澳大利亚的医院再入院服务:实用控制评估

简介

概述

潜在可预防的住院或潜在可避免的住院费用不仅对政府和医院，而且对个人、其家庭、社区和全科医生都具有重大意义[1］．一项务实的研究评估了MonashWatch的影响，这是澳大利亚维多利亚州的一项远程医疗指导试点服务，在全州范围内推出了一种新的资助模式。预计的入院资金不是只支付住院费用，而是提前发放给医院，使他们能够开发减少可预防住院的系统。

健康链接:慢性护理(HLCC)是一项自愿的、资金中立的改革，旨在支持澳大利亚维多利亚州的公共卫生服务采用基于结果而不是基于活动的供资方式[2］．一种基于医院数据的算法可以识别出可能存在可预防住院风险的患者，并通知参与的医院，这些医院可以利用预期入院的资金更好、更早地满足医疗需求。

MonashWatch远程医疗和指导模型使用设计原则建立了一种协作的患者旅程方法，以应对疾病管理和医院、初级、家庭和社会护理边界之外的广泛社会决定因素。

门外汉叫做telecare指南使用频繁的电话和患者旅程记录系统跟踪风险并识别生物心理社会和环境领域的问题，该系统使用基于浏览器的用户界面的客户端-服务器架构。基于规则的算法提供了基于数据输入和远程监护指导意见的实时呼叫风险评估。健康教练分诊电话和支持参与者优化他们的健康旅程。

本文报告了MonashWatch服务的实用总结性评估。我们比较了意向治疗组和常规护理对照组在MonashWatch服务开始后30个月的卧床天数。意向治疗组包括一个由使用远程医疗服务的人组成的MonashWatch活跃远程医疗组。

背景

澳大利亚的全民免费公共卫生系统有联邦和州/地区两种治理方式。平行的私人卫生系统也存在。医疗保险是澳大利亚联邦政府的一项计划，目的是通过(1)向所有州和地区的全科医生和专家直接提供临床服务资金，(2)由州和地区管理公立医院和大多数社区服务的间接融资，使公众普遍获得医疗保健(由税收-医疗保险税提供资金)。

大多数服务，包括社会服务和福利、老年护理、教育和就业，在联邦和州/地区系统中分散资金和管理。

20多年来，在各个司法管辖区已经采取了多项措施来解决可避免的入学费用问题。澳大利亚卫生和福利研究所(AIHW)每年报告18种国际疾病统计分类，第十版(ICD-10)慢性、急性和疫苗可预防入院诊断代码，用于地方地区的国家绩效监测[1］．自2000年以来，有两波重要的协调护理试验，在几个地方试验中汇集了联邦和州资源(有时是私人卫生资源)，以改善可能可预防的住院费用和健康结果[3.］．在没有明确证据表明健康结果得到改善的情况下，保健服务使用率和费用显著增加。许多病人不需要护理协调。统筹安排导致替代服务的可能性有限，而全科医生护理协调员的培训不足[3.］．卫生服务转型试验中雄心勃勃的大规模随机对照方法是问题的一部分，但由于现场服务执行不力而失败[3.］．正在进行的、不断变化的联邦和州/地区综合护理计划同样未能记录护理成本和结果的改善[4］．尽管如此，澳大利亚的卫生系统表现良好。2016年，澳大利亚卫生支出占国内生产总值的比例为9.6%，所有经济合作与发展组织国家为9.0%，英国为9.7%，加拿大为10.6%;澳大利亚的健康预期寿命为73岁，比全球平均预期寿命高出10岁左右[5］．

维多利亚州政府紧急医院使用资金改革倡议

维多利亚州是澳大利亚人口第二多的州，有625万人口。维多利亚州卫生与公众服务部(DHHS)资助和管理85个公共卫生服务组织。它为所有急性住院病人提供了基于活动的资助(按服务收费)，每1000人住院分离的需求在加速增长。自1996年以来，维多利亚州实施了预防再入院计划，提高了对护理的满意度，但对成本控制影响甚微[6］．

HLCC计划始于2016年，确定重复住院≥3次的风险患者及其在随后12个月内的住院费用[7］．DHHS鼓励参与的医院系统在预计成本范围内改善住院天数、成本和护理质量(hcc确定的患者)。

莫纳什大学健康

莫纳什医院是维多利亚州最广泛的公立医院和社区保健系统。它的15,000名员工(拥有一个大型的医院再入院预防项目基地)在40多个地点工作，提供超过300万次服务，收治超过238,000名医院患者，每年处理超过206,000次急诊。HLCC的数据显示，在2017年和2018年，莫纳什健康中心有3000多名患者接受了>4级的急性医疗入院治疗，超过12000名患者接受了>3级的急性医疗入院治疗(其中30%的住院治疗可能是可以预防的)。它是2016年HLCC服务倡议MonashWatch的早期采用者。

MonashWatch模式的目的不是增加一个新的层面，而是在一个正常运行的卫生系统内成为一个催化剂，开始从急性服务过渡到基于结果的资助。

MonashWatch关爱模式

病人的旅程涉及生理、心理、社会和环境问题。任何领域的干扰或组合，包括住房、食品安全、日常生活支持、获取问题以及生物学、药物问题或临床恶化，都可能导致急性入院的临界点[8，9］．因此，MonashWatch专注于一个旅程模型，使个人能够与他们的照护者和关键人群优化他们的健康轨迹，而不是主要关注他们所选择的疾病和治疗依从性[10］．病人旅程记录系统旨在监测健康旅程，最初在爱尔兰开发，并在爱尔兰初级保健队列中得到验证[11，12］．一个关键的特点是，远程护理导游(非专业人员)与社区的人接触，监督和支持他们的护理。病旅记录在线系统的构建和教练员的监督，保证了远程监护工作的质量和安全。

临床医生-护理或相关的健康-使其他人能够实现他们选择遵循的目标和健康旅程[13］．在MonashWatch的背景下，教练是一个创新灵活的跨学科角色。MonashWatch的教练角色，结合了患者旅程记录系统的旅程模型，使来自多个学科的临床医生能够带来他们特定的专业知识，并跨学科边界协作，以实现以人为本而不是以专业为中心的孤立护理。这一角色是在与患者、倡导团体、服务提供者和DHHS广泛协商后制定的。教练的作用是监督和支持远程医疗指导，以及个别病人的指导，是必不可少的。多学科团队角色的优势在于综合实践的范围非常广泛——护理、物理治疗、社会工作、职业治疗和医学。构建了一个指导框架，以解决健康、恢复力和需求观念，而不是协议驱动的护理，并指导人们走过健康和福利迷宫。教练们使用由hlcc出资的资金来支付食物、接送门诊病人或全科医生的费用，或根据需要在私营部门寻求第二意见。

主动远程医疗服务

在HLCC算法识别和分配后，意向治疗组被邀请初步同意并同意家访，以进行入组、正式同意、基线评估和诱导。然后，根据个人偏好和以前的患者旅程记录系统标志，远程医疗指南向登记的人拨打对话电话，跟踪他们的健康和需求。

每周定期录音电话1 - 5次(中位数1次)，根据风险级别，由远程监护指导进行。他们使用患者旅程记录系统半结构化监测应用程序，该应用程序以开放式叙述开始，并包括定向问题[11]以分支格式(图1)患者旅程记录系统标志是身体和心理弹性的红绿灯指标，症状是通过内部算法实时生成的对话[11，12］．在个人旅行中，旗帜提示短期间隔(小时至天)的风险波动，这可能预示着潜在的可预防的住院治疗。患者旅程记录系统风险分析指导远程指导在时间框架上(例如，立即，明天等)需要涉及他们的健康教练的决策。远程导游和教练给同一个人打电话，随着时间的推移逐渐了解他们，并建立了关系。教练对电话进行分类和干预，及时解决紧急或非紧急以及高、中、低风险问题，包括护理人员的需求。教练直接与作为主要医疗提供者的全科医生合作。教练还直接与急诊部门合作;住院病人;门诊病人;还有毒品，酒精和社会服务 Coaches triaged and anticipated risk of health deterioration using the PaJR predictive algorithm and human sensemaking [14］．然后，在可能的情况下，他们确定并干预了再入院的根本原因[14](另见图2)．教练以反应性和预见性的方式对MonashWatch参与者进行分类、导航和支持，弥合与全科医生、医院、药房、社会福利、住房、法律和其他支持服务的差距。教练进行电话联系、家访，并在适当的情况下陪同参与者去全科医生、诊所和其他设施。

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方法

MonashWatch模型的实现

这些健康教练都是从莫纳什健康社区和急症服务部门招聘来的，以开发新的服务。远程导游是从当地或邻近社区招募的。在服务开始之前，已绘制和测试现有服务的护理路径。这些途径包括全科医生、医院急诊、住院和门诊病人、医院再入院预防项目以及其他社区卫生、社会和福利服务，包括住房、法律、金融、就业、教育和志愿组织。

参与者

MonashWatch的参与者被选在与Dandenong医院相邻的一个非常不利的集水区。保持MonashWatch团队对患者的本地化是借用Buurtzorg的概念:荷兰社区护理模式[15］．目标患者居住在距离MonashWatch团队所在地很短的车程内，以最大限度地减少临床医生的旅行时间，从而最大限度地提高反应性和临床时间。队列患者的大多数入院病例发生在丹德农当地公立二级护理医院。然而，有些是在其他较远的莫纳什卫生医院进行的，主要是受需求和临床需要的影响。

可能可预防的住院治疗

HLCC基于网络的算法纳入了18岁成人>的广泛情况[2］．HLCC算法包含以下内容:(1)服务参数，包括近期急性入院率和急诊科就诊率;(2)患者年龄、居住状况、是否吸烟等参数;(3)慢性疾病，如胃肠道疾病、肾脏疾病、哮喘、慢性阻塞性肺病、类风湿关节炎、糖尿病、胰腺疾病、肝硬化/酒精性肝炎;但排除了严重的精神和精神疾病，透析和癌症治疗，因为这些群体有其他的倡议。

AIHW潜在可预防的住院治疗诊断代码仅占HLCC入院人数的18%。在莫纳什卫生部门和维多利亚州其他卫生部门，只有大约20%的hcc确诊的住院患者曾参加过再入院预防计划或其他住院预防服务。

参与者人数分配

DHHS不断向医院集团提供更新的符合hlcc资格的队列名单，并根据预计住院费用的降低为护理改进计划提供资金。一旦病人被认为符合条件，当他们有下一次急性入院时，他们就可以被纳入。从2016年12月开始，入学人数逐渐增加，并持续超过评估截止点。由健康教练进行的务实筛选排除了那些不适合基于电话的自我评估健康模式的人(例如，养老院，需要使用翻译，以及对在家探访的工作人员构成高风险的患者)。在分配之前，根据4:1的比例，患者被认为是进入MonashWatch评估池的候选人。偏差的可能性很小，因为执行任务的健康教练和团队不知道谁将在这项试点服务中提前受益，并且分配是使用列表中的医院单位编号进行的，没有患者详细信息。

结果

主要结局指标为住院天数(即与紧急非手术入院相关的住院时间)，该指标来源于维多利亚州紧急最低数据集的维多利亚州入院病例数据[16] 2016年12月23日至2019年6月23日。

次要结局指标是急诊非手术入院率。这最初被认为是主要结果;然而，人头成本是HLCC项目的最大驱动因素，这使得卧床时间变得更加关键。净启动子评分也是次要结果。

统计和其他方法

协方差分析(ANCOVA)是一种统计技术，用于调整协变量以确定干预的结果。最小二乘法是一种可接受的计算协变量调整均值的方法[17］．在ANCOVA中，最小二乘均值是协变量的组均值调整(即，保持协变量的某些典型值不变，如其平均值)。有效有效天数描述分配到意愿治疗或常规护理后的持续天数。结果为对照组与干预组有效活跃天数的最小平方，对上述定量变量进行了均值调整。双尾Mann-Kendall趋势检验和Sen斜率用于时间序列趋势的显著性，并计算趋势的估计值。净推荐者评分调查是匿名进行的(作为邮政调查)，并提供开放式评论。该分数是根据澳大利亚国家安全与质量健康服务标准[18］．净推荐评分是一个从-100到100的指数，衡量客户向他人推荐公司产品或服务的意愿。它是根据支持者和反对者的百分比之差来计算的，并被用作衡量患者对医院产品或服务的总体满意度和患者对服务的忠诚度的代理[18］．其他次要指标包括基线指标和顺序指标已在之前描述过[14］．的显著性水平P<。使用05。根据可接受的惯例，使用最小二乘ANCOVA对卧床天数进行分析[19］．平均卧床日值根据年龄、性别、MonashWatch干预时间(有效活动天数)和存在潜在可预防的住院- 18选定的ICD-10诊断代码-协变量进行了调整[1］．

数据分析的质量保证通过几种方式进行。一位作者使用XLSTAT软件(版本2020:4.1;Addinsoft)。另外两名作者在重新检查从维多利亚承认的事件数据/维多利亚紧急情况最小数据集下载后，独立地分析了同一数据集[16]，使用R(版本3.5.2;R工作室)。外部评价是使用倾向评分而不是同期局部控制，对卧床天数和外部控制的满意度进行的，尚未正式报道。

低风险临床研究获得了莫纳什健康研究伦理委员会的伦理批准。澳大利亚政府的主要研究和发展机构——联邦科学和工业研究组织(Commonwealth Scientific and Industrial research Organisation)正在对维多利亚州的各种HLCC项目进行外部评估，这也得到了道德方面的批准。

结果

MonashWatch模型的实现

HLCC临床算法在2016年12月23日至2019年6月23日期间确定了2502例重复入院风险高的患者。

参与者

MonashWatch确定了1373例适合的HLCC患者:常规治疗(n=293)和意向治疗(n= 1080;主动远程保健:471/1080,43.6%;跌幅:485/1080,44.9%;随访丢失:116/1080,10.7%;死亡人数:8/1080,0.7%;图3)．有意治疗的主动远程保健小组同意被招募，全科医生、卫生和社会服务人员意识到他们的试点服务不可能盲视状态。对照组与MonashWatch团队没有联系，全科医生、卫生和社会服务人员不知道他们是对照组。一旦被分配到意向治疗组和活跃的远程保健组，患者就会一直留在该组。

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接受常规护理的参与者平均年龄为64.3岁(SD 17.6;中位71岁，IQR 19岁，意图治疗参与者的平均年龄为68.3岁(SD 16.8;中位数71,IQR 19)年。正常护理有效活动日为756.2 (SD 180.5;中位数1003,IQR 44)，意向治疗的有效活跃天数为624.2 (SD 269.2;中位数908,IQR 278)。

招生

在常规护理组中，293例患者有639例入院，在意向治疗组中，1080例患者有934例入院，从他们加入MonashWatch项目(有效天数)到2019年6月23日(表1)．163/293例(55.6%)患者接受常规治疗至少一次;中位数为3个录取/被录取的人(第三四分位数5);平均3.9人次/人次(SD 4.3，偏度3.1)。意向治疗有549例(50%)患者至少入院一次;录取人数中位数为2人/被录取的人(第三四分位数4);平均3.6次入院/人入院(SD 4.3，偏度6.8)。男性占44.2%(72/163)，女性占55.8%(91/163)。有意治疗患者中男性占55.9%(307/549)，女性占44.1%(242/549)。

干预组的入院率高度倾斜，有几个异常值经常因胸痛和腹部症状而短期入院，这可能是意图治疗组的高度倾斜的原因。对照组人均入院人数的原始中位数和平均值更高(P=。05年和P=。056年,分别;看到表1)．

可能可以预防的住院

卫生福利研究院可能可预防的住院代码存在于18.3%(117/639)的常规护理急性入院病例和16.4%(153/ 934)的意向治疗急性入院病例(P=.34)，即0.05%(8/1573)的入院病例为疫苗可预防。卫生福利研究院最常见的可能可预防的住院情况是慢性阻塞性肺病或支气管扩张(常规护理:30/641,4.7%;意向治疗:49/934,5.2%;P= .19);心力衰竭或心绞痛(常规治疗17/641,2.7%;有意治疗24/934(2.6%)、尿路感染或蜂窝组织炎(常规治疗32/642,5.6%;有意治疗30/934,3.2%;P= .04点)。胸痛(轻微复杂性)是所有组中最常见的入院描述(表2)．在MonashWatch活跃远程医疗组中，至少每周因胸痛(轻微复杂性)叫过救护车并经常在急诊室过夜<1天的两个人是异常值。与意向治疗组相比，非活动远程医疗组较少诊断胸痛(轻度复杂性)、腹痛和肠系膜腺炎、轻度复杂性和其他消化系统疾病，以及轻度复杂性诊断。包括胸痛和胃肠道疾病在内的低复杂性疾病被编码(常规护理:86/641,20.4%;意向治疗:219/1784,12.2%)。常规护理组比意向治疗组有明显更多的轻微复杂疾病诊断(P= 03)。使用卫生福利研究院潜在可预防的住院ICD代码进行诊断，被指定为主要复杂性(高费用和高共病)[20.]表示。在最常见的10种可能可预防的住院治疗中(表2)，常规护理组有3.0%(19/641)的入院被指定为主要复杂性，MonashWatch有意治疗的主动远程医疗参与者有5.1%(48/934)的诊断被确定为主要复杂性，显著高于常规护理(P=.02)，有意治疗的非远程医疗参与者为1.1% (9/852)(P<措施)。

主要的结果

ANCOVA以入院年龄、性别、是否存在潜在可预防的住院ICD-10代码、有效活动天数为定量变量，以干预与对照组为定性变量

表3而且图4演示样本中显著影响卧床天数的因素:年龄(P<.001)，从分配到2019年6月23日的有效天数(P<.001)，以及他们是否在干预(有意治疗)组或对照组(常规护理)组(P<措施)。性别(P=.98)和拥有指定的卫生福利研究院可能可预防的住院治疗ICD代码(P=.82)不能显著预测卧床天数。

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年龄、MonashWatch有效活动天数和意向治疗组状态预测卧床天数。通常护理的最小二乘平均值为4.5 (SD 0.2, 95% CI 4.1-4.9)个床日，而意向治疗的最小二乘平均值为3.4 (SD 0.1, 95% CI 3.1-3.6)个床日。统计上显著的(P<.001)预计每1080名意向治疗患者(1236天)可节省1.14个床日(表4)．

常规治疗与有意治疗

在入组前12个月至评估截止日期(图5)．意向治疗与常规护理的Mann-Kendall趋势和Sen斜率在意向治疗与常规护理的时间序列中显示出显著不同的趋势。在MonashWatch之前的12个月中，意向治疗组(每人每月1.77个床位日)比常规治疗组(每人每月1.44个床位日)更高。总体而言，意向治疗显示出统计学上显著的更大改善(P与常规护理(Kendall tau 0，样本方差8458)相比，每人每月卧床天数(Kendall tau 0，样本方差8458)<.001。在意愿治疗组和常规护理组中，每人每月卧床天数时间序列均向均值回归。意向治疗组表现出统计学意义上更大的(P采用Mann-Kendall趋势检验，与常规护理组相比，在床上天数呈<.001)下降趋势，意向治疗组的Sen斜率为-406，常规护理组的Sen斜率为-104。

净推荐率(满意度评分)高达95%，在医院评估中常见的结果约为77% [18］．

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讨论

主要研究结果

该评估表明，MonashWatch服务干预措施通过减少卧床天数达到了目标，并且在既定预算范围内持续工作。

至少入院一次的患者比例非常相似(常规治疗:55.6%;意向处理:50.8%)。人均入学人数几乎有统计学上的显著差异(中位数，P= . 05;的意思是,P=.056)和一个频繁入院意向治疗亚组。低复杂性疾病的数量，包括胸痛和胃肠道疾病，在常规护理组高于意向治疗组。意向治疗组有更多潜在可预防的住院入院率，这可能表明了医院病床使用的优化，减少了与临床需求无关的入院率。协方差分析，控制年龄、有效活动天数、性别和AIHW潜在可预防的住院诊断表明，每1080名意向治疗患者的住院天数在统计学上提高了1.14天(P<.001)和估计1236个住宿日。改善的卧床天数在评估期间是一致的。意向治疗组在每人每月卧床时间上有持续改善(P<措施)。

在澳大利亚支离破碎的治理和资助系统中，在改善护理的同时限制成本的挑战非常突出。联邦和州的宏观层面的联合资金改革之前并没有取得成功。自1996年以前，维多利亚州就部署了以州为基础的地方举措，以改善医院重新入院的情况，但已确定有必要进一步“改变[3.，5，6)。”医院于2016年引入按人头计算的资助模式，以便在高入院人数队列中更早地使用预计入院费用[2］．莫纳什健康利用独特的互联网远程医疗(电话)和实时数据使用指导方法抓住了这个机会。运用颠覆性创新原则[21]， MonashWatch在现有服务中形成了一个创新中心，并通过与其他社区服务的扩展和集成，越来越多地嵌入到日常服务交付中。基于频繁审计和适应患者档案和服务变化的复杂变化世界的持续数据驱动的持续改进将是一个关键特征[2］．

研究结果是否证明了因果关系?

对卧床天数的跟踪和与其他发现的三角测量表明，MonashWatch与使用Bradford Hills标准的卧床天数利用率的提高之间存在因果关系[22］．效应量为每人节省1.14个床日，但只有43.6%的意向治疗组(471/1080)参与干预，表明干预效果较强。使用MonashWatch模型的患者旅程记录系统组件的积极效果在3个爱尔兰队列中得到证明[11]及另一处维多利亚地区[23］．维多利亚州卫生与公众服务部评价MonashWatch提高了效率，更好的护理和外部评估支持人均卧床时间约0.8天的显著改善[20.］．因果关系的其他证据是，意向治疗组在进入MonashWatch后立即出现了更显著的卧床天数减少，并在整个评估过程中持续存在。

为什么干预似乎有效?

干预工作的可行机制是通过预见性护理和指导来解决复原力和脆弱性，从而建立更强大的卫生网络和与弱势群体的联系。结果支持个体对复杂不稳定健康旅程模型的持续适应[24］．许多住院，甚至在急诊科很短的住院时间(如果有过夜住院，也包括在本研究中)可能与广泛的间接影响有关[25］．潜在的问题可能包括性格类型、情绪、焦虑或士气低落、药物和酒精或药物管理问题、服务获取问题和便利性，以及从医院级护理中获益的可能性[26，27］．曾在急诊科描述过歧视感的频繁使用者[27］．这些因素中的许多(但不是全部)可以通过院前阶段的密切监测加以解决[28］．值得注意的是，参与MonashWatch的患者在6个月间隔和退出时均报告了95%的高净促进率(满意度评分)。伴随的叙述评论对“被接受”和“被支持”的感觉非常积极。这篇评论将在其他地方报道，并经常提到改善的健康体验和医院“关心”的感觉。这也表明，我们正朝着正确的方向前进。

人头结构提供了非常灵活的资金，以满足许多问题的需要，如交通，门诊出诊，和家庭因素，这些因素是入院的基础。它为教练提供了与全科医生、医院、酒精和心理健康服务机构合作的灵活性。

最后，这种DHHS方法以结果和数据为导向，对团队和本地计划进行持续的绩效和成本审查，以防止服务陷入自满状态。

限制

有一系列的限制。意向治疗组包括44.9%(485/1080)的患者拒绝治疗。这一艰难的过程可能稀释了吸收率，从而影响了卧床天数，但反映了真实的临床服务评估。今后有必要采用其他征聘方法，看看是否会增加征聘并产生更大的影响。

在研究研究之外的实时卫生系统的实用临床评估具有挑战性，特别是在MonashWatch，由于不稳定患者旅程中的长期不可预测的复杂动态[14］．在HLCC评分算法之外找到真正的对照存在实际困难。在一个地方地理区域内系统的同时期和生态选择，就像在这种情况下，被认为是最可靠的选择。外部评价采用基于HLCC的回顾性倾向评分，并进一步按诊断、年龄和社会经济(邮政编码)状况分层，随机选择不同医院的多组对照[20.］．然而，MonashWatch方法的发现与外部评估中每人节省0.8个床日的显著结果相一致[20.］．资源利用结果措施和实际节省率将是进一步评价的主题。

这项总结性评估是在一个有生命的卫生系统中进行的，作为政府资助计划的第一阶段，当莫纳什卫生服务面临严重的资金限制时，该计划将从活动转向基于价值的资助。成功是在现实世界中取得的，而不是通过传统的研究路线，即在推出实施之前进行试验。这种方法的积极特点是(到目前为止)它没有像许多设计精美、执行出色的试点那样，从未实现。在第一阶段，在现有资金范围内成功提供了护理。在第二和第三阶段在其他保健服务中部署monashwatch模式有机会改进试验方法。鉴于目前概念的成功证明，增加更多的研究资源将使更复杂的随机倾向匹配试验得以进行。

需要对数据进行持续研究，以确定哪些人受益于哪些组成部分，以及如何为不同的群体改进干预措施。有必要继续改变当前的护理途径和卫生系统，使护理适应易受伤害的莫纳什观察类型患者的需求。需要对整个系统进行改造，以应对不稳定的卫生旅程的动态变化，超越目前单一疾病或病症的孤立护理。以结果为基础的资金有可能在分散的医疗领域取得重大进展。澳大利亚卫生系统的宏观卫生服务资金变化，如西班牙北部[29将是改善综合护理的巨大优势，但由于政治障碍不太可能。

结论

使用HLCC创新供资模式的MonashWatch远程保健和指导干预措施在高度弱势社区的一家医院的当地集水区有效，并实现了其卫生服务供资模式的目标。它需要不断和更广泛的执行和评价。未来，需要对更多团队进行评估，以在不同人群和环境中证实这些发现。另外两个小组现已就位。最终，逐步扩大到多点干预将需要不断调整和评估，并反馈改进。