Measuring Patient Engagement | रोगी की व्यस्तता को मापना

बेशक, मूल्य-आधारित देखभाल वितरण के लिए अपने पथ पर देखभाल करने वाले, जहां रोगी की भागीदारी महत्वपूर्ण है, इस परिस्थिति से असंतुष्ट होंगे। हेल्थकेयर डेटा एनालिटिक्स की दुनिया में, उम्मीद है कि कुछ भी निर्विवाद नहीं है। देखभाल करने वाले एक अमूर्त विचार को एक मात्रात्मक मूल्य में बदल सकते हैं जो उन्हें सबसे प्रभावी चैनलों को प्राप्त करने में मदद करके तथ्य-आधारित निर्णय लेने में सहायता करेगा, यह समझें कि रोगियों का ध्यान क्या आकर्षित करता है, और रोगी की भागीदारी की सही तस्वीर देखें। आइए देखें कि हम इसे कैसे पूरा कर सकते हैं।

रोगी सगाई के मूल्यांकन के लिए नियम

रोगी की भागीदारी के स्तर में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि के साथ देखभाल करने वालों को प्रदान करने के लिए डेटा एनालिटिक्स को निम्नलिखित चार सूचना प्रवाह का उपयोग करना चाहिए:

प्रत्येक प्रवाह का स्वतंत्र रूप से और संयोजन में अध्ययन करके रोगियों को उनकी सगाई की मात्रा के आधार पर वर्गीकृत करना संभव है। उदाहरण के लिए, यह एबीसी रेटिंग हो सकती है, जिसमें 'ए' समूह उच्चतम स्तर की भागीदारी का प्रतिनिधित्व करता है। नतीजतन, कम व्यस्त रोगियों को समूह 'बी' और 'सी' को सौंपा गया है।

रोगी के जुड़ाव के स्तर को आयामों से जोड़ना: सुधार के अवसर

रोगी के जुड़ाव को विभिन्न रोगी स्वास्थ्य प्रोफाइल से जोड़ने के लिए यहां कुछ संभावनाएं दी गई हैं। रोगियों को आकर्षित करने के लिए सबसे प्रभावी चैनल की तलाश करने वाले प्रदाता ऊपर दी गई सूची से समान आयामों की तुलना कर सकते हैं, जैसे कि रोगी पोर्टल में लॉग इन करने की आवृत्ति और अपने "ए" स्तर के भीतर मोबाइल ऐप लॉन्च करना। इसके अतिरिक्त, इन उपायों को किसी सुविधा या विभाग पर लागू किया जा सकता है, जो विभिन्न स्थितियों वाले रोगियों के बीच वरीयताओं को प्रदर्शित कर सकता है। जैसा कि प्रत्येक नए मानदंड सेट को जोड़ा जाता है, डेटा एनालिटिक्स और भी जटिल हो जाता है और नई अंतर्दृष्टि को जन्म देता है जिसे देखभाल वितरण और रोगी स्वास्थ्य परिणामों में सुधार के लिए लागू किया जा सकता है।

इसी तरह, जब देखभालकर्ता सीएमएस रिपोर्टिंग नीति के तहत या आंतरिक प्रदर्शन मूल्यांकन के लिए स्वास्थ्य परिणामों के विश्लेषण (जैसे जीवन की गुणवत्ता, तीव्रता दर, रक्तचाप नियंत्रण, और अधिक) के लिए महत्वपूर्ण उपायों पर विस्तार से बताते हैं, तो कई निर्भरताओं को ट्रैक करने की संभावना उत्पन्न होती है। आम धारणा के बावजूद कि उच्च जुड़ाव बेहतर स्वास्थ्य परिणामों की ओर ले जाता है, परिणाम अप्रत्याशित हो सकते हैं और आगे सुधार के लिए क्षेत्रों पर एक संकेत प्रदान कर सकते हैं।

जब राज्य आता है, तो राजा होना एक महान सम्मान होता है।

हमें व्यापक दृष्टिकोण अपनाने की जरूरत है। मूल्य-आधारित देखभाल धीरे-धीरे सेवा के बदले शुल्क की जगह ले रही है। जब तक मरीज स्वस्थ रहते हैं, एक्ससेर्बेशन्स, एडमिशन और रीडमिशन को रोकते हैं, और स्वास्थ्य परिणामों में सुधार करते हैं, ऐसे कार्यक्रम और मॉडल जिनका उद्देश्य संक्रमण को आसान बनाना है (जैसे कि एसीओ) एफएफएस भुगतानों का उपयोग करना जारी रखते हैं। इस श्रृंखला में रोगी का जुड़ाव एक महत्वपूर्ण कड़ी है, खासकर जब मापा जाता है।

इसके आलोक में, रोगी जुड़ाव का विश्लेषण करना और इसे अन्य स्वास्थ्य देखभाल डेटा एनालिटिक्स आयामों के साथ एकीकृत करना जो प्रदाता पहले से ही उपयोग कर रहे हैं, इसका मतलब है कि आगे बढ़ना और प्रतिस्पर्धियों के सामने इसका लाभ उठाना।