[论文解读] Do Hospital Data Breaches Reduce Patient Care Quality?

Sung Jai Choi, M. Eric Johnson|arXiv (Cornell University)|Apr 3, 2019

Medical Malpractice and Liability Issues参考文献 11被引用 3

一句话总结

本研究通过分析2011至2015年美国Medicare数据，调查医院数据泄露是否对患者护理质量产生负面影响。采用双重差分回归模型，发现数据泄露与30天急性心肌梗死（AMI）死亡率上升0.338至0.446个百分点相关——相当于抵消了一整年在降低死亡率方面取得的进展，凸显了安全应对措施对临床结果产生的意外后果。

ABSTRACT

Objective: To estimate the relationship between a hospital data breach and hospital quality outcome Materials and Methods: Hospital data breaches reported to the U.S. Department of Health and Human Services breach portal and the Privacy Rights Clearinghouse database were merged with the Medicare Hospital Compare data to assemble a panel of non-federal acutecare inpatient hospitals for years 2011 to 2015. The study panel included 2,619 hospitals. Changes in 30-day AMI mortality rate following a hospital data breach were estimated using a multivariate regression model based on a difference-in-differences approach. Results: A data breach was associated with a 0.338[95% CI, 0.101-0.576] percentage point increase in the 30-day AMI mortality rate in the year following the breach and a 0.446[95% CI, 0.164-0.729] percentage point increase two years after the breach. For comparison, the median 30-day AMI mortality rate has been decreasing about 0.4 percentage points annually since 2011 due to progress in care. The magnitude of the breach impact on hospitals' AMI mortality rates was comparable to a year's worth historical progress in reducing AMI mortality rates. Conclusion: Hospital data breaches significantly increased the 30-day mortality rate for AMI. Data breaches may disrupt the processes of care that rely on health information technology. Financial costs to repair a breach may also divert resources away from patient care. Thus breached hospitals should carefully focus investments in security procedures, processes, and health information technology that jointly lead to better data security and improved patient outcomes.

研究动机与目标

• 评估医院数据泄露是否导致患者护理质量可测量的下降，尤其是死亡率结果。
• 考察泄露后安全升级对临床工作流程和患者安全产生的意外后果。
• 评估对泄露的财务和运营响应是否可能将资源从患者护理举措中转移。
• 确定泄露对护理质量的影响是否随时间持续，特别是在全面IT系统变更之后。
• 调查患者安全指标或其他混杂因素是否可解释泄露与死亡率之间的观察关系。

提出的方法

• 将HHS和隐私权利清算所（Privacy Rights Clearinghouse）的医院数据泄露报告与2011至2015年非联邦急性护理医院的Medicare Hospital Compare数据合并（共2,619家医院）。
• 应用双重差分回归模型，估算泄露前后30天AMI死亡率的变化，将受影响医院与未受影响的同级医院进行比较。
• 使用多元固定效应模型控制医院特定和时间不变的特征，包括患者病例组合和结构性因素。
• 纳入患者安全指标（PSI-4、PSI-6、PSI-12、PSI-15和PSI-90综合指标）作为稳健性检验，以控制潜在的护理质量问题。
• 通过在包含安全指标的子样本上估计模型，并与完整基准模型结果进行比较，开展稳健性检验。
• 考虑到Hospital Compare数据中36个月移动平均计算方式，可能平滑短期波动并延长观察到的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 医院数据泄露是否在泄露后几年内导致30天AMI死亡率可测量的上升？
• RQ2 泄露后的安全升级和IT变更在多大程度上对临床工作流程和患者结果产生负面影响？
• RQ3 泄露对死亡率影响的幅度与全国范围内每年观察到的AMI结果改善幅度相比如何？
• RQ4 观察到的护理质量影响是否可归因于医院质量的预先差异，或受患者安全问题的混淆？
• RQ5 泄露对患者结果的影响是否在第一年后仍持续存在？如果是，为何可能持续长达三年？

主要发现

• 医院数据泄露与泄露后第一年30天AMI死亡率上升0.338个百分点相关（95%置信区间：0.101–0.576）。
• 在泄露后第二年，死亡率影响上升至0.446个百分点（95%置信区间：0.164–0.729），表明存在持续的负面影响。
• 泄露导致的死亡率上升幅度与全国范围内每年观察到的30天AMI死亡率下降幅度相当（约每年0.4个百分点）。
• 升高的死亡率在泄露后长达三年内持续存在，可能由于Hospital Compare数据中36个月移动平均的平滑效应。
• 使用患者安全指标（PSI-4、PSI-6、PSI-12、PSI-15和PSI-90）进行的稳健性检验未改变核心发现，表明结果并非由护理质量因素的混淆引起。
• 研究结果表明，泄露应对活动（如新安全协议和健康信息技术升级）可能扰乱临床工作流程，降低系统可用性，并意外增加医疗错误，从而损害患者结果。