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“El retorno de información para la
gestión clínica de los profesionales de
Atención Primaria”
Manuel Medina Peralta
30/04/2015
Guión
Contexto
¿Para qué necesitamos la información sanitaria?
Los modelos de historia clínica
¿Como pasar de los datos a la información?
El Estandar deQualitat Assistencial como
ejemplo
Contexto: Institut Català de la Salut (ICS)
5.850.000 HCE
>20.000 visitas/dia
7.900 Profesionales de AP
285 EAP
El SISAP
Sistema d’Informació dels
Serveis d’AP
Creado en 2006
Función: dar información
clínica y de gestión a todos
los profesionales de AP
Els nostres usuaris
+ de 8000 Professionals AP: MF, pediatres, infermeres, odontòlegs , t. social, llevadores, ginecòlegs
+ de 300 Equips directius d’unitats ICS (EAP i ASSIR) i 20 EAP d’altres proveïdors
Gestió territorial: tècnics de salut i farmàcia, responsables de gestió econòmica i de personal,
directius territorials
Responsables corporatius (ICS), Departament de Salut, CatSalut
¿Para qué necesitamos la información sanitaria?
Como ayuda en la toma de decisiones
Evaluación de la practica clínica:
● Autoevaluación (profesionales)
● Evaluación por la institución
● Evaluación por el ciudadano
Planificación
Vigilancia
Investigación
Evidencia científica
El feedback produce mejoras leves /moderadas
en los resultados. Mayores si hay poco
seguimiento de las guias.
Los recordatorios y sistemas de ayuda producen
una mejora de un 4,2% en la práctica clínica.
En nuestra experiencia los recordatorios mejoran
un 20% los resultados del feedback
Investigación: SIDIAP
SIDIAP database: adds data from other databes
and provides data for research (more than 50
projects since 2010)
pacient preselection for trials: list of pacients
amb criteria to be included in a trial. The GP
could see this list in ECAP (ECR) and recruit
them
Diferencias entre texto libre y codificado
Texto libre Información codificada
Menor tiempo en registro Mayor tiempo en registro
Mayor tiempo en búsqueda Menor tiempo en busqueda
Cultura aprendida Cultura nueva
Analsis por Text Mining Analisis de bases de datos
Definición
Participación del usuario final que pide
determinada información
Analisis de la petición:
● Es factible?
● Los resultados que producen son validos y fiables?
Operativización
Definición: analisis y selección
• De las propuestas o necesidades que el
usuario de la información tiene se valoran
distintos criterios como factibilidad, fiabilidad
y validez.
• En ocasiones hay que transformar la idea
inicial para hacerla más consistente.
• En nuestro caso valoramos especialmente
la evidencia científica.
Elaboración. (ETL)
Automatización de procesos para extraer la
información requerida a partir de los datos
registrados
Publicación (reporting)
Una vez elaborada la información se ha de
mostrar al usuario final de la misma.
Habitualmente se realiza a través de informes
web utilizando alguna de las aplicaciones
existentes en el mercado
Nuestra experiencia: el EQA
Conjunto de indicadores de salud (más de 60)
tipo:
● Pacientes diabéticos con control de la glicada correcto
● Pacientes correctamente vacunados de la gripe
● Pacientes con cardiopatia isquémicacon tratamiento
con AAS
Cada profesional/EAP tiene informació
actualizada mensualmente desde año 2006
32
Definición: partipación del usuario
102 problemes de salut per 214 profesionals
95 professionals envien 336 indicadors
266 inficadors després de fusionar
duplicats passen una primera
revisió tècnica
27 indicadors acceptats
141 per discutir en el comitè
coordinador
59 indicadors acceptats
68 indicadors rebutjats
14 modifiquen EQA existent
96 indicadors rebutjats
Definición: propuestas
PROPUESTA
• Pacientes DM2 con HBA1c <7
Modificacion conceptual
• Mejor HBA1c<8
´FACTIBILIDAD
• No induce hiperregistro
• Miramos distribución del registro de HBA1c
Definición: opertaivización
Se acepta indicador
Se definen los criterios:
● Sobre que población se aplica
● Sobre que grupo de edad
● Cuales son los códigos de HBA1c
● Cuales son los códicos de DM2
● En que casos se excluye un paciente
http://10.80.217.68/wikindicadors/EQA-
0209:_DM2:_control_HBA1C
ETL
Se descargan 6000 millones de registros
Se seleccionanlos 600 millones de registros
necesarios para construir los indicadores
Se crean tablas de resultados que alimentan las
herramientas de reporting
El proceso utiliza sofware libre: mysql/python
En la actualidad se realiza en 30 horas (antes en
2-3 semanas)
EQA el feedback (autoevaluación)
50
3 mesos actual
2.589
4
1
3
17
17
13
3
10
pacients no resolts
detecció
100
100
100
100
100
100
92
100
punts
545 de 1000
22 de 22
17 de 21
22 de 22
21 de 21
12 de 22
21 de 21
0 de 22
11 de 20
+
+
+
+
+
+
+
+
1.Resultat
2.Pacients no resolts
3.Detecció
4.Punts
5.Detall de l’indicador
Aaaaa 1 Patient One
BBB 2 Patient Two
Ccccc 3 Patient Three
EQA como herramienta: listados de pacientes
Aaaaa 1 Patient One
BBB 2 Patient Two
Ccccc 3 Patient Three
EQA como herramienta: listados de pacientes
Assaig clínic avisos clínics a ECAP (indicadors EQA)
59 59
272 EAP
Intervenció Control
5 mesos
Aleatorització
1.- avisos
2.- avisos + agenda
3.- avisos + agenda + configuració
Resultats % de millora respecte a
grup control Odds ratio P-valor
Situacions clíniques
resoltes 20,5% 1,29 (1,25-1,34) <0,001
Feedback assesment:users
eqa feedback all feedback
nurses 50,94 79
GP 36,71 95,4
Average acces to feedback in one year
eqa feedback all feedback
nurses 96,5 98,4
GP 93,51 95,4
% of professionals users of feedback at least 1time a year
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