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COVID-19大流行早期阶段远程医疗使用激增已得到充分证明。然而,很少有证据考虑到在随后的时期使用远程医疗。
本研究旨在评估在纽约市(NYC)的一个大型卫生系统中,基于视频的远程医疗访问在反复流行的大流行浪潮中用于门诊护理和紧急护理的使用模式,以及这对卫生保健服务的意义。
研究人员利用2020年1月1日至2022年2月28日患者的回顾性电子健康记录(EHR)数据,纵向跟踪和分析门诊护理专业和紧急护理的远程医疗和面对面就诊量,并将其与大流行前的基线(2019年6月至11月)进行比较。将用于区分疑似COVID-19就诊和非COVID-19就诊的诊断代码,以及评估基于COVID-19的远程医疗随时间的使用情况,与同一地理区域(市级)的COVID-19阳性病例总数进行比较。基于变化点分析对时间序列数据进行分段,比较分段间就诊趋势的方差。
COVID-19的出现促使紧急护理和门诊护理环境的远程医疗访问数量早期增加。在整个大流行期间,尽管COVID-19病例在大流行期间有所波动,并且恢复了现场临床服务,但COVID-19和非COVID-19疑似就诊的使用水平仍远高于大流行前的基线水平。在每一波大流行浪潮中,对COVID-19疑似就诊使用基于远程医疗的紧急护理服务表现出更大的差异,但在最初的危机期之后,用于门诊护理的远程医疗就诊保持相对稳定。在欧米克隆浪潮期间,所有访问类型的使用,包括亲自活动,都减少了。年龄在25至34岁之间的患者是基于远程医疗的紧急护理的最大用户。尽管为满足日益增长的需求而迅速扩大服务规模,但患者对基于远程医疗的紧急护理的满意度仍然很高。
在整个大流行后期,尽管COVID-19病例有所波动,并且恢复了亲自提供护理,但与COVID-19之前的基线相比,越来越多地使用远程医疗作为卫生保健提供手段的趋势一直保持着。对基于远程医疗的护理的总体满意度也很高。远程医疗的使用趋势表明,基于远程医疗的医疗保健提供已成为基于人的门诊护理的主流和持续补充,特别是对于年轻患者,无论是紧急护理还是非紧急护理需求。这些发现对医疗保健服务系统,包括实践领导者,保险公司和政策制定者有影响。需要进行进一步的调查,以评估关键人口的远程医疗采用情况,确定目前的采用障碍,并探讨持续使用远程医疗对卫生保健结果和体验的影响。
在COVID-19大流行之前,远程医疗作为一种护理提供方式的使用是有限的;2019年,只有8%的美国人报告使用远程医疗进行医疗护理[
虽然研究记录了在大流行的早期阶段积极采用远程医疗技术,但很少有后续研究探讨这种迁移是否在急性大流行后时期持续下去。此外,先前有关远程医疗日益普及与面对面诊所就诊量稳步下降的报告表明,远程医疗至少正在部分取代诊所就诊[
本研究要回答的研究问题是,在反复出现的大流行浪潮期间,使用基于视频的远程医疗访问进行门诊护理和紧急护理的趋势是什么?
在这项研究中,我们使用了来自纽约大学朗格尼健康(NYULH)系统的数据,该系统是纽约市一个大型城市和郊区学术医疗保健系统,其运营受到COVID-19大流行的严重影响,并通过开发强大的远程医疗基础设施来应对,在诊所关闭和中断期间为患者提供护理。
NYULH网络由4家医院的8000多名医疗保健提供者和城市和郊区的350多家门诊医疗点组成,所有这些都连接到一个单一的电子健康记录(EHR)系统(Epic, Verona, WI)。为了实现远程医疗服务(在卫生系统中称为“虚拟健康”),NYULH使用Epic健康记录的单个实例,利用集成的视频访问平台,共有817万多名活跃患者。在COVID-19大流行之前,NYULH通过其“虚拟紧急护理”(VUC)服务在大约25个地点实现了远程医疗功能,这是一种与企业EHR和患者门户紧密集成的视频访问体验,为急性非紧急健康问题(如新咳嗽、发烧)提供急诊医生的当天虚拟预约。虚拟非紧急护理或流动护理,如虚拟初级护理,随后被开发出来,提供了一套更全面的服务,包括慢性疾病管理,与专家和辅助护理(如营养师,治疗师)的跨学科护理,以及由内科医生或专业临床医生处理的预防护理。
患者通过NYULH应用程序访问虚拟服务,该应用程序基于Epic MyChart患者工具套件,并使用Epic提供的标准应用程序编程接口(api)。在远程医疗会面期间,患者可以直接通过患者门户应用程序开始视频访问;提供者只需点击电子病历系统中的链接即可启动访问。提供者的点击操作会打开一个视频浏览器,该视频可以以与亲自访问相同的方式与EHR一起观看。此外,NYULH还部署了本地开放调度技术以及自定义功能,以简化远程医疗访问和入学。NYULH使用Q-Reviews(纽约),这是一个实时医院评估数字参与平台,收集患者对VUC访问的反馈。
在这项研究中,我们使用来自电子病历数据的患者就诊信息来描述2020年1月1日至2022年2月28日的就诊类型,这代表了大流行强度反复波动的时期。我们使用了不同来源的数据,包括遭遇、访问、诊断、患者满意度和患者年龄,以确定在此期间通过远程医疗或亲自访问获得护理的年龄组。为了分类远程医疗访问是发生在门诊护理还是紧急护理,访问类型,地点和专业信息被使用。
为了评估远程医疗的使用是否倾向于COVID-19疑似就诊,我们进行了评估
先前的研究分析了远程医疗使用最初激增期间患者的人口统计数据,报告称远程医疗的使用主要局限于年轻患者[
除了从电子病历收集的数据外,在VUC远程医疗会议结束时,通过Q-Reviews发布的简短短信调查,捕获和评估了患者的满意度和参与度。该调查评估了各个领域,包括对就诊的满意度,再次使用远程医疗的可能性,以及就诊处理/管理患者医疗需求的程度,采用5分制(5=最满意);看到
为了评估虚拟医疗服务是否补充或取代亲自护理,我们计算了3个时期的每位患者亲自和虚拟就诊的平均次数:2019年6月至11月大流行前基线、2020年6月至11月,以及2021年6月至11月急性大流行后比较。
从ICD-10中识别COVID-19疑似病例的关键字一个诊断代码。
症状类型 | 关键字 |
主呼吸 | (1) COVID,(2)呼吸窘迫,(3)流感,(4)咽痛,(5)充血,(6)URI,(7)肺炎,(8)呼吸短促,(9)咳嗽,(10)呼吸困难,(11)咽炎,(12)支气管炎,(13)鼻窦炎,(14)ARDS,(15)肺浸润,(16)缺氧,(17)呼吸急促,(18)混浊,(19)喘息 |
主要非呼吸道 | (20)胸痛,(21)肌肉痛,(22)关节痛,(23)压力大,(24)头痛,(25)发烧,(26)出血,(27)肿胀,(28)皮疹,(29)皮肤损伤,(30)失眠,(31)不适,(32)便秘,(33)焦虑,(34)抑郁 |
一个诊断结果:
VUC患者满意度调查一个.
调查的问题 | 规模 |
你对你的访问有多满意? |
1 - 5 |
VUC的访问如何处理/管理您的医疗需求? |
1 - 5 |
你再次使用VUC的可能性有多大? |
1 - 5 |
你使用VUC节省了多少时间,包括旅行时间? |
< 1小时 1 - 2小时 2 - 3小时 3 - 4个小时 > 4小时 N/Ab |
你向朋友或同事推荐VUC的可能性有多大? |
1 - 10 |
一个VUC:虚拟急救。
bN/A:不适用。
除了ehr集成平台,NYULH还使用思科的Webex和电话提供远程医疗服务(<1%的远程医疗访问),这不在本报告中。
我们向NYULH机构审查委员会(IRB)提交了研究提案,并获得了豁免(#s21-01207)。有关政策和职权范围的进一步说明,可向IRB查询。
在26个月的大流行期间,共记录了2 748 635次远程医疗访问,是同期亲自访问量(N=9 025 553次)的近三分之一(30.45%)。门诊非紧急护理(如虚拟初级护理)的使用率远高于VUC(见
变化点分析在远程医疗和亲临就诊的联合趋势中发现了4个变化点或平均值。根据变化点指数,将26个月的时间序列分为5个段:第1段(2020年4月至2020年4月)、第2段(2020年5月至9月)、第3段(2020年10月至2021年2月)、第4段(2021年3月至9月)和第5段(2021年10月至2022年2月)。对每个时间段和访问类型的组合进行独立的描述性统计计算,结果提供在
基于远程医疗的紧急护理(VUC)、非紧急护理(门诊)和面对面护理的就诊趋势。(a)各类访视的百分比;(b)每种访视的总人次;及(c)每月各类访视的总人次。VUC:虚拟急救。
每月分段远程医疗使用情况。
每月来访类型 | 第一部分(截止2020年4月) | 第二部分(2020年5月- 9月) | 第三部分(2020年10月- 2021年2月) | 第四部分(2021年3月- 9月) | 第五部分(2021年10月- 2022年2月) | ||||||||||||
意思是(SD) | 中位数 | 位差 | 意思是(SD) | 中位数 | 位差 | 意思是(SD) | 中位数 | 位差 | 意思是(SD) | 中位数 | 位差 | 意思是(SD) | 中位数 | 位差 | |||
在人 | 295607 (175893) | 336531年 | 191153年 | 291829 (96115) | 322933年 | 35107年 | 337981 (30520) | 336339年 | 3698 | 401529 (23189) | 409320年 | 43008年 | 383774 (20086) | 384503年 | 29301年 | ||
门诊 | 70140 (103669) | 29599年 | 97418年 | 129406 (46281) | 112360年 | 52650年 | 103956 (11241) | 109711年 | 18493年 | 94292 (15399) | 88877年 | 14626年 | 70023 (9786) | 71155年 | 10749年 | ||
VUC一个 | 13729 (14129) | 11094年 | 20543年 | 8611 (2409) | 8476 | 1479 | 16269 (5351) | 15068年 | 7416 | 8028 (2693) | 6802 | 1322 | 10053 (4906) | 8587 | 3906 |
一个VUC:虚拟急救。
在此期间记录的所有就诊(面对面和远程医疗)中(N=11,774,188), 1,264,487例(~10.74%)在诊断代码中报告了至少一种与COVID-19相关的症状,代表COVID-19疑似病例。在这些病例中,766,548例(60.62%)是在现场设施记录的,而497,939例(39.38%)是远程医疗访问。对于COVID-19疑似病例,数据中远程医疗占总就医量的比例(39.38%)高于远程医疗占总就医量的比例(n=2,748,635, 30.45%)。
急诊和门诊视频就诊类型的分布显示,针对COVID-19症状的急诊服务使用率更高(见
我们进一步比较了纽约市COVID-19疑似就诊类型与确诊COVID-19病例的分布[
纽约市疑似COVID-19病例和确诊COVID-19病例的就诊类型趋势。(a)每月各类访视的百分比;(b)按访视类别划分的总访视次数;及(c)每月各类访视的总访视次数。NYC:纽约市;VUC:虚拟急救。
各时期COVID-19疑似病例远程医疗使用趋势。
每月来访类型 | 第一部分(截止2020年4月) | 第二部分(2020年5月- 9月) | 第三部分(2020年10月- 2021年2月) | 第四部分(2021年3月- 9月) | 第五部分(2021年10月- 2022年2月) | ||||||||||
意思是(SD) | 中位数 | 位差 | 意思是(SD) | 中位数 | 位差 | 意思是(SD) | 中位数 | 位差 | 意思是(SD) | 中位数 | 位差 | 意思是(SD) | 中位数 | 位差 | |
在人 | 32846 (19777) | 35936年 | 21397年 | 22310 (5999) | 23497年 | 1683 | 26912 (2449) | 26186年 | 1723 | 31850 (1606) | 32442年 | 2068 | 32828 (2135) | 32518年 | 2922 |
门诊 | 11683 (15828) | 6241 | 17042年 | 15572 (5399) | 13234年 | 3602 | 15874 (2724) | 16627年 | 5016 | 13735 (2531) | 12475年 | 3001 | 10651 (3365) | 10422年 | 4691 |
VUC一个 | 6628 (7252) | 4953 | 9910年 | 4014 (2015) | 3485 | 2776 | 10088 (3767) | 9454 | 4988 | 3795 (2086) | 2814 | 1172 | 4960 (3217) | 3875 | 2161 |
一个VUC:虚拟急救。
为了研究除COVID-19需求外远程医疗的使用情况,我们分别分析了非COVID-19疑似病例(n=10,459,905次就诊)的就诊类型(见
非covid -19疑似病例就诊类型趋势。(a)每月各类访视的百分比、(b)各类访视的总次数及(c)各类访视的总次数。VUC:虚拟急救。
按时间段划分的非covid -19疑似病例每月远程医疗使用情况。
每月来访类型 | 第一部分(截止2020年4月) | 第二部分(2020年5月- 9月) | 第三部分(2020年10月- 2021年2月) | 第四部分(2021年3月- 9月) | 第五部分(2021年10月- 2022年2月) | ||||||||||||||
意思是(SD) | 中位数 | 位差 | 意思是(SD) | 中位数 | 位差 | 意思是(SD) | 中位数 | 位差 | 意思是(SD) | 中位数 | 位差 | 意思是(SD) | 中位数 | 位差 | |||||
在人 | 262761 (15630) | 300595年 | 16日,9756 | 269518 (90160) | 299436年 | 33424年 | 311069 (28209) | 310285年 | 5289年 | 369679 (21669) | 376610年 | 41208年 | 350946 (18623) | 353797年 | 28118年 | ||||
门诊 | 58457 (87918) | 23360年 | 80374年 | 113834 (41001) | 99126年 | 48358年 | 88082 (8790) | 91066年 | 14275年 | 80556 (12900) | 76402年 | 11625年 | 59372 (6667) | 57845年 | 7502 | ||||
VUC一个 | 7100 (6920) | 6140 | 10633年 | 4596 (888) | 4598 | 1206 | 6180 (1594) | 5614 | 2428 | 4233 (613) | 3988 | 87 | 5092 (1712) | 4712 | 1744 |
一个VUC:虚拟急救。
纽约市远程医疗访问按年龄组和基线人口数字的百分比分布一个来自美国人口普查局2020年的数据。
年龄(年) | 纽约市人口(%) | 所有远程医疗护理(%) | 紧急护理(%) | 非紧急护理(%) |
< 15 | 17.53 | 8.14 | 2.56 | 8.71 |
15 - 24 | 11.66 | 10.42 | 15.88 | 9.71 |
25 - 34 | 17.81 | 21.34 | 38.03 | 19.40 |
35-44 | 13.64 | 16.61 | 20.93 | 16.15 |
45 - 54 | 12.54 | 14.14 | 11.18 | 14.52 |
55 - 64 | 11.87 | 13.98 | 7.40 | 14.76 |
65岁及以上 | 14.95 | 15.37 | 4.01 | 16.75 |
一个纽约市:纽约市。
按年龄组划分的远程医疗使用趋势。(a)到访人次百分比的叠加面积图及(b)总到访人次。纽约市:纽约市。
在26个月的研究期间,共有13669名使用VUC的患者回应了满意度调查。尽管迅速采用远程医疗的提供者缺乏经验,但在急性大流行阶段,患者对VUC的满意度保持不变(covid -19前:n=847, 6.20%,平均满意度4.38/5;急性COVID-19: n=1693, 12.39%,平均满意度4.38/5)。Q-Reviews患者满意度数据显示,患者对VUC就诊始终高度满意(n=13,669, 100%,平均满意度4.53/5,最低=4.31,最高=4.78)
最后,每位患者的平均视频访问次数从大流行前基线的0.013次增加到2020年6月至2月的0.827次,然后略有下降,然后在2021年6月至2022年2月稳定在0.588次。在同一时期,亲自就诊的平均次数从最初的2.928次略微下降到2.670次,随后稳步增加到大流行前的水平,即每名患者2.894次。
COVID-19大流行期间患者对VUC就诊的满意度趋势(q - review)VUC:虚拟急救。
COVID-19大流行促使许多卫生保健系统迅速扩大远程医疗服务,以应对现场护理服务的严重中断[
在时间序列数据中检测到的变化点大多与美国新变体的出现和随后COVID-19病例的激增相吻合。第一和第二时间段与以往报告中急性大流行阶段和急性大流行后阶段的时间线相匹配[
远程医疗就诊的趋势表明,紧急护理设施,特别是在COVID-19护理方面,将发挥更大的作用。尽管在上一波大流行(Omicron变种)中,急诊就诊与COVID-19确诊病例之间的相关性较低,但我们认为,这一结果是由于Omicron感染的严重后果风险低于前一波,特别是Delta变种[
此外,从2019冠状病毒病前(2019年)到最近(2021年),远程医疗和亲自就诊的结合增加了18%,远程医疗是这一增长的原因(106%),这表明虚拟医疗服务补充而不是取代了亲自护理。这可能是远程医疗提供的医疗服务增强的结果,使那些有地理、后勤或其他障碍的人能够更经常地获得医疗服务。远程医疗可能正在释放服务不足患者群体未得到满足的需求,如果包容性人群能够获得远程医疗,可能会改善卫生公平,减少卫生差距。尽管先前的研究发现,远程医疗获取差异反映了面对面医疗获取的差异[
据我们所知,这是在整个大流行期间探索远程医疗使用纵向趋势的首批研究之一。其他研究探索了COVID-19大流行期间远程医疗的各个方面,特别是其在早期阶段的令人印象深刻的扩展。在远程医疗早期发展的第一批案例研究中,Mann等人[
虽然这项研究有很多优点,但我们注意到以下局限性,可以在未来的研究中加以解决。首先,我们使用关键字匹配从诊断数据中识别COVID-19疑似病例,关键字列表仅限于最常见的COVID-19相关症状,以最大限度地减少假阳性识别。此外,大多数关键词都与呼吸问题有关,这是COVID-19早期浪潮中最常见的症状[
总而言之,数据表明,大流行早期阶段促使主要卫生保健系统向远程医疗护理的转变,在大流行的整个后期阶段都得到了持续[
26个月期间远程医疗和面对面访问的总体趋势。
2020年1月至2022年2月期间COVID-19疑似病例和非COVID-19病例的远程医疗和现场就诊数据。
电子健康记录
《国际疾病分类》第十版
纽约市
纽约大学
纽约大学朗格尼健康中心
虚拟急救
作者要感谢西蒙·a·琼斯博士在手稿准备过程中周到的审阅和帮助。这项工作得到了美国国家科学基金会(NSF)的资助(编号1928614和2129076)。
用于分析的访问记录的主要数据来自纽约大学(NYU)朗格尼健康(NYULH)系统的电子健康记录(EHR)患者数据,其中包含受保护的健康信息(PHI),不能公开。我们将每月的访问数据列入表格
所有作者都对概念和设计、数据的获取或数据的分析和解释做出了重大贡献;参与起草稿件或对重要知识内容进行批判性修改;对出版的版本给予最终批准;并同意对各方面工作负责。
没有宣布。