Nemocniční informační systémy. Deirdre Murphy. Deirdre Murphy. ESRI, Dublin, Ireland. 17 June 2008

Transkript

1 Nemocniční informační systémy Deirdre Murphy 1

2 Nemocniční informační systémy I - Základy Která data shromažďovat? Jakým způsobem je shromažďovat? Aspekty kvality dat 2

3 Výzva Vytvoření smysluplného a funkčního mechanismu pro sladění zdrojů a pracovních výkonů v prostředí nemocnice. 3

4 Data o výdajích a nákladech nemocnice financování a řízení nemocnic Data o výkonech realizovaných v nemocnici Složitost Case Mixu 4

5 Ukazatele výkonnosti nemocnice Kvantitativní ukazatele počet ošetřených Kvalitativní ukazatele přínos nemocnice k úspěšnému výsledku, k vyléčení nemocí, vyřešení zdravotních problémů pacienta Case mix podíl výskytu jednotlivých nemocí a zdravotních obtíží, které nemocnice léčí. (Hornbrook, MC: Techniques for assessing hospital case-mix, Annual Review of Public Health, č. 6, str ) 5

6 Tvorba systémů financování a řízení nemocnic Stavební kameny Nástroje 6

7 Data o výkonech v nemocnici Nástroje pro Case Mix Data o nákladech nemocnic 7

8 Vytíženost nemocnice Zdroje Aplikace Case Mix pro management procesu úhrad výkonů 8

9 Klasifikační systémy Case Mix Systémy kódování diagnóz a výkonů 9

10 Principy tvorby nemocničních informačních systémů Aktuální Úplná Kvalitní Data 10

11 11

12 Strana 12 Konkrétní případ Dne 5. února 2007 byla přes urgentní příjem přijata pacientka z města Cashel, věk 50 let (nar. 13.ledna 59). Měla bolesti v perigastriu. Dr. Murphy diagnostikoval akutní zápal tenkého střeva. Pacientka se dne 7. února 2007 podrobila laparoskopické apendiktomii pod všeobecnou anestézií. Byla to kuřačka, měla Diabetes 1. typu. Během pobytu byla vyšetřena na obsah cukru v krvi. Dne 12. února byla propuštěna domů, ke sledování v ambulantní péči. (MRN ). Pacientka byla přijata jako urgentní příjem, neměla u sebe kartu zdravotního pojištění. 12

13 13

14 Evropský minimální soubor dat: 1. Jednoznačný identifikátor nemocnice - typ, místo 2. Číslo pacienta 3. Pohlaví 4. Věk ke dni přijetí - datum narození, věk v měsících/dnech u dětí 5. Rodinný stav 6. Bydliště 7. Datum přijetí 8. Trvání pobytu 14

15 Evropský minimální soubor dat 9. Stav při propuštění - propuštěn domů, exitus, jiná nemocnice 10. Hlavní diagnóza hlavní diagnóza, na kterou byl pacient léčen během pobytu v nemocnici 11. Vedlejší diagnózy: - další diagnózy, které se u pacienta paralelně vyskytly během léčby 12. Hlavní chirurgický výkon 13. Další chirurgické výkony 15

16 Možnosti kódování u diagnóz a výkonů. Kódování diagnóz: MKN 9 CM anebo MKN- 10 Kódování výkonů: MKN-9-CM, MKN - 10 AM, vývoj domácího systému, převzetí zahraničního systému Absence jednotného klasifikačního systému výkonů na mezinárodní úrovni způsobuje vzrůstající fragmentaci v přístupu ke klinickému kódování v regionu. Tato fragmentace může způsobit, že data o morbiditě nebudou mezinárodně srovnatelná. 16

17 Co očekáváme od klinického klasifikačního systému: Kompozitní kódovací systém Diagnózy a výkony Pravidelné aktualizace Vzdělávání a podpora Mezinárodní srovnatelnost 17

18 Aktualizace systému klinického kódování v Irsku: alternativy a příležitostii Přehled alternativ pro upgrade na MKN 10. Zabývali jsme se těmito zdroji: U.S.A. Severské země Austrálie Kanada 18

19 Klasifikace dosud užívané v Irsku: MKN MKN-9 Klasifikace výkonů OPCS MKN-9-CM (říjen 88) MKN-9-CM (říjen 94) MKN-9-CM (říjen 98) Leden 2005 MKN 10 - AM 19

20 Proč modernizovat systém klasifikace? Lepší kódovací systémy Chceme držet krok s vývojem v lékařské péči Mezinárodní srovnatelnost Data co nejvyšší možné kvality Vyšší míra specifičnosti 20

21 Co očekáváme od klinického klasifikačního systému: Kompozitní kódovací systém Diagnózy a výkony Pravidelné aktualizace Vzdělávání a podpora Mezinárodní srovnatelnost 21

22 Faktory související s rozvíjením systému v Irsku Zajištění kódovacích systémů, které odpovídají požadavkům analýzy trendů morbidity představuje výzvu pro všechny tyto systémy ve světě. Tato výzva je ještě markantnější v případě malé země, jakou je Irsko. 22

23 Faktory související s rozvíjením systému v Irsku Irsko musí získávat kódovací systémy z jiných zemí, a nemělo by se pokoušet vyvíjet zcela vlastní systém. Know-how pro tvorbu národního kódovacího systému je vzácné, a není jisté, zda by pro takový úkol bylo možné zajistit potřebná data. 23

24 Přehled zemí, které aktivně rozvíjejí sytém MKN 10 a různé klasifikace výkonů. U.S.A. Severské země Austrálie Kanada 24

25 Alternativní klasifikační systémy Světová zdravotnická organizace Světová zdravotnická organizace vytvořila třísvazkovou klasifikaci diagnóz, MKN 10, MKN-10, tato však postrádá vlastní klasifikaci výkonů 25

26 Alternativní klasifikační systémy Severské státy Severské země používají MKN 10 s vlastní klasifikací výkonů NCSP. Kódování zpravidla provádějí lékaři. V rámci NCSP neexistuje abecední řazení. Pro nedostatek školení, metodických podkladů a podpory pro kodéry by se tento systém zaváděl obtížně. 26

27 USA MKN-9-CM se v současnosti používá v Irsku. The USA uvádí říjen 2006 jako plánovaný termín implementace modifikovaného systému MKN 10. Pak by bylo možné v Irsku tento systém převzít a spustit nejdříve v lednu Systém HIPE by musel do té doby používat klasifikaci MKN 9 CM. Pokud by Irsko přijalo MKN-9-CM jako další upgrade, pak by nebylo nutné provozovat pilotní projekt. Tento systém je v Irsku používán, a aktualizace téhož systému nevyžadují svůj pilotní projekt. 27

28 Aleternativní klasifikační systémy pilotní projekt Kanada MKN 10 - CA/CCI se v současnosti mimo Kanadu nepoužívá. Toto má své důsledky pro HIPE, bylo by nutné zajistit mezinárodní srovnatelnost kódovaných dat o morbiditě. Kanadský institut pro zdravotnické informace (Canadian institute for Health Information (CIHI)) zatím nezavedl systém licencování mimo Kanadu. 28

29 Aleternativní klasifikační systémy pilotní projekt Kanada Institut CIHI vyvinul systémy a rámce řízení kvality. Systém ICD-10-CA/CCI není vhodný jako alternativa pro aktualizaci kódování morbidity v Irsku. Přesto, kanadské zkušenosti při vyvíjení Národních kódovacích standardů a Standardů pro řízení kvality by mohly být pro institut HIPE užitečné při jeho snaze o zlepšení kvality dat a postupů řízení kvality. 29

30 Kritéria pro výběr nového systému Nový kódovací systém by měl byt dostatečně mezinárodně rozšířený, aby se Irsko díky němu stalo členem mezinárodní komunity v oblasti sdílení dat o zdravotnictví. Systém by měl být dostatečně stabilní, konzistentní a spolehlivý. Systém by měl být flexibilní, aby jej bylo možné upravovat. 30

31 Pilotní projekt MKN - 10 AM. Vyhodnocení MKN - 10 AM v síti irských nemocnic. Hodnocení kódovacích pravidel MKN AM z hlediska využitelnosti v irských nemocnicích. Příprava na upgrade klasifikačního systému. Vývoj školicích materiálů Úvodní vzdělávání kodérů Osvěta předcházející případnému upgrade v lednu

32 Pilotní projekt měl dva hlavní cíle: Ověření vhodnosti tohoto klasifikačního systému v kontextu irských nemocnic. Připravenost kodérů v Irsku tento systém přijmout. 32

33 Závěry z pilotního projektu 1. MKN - 10 AM (třetí vydání) Byly získány detailnější informace Kodéři si nový systém snadno a rychle osvojili Vkódovacích příručkách ani na CD-Romu k MKN - 10 AM nejsou zdravotnické anotace. Tento problém řeší ACS. Opravy chyb v kódovacích příručkách. Tento problém řeší ebook (online příručka) Kodéři byli se systémem spokojeni. 33

34 Závěry z pilotního projektu 2. Agenda pro HIPE Je nezbytné aby se kodéři sami vzdělávali a rozvíjeli své dovednosti, např. čtením bulletinu Coding Notes Povinné dodržování standardů Zlepšení dokumentace Musí se zkvalitnit používaná lékařská terminologie. 34

35 MKN AM Mezinárodní klasifikace nemocí, 10. revize, australská modifikace Kompozitní kódovací systém - MKN - 10 AM a ACHI. Pravidelné dvouleté aktualizace Školení a podpora Národní centrum pro klasifikaci ve zdravotnictví v Sydney (National Centre for classification in health (NCCH)) Mezinárodní srovnatelnost Australské kódovací standardy (Svazek 5) ebook (online podpora) + 35

36 MKN - 10 AM ebook (online podpora) 1. Seznam nemocí, tabulka 2Abecední seznam nemocí 3 Tabulka výkonů 4. Abecední sezn. výkonů 5. Australské kódovací standardy 6. Doporučení, aktuality k MKN 10 - AM 36

37 Hlavní diagnóza Diagnóza, která je po náležitém posouzení považována za hlavní příčinu pacientovy epizody péče v nemocnici (aneb návštěvy zdravotnického zařízení). 37

38 Kódování v Irsku 150 kodérů, na hlavní i částeční úvazky Téměř milion záznamů ze 62 nemocnic ročně. Kodér na plný úvazek zpracuje ročně v závislosti na praxi a odbornosti. Vzdělávání: základní modul I, 2 dny Základní modul II 3 dny Návštěva nemocnice Pro středně pokročilé průběžná podpora, semináře. 38

39 Nemocniční informační systémy I. Úvod Která data shromažďovat? Jakým způsobem je shromažďovat? Aspekty kvality dat 39

40 Důležitost standardizaci při pořizování dat o pacientech: Ekonomické tlaky vedly k potřebě získávat adekvátní a srovnatelné ukazatele výkonnosti a kvality péče Rychlý vývoj informačních technologií umožňuje poměrně levně pořizovat, ukládat a analyzovat velké objemy dat Tvůrci politik si uvědomují potřebu mít k dispozici ukazatele produktivity, efektivnosti a kvality nemocnic. 40

41 Propouštěcí zpráva Kodér z dokumentace získává data Propuštění pacienta Školení AUDIT Vstup dat do systému Ověření Reporting, sestavy, výkazy Národní databáze ESRI Měíční export dat Zdroj: Divize zdravotnické politiky a informací,( Health Policy and Information Division, ESRI.) září 2006 Proces pořizování dat 41

42 Automatizace sběru dat Standardizace pořizování dat Softwarový audit a podpora Školení Aplikace 42

43 Sběr dat Propuštění pacienta Lékař píše propouštěcí zprávu Dokumentaci dostane kodér Získání relevantních informací ze zprávy Data pořízena do PC a ověřena 43

44 Sběr dat Pořízení do PC 44

45 Sběr dat Pořízení do PC 45

46 Sběr dat Pořízení do PC 46

47 Sběr dat Ověření 47

48 Nemocniční informační systémy I - základy Která data shromažďovat? Jakým způsobem je shromažďovat? Aspekty kvality dat 48

49 Kvalita dat národní úroveň Prostředí pro zajištění kvality dat Editování Vzdělávání kodérů Standardy klinické klasifikace a kódování Kodéři mají k dispozici databáze dotazů a odpovědí Audit na základě pacientské dokumentace 49

50 Kvalita dat národní úroveň Průběžná kontrola zakódovaných dat audit vzorků nově zaškolení kodéři administrativní proměnné úroveň kódování nad daty jsou spouštěny kontrolní algoritmy Úroveň DRG 50

51 Kvalita dat Proces dotazování Dotazy související s kódováním Správa databáze dotazů od kodérů Odd. kodérů má k dispozici poradenství od kliniků Tvoří se aktuální metodické materiály Publikace v bulletinu Coding Notes 51

52 Kvalita dat Coding Notes 52

53 Kvalita dat - Kontrola zakódovaných dat Kontroly dat Přes 60 typů kontrol kvality dat Po kontrole někdy následuje editace dat Prováděna na národní úrovni Průběžně aktualizováno Informace o metodice kontrol na úrovni nemocnic Nástroj pro vzdělávání 53

54 Kvalita dat Diagnóza poranění hlavy NOS S099 není správná, pokud je zaznamenán přesnější kód pro tento typ poranění (viz kódy S06/S07/S08). Prosím zkontrolujte případy s kódem diagnózy E14, Diabetes mellitus, blíže neurčeno. Objasnění typu diabetes by měl poskytnout lékař. 54

55 Kvalita dat inicativy na úrovni nemocnice. Vzdělávání v oblasti kvality dat pro klíčové zaměstnance Pomůcka pro audity kódování Informace o prověrkách správnosti dat Monitorování dotazů Komunikace s nemocnicemi Kódovací standardy 55

56 Kvalita dat - audity Audity kódování srovnáním s chorobopisy Kontrola národních dat Vzdělávání se přizpůsobí výstupům z auditu. Participace každého pracoviště na auditu Přesná evidence o průběhu všech kontrol Odborná příprava kontrolorů Krátký vzdělávací kurz pro kontroly/audity klinického kódování Univerzita La Trobe, Melbourne. 56

57 Kvalita dat procesy kontrol Vzorek Oddělení dat Srovnání HCAT Software Nálezy Doporučení Následná kontrola 57

58 Kvalita dat HIPE Srovnávání auditovaných dat Diagnózy Počet diagnóz Rozdíly v hloubce kódu 3, resp. 5 znaků Rozdíly v pořadí Četnost diagnóz Výkony Počet výkonů Rozdíly na úrovni kódů Rozdíly v pořadí Četnost výkonů 58

59 Kvalita dat HIPE Srovnávání auditovaných dat DRG (Diagnostic Related Group) MDC (Hlavní diagnostická kategorie, Major Diagnostic Category) Data administrativní povahy 59

60 Kvalita dat v systému HIPE - HCAT Kroky auditu s využitím HCAT: Stanovení populace Příprava vzorků Příprava souboru dat Indexace, seskupování, extrakce Analýza jednotlivých případů Příprava sestavy 60

61 61

62 Kvalita dat HIPE sestavy HCAT Sestava vzorků a překódovaných případů Softwarový nástroj pro audit generuje sestavy: Administrativní data Sestavy diagnostických kódů Sestava kódů výkonů Tabulky četnosti diagnóz, výkonů, kódů AR DRG a MDC 62

63 Kvalita dat HIPE- HCAT, obrazovka případ 63

64 Kvalita dat HIPE chybové kódy HCAT Sestava souhrn důvodů nesrovnalostí zjištěných auditem vzorků Příklady důvodů pro nesrovnalosti: Kódovací směrnice Informace v chorobopisu Dokumentace v chorobopisu 64

65 Kvalita dat HIPE chybové kódy HCAT Chybové kódy No. Důvod odchylk y 1 Kódování v rozporu s ACS 2 Kód nesplňuje další kritéria dx-acs Kódováno podle laboratorního nálezu 4 Chorobopis nepotvrzuje volbu kódu 5 Chyba v psaní, překlep, nesprávné číslo, písmeno 6 Neúplnost dokumentace v době kódování 7 Málo specif ické - existuje přesnější kód 8 Úroveň detailu kódu nemá oporu v dokumentaci 9 Nesrovnalosti v chorobopisu 10 Rozhodnutí místního kodéra 11 Chyba v metodice kódování 12 Vynechání kódu, chybí inf ormace která v chorobopisu je 13 Oba kódy správně 14 Chyba v pořadí, kterékoli může být správně 15 Volitelný kód 16 Administrativní inf ormace nesouhlasí s chorobopisem 17 Inf ormace kodérů nelze v dokumentaci dohledat 65

66 Kvalita dat v systému HIPE - Audit Nástroj auditu kódování HCAT - HIPE Coding Audit Toolkit Podporuje standardní audity Používaný centrálně, i na úrovni nemocnic Lze jej aktualizovat přidáním nových proměnných Doprovodná dokumentace, manuály Od výběru statistické populace až k výběru sestavy 66

67 Příklad sestavy pro audit 67

68 Uživatelé dat a členové vedení musí: znát kvalitu zdrojových dat být schopni vytvářet relevantní sestavy a analýzy být schopni výsledky interpretovat mít podporu vyššího managementu a kolegů při účinném využití výsledků 68

69 Konec prezentace 69