经济学

热点,超级硅编,避免“RTM陷阱”

托马斯威尔逊
Vince Kuraitis.

托马斯威尔逊博士,DrPH和Vince Kuraitis JD,MBA

最近的一项研究 新英格兰医学杂志 报告了由医疗保健提供者的Camden联盟创建的“热点”计划的结果(Camden联盟)。 Hotpotting Targets在医疗保健过度ilizers的全部或一部分 - 5%的患者 占50% 年度医疗保健支出。

结果 研究令人失望。在利用(医院入院) 为热点组拒绝,下降几乎相同 control group. 至少三个头条新闻 暗示这项研究的结论是热点护理管理 已被证明不工作的方法:

“'热点'不起作用。那是什么?“ 政客脉搏

“通过培养恶劣来减少健康成本?一个令人兴奋的想法令人失望。“ 美国国家公共电台

“热点” Apparently Doesn’T减少超级ilimizers.’ Readmissions” Nejm Journal Watch.

不是那么快!

我们会 解释,我们相信这里发生的大部分事情都可以解释一个 或者我们称之为“RTM陷阱”(对平均陷阱的回归)。

在这方面 essay, we will:

  • 定义RTM(对平均值的回归)
  • 解释RTM陷阱和多少 陷入了陷阱
  • 建议如何避免RTM陷阱

我们相信 我们的POV与许多人的临床,技术和行政人员有关 专注于化妆品人口的组织 - 医院,医生, ACOS,健康计划,社区团体等。

将回归定义为平均值

对平均值的回归是统计学家,流行病学家,altuaries和其他'Quants'所熟知的—它是从人口(如叫声)的极端价值的自然倾向,以对重新测量不太极端,即对中间的趋势(平均值)。 RTM由于两个因素而发生。我们将使用骰子作为示例来展示问题—别担心我们会很快回到人们。

你先来 有100个六面骰子。任何一个死亡的预期均值随着时间的推移 桌子反复为3.5。这是数学: ((1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 6)/ 6 = 3.5)。

  • 选择偏见。 你将所有100个骰子扔到桌子上,其中20个六个六个。你选择 这20个骰子认为他们倾向于更可靠地抛出六个。
  • 变异(随机)。  你现在把这20个骰子扔到了 桌子再次,结果是其中5个提出六个。

这些 剩下的5个骰子类似于化妆品类别 - 在这种情况下 原始100骰子中排名前5%。如果你再次抛出这5个骰子, 你不应该指望5六个人—你期望总数急剧下降 骰子,任何一个死亡的预期意味着将继续为3.5。 这是对工作中均值的回归。

人们是 不像骰子,他们的变化不仅仅是随机的,而是经常在你选择的时候 病人,平均而言,他们随着时间的推移往往不那么恶心。 大多数情况都很可能导致RTM— it 可能(甚至可能)其他原因也存在: 医疗系统干预病人 人们一直和他们的干预措施显然是有益的。 

rtm. 是一个特别重要的 使用超级iller群体的患者工作时发出。在Camden联盟研究中 作者报告说:“作者报道:”180天的重点是符合条件的超级ilizers的0.5% 入学组入学率为62.3%,控制中61.7% 团体。干预对这一主要结果没有显着影响。“ 

起初,它 似乎对许多人来说似乎是令人行应的,即利用的下降是如此 戏剧性 两个都 团体。然而, 在我们的 与慢性疾病管理计划一起使用的丰富经验,这些 在使用化妆器组时,结果是典型的。这 Camden 联盟作者还承认,针对高成本患者的研究 are prone to RTM.

rtm. 陷阱

在健康中 关心,当成本或利用率下降在一群生病的人中时,观察员可以 分为两个单独的RTM陷阱:

rtm. 陷阱#1:忽略或折扣 回归平均现象 并归因于实施干预的所有变化。 这通常发生在后期的研究中,或者患者是他/她的地方 control in studies.

rtm. 陷阱#2:忽略或折扣 其他潜在的因果因素 并归因于干预组中看到的下降 只要 回归平均值。

让我们更深入地看待每个人,并考虑方法 避免陷入RTM陷阱。

rtm. Trap #1:  Ignoring RTM.  

即使是在同行评审期刊上发布的最佳研究人员也可能落入忽略RTM的陷阱。一种 同行评审文章 2017年,“二甲双胍可以在新诊断的2型糖尿病患者中逐步导致体重减轻。”此外,“基线较高的BMI和腰围更大的腰围的患者显示出更明显的减肥。”  A 给编辑的信 指向RTM陷阱2017年作者陷入: “由于缺乏对照组而不是考虑可能已经混淆这些结果的其他因素,得出结论......不是证实。不幸的是,我们认为这些结果是由于对平凡(RTM)现象的回归,这削弱了本研究中提出的因果推断。“

另一项研究 关于哮喘病管理,作者承认RTM(因此试图避免RTM陷阱#1)。然而, 两封信给编辑 评论需要部署更好方法以考虑到帐户。

我们走吧 回到Camden联盟研究。  The 该计划的早期结果一直非常令人鼓舞,表现出戏剧性的 成本和利用率下降。如RTM陷阱的定义中所述 #1,它的人性是“归因于所看到的所有变化 实施干预“。

这是 节目经理和研究人员停止深呼吸的时间,并问 “计划是由于我们的干预措施而真正的结果吗?甚至可能是可能的 对平均值的回归可能会考虑结果吗?会有 进行随机试验的重大价值?“

避免RTM陷阱#1: 比较 您的结果到您自己的等效参考组。

正如所所做的那样 在Camden联盟研究中,一种避免RTM陷阱#1的一种方法是进行 科学研究 - 随机控制试验。这是这一点的挑战 途径昂贵且耗时 - 设计了几年的时间 实验,携带它,分析结果。

有一个 较简单的路径,与团体一起使用时尤其有用 超级司机患者。

重新审视你的 从前一年自己的数据,然后选择相同的参考组 在您的基准第1年的计划中。  One 还可以部署各种匹配技术以确保两个人群 are equivalent.

然后比较 结果为1年至第2年。你会看到的赔率非常好 戏剧性 利用和成本下降 从1年到第2年,你自己的统计数据 - 即使没有特别的 intervention. 对均值的回归是 可能对所看到的结果负责。

然后你可以 决定科学实验的额外努力是否合理 “击败”预期下降。但即使在做幻想研究之前也总是如此 一个好主意从过去选择类似的参考,看看发生了什么 over time.

rtm. 陷阱#2:忽略或折扣其他潜在的因果因素。 

我们引用了 我们文章的开头,大众新闻中的许多头条新闻都建议了一个 结论类似于“热点不起作用”。

我们相信A. 更准确的结论是:它是 可能的 (甚至可能)Camden联盟热点研究的结果是 由于对平均值的回归,但也是 可能的 结果至少部分是由于其他因素 作者认可。

避免RTM陷阱#2:考虑 替代解释。

卡姆登 联盟作者在文章的尽头写道:“卡姆登在不断发展期间 试用期,多个其他护理计划开始和 联盟领导着城市努力将初级保健患者联系起来 在医院放电后7天内。“

不是可能 - 甚至可能 - 这些城市的护理管理努力改善了 两个都 干预措施 对照组患者? 作者 - 我们的意外 - 不要评论他们的参考组受与目标群体相同类型的干预影响的可能性。因此,护理管理可能已经努力,它在目标群体中就像在对照组中一样受到影响。

课程:甚至 在进行社区随机审判时,请尝试查看还有什么进展 可以显着影响您的参考组的社区。 这始终是社区试验中的问题, 由于世界不静止,所以你可以做一个完美的实验。

结论

警惕 使用过度ilizers时落入RTM陷阱。 RTM可以是 在这组患者中特别明显。

一个人不应该得出结论,护理协调不适用于超级ilizers。我们赞扬继续努力了解这些患者这些最恶劣的挑战性和独特性。

托马斯威尔逊 Phd,DrPH是一个恢复的学术和创始人和务实流行病学家 Trajectory®Heathercare,LLC.

Vince Kuraitis.,JD,MBA(@VinceKuraitis) 是一个独立的医疗保健战略顾问,超过150多年的保健机构的经验。他博客 e-caremanagement.com, 本文首次出现的地方。

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