Computing Healthcare Quality Indicators Automatically

Transcriptie

1 KATHRIN DENTLER Computing Healthcare Quality Indicators Automatically Secondary Use of Patient Data and Semantic Interoperability

2 WELK ZIEKENHUIS IS HET BESTE VOOR HEM?

3 LEVEREN DEZE ARTSEN DE BESTE KWALITEIT VAN ZORG? HOE KAN DIE VERBETERD WORDEN?

4 KWALITEITS I N D I C AT O R E N Vrijwillig en wettelijk verplicht Structuur, proces en uitkomst Voor ziekenhuizen en huisartsen Evidence- of consensusbased

5 VOORBEELD INDICATOR (VERSLAGJAAR 2011) % (teller / noemer) bijv.: 85% (39 / 46) Teller: Aantal patiënten bij wie 10 of meer lymfeklieren na resectie van een primair coloncarcinoom zijn onderzocht. Noemer: Aantal patiënten bij wie resectie van een primair coloncarcinoom heeft plaatsgevonden. Exclusie: bijv. patiënten die zijn voorbestraald

6 PROBLEMEN Steeds meer indicatoren (bijv. ca. 2,200 in Utrecht) => handmatige berekening (soms door artsen zelf) kost enorm veel tijd en geld Verschillende interpretaties van ambigue natuurlijke taal => resultaten niet vergelijkbaar

7 KANS: STEEDS MEER PATIËNTGEGEVENS VERZAMELD

8 ONDER WELKE VOORWAARDEN KUNNEN KWALITEITSINDICATOREN IN DE ZORG AUTOMATISCH WORDEN BEREKEND DOOR HERGEBRUIK VAN REEDS TIJDENS HET KLINISCHE ZORGPROCES VERZAMELDE GEGEVENS?

9 KATHRIN DENTLER I) Computing Healthcare Quality Indicators Automatically II) III) Secondary Use of Patient Data and Semantic Interoperability

10 DEEL I) KWALITEITSINDICATOREN AUTOMATISCH BEREKENEN FORMALISERINGSMETHODE CLIF Aanpak: Indicatoren als semantische database queries om patiënten die aan bepaalde criteria (eligibility criteria) voldoen te selecteren. Gebruik van gecodeerde patiëntgegevens en automatische redenering. Methode: literatuurstudie en analyse van eisen => Ontwikkeling van CLIF, een stap-voor-stap methode om indicatoren te formaliseren. Resultaat: 9-stap methode om kwaliteitsindicatoren in eenduidige queries te formaliseren (gebaseerd op terminologieën en informatiemodellen)

11 DEEL I) KWALITEITSINDICATOREN AUTOMATISCH BEREKENEN STANDAARDEN IN DE ZORG TERMINOLOGIEËN INFORMATIE- MODELLEN WAT? WIE? WAAR? WANEER? WAAROM? BIJV. SNOMED CT BIJV. OPENEHR ARCHETYPES

12 DEEL I) KWALITEITSINDICATOREN AUTOMATISCH BEREKENEN FORMALISERINGSMETHODE CLIF Stap 1) Terminologie Stap 2) Informatiemodel Stap 3) Temporele constraints Stap 4) Numerieke constraints Stap 5) Tekstuele constraints Stap 6) Boolean constraints Stap 7) Constraints groeperen Stap 8) Exclusie-criteria / negaties Stap 9) Verschil tussen teller en noemer

13 DEEL I) KWALITEITSINDICATOREN AUTOMATISCH BEREKENEN FORMALISERINGSMETHODE CLIF Teller: Aantal patiënten bij wie 10 of meer lymfeklieren na resectie van een primair coloncarcinoom zijn onderzocht. Exclusie: patiënten die zijn voorbestraald

14 DEEL I) KWALITEITSINDICATOREN AUTOMATISCH BEREKENEN GIOCA: GASTRO-INTESTINAL ONCOLOGY CENTRE AMSTERDAM

15 DEEL I) KWALITEITSINDICATOREN AUTOMATISCH BEREKENEN CLIF S REPRODUCEERBAARHEID

16 DEEL I) KWALITEITSINDICATOREN AUTOMATISCH BEREKENEN CLIF S REPRODUCEERBAARHEID Reference Standard: 1509/1974 = 76.44% Student 2:1773/2288 = 77.49% (1509/1974 in reference) Student 3: 6086/7815 = 77.88% (1509/1974 in reference) Student 4: 1509/1974 = 76.44% (1509/1974 in reference) Student 5: 82/105 = 78.1% (82/105 in reference) Student 6: 82/105 = 78.1% (82/105 in reference) Student 8: 265/345 = 76.81% (82/105 in reference) Student 9: 82/144 = 56.94% (82/105 in reference) Student 10: 82/105 = 78.1% (82/105 in reference) Student 15: 82/105 = 78.1% (82/105 in reference) Student 16: 1773/8422 = 21.05% (1509/1974 in reference)

17 DEEL I) KWALITEITSINDICATOREN AUTOMATISCH BEREKENEN CLIF S REPRODUCEERBAARHEID

18 DEEL I) KWALITEITSINDICATOREN AUTOMATISCH BEREKENEN CLIF S GENERALISEERBAARHEID Methode: het gehele set van Nederlandse indicatoren voor huisartsen geformaliseerd, op data van > 150,000 patiënten van 22 huisartsen (Julius General Practitioners Network Database) berekend, resultaten vergeleken. Resultaat: ca. 10 min / indicator, 86% geheel met web tool geformaliseerd, rest handmatig. diabetes: HbA1c measured (all) percentage of patients reporting year Results of Academic Institution / Company in % All Indicators Our Results in % Academic Institution Pearson's correlation coefficient: Regression coefficient: Company Pearson's correlation coefficient: Regression coefficient: 0.680

19 DEEL II) (HER-)BRUIKBAARHEID VAN PATIËNTGEGEVENS

20 DEEL II) (HER-)BRUIKBAARHEID VAN PATIËNTGEGEVENS BARRIÈRES Methode: inspanningen om alle brongegevens te verzamelen die nodig zijn om de voor de GIOCA relevante set van indicatoren te berekenen; barrières geïdentificeerd en gecategoriseerd. Resultaat: meeste problemen door organisatie / cultuur en datakwaliteit.

21 DEEL II) (HER-)BRUIKBAARHEID VAN PATIËNTGEGEVENS DATAKWALITEIT Methode: 10 indicatoren berekend op twee verschillende databronnen: EPD en DSCA (reference standard). Resultaat: slechts 3 indicatoren op EPD berekenbaar; percentages onderschatten de kwaliteit van zorg significant. Voorbeeld: - primaire gegevens (DSCA): 88% (36/41) - secundaire gegevens (AMC): 58% (31/53)

22 DEEL II) (HER-)BRUIKBAARHEID VAN PATIËNTGEGEVENS DATAKWALITEIT

23 DEEL II) (HER-)BRUIKBAARHEID VAN PATIËNTGEGEVENS OPENEHR ARCHETYPES Methode: gegevens en indicatoren met archetypes gerepresenteerd, proof of concept Resultaat: archetypes voor bijna alle elementen openbaar beschikbaar

24 DEEL III) SEMANTISCHE INTEROPERABILITEIT BELANGRIJK IN DE ZORG!

25 DEEL III) SEMANTISCHE INTEROPERABILITEIT VERGELIJKING VAN REDENEERTOOLS Methode: product test : kenmerken, bruikbaarheid, empirische performance Resultaat: Substantiële variatie!

26 DEEL III) SEMANTISCHE INTEROPERABILITEIT REDUNDANTE ELEMENTEN Methode: reeds bestaande definitie voor intra-axioma redundantie uitgebreid en geoperationaliseerd Resultaat: 12% concepten van de gebruikte versie van SNOMED CT bevat redundante elementen!

27 CONCLUSIES Geautomatiseerde berekening van indicatoren is mogelijk, maar: Indicatoren moeten geformaliseerd worden Gegevens moeten van adequate kwaliteit zijn, en Semantische interoperabiliteit is nodig

28 DANK!

29 VRAGEN?