Raccogliere una montagna di informazioni, un paziente alla volta

Raccogliere una montagna di informazioni, un paziente alla volta

Il punteggio finale verrà utilizzato anche per determinare se un medico idoneo al MIPS si qualifica per un fattore di aggiustamento positivo aggiuntivo per prestazioni eccezionali. La soglia di prestazione sarà fissata a 3 punti per l’anno di transizione, https://harmoniqhealth.com/it/slim4vit/ in modo tale che i medici impegnati nel programma che riportano con successo una misura di qualità possano evitare un aggiustamento al ribasso. I medici idonei al MIPS che inviano dati aggiuntivi per una o più delle tre categorie di prestazioni per almeno un periodo completo di 90 giorni possono qualificarsi per diversi livelli di aggiustamenti positivi. “1

Un punteggio finale di 70 o superiore rende idoneo per un “aggiustamento della performance eccezionale”, che è stato finanziato da un pool di $ 500 milioni.1 D’altra parte, le pratiche che totalizzano un punteggio finale da 4 a 69 punti otterranno un risultato positivo adeguamento ma non si qualificano per il bonus di cui sopra. Come accennato in precedenza, 3 punti ti fanno guadagnare un aggiustamento di pagamento neutro mentre 0 punti si tradurrà in un aggiustamento negativo del -4% .2

Categorie definite

Misure di qualità: CMS consiglia ai professionisti di scegliere fino a 6 misure di qualità da un elenco di 271 possibilità, trovando le metriche che si adattano meglio alla tua pratica. Una delle 6 misure dovrebbe essere una misura del risultato. Il sito Web Quality Payment System elenca tutte le 271 misure e fornisce una comoda casella di ricerca per aiutare i medici a filtrarle in base ad alta priorità, metodo di invio dei dati e set di misure speciali. Ad esempio, si potrebbe scegliere “colonscopia di screening appropriata all’età” e scoprire che richiede di segnalare la percentuale di pazienti di età superiore a 85 anni che hanno ricevuto una colonscopia di screening dal 1 ° gennaio al 31 dicembre. Questa metrica è considerata di alta priorità, dovrebbe essere segnalato utilizzando un registro e appartiene al set di misure di specialità GI. La scelta della misura di “gestione dei farmaci antidepressivi”, d’altra parte, non è considerata una metrica ad alta priorità, deve essere riportata attraverso il proprio sistema EHR e rientra in 3 set di misure speciali: medicina interna, salute mentale / comportamentale e medicina generale / medicina di famiglia 3

Avanzamento delle informazioni sulla cura: Anche queste metriche hanno il proprio set di pagine del sito web nel programma di pagamento della qualità. Nel 2017, hai 2 opzioni nella categoria, a seconda del tuo sistema EHR. È possibile scegliere l’avanzamento degli obiettivi e delle misure delle informazioni sull’assistenza o degli obiettivi e delle misure di transizione delle informazioni sull’assistenza avanzata del 2017. I dettagli sulle differenze sono forniti sul sito web. 4

Ci sono 15 misure tra cui scegliere se si applica l’opzione 1 e 11 misure per l’opzione 2. Molte delle misure sono le stesse per entrambe le opzioni, inclusa la conduzione di un’analisi dei rischi per la sicurezza, l’uso della prescrizione elettronica e la fornitura ai pazienti di accedere alle loro cartelle cliniche online .4

Attività di miglioramento: La terza categoria di metriche non sostituisce un programma pre-MACRA. Richiede alla maggior parte dei medici di completare fino a 4 attività di miglioramento per almeno 3 mesi. Ci sono 92 attività tra cui scegliere e, ancora una volta, c’è una casella di ricerca per aiutarti a scegliere. Maggiori dettagli sulla componente delle attività di miglioramento saranno forniti nella nostra prossima puntata della serie MACRA

Sentimenti misti

Le opinioni variano tra gli esperti riguardo ai vantaggi dei nuovi regolamenti MACRA. Kyna Fong, CEO di Elation Health, una società di IT per la salute, ed ex Assistant Professor of Economics presso la Stanford University, ritiene che i nuovi cambiamenti MACRA forniscano molta più flessibilità per studi più piccoli e indipendenti. Pensa che questa flessibilità darà a queste pratiche più tempo per adattare i loro modelli di erogazione dell’assistenza in modo da soddisfare i requisiti del MACRA, continuando a fornire cure di alta qualità ai pazienti Medicare.

D’altra parte, dice Ben Quirk, chief strategy officer di CareOptimize, una società di consulenza; “Le sfide della regola sarebbero la complessità che porta alle pratiche così come la rapida implementazione. La regola contiene anche risultati positivi come l’eliminazione della formula della crescita sostenibile, un focus sul miglioramento dei risultati dei pazienti e un migliore utilizzo della tecnologia … Mentre questi cambiamenti consentono alle pratiche un po ‘più di flessibilità, i medici devono iniziare la preparazione ora istruendo l’organizzazione, riesaminando e stimando i punteggi MIPS utilizzando i punteggi MU, PQRS e VBM correnti, iniziando il processo di ottimizzazione e concentrandosi sulla qualità e valutando il personale, le risorse e la struttura organizzativa “.

" ,"

Due delle parole più comunemente usate nei Principi di medicina interna di Harrison, “eziologia sconosciuta”, continuano a frustrare i ricercatori medici e i medici nella pratica clinica. Sfogliando la maggior parte dei libri di testo medici, diventa ovvio che esiste un lungo elenco di malattie per le quali possiamo comprendere alcune delle patogenesi, ma dobbiamo ancora decifrare le cause alla radice.

Prendi nota

Sebbene ci siano stati importanti progressi nella comprensione della patogenesi delle malattie degenerative, la decifrazione delle cause alla radice di molti di questi disturbi continua a sconcertare gli scienziati medici. Per affrontare questa carenza, gli esperti suggeriscono che gli approcci tradizionali alla ricerca clinica devono essere integrati con supercomputer, data mining e analisi dei Big Data, un approccio che può portare a una forma più personalizzata di cura del paziente. La raccolta di dati sanitari su grandi gruppi di soggetti consentirà a ricercatori e medici di trarre conclusioni impossibili da raggiungere quando si analizzano coorti più piccole.

Ci sono stati importanti progressi nella comprensione della patogenesi della sclerosi multipla e dell’artrite reumatoide, ad esempio, e questi hanno portato a progressi significativi nella loro gestione, ma il meglio che possiamo dire sulla causa principale di tali malattie è che “coinvolgono un complesso interazione tra genotipo, fattori scatenanti ambientali e possibilità. “1 Senza una comprensione di quali geni specifici siano coinvolti – e in che modo esattamente attività fisica, nutrizione, esposizione a tossine ambientali, fattori emotivi e altri contributori sconosciuti entrano nell’equazione – la gestione fa affidamento su farmacoterapia che interrompe la disfunzione immunologica solo nelle fasi intermedie del processo della malattia, piuttosto che affrontare la causa o le cause ultime.

Confrontalo con lo stato delle cose in condizioni come l’anemia da carenza di ferro indotta dalla dieta, in cui la causa principale è compresa e il trattamento fornisce una cura completa piuttosto che un approccio di gestione che interrompe la progressione della malattia solo in una fase intermedia del percorso biochimico.

Naturalmente, viene condotta una grande quantità di ricerche cliniche e di base per cercare di determinare l’eziologia delle malattie autoimmuni, così come una varietà di altri disturbi degenerativi. Nonostante questi sforzi, gli esperti ci dicono che meno della metà dei protocolli di trattamento esistenti sono supportati da studi clinici randomizzati (RCT) e possono essere definitivamente considerati una terapia efficace. Una percentuale ancora minore di queste terapie ha come obiettivo una causa principale

Nessuna risposta facile (o poco costosa)

Sfortunatamente, la natura stessa della ricerca medica è uno degli ostacoli alla scoperta dell’eziologia della malattia. Gli RCT sono estremamente costosi e in genere si basano sulla verifica di ipotesi plausibili, piuttosto che su un’analisi di tutte le variabili osservabili nella vita dei pazienti. E se un disturbo ha molteplici cause potenziali – e innumerevoli fattori concomitanti che variano per i singoli pazienti – scoprire quali sono i fattori causali può essere estremamente complicato.

Questa complessità ha spinto alcuni leader di pensiero a suggerire che gli approcci tradizionali alla ricerca clinica devono essere integrati con supercomputer, data mining e ciò che è noto come analisi dei Big Data. L’obiettivo è utilizzare una tecnologia informatica così sofisticata per arrivare a una forma di medicina personalizzata o di “precisione” che è stata l’obiettivo dei teorici per decenni.

Per contribuire a raggiungere tale obiettivo, il governo federale ha recentemente lanciato un programma chiamato Precision Medicine Initiative e prevede di investire 215 milioni di dollari per realizzarlo. Circa 130 milioni di dollari dell’investimento sono destinati alla creazione di una coorte di ricerca su larga scala e 70 milioni di dollari al National Cancer Institute per concentrarsi sulla genomica del cancro.3    

L’investimento più grande prevede il reclutamento di 1 milione o più americani per fare volontariato in quello che potrebbe diventare il più grande esperimento controllato nella storia della medicina. Questi oltre 1 milione di soggetti saranno “impegnati come partner in uno sforzo longitudinale a lungo termine per identificare i fattori molecolari, ambientali e comportamentali che contribuiscono a diverse malattie; facilitare lo sviluppo e la sperimentazione di nuove terapie e approcci di prevenzione; e per sperimentare strategie di mHealth per migliorare l’efficacia dell’assistenza sanitaria. “4 (Le strategie di mHealth si basano sull’uso di tecnologie mobili).

Raccogliere una montagna di informazioni, un paziente alla volta

Il potere statistico generato dalla raccolta di dati sanitari su un gruppo così ampio di soggetti consentirà a ricercatori e medici di trarre conclusioni impossibili da raggiungere quando si analizzano coorti più piccole. Ma i benefici andranno probabilmente oltre questo ovvio vantaggio. I dati da raccogliere non includeranno solo dati demografici standard, anamnesi medica e i normali risultati dei test di laboratorio. L’iniziativa sarà anche progettata per raccogliere osservazioni basate su sensori da smartphone, dispositivi indossabili e dispositivi di monitoraggio da casa; dati clinici strutturati da record elettronici, inclusi i codici di fatturazione ICD / CPT; dati sui sinistri sanitari (con elenchi di farmaci, periodi di copertura, ecc.); e molto altro ancora 4

L’iniziativa tenterà anche di raccogliere dati, tra gli altri: 4

genomica proteomica metaboliti DNA cell-free studi su singola cellula esposizioni infettive istopatologia

Inutile dire che questa montagna di informazioni richiederà tutte le risorse che la tecnologia dell’informazione può offrire per ricavare intuizioni significative che possono essere applicate al capezzale.

Più pazienti = dati più potenti

Molti ricercatori, dirigenti sanitari e medici concordano sul fatto che l’applicazione dell’analisi dei dati a una coorte così ampia può avere profonde implicazioni. Brian A.