通过使用电子健康记录和行政数据识别养老院入院的预测因素:范围审查
Eunkyung Han1,2, Hadi Kharrazi3,4, Leiyu Shi3
1Ho-Young Institute of Community Health, Paju, Republic of Korea.
使用电子健康记录 (EHR) 和行政数据预测养老院入院 (NHAs) 对老年人至关重要. 本次审查综合了最近文献中的关键预测因素,以改善决策和资源配置.
科学领域:
- 老年学与公共卫生
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健服务研究 医疗服务研究
背景情况:
- 养老院入院 (NHAs) 对老年人来说是一个显著的不利结果.
- 电子健康记录 (EHR) 和行政数据为识别NHA预测因素提供了巨大的潜力.
- 从这些数据源中系统地识别NHA预测因素仍然不清楚.
研究的目的:
- 综合最近关于养老院入院预测因素的文献.
- 通过行政数据或电子健康记录 (EHR) 来识别预测因素.
主要方法:
- 按照PRISMA-ScR指南进行系统审查.
- 在PubMed和CINAHL数据库进行的搜索.
- 包括2012年1月1日至2023年3月31日期间发表的文章.
主要成果:
- 审查中包括了34篇论文.
- 常见的结果指标包括NHA,死亡率,住院和再住院.
- 预测因素被分为社会人口统计学,照顾者支持,健康状况,健康使用和社会服务使用因素.
- 考克斯的比例危险和物流回归模型经常用于NHA预测.
结论:
- 使用EHR/行政数据的NHA预测工具可以帮助临床决策和资源分配.
- 需要进一步的研究来验证预测因素和NHA预测模型.
- 对NHA预测模型的外部验证对于更广泛的适用性至关重要.
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