全国で130の住宅および外来治療プログラムを運営する発見行動の健康、充電後の患者の関与を強化するための革新的な方法を模索しながら、並外れた施設内ケアを提供することに焦点を当てていました。
挑戦
何百人もの患者が毎月治療を完了しているため、スタッフはフォローアップ能力を強化する機会を認識しました。 Discoveryの卒業生コーディネーターは、主に、当時の組織の患者中心のアプローチと整合していた元患者に対応するサポートを提供することに焦点を当てていました。
ディスカバリーは、患者の退院後の旅をより大きな可視性を得るための戦略的な機会を特定しました。より構造化されたフォローアップシステムを実装することにより、施設を離れた後、患者の転帰に関する貴重な洞察を収集し、より積極的なサポートを提供することができます。
これにより、スタッフは退院計画の有効性をよりよく理解し、の機会を特定することができます ケアの連続体の継続的な改善。
「積極的なモニタリングが、退屈後の重大な充電後の期間中に患者をサポートする能力を高めることができると認識し、潜在的にニーズをエスカレートする前にニーズを特定し、患者が適切なケアリソースに関連したままであることを保証しました。これらの接続を強化することで、治療の旅の重要な成分である退院計画を順守する患者をよりよくサポートできます。
Woodは、Discovery Behavioral Healthの学習医療システムの副社長です。彼女は博士号を取得しています。臨床心理学。認可された臨床心理学者として、彼女は行動の健康分野での治療に対する進歩と革新のアプローチに取り組んでいます。
現在の立場では、ディスカバリーの高度な学習健康システムへのリーダーシップと監視を提供し、データキャプチャと分析のインフラストラクチャを維持および改善することに焦点を当てているため、発見サイト全体で実践を通知するために評価できます。
彼女はまた、ケア、アクセス、結果、長期的な回復を改善するために、組織の証拠の展開を監督しています。
「さらに、患者の獲得プロセスを最適化する機会が見られました」と彼女は続けました。 「包括的なケアを提供するという当社のコミットメントは、追加の治療から利益を得る可能性のある以前の患者が私たちのサービスと簡単に再接続できるようにすることを望んでいたことを意味しました。」
また、スタッフは、系統的なフォローアップデータが、うつ病スコア、不安レベル、投薬順守、成功した回復を予測する保護因子などの重要な指標を一貫して追跡することにより、エビデンスに基づいたアプローチをさらに強化できると認識したと彼女は付け加えた。
「これらの機会は、テクノロジーを活用してケアの継続性を高め、結果を改善し、再入院経路を最適化し、ケアへのアクセスを増やし、再発防止をサポートするという決定を集めました」とウッドは言いました。
提案
ディスカバリーは、退院後の課題を強化するための課題に対するテクノロジー主導のソリューションを決定しました 患者エンゲージメント戦略。この組織は、治療後に患者の転帰をより強く獲得する方法を模索しており、主に応答性の高いアプローチから、より積極的なケアのモデルに進化しました。
「この提案は、このテクノロジーを実装することで、充電後のケアモデルが強化され、治療後のケアチームが重要な移行期間として認識したものの間に貴重なつながりを提供することを強調しました」とウッドは説明しました。 「それは、私たちの高い臨床品質とケアの基準を維持しながら、ケアプロトコルの将来の強化を知らせることができる治療結果に関する貴重なデータを提供します。
「最も重要なことは、課題がエスカレートする前に追加のサポートから恩恵を受ける可能性のある患者とつながる初期の識別システムを確立し、再発を防ぎ、必要に応じて追加のケアへのよりスムーズな経路を作成する可能性がある」と彼女は付け加えた。
挑戦に会う
プロバイダー組織 Discovery 365、またはD365を実装しました。これは、ディスカバリーの行動の健康のために、ベンダーVidera HealthのAIアシストビデオ評価プラットフォームホワイトラベルを獲得したものです。このシステムは、精神衛生、摂食障害、物質使用障害治療プログラムを去る患者のためのユニークで包括的な1年間の分解後監視プログラムを作成するために使用されました。
「実装プロセスは簡単かつ包括的でした。私たちのプログラムから退院したすべての患者は、EHRとの統合により退院時にD365に自動的に登録されました」とウッドは説明しました。
「この普遍的な登録により、追加のサポートから利益を得ることができる個人を逃す可能性のある選択的アプローチではなく、患者集団の完全な補償が保証されました」と彼女は言いました。
このプログラムは、患者のチェックインの慎重に設計されたケイデンスに続きました。退院後48時間（即時の移行サポートのため）、最初の月（治療後の生活への調整が最も重要な場合）、そして最初の年の残りの間毎月。
「D365はKIPU EHRと直接統合され、臨床文書とフォローアッププログラムとの間にシームレスな接続を作成します」とWood氏は述べています。 「この統合は、患者の記録を自動的に維持し、患者の状態の変化をインテリジェントに認識したため、重要でした。
「たとえば、患者が治療に戻った場合、システムはフォローアップシーケンスを適切に自動的に調整します。手動介入を必要とせずに患者の現在の治療状態に基づいて評価スケジュールを停止、開始、または変更します」と彼女は続けました。
チェックイン自体は、患者が回復の旅の場所に応じてコンテンツが異なりますが、すべてがプログラム後の調整、継続的なニーズの理解、移行ケアの促進、プログラムを去った後に患者が直面した課題の特定に焦点を当てています。
「各評価には、標準化された検証済みの測定値と推定の両方が含まれていました。 うつ病のPHQ-9、不安のGAD-7のように – 患者は自分の言葉で反応できるビデオベースの質問と同様に、「Wood氏は言いました。「患者は評価を完了したとき、Videra AIテクノロジーは、標準化された測定とビデオ応答に対する反応の両方を分析し、表情、音声トーン、言語の使用などの要因を検査して、感情的な苦痛、自殺念慮、または再発リスクの兆候を特定しました。
「パターンが検出された場合、システムは臨床チームのアラートを自動的に生成し、タイムリーな介入とサポートを可能にします」と彼女は続けました。
「プラットフォームの重要な特徴は、システム内で直接リソースを提供する能力でした。患者がサポート、紹介、またはその他のリソースが必要であることを示した場合、これらはD365プラットフォーム自体内で提供され、単なる監視ツールではなく包括的なサポートシステムを作成できます。」
この能力は、評価と介入の間のギャップを埋めるのに役立ち、特定されたニーズに迅速に対処できるようにしました。
「システム全体は、テクノロジーがアウトリーチ、評価配信、初期リスクスクリーニングを自動的に処理したため、最小限の追加の人員配置要件で動作しました」とWood氏は説明しました。 「当時、私たちの臨床チームは、フォローアップケアの最大のニーズを実証した患者に貴重な時間と専門知識を集中することができました。」
結果
Discoveryは、D365プログラムを通じて患者との並外れた関与を達成したとWoodは報告しています。
「私たちには11,520人のアクティブな患者がおり、42,914人の患者に連絡し、948,193のタッチポイントを作成しました」と彼女は言いました。 「私たちは、5,335人の患者がプラットフォームに1回以上関与していることを達成しました。
「このテクノロジーは、追加のサポートの機会を特定するのに特に効果的であり、臨床から運用上の健康の決定要因に至るまでの15の異なるアラートタイプにわたって合計9,915のアラートを生成しました」と彼女は続けました。 「これらのアラートは6,607セッションに登場しました。つまり、複数の洞察が単一の患者の相互作用でしばしばキャプチャされたことを意味します。」
大量の相互作用は、テクノロジーのスケーラビリティと、退院後に継続的な患者とのつながりを維持する能力を示しており、組織の従来のケアモデルを強化すると彼女は付け加えました。
「私たちの最も印象的な成功指標の1つは、医療提供者に得られる効率です」とウッドは指摘しました。 「このプラットフォームは、自動化を通じて推定35,261時間のスタッフ時間を最適化しました。これは、患者との連絡で節約され、対面評価ではなく自動化されたセッションから節約された3,655時間に節約されます。
「自動化されたタッチポイントとセッションにより、通常の施設スタッフのリソースだけで可能になるよりも、充電後のエンゲージメントのスケーリングが高まることができます」と彼女は続けました。
「この効率の向上はかなりのものであり、技術の重要な価値提案を表しています。これにより、プロバイダーは、すべての患者が当社のケアシステムに接続されたままであることを保証しながら、直接介入を必要とする患者に専門的な専門知識を集中させることができます。」
別の注意として、この技術は患者の意味のある臨床改善を実証しています。
「具体的には、D365プログラムに関与している患者（50％を超える完了率）が、エンゲージメントの低い患者と比較して、より良い保護因子と再発率が低いため、回復結果が向上し、再発率が低い患者」とWoodは報告しました。 「このプラットフォームは、回復商を通じて6つのドメインにまたがる回復も測定します。
「より高いスコアは、より多くの保護要因を示しています – 持続的な回復を予測する」と彼女は続けた。 「データは、退院時の回復指数が来年にわたって強く結果を予測していることを示しています。患者は、初期回復の商が高い患者よりも低い患者よりも低いままです。」
また、回復指数と標準化されたメンタルヘルス対策との間には強い相関があります。 -0.680相関を伴ううつ病（PHQ -V）、-0.656相関と-0.665相関のある-0.656相関、外傷（PCL -V）との相関があると彼女は付け加えました。これらの数字は、プラットフォームの評価メトリックが確立された臨床測定値とうまく調和していることを示している、と彼女は言った。
「さらに、この技術は両方にとって重要な機会を特定しました 最適化された患者の旅 ウッドは説明しました。「彼らは2,231の紹介ニーズを特定し、これらをケアチームに浮上させました。さらに、彼らは、追加の治療に関心を示している101人の患者と、ケアを求めている友人に情報を要求する172人の患者を発見しました。
「これは、デジタルチャネルを介した患者あたり5,000ドルの推定平均患者接続コストに基づいて、シームレスな再入院経路を通じて最適化されたケア調整と最適化されたケア調整、紹介を通じて860,000ドルの価値のある機会に約505,000ドルになります」と彼女は続けました。 「これらの数値は、この技術が臨床結果を改善するだけでなく、具体的な経済的利益を提供しながら、患者が必要なケアに簡単にアクセスできるようにすることを示しています。」
他の人へのアドバイス
プロバイダー組織は、最初から明確な期待を設定しなければならない、とWoodは助言した。
「退院後の監視技術を、治療の旅の早い段階で患者に紹介することにより、ケアプロトコルのシームレスな部分にしてください」と彼女は言いました。 「患者がオプションのアドオンではなくケアモデルの標準的な部分であることを理解している場合、エンゲージメントレートは大幅に向上します。自動化されたチェックインが、回復をサポートし、ケアチームとのつながりを維持するように設計されている方法を説明します。」
そして彼女は、患者の経験に集中することが鍵だと言いました。
「最も成功した実装は、臨床的ニーズと患者の経験のバランスをとる」Wood 言った。 「あまりにも多くの質問や無関係な質問を持つ尋問のような雰囲気を作ることは避けてください。代わりに、補助的で患者中心を感じるデザインのタッチポイント。
「このデータは、患者がプロバイダーが長期的な回復に投資されていることを知っていることを高く評価しており、多くの技術が集中的な治療からの移行中にサポートされていると感じていると報告しています」と彼女は結論付けました。
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