analisi statistiche per comprendere le ragioni di eventi passati e identificare causalità e correlazioni. Può essere utilizzata per:
- identificare i fattori che contribuiscono alle riammissioni dei pazienti
- comprendere le cause alla base dell'aumento delle infezioni nosocomiali,
- determinare le ragioni alla base delle variazioni nei risultati del trattamento tra i diversi gruppi demografici di pazienti.
L'analisi predittiva alimenta i dati storici con algoritmi di apprendimento automatico predittivo per identificare tendenze, modelli e relazioni nei dati e prevedere i risultati. Viene utilizzata per:
- previsione dei ricoveri dei pazienti
- prevedere la probabilità di insorgenza di malattie
- identificare i pazienti a rischio di sviluppare determinate condizioni o di subire eventi avversi.
- consentono agli operatori sanitari di attuare misure preventive e di adattare i piani di cura alle esigenze dei singoli pazienti.
L'analisi prescrittiva va oltre la previsione di eventi futuri e suggerisce azioni che possono influenzare positivamente i risultati. Spesso incorpora l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per simulare gli effetti di diverse decisioni e azioni. I casi d'uso più comuni includono:
- raccomandare piani di trattamento personalizzati basati sul profilo di salute unico di un paziente
- suggerire aggiustamenti ai livelli di personale per soddisfare il flusso di pazienti previsto
- ottimizzare la gestione della catena di approvvigionamento dei prodotti farmaceutici.
L'integrazione di questi tipi di analisi nel processo decisionale in ambito sanitario consente un approccio guidato dai dati per migliorare i risultati dei pazienti, l'efficienza operativa e la qualità delle cure.
4. Migliorare l'accesso alle cure attraverso la digitalizzazione delle operazioni sanitarie
È inutile discutere dei risultati se il paziente non ha avuto accesso alle cure.
Fortunatamente, la trasformazione digitale sta aiutando l'assistenza sanitaria a migliorare l'accessibilità alle cure, aprendo nuovi modi di interagire con i pazienti, migliorando l'accesso alle informazioni e semplificando la comunicazione tra i pazienti e i loro fornitori di cure.
Tutto questo avviene attraverso:
- Piattaforme digitali che consentono ai pazienti di (ri)fissare gli appuntamenti in modo rapido e semplice.
- I servizi di teleassistenza, che hanno permesso ai pazienti di consultare i loro fornitori di assistenza sanitaria comodamente da casa, sono particolarmente vantaggiosi per coloro che vivono in aree remote, per le persone con problemi di mobilità o per i pazienti che cercano una consulenza medica immediata.
- Portali per i pazienti che offrono loro accesso 24 ore su 24, 7 giorni su 7, alle loro informazioni sanitarie, compresi i risultati degli esami, gli elenchi dei farmaci e la storia clinica.
- App di comunicazione come WhatsApp e Viber che consentono agli operatori sanitari di comunicare direttamente con i pazienti, inviando promemoria tempestivi per gli appuntamenti, seguendo il processo di guarigione e chiedendo il feedback dei pazienti.
Le sfide nella misurazione dei risultati e nell'attribuzione dei miglioramenti a interventi specifici
Mentre l'assistenza sanitaria continua a evolversi in un settore sempre più guidato dai dati, la misurazione dei risultati dei pazienti - e il collegamento diretto con interventi specifici - comporta alcune sfide.
Comprenderli e superarli è fondamentale per i medici, i ricercatori e gli amministratori della sanità che intendono sfruttare i dati in modo efficace per migliorare le cure e i risultati dei pazienti.
1. Qualità e coerenza dei dati
- Variabilità nella raccolta dei dati: I dati raccolti da fonti diverse, come le cartelle cliniche elettroniche (EHR), i dispositivi indossabili e le indagini sui pazienti, spesso variano per qualità e formato. Questa incoerenza può portare a problemi nell'integrazione e nell'analisi dei dati in modo efficace.
- Accuratezza e completezza: Le imprecisioni nell'inserimento dei dati, le informazioni mancanti e le registrazioni non aggiornate possono alterare i risultati delle analisi, portando a conclusioni potenzialmente fuorvianti sugli esiti dei pazienti.
2. La causalità complessa nell'assistenza sanitaria
- Influenze multifattoriali: Gli esiti dei pazienti sono influenzati da un'ampia gamma di fattori, tra cui la genetica, l'ambiente, lo stile di vita e lo stato socioeconomico. Isolare l'impatto degli interventi guidati dai dati da queste variabili è difficile.
- Impatto longitudinale: Gli effetti di alcuni interventi possono richiedere molto tempo per manifestarsi. Può essere difficile misurare i risultati su un arco di tempo adeguato per cogliere questi effetti.
3. Problemi etici e di privacy
- Consenso e anonimato dei pazienti: Garantire l'uso etico dei dati dei pazienti e mantenere la privacy durante l'analisi dei dati su larga scala pone una serie di sfide. Le preoccupazioni per le violazioni dei dati e l'uso improprio possono influire sulla volontà dei pazienti di partecipare o condividere i loro dati.
- Pregiudizi ed equità: Le serie di dati possono contenere pregiudizi che, se non vengono affrontati, portano a interventi che non migliorano o addirittura peggiorano i risultati per alcuni gruppi. Garantire l'equità nell'assistenza sanitaria basata sui dati richiede una vigilanza costante e l'adeguamento dei modelli.
4. Limiti tecnologici e metodologici
- Problemi di interoperabilità: La capacità dei diversi sistemi informatici e delle applicazioni software di comunicare, scambiare dati e utilizzare le informazioni scambiate è ancora limitata in molte strutture sanitarie, ostacolando l'analisi completa dei dati.
- Capacità analitiche avanzate: La carenza di professionisti con le competenze necessarie per eseguire analisi complesse dei dati e interpretarne i risultati può limitare la capacità delle organizzazioni sanitarie di implementare efficacemente interventi basati sui dati.
Con il giusto supporto software e una cultura di alfabetizzazione ai dati, le cliniche dovrebbero avere gli strumenti per correlare le azioni ai risultati. In fin dei conti, ogni operatore sanitario dovrebbe preoccuparsi di migliorare le proprie operazioni interne e la qualità delle cure. Se riusciranno a farlo, i miglioramenti nei risultati dei pazienti seguiranno l'esempio.
Migliorare i risultati dei pazienti con InsiderCX
InsiderCX è una piattaforma per l'esperienza del paziente che aiuta gli operatori sanitari privati ad automatizzare il controllo di qualità e a fornire cure migliori.
Con InsiderCX, avrete la possibilità di:
- Raccogliere il feedback dei pazienti creando e inviando sondaggi mobili con etichetta bianca.
- tracciare e misurare l'NPS e altre metriche di soddisfazione dei pazienti
- esaminare i rapporti per identificare ed eliminare i problemi di qualità
- benchmark di qualità e soddisfazione tra sedi, dipartimenti, tipi di servizio e medici
- inviare promemoria e follow-up degli appuntamenti.
Tutti i dati raccolti possono essere inoltrati automaticamente al software sanitario in uso.
Non ci sono molti altri modi in cui si può semplicemente accedere, guardare il dashboard e ottenere così tanti dati utili da utilizzare per migliorare l'efficienza e i risultati dei pazienti.
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