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Datenaustauscherklärung Angesichts des administrativen Charakters der Daten erteilten die Patienten keine Einwilligung in Kenntnis der Sachlage für die gemeinsame Nutzung von Daten; alle Daten sind jedoch vollständig anonymisiert und das Risiko einer Patientenidentifikation ist gering. Wenn die Zahl der Krankenwagenpatienten, die ein ED erhält, nicht gering ist, wird diese Gruppe von Patienten einen signifikanten Einfluss darauf haben. Unser Ziel bei der Bestimmung des Musters der Ankünfte von Krankenwagen war es, unsere Ressourcenallokation zu überprüfen und Wege zu finden, sie zu maximieren. Die gesammelten Daten werden auch als Basisinformationen für die künftige Prüfung dienen. Die Daten untermauerten unseren Eindruck, dass ein erheblicher Teil der patientenversorgenden Patienten keine Hinweise auf eine eingeschränkte Inanspruchnahme von Primärversorgungsdiensten im Vorfeld eines vermeidbaren Krankenhausaufenthalts fand, sondern dass Menschen mit vermeidbaren Krankenhausaufenthalten tendenziell ein hohes Maß an Engagement für mehrere Elemente des Gesundheitssystems hatten. Daher könnten vermeidbare Krankenhausaufenthalte besser als Instrument zur Identifizierung kranker Patienten für managed care-Programme eingesetzt werden. Die Visualisierung von Längs-Gesundheitsdaten erwies sich als eine leistungsfähige Strategie zur Aufdeckung von Nutzungsmustern im Gesundheitswesen, und solche Visualisierungen haben das Potenzial, in der Forschung im Gesundheitswesen stärker angenommen zu werden. Die Einhaltung der Index-Antidiabetika-Medikamente (ohne Insulin und GLP-1-Rezeptor-Agonisten) war in beiden Patientenuntergruppen in beiden Datenbanken hoch, mit Raten zwischen 75,0 % und 98,9 %. Bei UT-Patienten (Abbildung 4A) und BEI PT-Patienten (Abbildung 4B) waren die Adhärenzraten mit Index-Antidiabetika-Medikamentenklassen in der JMDC-Datenbank konstant niedriger als in der MDV-Datenbank. Die niedrigsten Adhärenzraten wurden mit SGLT2i bei UT-Patienten (75,0%) und PT-Patienten (77,0%) in der JMDC-Datenbank. Methoden Wir haben eine prospektive beschreibende Beurteilung von Patienten in KNHs A&E abgeschlossen, die durch systematische Probenahme über 3 Monate erhalten wurden.

Wissenschaftliche Mitarbeiter sammelten Daten direkt von Patienten und ihren Diagrammen. Hauptbeschwerde- und Diagnosecodes wurden zur Analyse zusammengefasst. Die demografischen Merkmale der Patienten wurden unter Verwendung des Mittelwerts und der SD für Alter und n und Prozentsätze für kategoriale Variablen beschrieben. International Classification of Disease 10 codes wurden nach 2013 Global Burden of Disease Study Methoden kategorisiert. Um die Rückübernahmemuster in Krankenhäusern zu charakterisieren, klassifizierten wir individuelle Diagnosen für wiederaufgenommene Patienten mit einer modifizierten Version der Krankheitskategorien centers for Medicare and Medicaid Services, wie zuvor beschrieben.13 14 Jede der 189 Zustandskategorien ist um eine einigermaßen gut spezifizierte Krankheit oder Erkrankung strukturiert.13 Da fast 90% der 189 Erkrankungskategorien jeweils weniger als 1% aller Rückübernahmen ausmachten. , jedoch haben wir verwandte Diagnosen in einer kürzeren Liste von 30 geänderten Zustandskategorien konsolidiert, um die Datendarstellung klinisch aussagekräftiger zu machen (Tabelle C in Anhang 1).