De context
Zorgorganisaties streven voortdurend naar het leveren van hoogwaardige zorg. Het verzamelen en delen van gezondheidszorggegevens is cruciaal om de resultaten voor patiënten te verbeteren, medisch onderzoek te bevorderen en gezondheidszorgsystemen te optimaliseren, wat kan resulteren in meer efficiëntie en kostenbesparingen voor zorgorganisaties. Het zorgt er ook voor dat patiënten zorg van de hoogst mogelijke kwaliteit krijgen. Maar hoe kunnen we de resultaten van deze patiënten meten? En hoe meten we dit bij verschillende zorginstellingen?
Het project
Tiro.health werkt samen met het Vlaams Ziekenhuisnetwerk KU Leuven en medisch personeel van 30 ziekenhuizen om multicentrische klinische benchmarks te ontwikkelen die rapporteren over patiëntresultaten.
Tiro.health werkt samen met het Vlaams Ziekenhuisnetwerk KU Leuven en medisch personeel van 30 ziekenhuizen om multicentrische klinische benchmarks te ontwikkelen die rapporteren over patiëntresultaten. We hebben gegevens van verschillende medische specialismen in kaart gebracht met behulp van de gestandaardiseerde terminologie SNOMED CT en de gegevensuitwisselingsstandaard FHIR. Artsen die deelnemen aan het project hebben op elk gewenst moment toegang tot de dashboards, zodat ze zowel hun eigen gegevens als de geaggregeerde gegevens van andere ziekenhuizen kunnen bekijken die vergeleken zijn met die van hen. Eén van de opgeleverde projecten is het kwaliteitsdashboard voor de „Flanders Inguinal and femoral hernia Prospective Registry” (FLIPR). Een deel van de gegevens voor dit project wordt gebruikt voor wetenschappelijk onderzoek. Een andere presentatie van de resultaten zal worden getoond tijdens de Belgian Surgical Week 2023 („Een 5-jarige analyse van lieshernia-operaties in Vlaanderen met een focus op laparoscopische lieshernia-chirurgie”)
De uitdaging
Laten we wat open deuren openen. De belangrijkste uitdaging voor multicentrische gegevensanalyse is de kwaliteit van de gegevens. Ziekenhuisnetwerken hebben de afgelopen jaren al grote stappen gezet in de juiste gegevensverzameling door gestructureerde elektronische formulieren te introduceren in een breed scala van pathologieën.
Er zijn echter nog steeds enkele problemen. Er zijn verschillen tussen ziekenhuizen in het gebruik van deze formulieren en zelfs binnen een ziekenhuis heeft elke arts zijn/haar eigen manier om de formulieren in te vullen. Bovendien worden de gegevens niet volgens de laatste normen vastgelegd. In de meeste gevallen is de gegevensexport een CSV-bestand dat meer dan 1000 kolommen met zelfgekozen willekeurige terminologie kan bevatten. Chirurgische ingrepen of ziekten kunnen verschillende namen hebben, afhankelijk van de vorm waar ze vandaan komen. Voel je de hoofdpijn al?
Voor het FLIPR-project zijn de gegevens gelukkig van hoge kwaliteit. We moeten echter niet vergeten dat we te maken hebben met „gegevens uit de echte wereld”, die allerlei tekortkomingen zullen vertonen. Daarom worden verschillende veronderstellingen gemaakt bij de rapportage over klinische resultaten. Voor de follow-up na een buikoperatie worden bijvoorbeeld verschillende metingen gedaan, zoals pijnscores, op verschillende tijdstippen (tot 5 jaar na de operatie). Er moeten enkele veronderstellingen worden gemaakt, zoals het instellen van tijdframes voor elk tijdstip en het bepalen van de aggregatie in geval van meerdere scores. In beide gevallen is het belangrijk om de gekozen aanpak en de onderliggende veronderstellingen duidelijk te documenteren om de transparantie en validiteit van de gegevensanalyse te waarborgen.
De oplossing
In elk benchmarkproject hebben we een gemeenschappelijke datastandaard nodig om de gegevens op in kaart te brengen. Anders kan het voor verschillende systemen moeilijk of onmogelijk zijn om gegevens effectief uit te wisselen en te gebruiken met aangepaste mappings voor elk gegevensmodel. Dit kan leiden tot inefficiënties en een gebrek aan coördinatie in de zorg, wat negatieve gevolgen kan hebben voor de resultaten van patiënten.
Voer FHIR in. HAAR is een interoperabiliteitsstandaard voor elektronische uitwisseling van medische informatie. De benchmarktoepassingen die kwaliteitsindicatoren weergeven, worden gevoed door FHIR-middelen, waardoor kwaliteitsindicatoren onafhankelijk van de bron van de gegevens kunnen worden berekend. We gebruiken deze FHIR-standaard om de uitwisseling van medische gegevens te standaardiseren. Een FHIR-bron bevat informatie over een specifiek concept binnen de gezondheidszorg, zoals een patiënt, operatie, observatie, geneesmiddel, enz. Door dezelfde internationale standaard te gebruiken, kunnen we ervoor zorgen dat we dezelfde medische gegevens registreren en de kwaliteit en het formaat van de gegevens garanderen.
Het gebruik van FHIR-profielen zorgt ervoor dat de gegevens die in de bron worden vastgelegd consistent en volledig zijn, wat essentieel is voor betrouwbare multicentrische benchmarking.
Voor het project worden FHIR-profielen aangemaakt om bronnen te valideren. Met FHIR-profielen kunt u een reeks beperkingen en/of uitbreidingen van de FHIR-bronnen specificeren. Ze beschrijven de verwachte output/bron, inclusief voorbeeldbronnen om de profielen te verduidelijken. Het gebruik van profielen zorgt ervoor dat de gegevens die in de bron worden vastgelegd consistent en volledig zijn, wat essentieel is voor betrouwbare multicentrische benchmarking. FHIR-profielen kunnen tussen instellingen worden gedeeld. Eén manier is om ze te publiceren op simplify.net.
Voorbeeld van de FHIR-procedure:
https://simplifier.net/Tiro.health/VznKulAbdFliprHerniaRepair/~overview
Zoals u kunt zien, wordt een aantal medische codes gebruikt om de procedure te beschrijven. Aangezien er verschillende procedures mogelijk zijn voor een herniaherstel, wordt een set van meegeleverde (SNOMED CT) codes gedefinieerd. Alle procedurecodes die voor dit onderzoek worden gebruikt, moeten voldoen aan een van deze codes of aan een subconcept van de codes:
De voordelen
Multicentrische gegevensanalyse en benchmarking verbeteren niet alleen de kwaliteit van de geleverde zorg, maar verhogen ook de nauwkeurigheid van medische rapporten. Door via deze dashboards het belang van kwalitatieve gegevens aan te tonen, worden artsen aangemoedigd om een meer gestructureerde rapporteringsaanpak te volgen met een hogere mate van volledigheid. Dit komt niet alleen het benchmarkproject ten goede, maar kan ook aanzienlijke financiële gevolgen hebben vanwege de verbeterde nauwkeurigheid van de medische rapporten. Bovendien kunnen de multicentrische gestandaardiseerde gegevens die door het platform worden gegenereerd, helpen bij wetenschappelijk onderzoek, waardoor deze waardevol worden voor de medische gemeenschap.
Door via deze dashboards het belang van kwalitatieve gegevens aan te tonen, worden artsen aangemoedigd om een meer gestructureerde rapporteringsaanpak te volgen met een hogere mate van volledigheid.
Het grotere geheel
Bij Tiro.health geloven we in slimmere medische notities. Onze klinische rapportagetool Atticus bevat herbruikbare sjablonen die zijn ontworpen voor specifieke zorgtrajecten in nauwe samenwerking met klinische experts. De volledigheid van de rapporten wordt tegelijkertijd gecontroleerd om te voldoen aan het overeengekomen FHIR-profiel of andere gegevensdoelen. Na voltooiing kunnen de rapporten eenvoudig worden geëxporteerd in een gestandaardiseerd formaat (FHIR, OMOP CDM) en gedeeld worden binnen en tussen zorgorganisaties en onderzoekers. De klinische dashboards worden automatisch bijgewerkt wanneer er nieuwe rapporten beschikbaar zijn. Onze terminologieserver en ons algoritme voor automatisch aanvullen versnellen het maken van notities en zorgen tegelijkertijd voor gestandaardiseerde medische concepten (SNOMED, ICD10, LOINC,...).
Wilt u de kwaliteit van uw gezondheidsgegevens verbeteren en de samenwerking tussen andere zorgorganisaties en onderzoekers verbeteren? Aarzel niet om contact met ons op te nemen!
-compressed.jpg)
