提供者安全消息传递与患者消息传递行为相关吗?来自美国陆军的证据

介绍

背景

更好的医患沟通很重要，因为他们的关系是医疗服务提供的核心。1]。支持的医患关系已被证明与许多积极的结果相关，包括增加患者的依从性[2]，减轻疼痛[3.]，以及缩短恢复期[4]。相互交流的机会对于发展理想的医患关系至关重要[5]。在“跨越质量鸿沟”中，医学研究所(2001)[6]建议在预约之间使用电话和电子邮件沟通作为访问扩展，以支持持续的患者-提供者关系[5，7]。

持续和扩大的沟通与历史上的、偶发的病人-提供者关系形成鲜明对比，后者主要包括不频繁的办公室访问。安全信息可以通过增加互动时间，使病人在提问和讨论尴尬问题时更自在，从而促进更深层次关系的发展[8]，并允许医生提供更好的建议和教育[9]。然而，只有当患者和提供者都是这项技术的忠实用户时，这些好处才有可能实现。

安全消息传递通常作为患者门户的一部分提供。不幸的是，研究表明，患者使用门户网站的比例很低，只有10-32%的患者使用门户网站[10，11]。医疗保险和医疗补助服务中心最近提议对经济和临床健康健康信息技术法案进行修改，因为供应商似乎很难通过电子手段与患者接触。这一建议将把目前5%的患者使用安全信息的要求降低到仅仅要求该功能的存在[12]。

减少沟通建议可能是错误的做法，因为在这方面的证据相对较少。令人惊讶的是，研究人员对提供者和患者使用安全消息的关注有限，相关因素可能很复杂。患者对他们接受的整体医疗服务质量感到满意，并对临床医生产生相应程度的信任和舒适感[13，潜在地驱动诸如安全消息传递之类的行为。如果医护人员不鼓励病人使用电子工具，或不以身作则，主动使用这些工具，病人可能会对这些资源失去兴趣[14]。此外，提供者通常参与信息传递的方式和程度可能代表了患者在护理过程中感知到的可接近性水平的标志。提供者对沟通的接受程度，这是一个难以评估的因素，可以通过患者主动向临床医生发送安全信息的意愿来表明。

本研究目的

我们的相关假设是，提供者的整体信息传递行为可能作为他们对沟通的可及性或兴趣的指标，这是患者直接或间接感知的。因此，患者对安全信息的使用可能与他们的提供者通常使用它的程度有关。我们最终的具体目标是回答以下问题:提供者过去的安全消息传递类型和级别与患者发起的消息传递之间的关系是什么?

我们将提供者信息传递水平定义为患者的初级保健提供者与他或她的其他患者交换信息的程度，与同一人群中其他提供者的信息传递率进行比较。我们进一步区分了提供者自己发起的消息(定义为“提供者发起的消息”)和提供者响应患者消息发送的消息(定义为“提供者响应消息”)，因为这些消息传递事件可能有不同的原因。

我们的理论是，提供者发起的信息可能主要代表日常操作事项，而不是患者可以感知和采取行动的个人哲学或沟通立场。例如，此类信息可能由于特定的临床需要而发生，包括实验室或成像结果通知或提醒。相比之下，选择亲自回复患者信息(而不是将此功能委托给支持的临床团队，甚至忽略消息)可能代表对沟通的更强承诺。这种接受的心态可以被其他患者感知，从而增加了他们对信息发起的舒适感。因为我们没有关于消息的特定内容的数据，所以控制不同的消息类型提供了一种初始方法，可以隔离它们之间的影响差异。

方法

数据

我们采用了2011年1月推出的美国陆军医疗部门(AMEDD)使用的陆军医学安全信息服务(AMSMS)的信息数据。该卫生系统中的患者使用AMSMS安全地向其初级保健和医疗团队发送信息，以请求医疗建议、预约、实验室结果、转诊和处方续订;记录医疗信息;获取教育材料。提供者在AMSMS中启动消息以发送护理提醒、预约提醒和直接患者消息。AMSMS以一致的方式在陆军医院和诊所推出，由一个小组访问每个地点进行培训并提供系统访问。

我们推测，AMEDD将是一个很好的研究环境，因为它是一个大型的综合组织，为陆军的395万服役人员、退休人员和家庭成员提供医疗保健。我们能够利用一个丰富、广泛的数据集，其中有超过2500万个观察数据，构成了陆军医疗系统中合格的医疗保健月份。该系统包括8个医疗中心，27个社区医院和180个初级保健诊所[15]，有共同的政策和程序，各医疗机构的病人人数相似。

因此，主要数据集由官方军事信息系统中记录AMEDD护理的去识别的行政、医疗和培训数据组成。该数据库由马里兰大学卫生信息和决策系统中心(CHIDS)建立，作为军事医学信息数据集(MMIDS)。MMIDS包含超过82万现役士兵的数据，包括2011年1月至2014年12月期间的军事服务和相关事件。这些数据被安排成在这段时间内观察到的人月服兵役的纵向记录，其中所选变量的值随时间自由变化。除其他变量外，数据集中的数据元素包括年龄、部署历史、服役时间、军衔、种族、婚姻状况、体重指数、自我报告的健康指标、医疗诊断、医疗预约数据、处方药、体能测试分数和烟草使用。

从2011年1月到2014年11月，我们获得了AMSMS实现期间的使用日志，并将MMIDS中作为门户用户的患者与其特定的消息传递操作联系起来。AMSMS数据包括439,368名患者用户的727,951条安全信息，其中81,645名是现役士兵，涉及2983名提供者和工作人员用户。我们只研究现役士兵，因为MMIDS只包含这些士兵的信息。

该研究由马里兰大学机构审查委员会审查并决定豁免，并在国防卫生机构人类研究保护办公室进行了二次审查。采用Stata 13软件(StataCorp)进行统计分析。

变量

我们的因变量表示在每个观察到的人月中，每个注册使用AMSMS的患者发送的信息数量(如果有的话)。在适用的情况下，该参数的值随纵向数据集中每个月的时间而变化。我们的要求是，合格的消息是由患者发起的，而不是代表对提供者的回复。为了控制每个初级保健提供者的总体AMSMS消息率，我们计算了每个月患者提供者发起和回应其他患者的消息数量(不包括焦点患者)。然后，我们将该值除以该供应商注册AMSMS的患者数量。然后，与样本中所有提供者的消息传递值进行比较时，将商按位数分为低、中和高消息传递。我们注意到这些措施对患者来说是外生的，因此预计与个体结果无关。我们的方法似乎足以控制医疗服务提供者的工作量，因为我们样本中的医疗服务提供者都是全职工作，并且根据陆军政策，他们的病人人数大致相等。

我们预计，患者可能更有可能在医疗保健访问后发送安全信息，并回应正在进行的医疗问题。患者特定的医疗保健访问次数可能与问题的严重程度和慢性有关，这反过来又可能与个人对信息传递的需求增加有关。因此，我们将前3个月内的医疗保健利用措施和医疗状况作为自变量，以消除这些因素解释的方差。

在研究事件发生时，军队卫生系统仍在使用国际疾病分类系统第九次修订临床修改(ICD-9)。我们将医疗状况纳入以下由ICD-9代码定义的类别，因为我们观察到这些是我们数据集中现役陆军士兵中最常见的五种疾病类型:肌肉骨骼问题、心理健康诊断、高血压、睡眠呼吸暂停和血脂异常。此外，我们还控制了日历月份和地点。表1描述每个变量。

分析

由于结果测量是一个计数变量，并且过于分散，我们使用负二项回归模型[16]。我们纳入了患者级别的固定效果，以控制可能影响门户使用的患者级别异质性。我们注意到，固定效应能够解释患者特征的差异，如人口统计学，以及患者特有的技术接受因素，如技术的感知有用性，与需求的感知不兼容等[17]。患者水平的固定效应允许对每个患者进行单独的拦截，以控制个体之间未观察到的差异[16]。提供者消息传递类别和医疗保健利用措施滞后于前一个月，以确保它们发生在患者发送消息之前。由于数据是按月报告的，因此不可能区分一个月内事件的顺序。回归模型如下:

日志(patientmsg_它) = β_0我+β₁provinitiatecat₁+β₂provresponsecat₁+β_3.primcaretot₁+β₄ervisit₁+β₅speccaretot₁+β₆[病人的医疗状况]₁+β₇安装+β₈月+ε_它

结果

描述性统计

表2和3.提供2011年1月至2014年11月期间使用该门户网站的81,645名患者的描述性统计数据。每个月都有7%的患者发送安全信息。卫生保健提供者每月平均每位患者发起0.007 (SD 0.06)条信息，每月平均每位患者回复0.09 (SD 0.19)条信息。

主要结果

如表4和图1我们发现，接受高响应和高启动消息提供者护理的患者比接受非消息提供者护理的患者更有可能启动安全消息，即那些在前一个月没有发送消息的提供者。有高启动信息提供者的患者比没有启动信息提供者的患者发送安全信息的可能性高60%。引人注目的是，有高回复信息提供者的患者比没有回复信息提供者的患者多发送334%的信息。低响应消息提供者的患者消息初始化比无响应消息提供者的患者消息初始化高254%。在中等响应消息提供者中，与无响应消息提供者相比，患者表现出增加了167%的消息传递。

正如预期的那样，医疗保健的利用和医疗条件也影响了患者的信息传递。在前一个月每增加一次初级保健访问，患者在给定的观察月内发送的信息增加14%。前一个月的专科护理和急诊室就诊与患者发送的信息数量无关。在前3个月内有肌肉骨骼或血脂异常诊断的患者，其患者信息数量分别增加了14%和13%。但是，心理健康、高血压和睡眠呼吸暂停与患者发短信的习惯无关。为了比较，我们进行了回归分析，不包括五种医疗条件。结果基本上没有变化，差异非常小。高提供者主动信息和中高提供者响应信息的发生率比(IRR)增加了0.01，上个月专科护理就诊在排除医疗条件后具有统计学意义，但IRR仅为1.01。当只控制专科护理访问时，该模型似乎无法充分解决由选定的医疗条件提供的更具体的信息。

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讨论

主要研究结果

在这项研究中，我们证明了在美国陆军士兵中，提供者发起和提供者响应的消息传递的增加与患者发起的安全消息传递的调整概率的统计显着增加相关。我们还证明了提供者响应消息传递比提供者发起的消息传递对患者消息传递的影响要大得多。考虑到我们有能力控制医疗保健的使用和医疗条件，这项研究提供了强有力的证据，证明提供者的信息使用是一个与患者行为相关的关键、被忽视的因素。

我们不能提出任何直接机制，通过这种机制，提供者与给定患者的消息传递将影响另一个患者发起消息的决定。因此，我们的理论认为，患者发起信息的意愿可能源于他们对提供者特征的欣赏，而这些特征反过来又与提供者强烈参与不同类型安全信息传递的倾向相关。这些特征可能在那些选择亲自回复病人信息并这样做的比率很高的临床医生中更为明显。提供者响应消息传递可能比提供者发起的消息传递更有影响力，因为提供者响应消息传递可能是一种更个性化的消息传递类型，针对每个特定患者的需求量身定制。

患者可能会欣赏提供者的一般沟通性质，他们花时间亲自回复信息，而不是让工作人员回复。另一种可能的情况是，患者可能会因为对自己与医生沟通的能力感到沮丧而主动发送信息，因为他们的医生使用安全的信息传递方式来避免面对面和电话接触。因此，为了更好地理解按安全消息传递使用级别和类型分层提供程序时的差异，需要对提供程序的消息传递使用进行大量的进一步研究。

我们的研究结果对解决以患者为中心的关键卫生信息技术的更广泛传播和吸收的政策具有启示意义。保健信息技术被认为是解决保健服务成本高且往往质量低问题的一种可能解决办法。然而，如前所述，当局可能会减轻供应商参与患者门户和安全消息传递使用的压力。也许更有用的方法是要求提供商展示与安全消息传递的最低程度的接触，并赞助研究，检查与所有使用级别和类型相关的因素。

此外，我们的研究结果显示，在研究人群中，医疗问题类型与患者信息发起有关。因此，卫生保健组织可能期望在初级保健就诊和最近诊断出某些疾病(如肌肉骨骼问题和血脂异常)的患者获得更多的安全信息。处于实现安全消息传递资源早期阶段的组织可能需要确保向这些问题占主导地位的医疗保健团队和护理环境中的患者通报可能存在的高消息传递率。这些设置还可能为安全消息传递的研究和相关最佳实践的出现提供最大的机会。

限制

这项研究的一个局限性是，研究结果可能不能广泛推广，因为我们研究的是一个比普通公众更年轻、更男性化的人群，而且这个人群是根据兵役的健康要求预先选择的。

未来的工作

需要在其他群体中进行进一步的研究，以评估我们研究结果的外部有效性。然而，我们注意到，包括军方使用的安全消息传递功能在内的患者门户软件与许多民用医疗机构使用的软件是相同的。因此，在大型民用医疗系统中验证或反驳我们的发现的能力在未来的研究中应该是可行的，使用来自该系统或类似系统的数据。

结论

这是第一个使用大型、强大的数据集来实证调查提供者信息传递行为及其与患者发送安全信息意愿的潜在关系的研究。新的数据将需要解决潜在的，不可观察的因素，解释我们的主要发现提供者-患者使用关联。候选数据可能包括评估患者感知的新调查，支持一项比较临床医生使用不同安全信息使用水平和类型的患者的研究。为了准备这样的研究，我们将利用本研究中使用的数据集，其中包括大量关于患者轨迹和提供者行为的额外信息。我们希望这些数据能够为我们正在进行的研究提供新的见解，以便更好地了解患者和提供者利用技术的影响以及与这些健康关键因素相关的因素。

该项目还揭示了相对较高的门诊医疗利用率(表2)，针对的是那些为了服务而被预先选择健康的一般年轻人。由于军队是一个普遍的、免费的医疗环境，这一发现表明了在这样的环境中研究医疗利用行为的潜力。我们将评估这一研究概念的可行性，作为我们对研究团队可用的大量数据资源进行持续审查的一部分。