Les commentaires des médias sociaux peuvent identifier les hôpitaux à haut risque

Les commentaires des médias sociaux peuvent identifier les hôpitaux à haut risque

MÉLENCHON - LE GRAND DÉBAT DE LA PRÉSIDENTIELLE (Mai 2019).

Anonim

Les commentaires en ligne des patients, y compris les publications Twitter et Facebook, peuvent fournir des représentations précises en temps réel de la qualité des soins dans les hôpitaux du NHS, identifiant ainsi les hôpitaux à haut risque nécessitant une inspection.

Telles sont les conclusions d'une nouvelle étude menée par des chercheurs de la London School of Economics and Political Science (LSE) publiée aujourd'hui (29 septembre) dans le cadre du BMJ Quality & Safety .

Les chercheurs ont développé et testé des algorithmes capables de lire et de synthétiser de manière fiable des milliers de commentaires de patients publiés chaque jour sur des plateformes telles que Twitter, Facebook et NHS Choices. Il est à noter que les données synthétisées, testées, permettent de prédire efficacement le résultat des inspections des hôpitaux par la Care Quality Commission (CQC).

À un moment où le CQC doit faire face à d'importantes compressions budgétaires et doit concentrer ses ressources, ce système pourrait être utilisé pour mettre en évidence les hôpitaux les plus susceptibles d'avoir de mauvais résultats et les signaler aux fins d'inspection.

À la suite des événements tragiques survenus au Mid-Staffordshire Trust à la fin des années 2000, où 400 à 1 200 patients sont décédés inutilement, de nombreux appels ont été lancés pour que les commentaires des patients soient mieux exploités. de soins.

Les auteurs de l'étude estiment que les informations en temps quasi réel capturées par leur système offrent aux hôpitaux et aux régulateurs un aperçu beaucoup plus rapide de leurs performances que les enquêtes existantes et les collectes de données officielles.

Le Dr Alex Griffiths, chercheur au Centre d'analyse des risques et de la réglementation de la LSE et l'un des auteurs de l'étude, a déclaré: «L'utilisation de la rétroaction automatisée, en temps quasi réel, permet non seulement de repérer et de ils deviennent trop sérieux, mais aussi pour identifier rapidement les améliorations en matière de soins et apprendre ce qui les sous-tend. "

«L’agrégation de commentaires provenant de sources multiples nous permet de mieux comprendre différentes données démographiques, ce qui contribue à réduire le problème évident de biais lié à l’utilisation d’une source d’information unique, telle que Twitter. les enquêtes existantes, telles que les interactions entre le personnel et les aidants à plusieurs endroits le long des filières de soins, et souvent à un niveau plus granulaire. "

Les auteurs de l'étude sont actuellement en discussion avec la Care Quality Commission, le régulateur indépendant de la santé et des services sociaux en Angleterre, sur la manière dont le système peut être utilisé pour aider à hiérarchiser leurs inspections.