Interventionen über reine Risikoprädiktion hinaus
Wissensdatenbank Technologie Datenmanagement & Digitalisierung Mensch Arbeitsbelastung & Wohlbefinden C.2: Reduktion der Leerlaufzeiten von MRI-Systemen in Radiologieabteilungen durch den Einsatz von KI-basierter Terminplanungssoftware - MRIdleWährend Vorhersagemodelle Patient:innen mit hohem Risiko für No-Shows oder allgemein für unerwünschte Ereignisse identifizieren können, sprechen nicht alle dieser Fälle auf Interventionen an. Interventionen ausschliesslich anhand des vorhergesagten Risikos zu steuern, kann die Wirksamkeit in der Praxis einschränken. Ein dualer Ansatz, der sowohl Risiko als auch «Erreichbarkeit» berücksichtigt, könnte helfen, Ressourcen besser zu nutzen und die Wirkung zu steigern.
Problembeschreibung, Forschungsfrage und Relevanz
Interventionen wie Erinnerungstelefonate oder Nachfassaktionen richten sich oft an diejenigen mit dem höchsten vorhergesagten Risiko. Solche Bemühungen scheitern jedoch, wenn Patient:innen nicht erreicht werden können oder nicht bereit sind, auf Interventionen einzugehen. Dies führt zu Ressourcenverschwendung und begrenztem Nutzen, selbst wenn das Vorhersagemodell genau ist. Ohne Berücksichtigung der Erreichbarkeit bleiben die Massnahmen hinter den Erwartungen zurück.
Methoden und Vorgehen im Projekt
Anstatt sich ausschliesslich auf Patient:innen oder Gruppen mit dem höchsten Risiko zu konzentrieren, sollten Interventionsstudien auch berücksichtigen, welche Personen oder Subgruppen am ehesten positiv reagieren. Dies kann sich stützen auf:
- die Frage, ob Patient:innen leicht erreichbar sind,
- die bisherige Reaktionsbereitschaft auf Kontaktaufnahmen,
- ein Vorhersagemodell, das die Wahrscheinlichkeit der Reaktionsbereitschaft prognostiziert, falls noch kein Kontaktversuch erfolgt ist,
- die Präferenzen der Patient:innen bezüglich Kontaktmethode (z. B. einige möchten nicht angerufen werden, reagieren aber eher auf E-Mails oder SMS).
Ergebnisse und Erkenntnisse
Durch die Kombination von Risikovorhersagen aus dem Modell mit Informationen über Patient:innen sowie spezifischen Daten zur Reaktionsbereitschaft können Interventionen wirkungsvoller gestaltet werden. Die Reduktion von Kontaktproblemen ermöglicht es, mit gleichem Personaleinsatz eine grössere Zahl von Patient:innen zu erreichen.
Empfehlungen für die Praxis
- Bei der Entwicklung von Interventionen sollte neben dem vorhergesagten Risiko auch Information zur Erreichbarkeit und bisherigen Reaktionsbereitschaft berücksichtigt werden.
- Frühere Kontakterfolge, prognostizierte Reaktionsbereitschaft und von Patient:innen angegebene Kommunikationspräferenzen sollten die Auswahl der Adressat:innen und der Kontaktmethode steuern.
- Die Kombination von Risikoscores mit Erreichbarkeitsdaten fokussiert den Personaleinsatz auf Patient:innen, die sowohl ein hohes Risiko aufweisen als auch wahrscheinlich reagieren – und maximiert so den Nutzen, ohne die Arbeitsbelastung zu erhöhen.
Zitierung des Beitrags
Ein Beitrag zum Thema Interventionen über reine Risikoprädiktion hinaus