设计以患者为中心的医疗之家 (PCMH) 的分析方法

近年来，以患者为中心的医疗之家 (PCMH) 模式已成为一种流行的基于团队的方法，旨在为患者提供更简化的护理。在当前的医疗之家实践中，推荐使用基于临床的预测框架，因为它有助于将 PCMH 团队的组合容量与一组患者产生的实际负荷相匹配。若缺乏这种临床供需平衡，诸如医生过度利用和利用不足、接受适当治疗的等待时间过长以及护理缺乏连续性等问题，将消除医疗之家策略的许多优势。在本文中，通过将分层广义线性模型扩展为包含多变量响应，我们在贝叶斯框架下开发了一种用于护理组合需求的临床工作量预测模型。该模型允许嵌套随机效应具有异方差性和无结构协方差矩阵，这些效应产生于复杂的分层护理系统。我们表明，使用多变量方法显著提高了初级和非初级护理层面工作量预测的精度。我们还证明，护理需求不仅取决于患者人口统计学特征，还取决于其他利用因素，如住院时间。我们对退伍军人健康管理局 (Veteran Health Administration) 近期数据的分析进一步表明，针对患者健康状况的风险调整可以显著提高模型的预测能力。