医療における待ち時間情報への患者の反応
研究によると、待ち時間が緊急医療の患者の選択に影響を与えることがわかった。
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目次
医療では、患者が自分の病状や緊急治療室(ED)の待ち時間について明確な情報を得るのに苦労することがよくある。この研究は、待ち時間を知らせることが患者の行動にどう影響するか、特に緊急治療の場面や緊急事態での影響を調べている。
医療における情報の役割
患者はしばしば自分の健康について決定を下すために情報に頼る。しかし、特に緊急時には自分の健康問題がどれほど深刻かを判断するための必要な情報を持っていないことがある。患者が治療のための長い待ち時間を見たとき、必要があっても治療を求めないことがある。これは危険だ。
待ち時間が患者の行動に与える影響
この研究は、患者が緊急時に予想される待ち時間を知らされたときに何が起こるかを調べている。待ち時間の情報を共有することで、緊急治療室に行く患者が減る可能性があることを示唆している。この反応は、特にそれほど緊急でない健康ニーズを持つ人々の間で一般的だ。
医療の現場では、患者の決定が実際の健康ニーズと必ずしも一致しないことがある。患者が待ち時間が長いと感じると、自分の状態の深刻さを過小評価して助けを求めないことがある。これが健康結果を悪化させる可能性がある。
研究の概要
この研究は、カナダの緊急治療室を調査した。ここでは、患者はサービスのポイントで直接治療費を払う必要がない。待ち時間の情報を共有することで、患者の流れがどう変わるのかを理解しようとした。研究者たちは、待ち時間が患者の決定に与える影響を評価する特定の方法を用いた。
この研究に参加した緊急治療室は、待ち時間を予測するために機械学習ツールを使用していた。これらの予測は、最寄りの30分に丸められ、患者に表示された。この設定により、研究者たちは期待される待ち時間の小さな変化に対して患者がどう反応するかを見ることができた。
主な発見
待ち時間に対する患者の反応: 研究は、待ち時間が30分長くなると、緊急治療を求める患者が15%減少し、緊急治療室では3時間以内に2%減少することを発見した。これは、特にそれほど緊急でないニーズを持つ患者が待ち時間に敏感であることを示している。
影響を受ける患者の種類: 行動を変える可能性が高いのは、緊急治療を求めていて、軽い状態に分類される患者だった。しかし、非常に高い待ち時間の場合、非常に病状が悪い患者も緊急治療室を避けるようになり、これは彼らが自分の状況の緊急性を完全に理解していない可能性を示唆している。
医療システムへの影響: 発見は、より緊急でない患者が待ち時間が長いとEDを避ける場合、混雑を減らし、より重症な患者のケアを改善するかもしれないことを示している。これは特にリソースが限られている医療現場では重要だ。
方法論
研究者たちは、カナダ・オンタリオ州南東部の緊急治療室と緊急治療センターのネットワークを調査した。彼らは、予測された待ち時間を表示することで患者の行動がどのように変わるかを分析した。
待ち時間の予測: 民間会社が、6分ごとに待ち時間を予測するツールを提供した。この予測は病院のシステムからのリアルタイムデータに基づいていた。その後、実際の待ち時間は患者に表示するためにより一般的な形式に調整された。
データ収集: 研究者は、患者の訪問データを収集し、表示された待ち時間と患者のトリアージスコアを記録した。これらのスコアは、各患者の問題がどれほど緊急であるかを示し、蘇生から非緊急ケースまでの範囲であった。
結果の内訳
全体的な患者の行動
結果は、待ち時間が長くなると緊急治療室の患者が減少することを示した。反応は、ケアの種類によって異なった。緊急治療では患者の減少が大きかったが、緊急治療室では全体的な待機患者の減少は少なかった。
患者の緊急度レベル
この影響は、低い緊急度の患者に最も強く現れた。高い緊急度スコアを持つ患者(最も重症の患者)は、長い待ち時間にも関わらず行動が大きく変わらなかった。これは、より深刻な健康問題を抱える患者が、待ち時間に関係なくケアを求め続けることを示唆している。
時間的感受性
研究では、患者の反応が時間とともに変わる傾向があることが観察された。最初は、待ち時間が増えると緊急治療を求める患者が減少したが、非常に高い待ち時間では、すべての緊急度レベルの患者が緊急ケアを避け始めた。
発見の重要性
この研究は、医療現場で待ち時間の情報を明確に提供する重要性を強調している。待ち時間を見える化することで、医療施設は患者の決定に影響を与え、リソースの利用を最適化できる。
混雑時の安全性
あまり緊急でない患者がケアを求める数を減らすことで、緊急治療室はより深刻なニーズを持つ患者の治療に集中できる。このことは、混雑した緊急治療室はしばしばすべての患者に適切なケアを提供するのに苦労するため、全体的な健康結果を改善する可能性がある。
患者の認識
この発見はまた、患者が自分の健康ニーズについて基本的な理解を持っていることを示唆している。自分の状態がそれほど緊急でないと認識している患者は、待ち時間が長いと緊急治療室を避ける可能性が高い。
研究の限界
有用な洞察にもかかわらず、この研究にはいくつかの限界がある。一つの医療システムのみに焦点を当てているため、他の地域や国に適用できない可能性がある。
また、患者の健康結果に対する長期的な影響は不明のままだ。待ち時間が長いという認識から緊急治療室を避けることが、特に必要なケアを遅らせる病気の重い患者の健康に悪影響を及ぼすかどうかはわからない。
今後の研究の方向性
今後は、待ち時間の透明性が実際の健康結果に与える影響や、他の医療環境でも同様のパターンが存在するかどうかを探るためのさらなる研究が必要だ。
死亡率への影響
待ち時間が見えることで患者の行動が変化し、それが死亡率やその他の重要な健康結果に影響を与えるかどうかが重要だ。
患者の動き
今後の研究の別の分野として、待ち時間の情報に基づいて外来治療に関して患者の行動がどう変わるかを理解することが含まれる。待ち時間が長いときに、患者が緊急治療室の代わりに家庭医や小売クリニックに行くことを選択するかどうかを見るのは価値がある。
結論
この研究は、患者が緊急治療室での待ち時間の情報に反応することを示している。待ち時間が長いと見えると、特にそれほど緊急でない健康問題を持つ患者は、治療を求めるのを避ける傾向がある。
この研究は、待ち時間データを共有する重要性を強調している。これにより、患者の流れを管理し、最も必要な人々へのケアを改善できる。しかし、重い患者のニーズを考慮する際には慎重さが必要だ。
全体的に、待ち時間についての明確なコミュニケーションは、患者の決定を形作り、健康結果の改善や医療システムでのリソース管理をより効率的に行う可能性がある。
タイトル: Waiting for Dr. Godot: how much and who responds to predicted health care wait times?
概要: Asymmetric information in healthcare implies that patients could have difficulty trading off non-health and health related information. I document effects on patient demand when predicted wait time is disclosed to patients in an emergency department (ED) system. I use a regression discontinuity where EDs with similar predicted wait times display different online wait times to patients. I use impulse response functions estimated by local projections to demonstrate effects of the higher wait time. I find that an additional thirty minutes of wait time results in 15% fewer waiting patients at urgent cares and 2% fewer waiting patients at EDs within 3 hours of display. I find that the type of patient that stops using emergency care is triaged as having lower acuity and would have used an urgent care. However, I find that at very high wait times there are declines in all acuity patients including sick patients.
最終更新: 2023-09-22 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2309.13219
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2309.13219
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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