רן בליצר1,2*, אפרת שדמי1,3*, קרן גפן1, ארנון ד’ כהן1,4, צ’אד אברמס5, קרן קינדר-סימנס5, סיגל רגב-רוזנברג1
1אגף תכנון ומדיניות בריאות, שירותי בריאות כללית, 2המחלקה לאפידמיולוגיה, אוניברסיטת בן גוריון בנגב, 3הפקולטה למדעי הרווחה והבריאות, אוניברסיטת חיפה, 4מרכז סיאל, המחלקה לבריאות הקהילה, אוניברסיטת בן גוריון בנגב, 5בית הספר לבריאות הציבור, אוניברסיטת ג’והנס הופקינס, בולטימור, ארה"ב
* המחברים המסומנים בכוכבית תרמו במידה שווה לעבודת המחקר.
רקע: הקצאה הוגנת של משאבים, והערכה שוויונית של ביצועי מטפלים ויחידות רפואיות, מחייבות התאמה לתמהיל הבריאותי של המטופלים. במערכות בריאות רבות בעולם מבוצעת התאמה לתמהיל המטופלים, על בסיס נתוני אבחנות קליניות הנרשמות לאדם במהלך כל הביקורים הרפואיים במשך שנה. בישראל, טרם נבדקה הישימות והיעילות שבהטמעת כלים בינלאומיים המבוססים על שילוב אבחנות רפואיות מבתי החולים ומהקהילה.
מטרות: להעריך את הישימות ולתקף מערכת בינלאומית להתאמה לתמהיל מטופלים של אוניברסיטת ג’והנס הופקינס (JHU-ACG), על בסיס נתוני אבחנות מרפואת קהילה ובתי חולים בשירותי בריאות כללית.
שיטות: כלל האבחנות מבתי החולים והקהילה שנרשמו בשנת 2006 ברשומות של מדגם אקראי של 117,355 מבוטחי כללית הוזנו לתכנת JHU-ACG. לאחר תהליך טיוב נבדקה המידה שבה מסבירה התפלגות החולי לפי מערכת JHU-ACG את השונות בצריכת שירותי רפואה ראשונית ורפואה יועצת. בנוסף, נבדקה מידת ההתאמה בין הידוע על התפלגות החולי והצריכה בקבוצות החולי של המערכת במדינות שונות, לבין התפלגות קבוצות אלו בכללית.
תוצאות: שיוך לקבוצות החולי של מערכת ה-ACG-JHU תורם באופן משמעותי להסבר של צריכת שירותי רפואת קהילה (R2 = 38%-54%), מעבר למוסבר על בסיס נתוני מין וגיל בלבד (R2 = 12%-13%). נמצאו מתאמים גבוהים בין התפלגות קבוצות החולי של ACG בכללית להתפלגות במדגמים מארה"ב וקנדה (r=0.91), ובין הצריכה היחסית בכל קטגוריית ACG במדגם כללית לבין המדגמים מארה"ב וקנדה (r=0.78-0.98).
מסקנות: מערכת JHU-ACG להתאמה לסיכון ותמהיל מבוטחים ניתנת ליישום בישראל, בהתבסס על אבחנות הנרשמות בקהילה ובבתי החולים. ניתן כעת ליישם את מערכת JHU-ACG למגוון מטרות, לרבות הקצאה מושכלת של משאבים בהתאם לצורך הרפואי, הערכת סיכון וביצוע השוואות הוגנות בין נותני שירות, והכללית החלה במחקר מכוון למטרה זו.