心力衰竭随访中的公平性:资源分配与风险对齐Equity in heart failure follow-up: aligning resource allocation with risk - Journal of Cardiac Failure

环球医讯 / AI与医疗健康来源:onlinejcf.com美国 - 英语2025-08-24 12:45:48 - 阅读时长2分钟 - 635字
该研究系统分析退伍军人事务部(VA)系统中心力衰竭患者住院后心脏科随访的资源分配模式,揭示社会人口学和临床特征相关的随访差异,强调根据患者风险等级优化资源配置对提升医疗公平性的战略意义。研究结合39,372例患者数据验证的生存预测模型,评估早期随访对高危患者的临床获益,指出当前医疗实践中资源分配未与风险分层充分匹配的关键问题。
心力衰竭随访资源分配风险对齐医疗公平性动态风险分层高危患者少数族裔弱势群体生存预测模型
心力衰竭随访中的公平性:资源分配与风险对齐

心力衰竭(HF)作为一种资源密集型慢性疾病,其特征是高住院率和死亡率(1-2)。临床指南强调早期门诊心脏科随访的重要性,建议在出院后1-2周内完成以降低不良预后风险(3)。然而,受专科医生资源短缺和患者数量增长的限制,这些推荐在实际执行中面临挑战。Tisdale等学者通过退伍军人事务部(VA)系统的实证研究,揭示了心脏科随访与患者临床风险之间存在不匹配现象,并发现关键人口统计学和临床特征相关的随访差异。

该研究利用预测生存率的39,372例患者风险评分模型(4-5),结合VA医疗质量系统评价数据(12-13),重点分析以下问题:1)高风险患者是否获得更及时的随访;2)种族、性别等社会人口学因素是否影响随访可及性;3)随访时机与预后改善的相关性。研究发现,尽管VA系统通过多学科管理模式(17)提高了整体HF护理质量,但在资源分配中仍存在"低风险优先"的悖论——非裔美国人和女性患者接受早期随访的可能性显著低于白人男性患者(14-15),且这种差异不受地理区域限制(18)。

研究者建议采用动态风险分层策略,将生存预测模型(如MAGGIC风险评分(6-10))纳入随访优先级管理,通过AI驱动的预测工具(16)识别高危患者。这种基于风险的资源配置模型在瑞典HF登记系统(10)和前瞻性临床试验(11)中已验证有效性。同时强调需要建立质量指标,定期监测不同亚组间的医疗公平性差异,特别关注少数族裔、农村社区等弱势群体(19-20)。

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