Population Health Analytics: Ein datengesteuerter Ansatz zur Transformation des Gesundheitswesens

Die Rolle der datengesteuerten Entscheidungsfindung ist im Gesundheitswesen von größter Bedeutung geworden. Traditionell konzentrierte sich die Gesundheitsversorgung auf einzelne Patienten und bot reaktive Interventionen auf der Grundlage von Diagnosen an. Allerdings übersieht dieser isolierte Ansatz oft das Gesamtbild – das miteinander verbundene Geflecht von Faktoren, die die Gesundheit der gesamten Bevölkerung beeinflussen.

Hier kommt die Analyse der Bevölkerungsgesundheit ins Spiel und beleuchtet Trends, Muster und Diskrepanzen in verschiedenen demografischen Gruppen. Es ist die Überprüfung, Untersuchung und Datenanalyse von Informationen, die wichtige Gesundheitsbedenken in den Mittelpunkt rücken.

In diesem Blogbeitrag diskutieren wir die Rolle der Datenanalyse im Bevölkerungsgesundheitsmanagement und wie sie soziale Determinanten im Gesundheitswesen angehen und abschwächen kann. Lass uns anfangen!

Die Bedeutung der Bevölkerungsgesundheitsanalyse

Datenanalyse ist zu einem entscheidenden Faktor im Gesundheitsmanagement geworden und revolutioniert die Herangehensweise von Organisationen an die Patientenversorgung. Insbesondere die Analyse der Bevölkerungsgesundheit nimmt eine breitere Perspektive ein und konzentriert sich auf die Gesundheitsergebnisse einer definierten Gruppe von Personen und die Verteilung der Gesundheitsdeterminanten innerhalb dieser Gruppe. Dieser Ansatz ermöglicht es Führungskräften im Gesundheitswesen, über die individuelle Patientenversorgung hinauszugehen und Erkenntnisse zu gewinnen, die systemische Verbesserungen vorantreiben können.

Bevölkerungsgesundheitsanalysen umfassen die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich elektronischer Gesundheitsakten, Schadensdaten und Indikatoren für soziale Determinanten der Gesundheit (SDOH). Es kann Gesundheitsdienstleistern helfen –

• Identifizieren Sie Hochrisikopopulationen:

  Stellen Sie sich vor, Gruppen zu identifizieren, die für bestimmte Krankheiten oder unerwünschte Folgen anfällig sind, bevor diese überhaupt auftreten. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht gezielte Interventionen, um Krankheiten vorzubeugen und Leben zu retten.

• Ausbrüche vorhersagen und verhindern:

  Bevölkerungsgesundheitsanalysen können Trends bei Infektionskrankheiten in Echtzeit verfolgen und uns dabei helfen, Ausbrüche zu antizipieren und vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen, bevor sie außer Kontrolle geraten.

• Ressourcenzuteilung optimieren:

  Datengesteuerte Erkenntnisse helfen dabei, Ressourcen den Bereichen mit dem größten Bedarf zuzuweisen, Kosteneffizienz sicherzustellen und die Wirkung jedes für die Gesundheitsversorgung ausgegebenen Dollars zu maximieren.

• Pflegequalität messen und verbessern:

  Wir können über Vermutungen hinausgehen und Leistungskennzahlen verschiedener Gesundheitsdienstleister verfolgen. Dieser datengesteuerte Ansatz identifiziert Bereiche mit Verbesserungspotenzial und fördert so eine kontinuierliche Qualitätsverbesserung und letztendlich eine bessere Patientenversorgung.

Erleben Sie die Rolle der Datenanalyse während des COVID-19-Ausbruchs. In der Anfangsphase der Pandemie kamen viele Menschen ums Leben, da keine Informationen über die Auswirkungen und den Schweregrad der Pandemie vorlagen. Im Laufe der Zeit berücksichtigten die Analysten jedoch mehrere Faktoren wie das Alter der Patienten, die minimale Sauerstoffsättigung, verschiedene Varianten von COVID-19, die Orte mit höherer Falldichte usw., um die Auswirkungen des Virus zu überwachen. Dies half Gesundheitsorganisationen bei der Fallprognose, der Bedarfsplanung und der Rückverfolgbarkeit von Viren, was zu einer besseren Kontrolle der Situation führte.

Auseinandersetzung mit den sozialen Determinanten der Gesundheit (SDOH)

Es sind nicht nur klinische Faktoren, die die Gesundheit der Bevölkerung beeinflussen. Soziale Determinanten der Gesundheit (SDOH) – wie Einkommensniveau, Bildung, Wohnraum und Zugang zu gesunder Ernährung – spielen eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Gesundheitsergebnisse.

SDOH hat nachweislich einen größeren Einfluss auf die Gesundheit als genetische Faktoren. Armut steht beispielsweise in direktem Zusammenhang mit schlechteren Gesundheitsergebnissen und einem höheren Risiko eines vorzeitigen Todes. Insbesondere bei Kindern, die in Armut leben, kann sich der Gesundheitszustand verschlechtern und zu einer schlechten Gehirnentwicklung führen.

Ebenso hat die Nachbarschaft, in der die Menschen leben, einen großen Einfluss auf ihre Gesundheit und ihr Wohlbefinden. Viele Menschen leben in Gebieten mit hoher Gewaltrate, schlechtem AQI, verunreinigtem Wasser und anderen Sicherheitsrisiken. Dies kann tiefgreifende Auswirkungen auf ihre Gesundheit haben. Außerdem sind viele Menschen bei der Arbeit Dingen ausgesetzt, die ihrer Gesundheit schaden können, wie Passivrauchen, laute Geräusche und mehr.

Ein weiterer wichtiger SDOH-Faktor ist Bildung. Bildung führt zu lebendiger Gesundheit und einer blühenden Lebensspanne für die Menschen. Das liegt daran, dass sie über die Mittel verfügen, hochbezahlte Jobs zu bekommen, sich wohl zu fühlen, sich erstklassige Gesundheitsdienstleistungen zu leisten und in einer sicheren Umgebung zu leben. Im Gegenteil, Menschen mit einem niedrigeren Bildungsniveau haben solche Privilegien nicht und sind daher häufiger mit psychischen Problemen wie Depressionen, dem Stress des Lebens in Armut und anderen Gesundheitsproblemen wie Herzerkrankungen konfrontiert.

Laut WHO sind Herz-Kreislauf-Erkrankungen jährlich für den Tod von 17,9 Millionen ⁽ⁱ⁾ Menschen verantwortlich.

Wenn es gesellschaftliche Ungleichheiten gibt, besteht für die Menschen ein höheres Risiko einer schlechten Gesundheit. Die Beseitigung von SDOH-Unterschieden trägt dazu bei, die gesundheitliche Chancengleichheit zu verbessern und sicherzustellen, dass jeder Mensch die Möglichkeit erhält, die bestmögliche Gesundheit zu erreichen.

Datenanalysen können Licht auf diese oft unsichtbaren Strömungen werfen und es uns ermöglichen –

• Identifizieren Sie Gemeinschaften mit einem hohen Maß an sozialer Benachteiligung:

  Durch die Kartierung von SDOH-Daten können wir Gemeinschaften identifizieren, die Unterstützung benötigen, und Interventionen anpassen, um die Grundursache gesundheitlicher Ungleichheiten anzugehen.

• Entwickeln Sie Community-basierte Programme:

  Datengesteuerte Erkenntnisse können die Entwicklung gezielter Programme unterstützen, die auf spezifische Bedürfnisse in benachteiligten Gemeinschaften eingehen, von Initiativen für gesunde Ernährung bis hin zu Programmen zur Gesundheitserziehung.

• Befürworter von Richtlinienänderungen:

  Anhand von Daten können sich Führungskräfte im Gesundheitswesen für politische Änderungen einsetzen, die darauf abzielen, die sozialen Bedingungen zu verbessern und die Auswirkungen von SDOH auf die Gesundheit abzumildern.

Zusammenfassung

Die Analyse der Bevölkerungsgesundheit ist für den Gesundheitssektor von entscheidender Bedeutung. Da sich die Gesundheitslandschaft ständig weiterentwickelt, ist der Ruf nach datengesteuerter Entscheidungsfindung nicht nur eine Notwendigkeit, sondern eine strategische Notwendigkeit.

Durch die Nutzung von Datenanalysen und das Verständnis der Auswirkungen sozialer Determinanten der Gesundheit können Organisationen den Weg für eine verbesserte Patientenversorgung, geringere Kosten und eine bessere Gesundheit der Bevölkerung ebnen.

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Statistik-Referenzen:

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