医療決定の文書化における格差の調査
研究は、言語能力に基づく医療判断の文書化の違いを強調している。
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医療の意思決定は、患者ケアの重要な部分だよ。これは、医療提供者が患者の治療や検査、病院での全体的なケアについて下す選択を指してる。これらの決定は、患者の健康結果に大きな影響を与え、公正で質の高いケアを受けられるようにするんだ。これらの決定を明確に文書化することが重要で、特に退院サマリーでは、患者の病院での体験をまとめてるからね。他の医療専門家と重要な情報を共有して、患者が病院を出るときにスムーズな移行を確保するのに役立つんだ。
退院サマリーの重要性
退院サマリーには重要な医療決定が含まれていて、病院でのケアとその後のフォローアップをつなぐ役割を果たしてる。この文書は他の医療提供者と共有されるし、患者が入院した理由や、滞在中に受けたケアが記載されてる。適切な文書化はエラーを減らしたり、コミュニケーションを改善したり、継続的なケアの質を向上させるのに役立つんだ。
医療の不平等
医療の意思決定には不平等が存在して、これは人種、性別、言語スキルなどの要因によって異なることがある。研究によると、異なるグループが医療環境でどう扱われるかに違いがあることがわかってる。でも、電子健康記録(EHR)に見られるこの不平等がどう現れるかについてはまだ学ぶことがたくさんある。特に、言語能力が記録された医療決定の質と量にどのように影響するかが重要だよ。
医療決定の理解
医療決定を効果的に分析するために、医学における意思決定識別・分類タクソノミー(DICTUM)というシステムが確立された。DICTUMは医療決定を10の異なるタイプに分類するよ。このフレームワークを使うことで、研究者は異なる患者グループの医療決定の文書化のパターンを特定して、人種、性別、言語能力による違いがあるかどうかを確認できるんだ。
研究の概要
研究はMIMIC-IIIというデータベースからの退院サマリーを使って行われた。このデータベースには詳細な患者情報が含まれてる。2人の専門家がこれらのサマリーをレビューして、DICTUMで定義されたカテゴリに基づいて医療決定を特定した。彼らは正確性を確保するために一緒に作業して、発見の違いについて話し合った。目標は、異なる患者の人口統計が医療決定の文書化にどのように影響するかについて包括的な理解を作ることだよ。
患者グループの分析
研究者たちは、人種、性別、言語能力、診断、集中治療室(ICU)でのケアのタイプ、患者の健康状態によってグループ化された退院サマリーを見た。このアプローチは、医療決定の違いがこれらの他の要因の変動によるものではないことを確認するためのものなんだ。彼らはWelchのt検定という統計的方法を使って、異なるグループ間で特定の医療決定がどれくらい記録されているかの有意差を特定した。エラーの可能性を減らすための補正方法も適用されたよ。
研究結果
研究では、医療決定を特定する際にアノテーター間で高い一致度が見られた。これは、DICTUMで使われるカテゴリが明確で適用しやすいことを示してる。研究者たちは、451の退院サマリーから56,759の医療決定のセグメントを分析した。ほとんどの決定は問題の定義、薬、評価、治療手順といったカテゴリに入っていて、アノテーター間でかなりの一致が見られた。でも、一部のカテゴリはあまり一般的ではなく、一致度も低かったから、もっと主観的だったり不明瞭だったりするかもしれない。
文書化の不平等
データの分析では、言語能力に基づいて医療決定の文書化に明らかな違いがあることがわかった。英語を話す患者は、英語を話さない患者よりも多くの医療決定が記録されてた。この傾向はさまざまな病状にわたって一貫して観察された。たとえば、循環器系の病気や代謝障害に関連するケースでは、英語を話す患者の方が非英語話者よりも著しく多くの決定が記録されてた。ただ、患者の人種や性別に基づく有意な違いは見つからなかったよ。
発見の影響
この研究の結果は、英語の流暢さが退院サマリーに記録される医療決定の量と質に影響を与える可能性があることを示してる。これは公平なケアの大きな問題を指摘していて、英語を話さない患者は、自分の医療ニーズが完全に文書化され、対処される面で不利かもしれないってことを示唆してる。すべての患者がケアの文書化において公正な注意を受けることを確保することは、健康結果の改善や全体的なケアの質を向上させるのに重要なんだ。
研究の限界
この研究は貴重な洞察を提供したけど、考慮すべき限界もいくつかあった。451人の患者のサンプルサイズは比較的小さいから、さまざまな人口統計グループ間での違いを完全に観察する能力が制限されるかもしれない。もっと多くの患者を含めることで、より広い範囲の条件における不平等のより明確な絵を得られるかもしれない。
MIMIC-IIIは単一の医療機関を代表しているから、この成果は異なる患者集団や医療実践のある他の設定には当てはまらないかもしれない。退院サマリーは役立つけど、患者の滞在中に発生したすべての医療決定を含んでいるわけではないから、提供されたケアの不完全な視点をもたらす可能性があるんだ。
アノテーター間で高い一致が見られたものの、決定の解釈や分類の違いが生じる可能性も残ってる。このため、文書データにいくつかの不整合が生じる可能性があるんだ。それに、社会経済的地位、教育、文化的背景などの他の要因はこの研究で制御されていなかったけど、これらは健康結果に影響を与える可能性があるよ。
結論
この研究は、人種、性別、言語能力に関連する医療決定の文書化の不平等について明らかにした。英語を話す患者は、特に重要なケアの分野で文書化された医療決定が多い傾向があることが分かったよ。でも、人種や性別に基づく有意な違いは見つからなかった。
これらの不平等に対処することは、公平な医療実践を促進する上で重要だよ。この研究の結果は、文書化におけるバイアスを軽減するための医療政策や戦略の情報源になりうる。今後の研究では、これらの不平等が存在する理由や、すべてのグループの患者ケアを向上させるために効果的に対処する方法を深く探る必要がある。すべての患者が自分の医療決定を適切に文書化されることを確保することで、コミュニケーションが改善され、最終的にはすべての人にとってより良い健康結果につながるよ。
タイトル: Analysis of Race, Sex, and Language Proficiency Disparities in Documented Medical Decisions
概要: Key Points QuestionAre there disparities associated with race, sex, or language proficiency of patients in documented medical decisions within discharge summaries? FindingThis study included expert annotation of 56,759 medical decisions across 451 discharge summaries reveals significant disparities associated with language proficiency of patients across different types of medical decisions in discharge summaries of specific disease groups. MeaningDisparities associated with sex and language proficiency of patients are present in the documentation of medical decisions, and addressing such disparities might promote equitable care and prevent computational models from learning and perpetuating such biases. ImportanceDetecting potential disparities in documented medical decisions is a crucial step toward achieving more equitable practices and care, informing healthcare policy making, and preventing computational models from learning and perpetuating such biases. ObjectiveTo identify disparities associated with race, sex and language proficiency of patients in the documentation of medical decisions. DesignThis cross-sectional study included 451 discharge summaries from MIMIC-III, with all medical decisions annotated by domain experts according to the 10 medical decision categories defined in the Decision Identification and Classification Taxonomy for Use in Medicine. Annotated discharge summaries were stratified by race, sex, language proficiency, diagnosis codes, type of ICU, patient status code, and patient comorbidities (quantified by Elixhauser Comorbidity Index) to account for potential confounding factors. Welchs t-test with Bonferroni correction was used to identify significant disparities in the frequency of medical decisions. SettingThe study used the MIMIC-III data set, which contains de-identified health data for patients admitted to the critical care units at the Beth Israel Deaconess Medical Center. ParticipantsThe population reflects the race, sex, and clinical conditions of patients in a data set developed by previous work for patient phenotyping. Main Outcomes and MeasuresThe primary outcomes were different types of disparities associated with language proficiency of patients in documented medical decisions within discharge summaries, and the secondary outcome was the prevalence of medical decisions documented in discharge summaries. The data set will be made available at https://physionet.org/ ResultsThis study analyzed 56,759 medical decision text segments documented in 451 discharge summaries. Analysis across demographic groups revealed a higher documentation frequency for English proficient patients compared to non-English proficient patients in several categories, suggesting potential disparities in documentation or care. Specifically, English proficient patients consistently had more documented decisions in critical decision categories such as "Defining Problem" in conditions related to circulatory system and endocrine, nutritional and metabolic diseases. However, this study found no significant disparities in medical decision documentation based on sex or race. Conclusions and RelevanceThis study illustrates disparities in the documentation of medical decisions, with English proficient patients receiving more comprehensive documentation compared to non-English proficient patients. Conversely, no significant disparity was identified in terms of sex or race. These findings suggest a potential need for targeted interventions to improve the equity of medical documentation practices so that all patients receive the same level of detailed care documentation and prevent computational models from learning and perpetuating such biases.
著者: Hadi Amiri, N. Vakil, M. Elgaar, J. Cheng, M. Mohtarami, A. Wong, M. Sadrolashrafi, L. A. G. Celi
最終更新: 2024-07-12 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.07.11.24310289
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.07.11.24310289.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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