חוקרים: נטלי פלאקס-מנוב¹, עינב סרולוביץ^1,2, כלנית קיי³, הניה פרי מזרה³, משה חשן¹

רקע: איתור מטופלים בסיכון לאשפוזים חוזרים באמצעות big-data נמצא במיקוד מאמציהן של מערכות בריאות בעולם.
טרם נבחנה יעילות כלי הניבוי לאתר מטופלים המתאימים להתערבויות מניעתיות מבחינת מאפייניהם הקליניים והאישיים.

מטרות: לבחון את מידת ההתאמה בין הערכת הצוותים המטפלים לבין ציון-הסיכון הממוחשב ולאתר את המטופלים המתאימים להכללה בתוכנית ההתערבות לצמצום אשפוזים חוזרים.

שיטה: מחקר משולב: האיכותני כלל שלוש קבוצות מיקוד עם מנהלים וצוותים רפואיים וסיעודיים מבתי-חולים והקהילה;
הכמותני כלל שאלונים לצוותים מ-15 מחלקות פנימיות וכ-150 מרפאות בקהילה, שהתבקשו להעריך את ציון-הסיכון המתאים למטופל ואת מידת התאמתו להכללה בתוכנית התערבות.
הקשרים הוערכו באמצעות רגרסיות לוגיסטיות.

ממצאים עיקריים: במחקר האיכותני זוהו ארבע תמות מרכזיות.
במחקר הכמותני מולאו שאלונים על 373 מטופלים, 24.4% חזרו לאשפוז תוך 30 ימים. בכ-34% מהמטופלים נמצאה אי הסכמה בין ציון-הסיכון הממוחשב לבין הערכת ציון-הסיכון של הצוותים.
אחיות בית-החולים העריכו 12% מהמטופלים שזוהו בסיכון-נמוך במודל הממוחשב כבעלי סיכון-גבוה ואכן 33% חזרו לאשפוז.
גורמים התנהגותיים נמצאו קשורים באופן מובהק להכללה בתוכנית למניעת אשפוזים חוזרים בכל המודלים (OR=2.4-3.3, 95% CI:1.24-6.98).

מסקנות: שילוב המידע מבסיסי הנתונים הממוחשבים (big-data) ומידע קליני ואישי של המטופל מהצוותים המטפלים (רפואה וסיעוד) יאפשר יכולת התאמה טובה יותר לתוכנית ההתערבות ולסנכרון בין המערכות המטפלות השונות.

המלצות/ השלכות לקובעי המדיניות: המידע הקליני והאישי שנאסף מהערכות הצוותים ישמש לטיוב כלי הניבוי לצורך שיפור יכולת איתור המטופלים המצויים בסיכון גבוה לאשפוז חוזר.

תאריך סיום המחקר: 09/2018