我们初级保健医生讨厌数据。就其本身而言,数字是无害的,但当我们听到“数据”这个词时,医生们就会想起一系列相关的问题,这些问题让我们的生活变得困难得多:复选框。法规遵从性。事先授权。不必要的复杂支付方案。
凭借我们的训练和指导我们获得学位的十年的原则,我们天生就是经验主义者。对我们很多人来说,数据等于垃圾,而不是更好的护理,想到这一点让人感到悲哀。
我们到底是怎么走到这一步的?
我们与数据的“亦敌亦友”关系很可能始于几十年前计算技术进入医疗保健领域之时。医疗保健系统的参与者——保险公司、监管机构、医院,甚至医生——开始迷恋于计算所呈现的可能性,所以我们开始随意收集数据,在某种程度上,每个人都忘记了收集数据背后的原因。在某种程度上,它开始被用作武器来对付医生。
我们的薪水以一种名为“RVUs”的独特货币形式与数据输入联系在一起,而我们从公众付款人那里获得的报酬也开始围绕着作为质量代理的耗尽的指标。电子数据记录要求我们不停地点击,并吸收我们创建的数据,越过视界,直接进入电子数据记录黑洞,永远不会(被我们)再次有意义地使用。
所以。数据已经变成了一个低俗的词。
在收集了所有这些数据后,我们也被恳求我们提供“高质量”和“基于价值”的医疗服务的信息击打。
但是——准备好吧——我们不知道如何有意义地衡量初级保健的质量。
没有玩笑。我们确实不知道。
作为一个群体和一个行业,我们这些在初级保健工作的人还没有提出一个标准化、有效的方法来衡量或证明质量。
直到2016年我开始我的直接初级保健实践后,我才批判性地看待这整个课题。我拼命地想要确保自己遵守规则,提供高质量、高价值的医疗服务——我想要数据来证明这一点。但当我深入研究时,我意识到我找不到任何经验指导来指导我应该测量什么。
衡量任何一个给定的初级保健医生或诊所的质量的问题在于所提供的服务的数量之多以及初级保健中所承担的非线性路径。初级保健在本质上是一个非线性的过程。与之相比,比如膝关节置换手术。
2017年3 / 4月刊的《家庭医学年鉴》(Annals of Family Medicine)载有一份精彩的文章详细描述了这个问题.
作者概述了以下例子:“……在初级保健中,尽管许多患者在医生的要求下表示愿意接受结肠癌筛查,但推荐筛查的接受率很低,通常低于50%的合格患者。即使在优秀的初级保健中心,尽管有额外的资源,如健康教练,慢性病目标的实现和维持率也不到50%。与几乎100%遵守术前抗生素指南的选择性手术相比,实现100%的吸收是不可能的,这使得得出关于哪些初级护理实践提供高质量护理的总结性结论更加困难。”
这就是问题所在:传统的质量范式——过去几十年指导复选框、点击和报告的范式——假设“在给定的情况下有一个明确的和可测量的正确答案”。与此相反,《年鉴》的作者写道,“初级保健医生常常通过他们手中的病人护理卡,尽其所能提供高价值的护理,因为他们知道完美永远不可能实现。”
这就是所谓的初级保健的悖论正如十年前《家庭医学年鉴》(Annals of Family Medicine)的编辑们所概述的那样:“与专科护理或以专科护理为主的系统相比,初级护理与以下因素相关:(1)对个别疾病的护理质量明显较差;然而(2)慢性病患者以较低的成本获得相似的功能健康状况;(3)更好的质量、更好的健康、更大的公平性和更低的成本。”
简单地说,虽然初级保健可能会错过特定疾病指标和数据点的目标,但我们通过更好的患者体验实现了以更低的成本改善人口健康的三重目标——但只有当你从更广泛的角度看问题,而不是关注微小的细节时。
在你嘲笑我并把我写成passé之前,因为我说的是“三倍”而不是“四倍”目标——那是故意的。传统的、按服务收费的初级保健仍在努力照顾其医生。我不管医院举办多少次预防倦怠的课程,我都无法深呼吸、做瑜伽或冥想来摆脱倦怠。对我来说,这是垃圾,是对虐待制度受害者的指责。这个系统把我变成了轮子上的一个齿轮,在访问中不停地转动,这让我精疲力竭,并激发了我对DPC的兴趣。医疗保健系统已经从护理专业人员中创造出了机器人,这些专业人员需要敏捷、自主和代理来为坐在他们面前的复杂的人类做出正确的决定。它把我们变成了数据处理器。我在它。
我们需要一种更好的方式来思考初级保健中的数据,如果我们想让医生保持健康,也就是让我们的病人保持健康。
在直接初级保健中,没有任意的数据输入规则。这意味着我们有机会书写关于数据的新规则。
那么,我们应该从哪里开始呢?
我对初级保健的指标和数据报告提出了三条新规则——也许是所有的医学。
1.我们为自己和病人测量数据。和其他人。
2.度量和数据收集不应该中断流。
3.指标可以(也应该)随着时间的推移而消失。
这里我要指出的是关于绩效工资的一些有趣的数据我就不细讲了,但它表明,当你激励医生达到某些目标或指标或以某种方式报告某些数据或文件时,医生和卫生系统都会这样做。但是,他们执行过程更多的是为了证明度量标准,而不是实际推动应该度量的度量/结果。换句话说:数据报告变成了一种游戏,而我们非常擅长玩游戏。绩效工资变成了对那些知道如何更好地报告的人的报酬。有一篇关于质量和结果框架的好文章以一种痛苦而昂贵的方式证明了这一点。
有了这三条准则作为指导,我们应该衡量什么?我们应该如何衡量它?我们的技术合作伙伴如何促进这一过程?
我现在还没有答案。最重要的是,我想开始对话,并邀请其他人加入。你可以在推特上继续对话@Dr_A_Edwards,或者分享这篇文章,让其他人参与讨论。
我们都是高智商的经验主义者。让我们开始这样做。
艾莉森·爱德华兹是一位家庭医生和创始人,堪萨斯城直接初级保健.可以在推特上联系到她@KansasCityDPC.本文原载于2019年6月24日(周一)美国家庭医生学会新鲜视角博客。
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