预测医疗补助计划中1400万低收入患者的质量测量完成情况
Sadiq Y Patel1,2, Michael L Barnett3,4, Sanjay Basu5,6
1Clinical Product Development, Waymark, San Francisco, CA, USA. sadiq.patel@waymarkcare.com.
机器学习模型可以预测低收入人群的医疗保健差距,改善预防性护理的准入. 纳入健康数据的社会决定因素进一步提高了准确性,并减少了医疗保健中的种族差异.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的机器学习
- 健康 公平 卫生 公平
背景情况:
- 低收入人群在完成推的医疗保健服务方面存在显著差异.
- 目前用于患者风险分层的机器学习模型很少被评估为质量测量缺口的补充,特别是在代表性不足的人群中.
研究的目的:
- 开发和评估机器学习模型,用于预测低收入医疗补助受益者在优质医疗保健措施中的差距.
- 评估纳入健康社会决定因素 (SDoH) 数据对模型性能和健康公平的影响.
主要方法:
- 分析了1420万名医疗补助受益人的数据,包括那些电子健康记录有限或以前使用过的人.
- 使用临床数据和健康的社会决定因素 (SDoH) 数据开发预测模型,以确定九个质量指标的差距.
- 使用AUROC (接收器操作特征曲线下的面积) 和F1得分评估模型性能,与非预测性外展方法进行比较.
主要成果:
- 一个仅用于临床的模型显著提高了预测准确度 (32.5 pp) 与非预测方法相比 (AUROC: 0.88,F1得分: 0.69).
- 纳入SDoH数据进一步提高了准确度 (84.5%) 和F1得分 (0.74),对医疗保健工作人员和设施可用性有显著的敏感性.
- 与仅用于临床的模型相比,SDoH模型在预测准确性方面减少了黑白差异.
结论:
- 机器学习模型,特别是集成SDoH的机器学习模型,在预测和解决服务不足人群的质量测量差距方面是有效的.
- 通过减少预测差异,SDoH数据集成对于改善模型性能和推进健康公平至关重要.
- 通过这些模型优先考虑的有针对性的宣传,可以加强基本预防和慢性疾病管理服务的完成.
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