הקדמה: אי-הגעה למפגשים מתוכננים במרפאות חוץ אורתופדיות מציבה אתגר משמעותי למערכת הבריאות, שכן היא פוגעת ביעילות התפעולית, מביאה לבזבוז משאבים ועלולה לפגוע באיכות הטיפול וברצף המעקב הרפואי. אף כי גורמים דמוגרפיים ואישיים שונים נמצאו כקשורים בהיעדרות, הגורמים המדויקים המנבאים אי-הגעה עדיין אינם מובנים דיים.
מטרות: במחקר זה, ביקשנו לזהות את המשתנים המרכזיים הקשורים בשיעורי אי-הגעה למפגשים אורתופדיים ולבחון את יעילותם של מודלים לחיזוי התנהגות זו.
שיטות מחקר: המחקר התבסס על ניתוח רטרוספקטיבי של נתוני מרפאות חוץ אורתופדיות במרכז הרפואי שמיר שנאספו ממערכת הזימונים של בית החולים בשתי תקופות זמן: ינואר 2015–דצמבר 2019 ובשנת 2022.
תוצאות ומסקנות: נותחו משתנים דמוגרפיים ונתוני הגעה למפגשים על מנת לזהות תבניות ודפוסים של אי-הגעה. בתקופה הראשונה נותחו 1,234,425 ביקורים מתוכננים, עם שיעור אי-הגעה כולל של 30.25%, בעוד שבמרפאות החוץ האורתופדיות נמצא שיעור מעט נמוך יותר של 24.97%. בהתבסס על נתוני רקע והיסטוריית הגעה פותח מודל חיזוי שסווג את המטופלים לשתי קבוצות: "מגיעים" (64% מהמדגם, שיעור אי-הגעה 13.9%) ו"לא מגיעים" (36% מהמדגם, שיעור אי-הגעה 29.4%), כאשר ההבדל בין הקבוצות נמצא מובהק סטטיסטית.
דיון וסיכום: ממצאי המחקר מדגישים את הפוטנציאל של מודל-חיזוי מבוסס נתונים לשיפור תהליכי זימון, לתכנון יעיל של משאבים ולזיהוי מוקדם של מטופלים בסיכון לאי-הגעה. שילוב בזמן אמת של מודלים לחיזוי עשוי לתרום לשיפור קבלת ההחלטות הקליניות ולהגברת הרצף והאיכות של הטיפול הרפואי.