일상적인 건강 결과 측정

Routine health outcomes measurement

건강 결과의 정의

일상적인 건강 결과 측정은 개입이 환자의 건강 상태의 변화(좋든 나쁘든)와 관련이 있는지 여부를 검사하는 과정이다. 이러한 변화는 직접 측정하거나(예: 임상의나 환자가 사용하는 등급 척도로) 대리 측정(예: 혈액 검사 결과)을 사용하여 가정할 수 있다. 개입은 직접적(예: 의약품) 또는 간접적(예: 서로 다른 전문가의 통합 관리와 같은 의료 과정의 변화)일 수 있다. 건강 결과 측정의 일부 정의에서는 모집단이나 집단을 정의해야 한다고 규정하고 있다(다른 사람과 조건에 대해 다른 결과가 예상됨). 호주 뉴사우스웨일스 보건부의 강력한 예가 있다: 건강 결과는 다음과 같다.

"개별, 집단 또는 인구의 건강의 변화, 개입 또는 일련의 개입에 기인함"[1]

그것의 가장 순수한 형태에서 건강 결과의 측정은 상황(진단, 인구통계 등), 개입을 수행하기 전에 건강 상태를 측정하고 개입을 다시 측정하며, 건강 상태를 다시 측정하고, 그리고 나서 그 변화와 개입을 그럴듯하게 연관시키는 것을 의미한다.

건강 결과 측정 및 증거 기반 관행

근거 기반 관행은 종종 체계적인 검토에 의해 중재되거나 의료 가이드라인으로 처리되는, 발표된 연구의 증거가 임상 실습에 통합되는 의료 시스템을 설명한다. 정보의 흐름은 한 가지 방법이다; 연구에서부터 실행까지. 그러나 의료 시스템에 의한 많은 개입과 직원들에 의한 치료는 연구 연구의 대상이 된 적이 없거나 쉽게 될 수 없다. 나머지 중 꽤 많은 것이 낮은 품질로 등급이 매겨진 연구로부터 나온다.[2] 모든 의료진은 연구 증거와 자신의 경험에 근거하여 환자에게 개입한다. 후자는 개인적이고 주관적이며 대표적이지 않을 수도 있는 엄연한 사례에 의해 강한 영향을 받는다.[3] 그러나 이러한 개입과 그 결과에 대한 정보가 체계적으로 수집되면 그것은 "실무 기반 증거"[4]가 되고 학문적 연구를 통해 이를 보완할 수 있다. 현재까지 그러한 시책은 주로 1차 진료와[5] 류마티스 치료에만 국한되어 왔다.[6] 실천에 근거한 증거의 예는 약물과 같은 간단한 개입의 평가에서 발견된다. 효능은 무작위 제어 시험에서 환자를 개선할 수 있는 정도로서 증거 기반 실행의 전형이다. 효과성은 통제되지 않는 일상 생활에서 동일한 약물이 환자를 개선하는 정도인데, 이는 훨씬 더 얻기 어려운 데이터다. 일상적인 건강 결과 측정은 그러한 증거를 제공할 가능성이 있다.

실무 기반 증거에 필요한 정보는 상황(예: 사례 혼합), 개입(처리) 및 결과(변경)의 세 가지 유형이다.[7] 일부 정신 건강 서비스 기관은 임상 결과의[8][9] 일상적인 측정과 함께 실천에 기초한 근거 문화를 개발하고 행동 건강 결과 관리 프로그램을 만들고 있다.

일상적인 건강 결과 측정 이력

플로렌스 나이팅게일

일상적인 임상 결과 시스템의 초기 예는 크림전쟁에서 플로렌스 나이팅게일에 의해 세워졌다. 연구중인 결과는 죽음이었다. 그 맥락은 계절과 죽음의 원인-상처, 감염 그리고 다른 모든 원인-이었다. 그 개입은 간호와 행정이었다. 그녀는 1854년 11월 인커만 전투에서 부상당한 첫 병사들을 스쿠타리의 막사가 받아들이기 직전에 도착했고, 사망률은 이미 높았다. 그녀는 비조직화와 위생 기준에 경악했고 청소와 재정비에 착수했다. 그러나 사망률은 계속 상승했다. 1856년 3월 하수구를 치우고 환기가 개선된 뒤에야 사망률이 떨어졌다. 영국으로 돌아오면서 그녀는 이러한 데이터에 대해 반성하고 새로운 종류의 차트를 만들어냈다(그녀는 "불안한 일"보다는 수학에 대해 훈련했다) 이러한 과잉 사망이 처음에 그녀가 믿었던 것처럼 영양 상태가 나쁘기 보다는 생활환경에 의해 야기되었을 가능성이 가장 높다는 것을 보여준다. 그녀는 또한 평시의 군인들이 다른 젊은이들보다 사망률이 과도하다는 것을 보여주었는데, 아마도 같은 원인으로 인한 것일 것이다. 그러나 그녀와 윌리엄 파르 호적등기소장이 마르게이트 13%에 비해 90%가 넘는 사망률을 보이는 표를 만드는 데 협력하면서 그녀의 명성은 손상되었다. 그들은 분모에서 기본적인 오류를 범했다; 런던 병원의 실제 비율은 입원 환자들의 9%였다.[10] 그녀는 어쨌든 결과 측정으로 병원 사망률 수치에는 그다지 관심이 없었다.

"병원의 기능이 병자를 죽이는 것이라면, 이런 성격에 대한 통계적 비교는 허용될 것이다. 그러나, 그것의 적절한 기능은 가능한 빨리 아픈 사람들을 건강을 회복시키는 것이다. 이것이 이루어졌는지 여부에 대한 정보를 제공하는 요소들은 아픈 사람들의 건강 회복 비율을 보여주는 요소들이다. 그리고 이 개체에 필요한 평균 시간을 보여주는 요소들이다…"[11]

여기서 그녀는 일상적인 결과 측정의 개발에서 다음 핵심 인물의 선례를 치렀다.

어니스트 아모리 코드맨

Codman은 "최종 결과 아이디어"를 개발한 보스턴 정형외과 의사였다. 그 핵심에는 다음과 같았다.

그는 "모든 병원은 치료 성공 여부를 판단할 수 있을 만큼 긴 시간 동안 치료하는 모든 환자를 따라야 한다는 상식적인 생각"이라며 "그렇지 않다면 왜 그렇지 않느냐"고 반문했다.[12]

그는 1910년 여름 영국 서리 프림리 공원에서 한솜 Cab 여정을 통해 자신의 집게학 동료이자 후에 미국 외과대학을 설립한 시카고의 프랭클린 H 마틴에게 이 생각을 처음으로 진술했다고 한다. 그는 이 아이디어를 매사추세츠 종합병원에서 실천에 옮겼다.

수술실에 들어온 환자 1명당 수술 전후에 수술 외과의가 세부사항을 기입하는 가로 5인치 세로 8인치 카드가 제공됐다. 이 카드는 1년 후에 꺼내어 환자를 진찰하고, 그 후 환자의 상태를 기준으로 전년도 치료를 평가하였다. 이 시스템을 통해 병원과 일반인이 치료 결과를 평가하고 개별 의사와 다른 병원 간의 비교를 제공할 수 있었다."[13]

그는 자신의 환자들의 결과와 몇몇 동료들의 결과를 증명할 수 있었지만 그의 동료들에 의해 이 시스템이 받아들여지지 않았다는 것은 이해할 수 없다. 그들의 저항에 좌절된 그는 공개 회의에서 소란을 피웠고, 따라서 그가 교직을 맡은 병원과 하버드에서 극적으로 인기가 떨어졌고, 몇몇 동료들이 더 큰 병원에서 계속 이 생각을 이어갔음에도 불구하고 그는 자신의 작은 사립 병원에서[14] 이 생각을 완전히 실현할 수 있었다. 그는 1940년 공개적으로 이용할 수 있는 결과 자료가 눈앞에 보이지 않는 것에 실망하여 세상을 떠났지만, 후세가 자신을 정당화해주기를 바랐다.

아베디스 도나베디안

유명한 공중 보건의 선구자인 아베디스 도나베디안은 1966년 고전적인 논문에서 의료의 질에 대한 세 가지 뚜렷한 측면, 즉 결과, 과정, 구조(원문대로)를 기술했다.[15] 그는 결과만을 품질의 척도로 사용하는 것에 대해 우려했지만, 다음과 같이 결론지었다.

"대체로 의료의 효과와 품질에 대한 궁극적인 검증으로 남는다."[15]

그는 치료(일반적으로 프로세스의 척도로 간주되는)에 대한 환자 만족을 결과로서 토론할 때 물을 약간 더럽혔을 수도 있지만, 더 중요한 것은 그의 세 가지 예상 모델이 그가 결코 하지 않았던 방향성, 투입성 인과 사슬인 "구조-공정-출구"라고 불리는 모델로 변질되었다는 것이 명백해졌다. 당초에 기술한 이러한 전복은 Oxman 등이 어리석게 기술한 의료의 구조를 재편성함으로써 과정과 결과를 개선하려는 반복적인 시도의 정당화였다.[16] 도나베디안 자신은 결과 측정이 효과성과 효과성을 구별할 수 없다고 주의를 주었다. (적절한 치료법을 잘못 적용하거나 잘못된 치료를 잘 수행했기 때문에 결과가 좋지 않을 수 있음) 결과 측정은 항상 맥락(중재 이외의 요인은 의사결정에 매우 중요할 수 있음)을 고려해야 한다.또한 가장 중요한 결과는 측정하기 가장 쉬울 수 있으므로 쉽게 측정되지만 관련 없는 결과(예: 장애 대신 사망률)를 선택할 수 있다.

결과 측정으로서의 사망률

아마도 불미스럽게 열악한 진료(예: 브리스톨 로열 의무실 1984-1995[17])의 사례 때문에 사망률 데이터는 점점 더 공개적으로 병원 내,[18] 심지어 개별 외과의사의 다른 건강 결과의 대용물로 이용 가능해졌다.[19] 많은 사람들에게 삶의 질은 더 큰 고려사항이기 때문에 신체적 증상, 심리적, 감정적, 영적, 정보와 지원 필요와 같은 요소들이 더 큰 우선권을 가질 수 있다. 따라서 보건의료기관의 질과 안전을 나타내는 지표로서 사망률은 여전히 중요하지만, 개인으로서는 그것이 핵심 목표가 아닐 수도 있다.[20]

일상적인 건강 결과 측정의 원칙

  1. 세 가지 차원(컨텍스트, 개입 및 결과)을 모두 측정해야 한다. 이 세 가지 모두 없이는 결과 데이터를 이해할 수 없다.
  2. 결과에 대한 다른 관점이 인정될 필요가 있다. 예를 들어, 환자, 보호자 및 의료진은 어떤 결과가 중요한지, 어떻게 측정하는지, 그리고 어떤 결과가 바람직한지에[21] 대해 서로 다른 견해를 가질 수 있다.
  3. 건강 상태의 사전 및 반복 측정은 임상 글로벌 인상과 같은 변화의 소급 측정보다 우수하다.[22] 후자는 메모리에 의존하고 있으며, 만약 격자가 변하면 가능하지 않을 수도 있다.
  4. 건강 상태 측정의 신뢰성(통계)과 유효성(통계)을 알아야 건강 결과 평가에 미치는 영향을 고려할 수 있다. 정신 건강 서비스에서, 특히 훈련된 연구자가 아닌 직원에 의해 일상적으로 수행될 때, 그리고 일상 생활에서 실현 가능한 짧은 조치를 사용할 때, 이러한 값은 상당히 낮을 수 있다.
  5. 수집된 데이터는 데이터 품질, 신뢰성 및 유효성을 극대화하기 위해 다시 공급되어야 한다.[23] 피드백은 내용(예: 컨텍스트 및 개입에 대한 결과의 관계)과 프로세스(모든 3차원의 데이터 품질)로 이루어져야 한다.

일상적인 건강 결과 측정의 현재 상태

일상적인 건강 결과 측정은 왜 그렇게 드문가? 많은 의학 전문 분야와 많은 국가에서 일상적인 건강 결과 측정 보고서를 찾을 수 있다. 그러나, 이러한 보고서의 대부분은 본질적으로 지역 시스템을 구축한 열성가들에 의한 것이거나, 심지어 길 아래에서도 다른 유사한 시스템들과 거의 관련이 없는 것에 관한 것이다. 결과 측정 시스템의 모든 이점을 실현하기 위해서는 적절한 의료 서비스 사례의 높은 비율의 데이터가 갇혀 있는 표준화된 방법을 사용한 대규모 구현이 필요하다. 건강 상태(건강 결과)의 변화를 분석하기 위해서는 도나베디안[15] 등이 권고한 맥락에 대한 데이터와 사용 중인 개입에 대한 데이터가 모두 표준화된 방식으로 필요하다. 이와 같은 대규모 시스템은 현재 정신 건강 서비스 분야에서만 뚜렷이 나타나며, 다음 두 곳에서만 잘 발달되어 있다. 오하이오주와[8] 오스트레일리아 모두 맥락과 개입에 관한 데이터에서 결과에 대한 데이터보다 훨씬 덜 두드러진다.[9] 건강 결과 측정의 주요 과제는 현재 특히 정신 건강 분야에서 사용 가능하고 차별적인 중재 및 치료 범주의 개발이다.

일상적인 건강 결과 측정의 이점

열망에는 다음과 같은 이점이 포함된다.

  • 집계자료
    • 효능 데이터를 보완하는 효과 데이터의 기초를 형성할 수 있다. 이는 무작위 임상시험에 의해 이전에 시험된 중재에 대한 일상적인 임상실무의 실제 유익성 또는 무작위 통제 임상시험 및 체계적 리뷰에서 시험되지 않았거나 시험되지 않은 중재안의 유익성을 보여줄 수 있다.
    • 대규모 데이터셋에서만 나타나는 위험한 개입을 식별할 수 있음
    • 유사한 사례 혼합을 통해 임상 서비스 간의 차이를 보여줌으로써 이러한 차이를 설명하고 치료 또는 관리의 개선을 이끌어낼 수 있는 테스트 가능한 가설의 검색을 촉진하는 데 사용할 수 있음
    • 다양한 관점에서 치료와 관리의 결과를 비교하는 데 사용할 수 있다(예: 의료진과 환자).
  • 개별 환자에 대한 데이터
    • 개별 환자 또는 임상의가 메모리에 익숙해지기에는 너무 오랜 시간 동안, 그리고 특히 둘 이상의 임상의나 팀이 관련된[24] 경우에 치료 중 변화를 추적하는 데 사용할 수 있다.
    • 특히 다양한 관점을 이용할 수 있는 경우 환자, 임상의 및 보호자 간의 진행 상황에[25] 대한 논의에 사용할 수 있음
    • 임상 미팅의[26] 속도를 높이고 이를 구체화하는 데 사용할 수 있음

일상적인 건강 결과 측정의 위험

  1. 결과 데이터를 사용하여 보건 서비스를 구매하거나 위탁하려는 시도가 있는 경우, 특히 서비스 제공자가 결과 측정을 수행하는 과정에서 편익을 무효화하는 편견이 도입될 수 있다. 굿하트의 법칙 보기
  2. 사례 혼합과 같은 맥락 데이터의 분석에 불충분한 주의를 기울이면 의심스러운 결론이 나올 수 있다.[27]
  3. 참여하는 임상의에게 데이터를 다시 공급하지 않으면 데이터 품질(및 수량)이 합리적인 해석에 필요한 임계값 아래로 떨어질 가능성이 높다.[28]
  4. 보건의료의 작은 비율만이 결과 데이터를 완료한 경우, 이 효과의 임계값이 서비스, 서비스, 측정, 측정 등에 따라 다르겠지만, 이러한 데이터는 모든 에피소드를 대표하지는 않을 수 있다.
  5. 일반적으로 예측되는 편향의 위험은 비실비실하지만 경계할 필요가 있다.[29]

일상적인 건강 결과 측정에서 실제 문제

경험에 따르면 일상적인 건강 결과 측정에는 다음과 같은 요소가 필요하다.

  1. 데이터 웨어하우스에서 쉽게 추출할 수 있는 전자 환자 기록 시스템 결과 데이터의 입력은 임상 데이터의 일상적인 입력의 일부가 될 수 있다. 이것이 없다면, 종합 데이터 분석과 피드백은 실제로 매우 어렵다.
  2. 교육 및 피드백을 받기 위해 예약된 리소스 및 직원 시간
  3. 결과, 캐세믹스 및 가능한 경우 임상 팀에 개입 데이터를 추출, 분석 및 사전 예방적으로 제시하기 위한 리소스 및 인력
  4. 고위 관리자에 의한 성능 관리 프로세스의 일부로 데이터 품질에 대한 정기 보고서는 피드백을 보완할 수 있지만 대체하지는 않는다.

공유된 의사[30] 결정

따라서 결과 측정은 의료 서비스 품질을 개선하는 데 중요하지만 무시된 도구다. 환자가 개입에 착수할지 여부에 대한 결정(예: 시험, 수술, 약)에 의미 있게 관여하는 것이 필수적이라는 주장이 제기되었다. 특히 그 결정이 운명적인 경우(즉, 되돌릴 수 없는 경우)가 그렇다.[31] 결과 측정보다는 과정이지만 환자가 공유된 의사결정에 관여해 온 정도는 분명히 중요하다.[32]

참조

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참고 항목