Can timely recognition of deteriorating health prevent hospitalisation of older community-dwelling adults? The effect of a notification algorithm and a digital decision support tool

Med den aktuelle demografiske udvikling følger en række udfordringer, som vil konfrontere sundhedssystemer de kommende år. Selv effektive systemer vil få svært vedat efterkomme efterspørgslen på sundhedsydelser fra aldrende befolkninger, somkendetegnes ved multimorbiditet og funktionstab, og hyppige kontakter til både denprimære og den sekundære sundhedssektor.

Inden for de senere år har de fleste nordiske lande implementeret sundhedsreformer, der centraliserer den sekundære sundhedssektor, samtidig med at mere specialiseret behandling og pleje er introduceret i den primære sundhedssektor. Det har medført et stigende politisk fokus på forbedring af samarbejdet og kommunikationen mellem aktørerne i sundhedsvæsnet, særligt ift. ældre borgere. Målet er at forbedre sammenhæng og patienttilfredshed gennem fokus på forebyggelse af akutte
hospitalsindlæggelser og ved at understøtte ældre i at kunne forblive i deres egen hjem så længe som muligt. Fælles for det politiske fokus er ambitionen om en mere avanceret kommunal sygepleje, der muliggør tidlig opsporing af sygdom og rettidig
behandling af ældre borgere.

Tidlig opsporing af begyndende sygdom hos ældre kan være vanskeligt på grund af atypiske symptomer oven i komplekse sygdomsbilleder. Algoritmer og prædiktionsmodeler, som integreres i digitale løsninger, kan muligvis hjælpe kommunale sygeplejersker med at opdage tegn på svigtende helbred og begyndende sygdom. Vi har tidligere vist at brugen af kommunale sundheds- og omsorgsydelser stiger forud for en akut korttidsindlæggelse af ældre hjemmeplejemodtagere. Baseret på denne viden har vi udviklet ’Prevention of AcuTe admIssioN Algorithm (PATINA)’, en algoritme og et beslutningsstøtteværktøj, der analyserer ældres brug af kommunale sundheds- og omsorgsydelser, og som advarer kommunale sygeplejersker, når behovet for hjælp stiger.

Formål
Formålet med denne afhandling var: 1) at undersøge effekten af PATINA værktøjet på brugen af sundhedsydelser blandt ældre hjemmeplejemodtagere i tre danske kommuner, 2) at oversætte og kulturelt adaptere et tværfagligt accepteret og valideret mål for skrøbelighed, samt at teste pålideligheden blandt udvalgte faggrupper fra det tværsektorielle samarbejde, 3) at undersøge sammenhængen mellem skrøbelighed og seks-måneders dødelighed, indflytning på plejehjem, hospitalsindlæggelse og midlertidig kommunal aflastning blandt ældre hjemmeplejemodtagere, og 4) at udvikle en konceptuel model, der kan understøtte udviklingen, implementeringen, evalueringen og monitoreringen af kommunale akutfunktioner.

Resultater
I en protokolartikel (Artikel 1) beskrev vi et open-label stepped-wedge cluster-randomiseret kontrolleret forsøg til evaluering af effektiviteten af PATINA værktøjet, når implementeret som en støtte for sygeplejersker i tre danske kommuner af forskellig størrelse og organisering. Det primære mål var antallet af hospitalsindlæggelse inden for 30 dage efter at være blevet identificeret af PATINA algoritmen. Sekundære mål var genindlæggelse, andre hospitalskontakter, ambulant behandling, kontakt til egen læge, brug af midlertidig aflastning, og dødsfald, alle inden for 30 dage efter at være blevet identificeret af PATINA algoritmen.

PATINA værktøjet består af to moduler: en algoritme og et beslutningsstøtteværktøj. Algoritmen monitorer og analyserer brugen af kommunale sundheds- og omsorgsydelser ved at summere den leverede tid af personlig pleje, praktisk hjælp, træning og rehabilitering samt sygepleje. En gang om ugen blev kommunale sygeplejersker gjort opmærksomme på ældre med stigende brug af kommunale sundheds- og omsorgsydelser på mere end 17,5 % den seneste måned sammenlignet med en forudgående periode på seks måneder, hvilket betragtes som prædikterende for en øget risiko for negative sundhedsmæssige udfald. Den kommunale sygeplejerske modtog for hver borger en graf, der visualiserede borgerens brug af sundheds- og omsorgsydelser de seneste seks måneder, samt et link, som gav adgang til PATINA beslutningsstøtteværktøjet. Beslutningsstøtteværktøjet blev designet til at hjælpe sygeplejerskerne med at reflektere over tidlige tegn på aftagende helbred ved brug af validerede sundhedsskalaer og information på risikofaktorer for akut sygdom. Dog var det sygeplejerskerne, der besluttede om borgerens situation krævede handling.  

Som en del af udviklingen af PATINA beslutningsstøtteværktøjet oversatte og kulturelt adapterede vi Clinical Frailty Scale (CFS) til dansk (Artikel 2 og 3). I den sammenhæng bidrog vi med viden til den fremadrettede brug af CFS ved at vise fremragende pålidelighed både inden for og på tværs af fire faggrupper (kommunale sygeplejersker, praktiserende læger, hospitalslæger fra intensiv og intern medicin). Pålideligheden (inter-rater reliability) var høj inden for alle fire faggrupper, rangerende fra ICC 0.81-0.90, hvilket antyder et potentiale for brugen af CFS, som et fælles sprog om skrøbelighed.

Ved brug af et stepped-wedge cluster-randomiseret kontrolleret studiedesign implementerede vi sekventielt PATINA værktøjet i sygeplejesektionerne i hver af de tre kommuner over en periode på 12 måneder fra den 1. juni 2020 – 31. maj 2021 (Artikel 4). I alt inkluderede vi 2.464 hjemmeboende ældre i studiet. 1.216 (49,4%) i kontrolperioden og 1.248 (50.6%) i interventionsperioden. I kontrolperioden blev 102 hjemmeboende ældre indlagt på sygehuset inden for 30 dage efter at være identificeret af PATINA algoritmen fordelt på 33.943 risikodage, sammenlignet med 118 indlæggelser inden for 30 dage fordelt på 34.843 risikodage i interventionsfasen. Vi fandt, at anvendelsen af PATINA værktøjet ikke var associeret til en reduktion i den første indlæggelse inden for 30 dage (IRR 1.10, 95%CI 0.87-1.50, p= 0.38), men derimod associeret til en 59% reduktion i antallet af genindlæggelser inden for 30 dage (IRR 0.41, 95%CI 0.24-0.68, p= <0.001), en 140% stigning i kontakter til egen læge (IRR 2.40, 95%CI 1.18-3.20, p <0.001) samt en 150% stigning i ophold på kommunale midlertidige aflastningspladser inden for 30 dage (IRR 2.50; CI 95% 1.40-4.70; p=0.003). Effekten af PATINA værktøjet var dog forskellig på tværs af de tre kommuner, hvilket sandsynligvis skyldes forskelle i kapaciteten (fx organisatoriske strukturer og størrelse) og kapabiliteten (fx personalesammensætning and deres erfaringer). Vores resultater peger på, at PATINA værktøjet flyttede brugen af sundhedsydelser fra sekundærsektoren til primærsektoren.

Forskere interesserer sig i stigende grad for begrebet skrøbelighed og dets potentiale for at identificere ældres risiko for negative sundhedsmæssige udfald. Vi ved dog kun lidt om den prædiktive værdi af skrøbelighed blandt ældre med stigende brug af kommunale sundheds- og omsorgsydelser. I en prospektiv kohorteanalyse af interventionsfasen i PATINA studiet (Artikel 5) undersøgte vi associationen mellem skrøbelighed og seks-måneders dødelighed, indflytning på plejehjem, hospitalsindlæggelse og midlertidig kommunal aflastning. Vi fandt skrøbelighed signifikant associeret med højere risiko for seks-måneders dødelighed, hospitalsindlæggelse og midlertidig kommunal aflastning, men ikke indflytning på plejehjem. Overraskende steg risikoen ikke proportionelt med gradvis stigning i skrøbelighed.

Alle danske kommuner har implementeret kommunale akutfunktioner med det formål at skabe mere sammenhængende patientforløb. Akutfunktionerne skal understøtte samarbejdet mellem sygehuse og almen praksis, samt muliggøre tidlig opsporing af akut sygdom og mere avanceret sygepleje og behandling. På trods af at mange andre lande har et lignende politisk fokus på kommunale akutfunktioner, eksisterer der kun begrænset viden om deres organisation og effekt. I afhandlingen præsenteres en konceptuel model, der kan bruges til at karakterisere kommunale akutfunktioner (Artikel 6) med det formål at understøtte udviklingen og sammenligningen af disse funktioner på tværs af sundhedsvæsner. For at illustrere modellens anvendelse undersøgte vi de danske kommuners akutfunktioner med data fra 2020 med det formål at identificere mangler og muligheder for læring. Modellen identificerer to nøgledimensioner: (1) kapacitet og kapabilitet, samt (2) koordination og samarbejde. Sammen med strukturelle styreformer og kvalitetssikringsinitiativer er de to nøgledimensioner af betydning for effekten af de kommunale akutfunktioner. Anvendelsen af modellen på de danske kommuners akutfunktioner viste en betydelig variation i deres tilgange og funktioner.