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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
¿Para qué? Ayuda en decisión: Recordatorio
¿para qué?: sistemas de ayuda
Evaluación de la practica: autoevaluación
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
Evaluación por la institución
Evaluación por el ciudadano
Planificación
Vigilancia: diagnosticat
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
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Los modelos de historia clínica electrónica.
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
Fases en la generació de información
Definicición
ETL
Reporting
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 DE LA INFORMACIÓN
El usuario del
sistema pide una
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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.
Operativización
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
EQA
EQA: Definición de
la información
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
Hba1 c : análisis del registro
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Definición: opertaivización
 Se acepta indicador
 Se definen los criterios:
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http://10.80.217.68/wikindicadors/EQA-
0209:_DM2:_control_HBA1C
EQA: ETL
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: Reporting
2006
2008
2009
2014
2015
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
EQA como herramienta: recordatorios
DBS
EQA: Evaluación
Casos resolts antiagregació de pacients amb AVC
57
Casos d’ACxFA antiagregats/anticoagulats
58
Assaig clínic avisos clínics a ECAP (indicadors EQA)
5959
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: improving results
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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El retorno de información para la gestión clínica de los profesionales de atención primaria abril 2015

  • 1. “El retorno de información para la gestión clínica de los profesionales de Atención Primaria” Manuel Medina Peralta 30/04/2015
  • 2. 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
  • 3. Contexto: Institut Català de la Salut (ICS) 5.850.000 HCE >20.000 visitas/dia 7.900 Profesionales de AP 285 EAP
  • 4. 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
  • 5. 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
  • 6. ¿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
  • 7. ¿Para qué? Ayuda en decisión: Recordatorio
  • 9. Evaluación de la practica: autoevaluación
  • 10. 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
  • 11. Evaluación por la institución
  • 12. Evaluación por el ciudadano
  • 15. 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
  • 16. Los modelos de historia clínica electrónica.
  • 17. 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
  • 18. Fases en la generació de información Definicición ETL Reporting
  • 19. Definición  Participación del usuario final que pide determinada información  Analisis de la petición: ● Es factible? ● Los resultados que producen son validos y fiables?  Operativización
  • 20. DEFINICIÓN DE LA INFORMACIÓN El usuario del sistema pide una determinada información
  • 21. 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.
  • 23. Elaboración. (ETL)  Automatización de procesos para extraer la información requerida a partir de los datos registrados
  • 24. 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
  • 25. EQA
  • 26. EQA: Definición de la información
  • 27. 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
  • 28. 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
  • 29. Definición: propuestas PROPUESTA • Pacientes DM2 con HBA1c <7 Modificacion conceptual • Mejor HBA1c<8 ´FACTIBILIDAD • No induce hiperregistro • Miramos distribución del registro de HBA1c
  • 30. Hba1 c : análisis del registro
  • 32. 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
  • 34. 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)
  • 36. 2006
  • 37. 2008
  • 38. 2009
  • 39. 2014
  • 40. 2015
  • 41. 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
  • 42. Aaaaa 1 Patient One BBB 2 Patient Two Ccccc 3 Patient Three EQA como herramienta: listados de pacientes
  • 43. Aaaaa 1 Patient One BBB 2 Patient Two Ccccc 3 Patient Three EQA como herramienta: listados de pacientes
  • 44. EQA como herramienta: recordatorios
  • 45. DBS
  • 47. Casos resolts antiagregació de pacients amb AVC 57
  • 49. Assaig clínic avisos clínics a ECAP (indicadors EQA) 5959 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
  • 51. 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