La crise du COVID-19 a mis en lumière – et aggravé – les inégalités de santé existantes aux États-Unis, en particulier pour les Noirs et les Latinx.
De nombreux défenseurs de l’équité en santé ont souligné le rôle important que jouent les données dans la lutte contre cette inégalité, soulignant qu’il est difficile de résoudre un problème sur lequel nous n’avons aucune information.
Mais Kellie Goodson, directrice des programmes d’amélioration des performances chez Vizient, affirme que toute collecte de données n’est pas également utile à cet égard.
«La santé est une question de données», a-t-elle déclaré Actualités IT dans le secteur de la santé. “Mais ce que nous faisons avec les données, c’est que nous agrégons les données dans pratiquement tout.”
Cette agrégation, dit-elle, peut masquer des différences importantes dans la manière dont les personnes et les groupes vulnérables accèdent aux soins.
«Ce que nous devons faire dans tous nos systèmes de santé, c’est que nous devons désagréger les données et découvrir qui sont ces patients vulnérables – et nous devons examiner nos processus, y apporter des ajustements et nous assurer qu’ils fonctionnent pour tous. populations vulnérables », a-t-elle déclaré.
Goodson fait état de quelques exemples de réussite où les systèmes de santé ont examiné les données à travers le prisme de populations de patients spécifiques.
Par exemple, un système de santé basé à Seattle a remarqué que les patients se présentaient souvent pour des coloscopies mal préparées.
«Ensuite, vous devez annuler, et vous manquez de revenus et d’efficacité», a-t-elle déclaré – tout en retardant les soins aux patients. Lorsque le système a ventilé les données par langue, le personnel a constaté que les patients hispanophones et vietnamiens présentaient des taux élevés de présentation sans préparation adéquate.
“Ils ont commencé à offrir des cours de préparation et du matériel en espagnol et en vietnamien, et leurs taux d’amélioration et de réussite ont grimpé en flèche”, a déclaré Goodson.
Goodson a noté que ces changements ne nécessitent pas d’actions complexes, mais qu’ils peuvent avoir d’énormes résultats.
«Je n’ai pas encore rencontré d’intervention qui était incroyablement compliquée», a-t-elle déclaré.
“Lorsque vous pensez à l’amélioration de la qualité, à vos patients et à leur vie, en particulier compte tenu du racisme structurel qui existe depuis des siècles”, ces types de décisions fondées sur les données ont un impact énorme, a-t-elle déclaré.
«Lorsque vous effectuez un travail spécifique pour aider vos patients les plus vulnérables, vous finissez par améliorer les résultats pour tous vos patients», a-t-elle déclaré. “Cela a été prouvé à maintes reprises.”
Goodson, qui fait une présentation à HIMSS21, espère que les participants quitteront sa session avec l’idée que «parfait» n’a pas besoin d’être l’ennemi du «bien», en particulier lorsqu’il s’agit de données.
«Trouvez les données dont la direction est correcte», a-t-elle conseillé. “Il ne s’agit pas de trucs théoriques de 30 000 pieds, c’est du matériel” Revenez dans votre organisation avec des outils pour faire un changement “”, a-t-elle dit.
Kellie Goodson et le co-présentateur Dr. Knitasha Washington doivent faire une présentation à HIMSS21 le mardi 10 août à Venetian-Murano 3201A.
Kat Jercich est rédactrice en chef de Healthcare IT News.
Twitter: @kjercich
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Healthcare IT News est une publication de HIMSS Media.
