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# 健康科学# 医療情報学

呼吸器疾患の統合ケア評価

モアカムベイにおける統合ケアが呼吸器の健康に与える影響を分析する。

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統合ケアが呼吸器の健康に与統合ケアが呼吸器の健康に与える影響MBRNが外来紹介を減らす効果を評価する
目次

慢性呼吸器疾患(CRD)はイギリスで深刻な健康問題なんだ。約15%の人が何らかのCRDを抱えてて、これは病気や死の大きな原因になってるよ。いろんな病気の中で、CRDはイングランドでの死亡原因の4位にランクイン。特に収入が少なかったり、生活環境が悪かったりするグループが、喫煙や大気汚染、悪い住居、仕事のリスクなどが原因で、これらの病気にかかりやすいんだ。

CRDのせいで、医療システムは大きなコストを抱えていて、喘息や慢性閉塞性肺疾患(COPD)の治療に約47億ポンドが使われてるんだ。この負担は、人口が高齢化するにつれて増えるかもしれなくて、より良い呼吸器サービスをどうやって改善するかが問いかけられてるよ。

NHSの統合ケア

呼吸器の健康を改善するために、NHSは統合ケアを推進することを優先してるんだ。統合ケアっていうのは、患者にとってスムーズで効率的なケアを提供するためにサービスをまとめることを指すよ。このアプローチは持続可能な医療システムには欠かせないものだと思われてる。統合がないと、患者は重要なサービスを逃してしまうことがあり、遅れや余計なコストが発生することになる。

最近の数年間、イングランド全体で統合ケアシステムを作る努力があったけど、その評価はさまざまな結果が出てる。リサーチによると、問題の一部はこうした複雑なシステムの成功を評価するための適切な指標を選ぶのが難しいことにあるみたい。それに、データへのアクセスも課題で、特にプライマリケアやコミュニティケアでの制約が、これらのシステムを正確に評価するのを制限してるのが現状なんだ。

モアカム湾に注目

イギリスの北西地域は、呼吸器疾患による死亡率が特に高く、75歳未満の死亡の44.7%がこれらの問題に起因しているんだ。2022年7月に臨床委託グループが解散されたけど、それまでは地元の医療サービスの計画に重要な役割を果たしてた。モアカム湾臨床委託グループ(MBCCG)は、さまざまなコミュニティを含む約352,000人の人口をサポートしていたよ。

モアカム湾呼吸器ネットワーク(MBRN)は、イギリスで最も一般的なCRD患者の医療提供を改善するための統合ケアシステムなんだ。具体的には喘息、COPD、気管支拡張症、間質性肺疾患(ILD)に焦点を当ててる。この取り組みは2017年に始まり、最初はMBCCGの人口の半分に届き、2019年には65%にまで拡大したんだ。この文書は主にこの取り組みの第一段階に焦点を当ててるよ。

MBRNには、専門的な調査に直接アクセスできる強化されたプライマリケアチームが含まれていて、さまざまな医療専門家が参加する月例会議を通じて二次医療のサポートも受けてる。このシステムは、さまざまな医療レベル間で明確なコミュニケーションと連携したケアを促進して、患者に一貫した情報を提供し、不必要な予約を減らすことができるんだ。

MBRNの重要な指標は、外来紹介への影響なんだ。紹介の減少は、サービスの効率が向上し、患者のケアが近くなり、コストが削減されていることを示してるよ。

COVID-19の影響

毎年、NHSは約1億2500万件の外来予約を行ってるんだ。COVID-19のパンデミックは、すでに圧迫されているシステムにさらにプレッシャーをかけたよ。パンデミックが始まってから、 elective careを待っている人の数が大幅に増えて、その後も待機リストは増え続けてるんだ。

この需要を効果的に管理するためには、elective careを変革する必要があるよ。一般診療(GP)とのより良い協力が、患者の経路をスムーズにして、可能な限り紹介や遅れの必要性を減らすのが鍵なんだ。

研究の目的

この研究の目標は、これまであまり利用されていないデータを使ってMBRNの影響を評価することなんだ。焦点は外来呼吸器クリニックへの紹介率に置くけど、人口統計的要因やCRD患者の数の変化も考慮に入れつつ分析するよ。この分析のユニークな面は、他の研究が一般的に広いレベルを調査するのに対して、小さな地理的エリアでの紹介パターンを調べるところなんだ。

調査は特定の構造に従って進める予定で、まずモデリングアプローチの概要を簡単に説明して、その後、データソースとその複雑さを述べ、提案された方法論へと進む。そして最後に、結果を提示してMBRNの影響と医療評価における信頼できるデータの必要性について議論するよ。

研究で使用されるデータ

この研究は、モアカム湾コミュニティデータウェアハウス(CDW)で収集されたNHSデータを利用するんだ。CDWはモアカム湾NHSファウンデーション信託大学病院が管理してるデータベースで、地域のさまざまな医療サービスからのデータを統合して、個人レベルでの記録の連携を可能にしてるんだ。

外来呼吸器サービスを提供する3つの病院の記録から紹介を特定したよ。紹介は、地域に住む成人患者のための呼吸器関連クリニックへのGPからの新しいリクエストが関与する場合に関連していると見なされるよ。喘息の生物製剤や特定の癌の疑いに関する特定の治療経路に関連する紹介などは分析から除外されたんだ。

研究はまた、GPに登録されている成人のデータセットを作成し、GP登録と年齢に基づいた入院日を使用してる。GPを辞めた人や亡くなった人の登録情報が不完全な患者もいるけど、そのギャップを考慮するために、プライマリケアとの最後の記録されたインタラクションをプロキシとして使用したよ。

CRD患者はプライマリケアで記録された診断に基づいて特定されたんだ。正確性を維持するために、研究は最近の喘息治療を必要とするなど、MBRNの患者登録に整合する基準を適用したよ。

CDWには限界があって、一部のGP記録のデータが欠けているため、これらのギャップが登録患者の人口数に影響を与え、その結果、分析結果にも影響が出る可能性があるんだ。

二次データソース

より正確なGP登録人口を推定するために、NHSデジタルからのデータが利用されてるんだ。これは、地域ごとの患者数を四半期ごとに発表してるよ。国立統計局(ONS)は、分析に必要な人口統計情報を提供する中間年の人口推計もしてる。そして、医療施設までの距離を計算して、移動時間を研究に組み込んでるんだ。

紹介率の分析

分析は、GPから外来呼吸器クリニックへの紹介率に焦点を当てて、8年間のデータを扱うよ。この研究では、データの複雑さに特有の課題を考慮しつつ、さまざまな統計手法を使用してデータを分析するんだ。

患者数調整に関する観察

CRD患者の数をより良く推定するために、研究はCDWからの既知のデータの問題を調整したんだ。モデリングアプローチを通じて、未観測の人口を正確に推定しようとしているよ。

外来クリニックへの紹介

呼吸器外来クリニックへの紹介数は研究期間中ずっと追跡されて、特に時間の経過による変化に注意を払ったんだ。初期データでは、2016年まで紹介が増加してたけど、MBRN後の年はその2016年のレベルを超えなかったんだ。

モデル出力の要約

モデルの結果からは、さまざまな要因が紹介率に影響を与えてることが示されたよ。年齢、最寄りの病院までの距離、COPDの普及率などが重要な要因だった。データは、MBRNの介入がより大きい地域で紹介率が大幅に減少したことを示してて、統合ケアが外来紹介の必要性を効果的に減少させる可能性があるんだ。

研究の結果

研究は、MBRNのカバー率と紹介率の間に明確な関係があることを示したよ。介入が少ない地域は、2018年と2019年に特にMBRNのカバーが高い地域と比べて、高い紹介率を示してた。

この研究は、慢性呼吸器疾患の管理における統合ケアの重要性を強調してて、プライマリケアの改善が外来サービスへの圧力を軽減できることを示唆してるんだ。

結論

分析は、MBRNのような統合ケアの取り組みが外来紹介を効果的に減少させることができることを示してる。これによって医療提供がより効率的になり、患者の経路が改善される可能性があるよ。

要するに、この研究は、日常的に収集された医療データを統合ケアの取り組みを評価する上で使用する価値を強調してるんだ。この結果は、慢性呼吸器疾患の管理や医療リソースの最適化に向けた効果的な戦略を設計するために政策立案者にとって有益かもしれないよ。

今後の研究では、統合ケアが患者のアウトカムに与える影響を引き続き評価して、呼吸器疾患のケア提供に関するより深い洞察を提供するべきだね。それに、定期的に収集されたデータを効果的に利用するための強固な評価フレームワークの開発にも注意を払う必要があるよ。

全体的に、MBRNは統合ケアの有望なモデルを示していて、協力的な取り組みが患者にとってより良い医療体験をもたらすことができるということを示してるんだ。

オリジナルソース

タイトル: Spatio-temporal modelling of referrals to outpatient respiratory clinics in the integrated care system of the Morecambe Bay area, England

概要: BackgroundPromoting integrated care is a key goal of the NHS Long Term Plan to improve population respiratory health, yet there is limited data-driven evidence of its effectiveness. The Morecambe Bay Respiratory Network is an integrated care initiative operating in the North-West of England since 2017. A key target area has been reducing referrals to outpatient respiratory clinics by upskilling primary care teams. This study aims to explore space-time patterns in referrals from general practice in the Morecambe Bay area to evaluate the impact of the initiative. MethodsData on referrals to outpatient clinics and chronic respiratory disease patient counts between 2012-2020 were obtained from the Morecambe Bay Community Data Warehouse, a large store of routinely collected healthcare data. For analysis, the data is aggregated by year and small area geography. The methodology comprises of two parts. The first explores the issues that can arise when using routinely collected primary care data for space-time analysis and applies spatio-temporal conditional autoregressive modelling to adjust for data complexities. The second part models the rate of outpatient referral via a Poisson generalised linear mixed model that adjusts for changes in demographic factors and number of respiratory disease patients. ResultsThe first year of the Morecambe Bay Respiratory Network was not associated with a significant difference in referral rate. However, the second and third years saw significant reductions in areas that had received intervention, with full intervention associated with a 31.8% (95% CI 17.0-43.9) and 40.5% (95% CI 27.5-50.9) decrease in referral rate, respectively. ConclusionsRoutinely collected data can be used to robustly evaluate key outcome measures of integrated care. The results demonstrate that effective integrated care has real potential to ease the burden on respiratory outpatient services by reducing the need for an onward referral. This is of great relevance given the current pressure on outpatient services globally, particularly long waiting lists following the COVID-19 pandemic and the need for more innovative models of care.

著者: Rachael Mountain, J. Knight, K. Heys, T. Gatheral, E. Giorgi

最終更新: 2023-08-06 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.03.23293543

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.03.23293543.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。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

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