English

HaRP – Heart failure Readmission Prediction

Oplanerade återinläggningar skapar en belastning för vården med ökade kostnader och negativ inverkan på vårdens kvalitet. Att kunna förutsäga risken för oplanerad återinläggning efter en utskrivning skulle vara till stor hjälp för att initiera relevanta insatser för att optimera vården och förbättra kliniska resultat och patienternas hälsa.

Patienter med hjärtsvikt (HF) representerar en stor patientgrupp där oplanerad återinläggning medför betydande kostnader. En tillförlitlig riskbedömning vid utskrivning skulle kunna initiera lämpliga insatser för att minska risken för återinläggning till en lägre total kostnad och ökad vårdkvalitet för patienterna. I en färsk studie från Högskolan i Halmstad och Region Halland utvecklades en 30-dagars prediktionsmodell för återinläggning av HF-patienter, med hjälp av elektroniska journaldata (EPJ) tillgängliga vid utskrivningen. Studien visade en tillräckligt hög noggrannhet för att verktyget skulle vara av klinisk relevans.

Huvudmålet för detta projekt är att fullborda, kalibrera och praktiskt implementera prediktionsmodellen för 30-dagars återinläggning som ett kliniskt beslutsstödssystem (CDSS) för hälso- och sjukvårdspersonal i behandlingen av inlagda HF-patienter.