ROLE POPULAČNÍCH REGISTRŮ V HODNOCENÍ VÝSLEDKŮ A NÁKLADŮ LÉČEBNÉ PÉČE DOKUMENTOVÁNO NA PŘÍKLADU ČESKÉ ONKOLOGIE
|
|
- Jaroslava Bláhová
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 ROLE POPULAČNÍCH REGISTRŮ V HODNOCENÍ VÝSLEDKŮ A NÁKLADŮ LÉČEBNÉ PÉČE DOKUMENTOVÁNO NA PŘÍKLADU ČESKÉ ONKOLOGIE Ladislav Dušek 1, Jan Žaloudík 1,2, Rostislav Vyzula 2, Jan Mužík 1, Jana Koptíková 1, Tomáš Pavlík 1, Eva Gelnarová E.1, Petr Brabec 1, Jitka Abrahámová 3, Jiří Vorlíček 4 1 Lékařská fakulta Masarykovy univerzity, Brno; 2 Masarykův onkologický ústav, Brno 3 Fakultní Thomayerova nemocnice, Praha; 4 Fakultní nemocnice, Brno, Česká republika Souhrn Článek metodicky komentuje roli populačních registrů pro zpětné hodnocení a prospektivní plánování nákladů léčebné péče ve vazbě na dosažené výsledky. Závěrem rozboru je fakt, že bez centralizovaných populačních dat nelze věrohodně posuzovat léčebnou zátěž konkrétních regionů a nemocnic. Na druhou stranu ale platí, že mají-li být populační data využita k závazným analýzám, pak musí být kvalitní a musí být korigována tak, aby poskytovala standardizovaný základ pro srovnávací analýzy a prognózy. Důraz musí být kladen především na úplnou a konzistentní diagnostickou identifikaci registrovaných pacientů. Na modelu populačních onkologických dat České republiky byla doložena úspěšná definice referenčního souboru pro klinická hodnocení. Za referenční období tento soubor obsahuje více než záznamů o pacientech se zhoubnými nádory. Při definici referenčního souboru pro klinické analýzy byly z epidemiologické databáze odfiltrovány záznamy s nálezem nádoru u mrtvého nebo při pitvě (6,8%), dále záznamy od pacientů, kteří zemřeli do 1 měsíce bez dokončené diagnostiky a bez zahájení léčby (5,4 %) a záznamy s neúplnou diagnostikou (6,1 %). Výsledkem je referenční soubor s více než plně validními záznamy, což je dostatečný základ pro navazující odhady prevalence a s ní souvisejících léčebných nákladů. Budoucností tohoto vývoje je automatizace, kterou v prvotní verzi dokládá on-line dostupný systém pro analýzy epidemiologie zhoubných nádorů ČR ( Summary Paper methodically comments role of populationbased registries for both retrospective and assessment of economic demands associated with health care and its results. The methodical part concludes that centralized population databases are necessary in regionally-specific evaluation of epidemiological and health care load. On the other hand, the population data must be processed critically with necessary corrections in order to get relevant reference platform for benchmarking and time-related prognoses. Special attention must be paid to correct diagnostic identification of each reported patient. Using the Czech model of population cancer registry, we documented successful definition of clinically relevant reference data derived from actual period (> of newly reported cancer patients). The dead-certificated cases (6,8%), early dying patients without completed diagnostics (5,4%) and records with incomplete diagnostic items (6,1%) were excluded prior to clinically relevant analyses. Finally, we got more than correctly recorded, newly diagnosed and clinically treated malignancies. Such reference data forms representative platform for consecutive estimation of prevalence and costs. The future of such population-based analyses depends on automated data processing as it is documented on Czech information system for cancer epidemiology that is on-line accessible: Úvod onkologie jako model pro metodické úvahy Hodnocení výsledků a nákladů zdravotní péče je nepochybně jedním z nejčastěji užívaných slovních spojení současné medicíny. Metodická náplň těchto analýz je popsána ve stovkách publikací a knih. Avšak sedíte-li nad seznamem titulů věnovaných tomuto tématu, nutně vás musí napadnout kacířská myšlenka, proč tato hodnocení nejsou již dávno automatickou součástí informačních systémů a rutinně udržovanou agendou zdravotnických zařízení? Minimálně v České republice tomu tak není a jedním z vysvětlení je nedostupnost kvalitně připravených vstupních dat. Dostupnost relevantních podkladů se stává faktorem limitujícím optimalizaci léčebné péče i v řadě dalších zemí. Pro naše sdělení jsme vybrali onkologii jako model kumulující řadu metodicky podstatných atributů. Zjednodušeně je možné tvrdit, že systém hodnocení, který obsáhne onkologickou problematiku, 10
2 bude jistě přizpůsobitelný i pro jiné oblasti medicíny. Řada z těchto vlastností ovšem také zvyšuje význam populačních dat: - Odlišný původ i rizikovost různých diagnostický ch skupin zhoubných nádorů. Diagnostická různorodost omezuje univerzální řešení analýz. - Zásadní význam diagnostiky nádorového onemocnění. Včasná a správná diagnóza rozhoduje o správném zařazení pacienta do rizikové skupiny, o strategii léčby i o nákladech. V onkologii tak diagnostika přímo podmiňuje dosažené výsledky. - Různorodost cílů terapie daná pokročilostí nemoci a stavem pacienta. Cíle terapie se liší mezi stavy kurabilními (možná protinádorová terapie s cílem vrátit plné zdraví) a inkurabilními (omezené možnosti terapie cílené například k zlepšení kvality zbývajícího období života). - Omezené reálné možnosti léčby. V onkologii je v rámci každé diagnostické skupiny známa hranice (daná pokročilostí nemoci nebo rizikovými faktory), kde účinnost dostupné léčby klesá a nelze očekávat úplné vyléčení pacienta. Tato skutečnost musí být respektována při hodnocení výsledků léčby a mění modely sledující nákladovost. - Komplikovaný vývoj nemoci s možností i opakovaného návratu onemocnění. Aplikace stejné léčby v různých fázích nemoci může mít objektivně zcela jiné výsledky. Respektování tzv. fází léčebné péče je zásadním předpokladem smysluplného hodnocení. - Agresivita protinádorové terapie může být sama příčinou komplikací a může zvyšovat náklady. Hodnocení bezpečnosti léčby představuje významnou komponentu analýz. - Nutnost sledování onemocnění i po skončení primární léčby. Bezprostřední odpověď na léčbu nemusí korelovat s dlouhodobými výsledky. - Prostor pro volbu pacienta (přerušení léčby, odmítnutí léčby). Faktor, který může zkomplikovat vývoj onemocnění bez vztahu k poskytované péči a její kvalitě. Bez ohledu na tato specifika má onkologie jasně definovány výstupy hodnocení nákladů i výsledků péče a teoreticky v této oblasti není žádný problém. Cílové parametry hodnocení standardně zahrnují celkové přežití a přepočítané roky kvalitního života. Vzhledem ke komplikovanosti onkologic kých onemocnění jsou hodnoceny i parametry krátkodobého přežití (doba do relapsu, doba do progrese) nebo léčebná odpověď dosažená po určité fázi terapie (1, 2). Zásadní otázkou zůstává, kde vzít data pro naplnění všech potřebných analýz. Evidentně nevystačíme pouze s identifikací diagnózy, o postupu a nákladech léčby rozhoduje i pokročilost onemocnění. Celý systém je navíc velmi dynamický a nedá se nastavit pouze na základě vstupní diagnostiky, rizikový vývoj nemoci může v čase náklady dramaticky navyšovat. Chceme-li tedy hodnotit nákladovost a výsledky onkologické péče, musíme naplnit tři základní dimenze systému (obrázek 1): Obrázok 1 1. Zátěž onkologickými onemocněními, která je dána počtem pacientů s určenou diagnózou a relativním zastoupením klinických stadií nebo jinak určených rizikových stavů. 2. Informace o vývoji již diagnostikovaných onemocnění, přežití, počty relapsů nebo progresí onemocnění. V populačních registrech často ignorovaná položka související s průběžným sledováním onkologických pacientů. 3. Přehled o nákladech na terapii, které ale musí být přiřazeny konkrétním diagnózám a klinickým stadiím onemocnění, jinak v úhrnu nedávají smysl. Populační registry hrají v systému hodnocení zásadní roli, neboť pro řadu nezbytných údajů není alternativní informační zdroj. Tomuto tématu se paradoxně věnuje relativně malá pozornost, ačkoli jde o komponentu limitující další snažení. Na příkladu České republiky chceme doložit význam populačních dat pro hodnocení léčebné péče. Populační onkologická data Pojmem populační data v tomto článku myslíme data centralizovaná na úrovni státu nebo regionů a sbíraná v epidemiologických nebo klinických registrech. Nejde tedy o data konkrétních nemocnic, naopak smyslem sběru populačních dat je získat referenční standardy abstrahované od místních specifik. Obsah populačních dat již tak snadno definovatelný není, protože na populační úrovni mohou být sledovány jakékoli údaje, někdy i rizikové faktory, které se základním onemocněním přímo nesouvisí, (např. údaje o infekcích, incidenci komorbidit, apod.) (3). Populačními daty nejčastěji myslíme data epide- 11
3 miologická vypovídající o incidenci, mortalitě, prevalenci a rizikových faktorech onemocnění nebo data klinická informující o strategii, náplni a výsledcích léčby. Nutno zdůraznit, že nemusí jít nutně o data složitá. Plošný sběr si často vynucuje redukci počtu hodnocených parametrů. Avšak i minimalizovaný rozsah populačního registru poskytuje cenné údaje pro hodnocení zdravotnického systému: - záznamy o diagnóze, datu diagnózy a způsobu diagnózy hodnocení zátěže regionů nebo spádových oblastí nemocnic nově diagnostikovanými onkologickými pacienty, včetně trendů a prognóz výkonnost diagnostiky v hodnocené oblasti - záznamy o datu úmrtí hodnocení celkových výsledků péče (celkového přežití) odhady prevalence, včetně trendů a prognóz - diagnostické záznamy (klinické stadium, TNM klasifikace nádoru) výkonnost diagnostiky, schopnost zachytávat méně pokročilé stavy Tabulka 1: Hlavní identifikátory pacienta a nemoci v Národním onkologickém registru ČR ve srovnání s mezinárodními databázemi odhady léčebné zátěže a s ní souvisejících nákladů (v kombinaci s odhadem prevalence) Seznam záměrně uvádí pouze zcela základní parametry, které jsou dostupné jak v českém tak i slovenském národním onkologickém registru. Česká a Slovenská republika samozřejmě nejsou ve sběru populačních dat ojedinělé a jejich databáze jsou kompatibilní s mezinárodními registry jako je CI5, EUROCARE, EUROCIM nebo projekt ACCIS (tabulka 1). CI5 (Cancer Incidence in Five Continents) je projekt garantovaný IARC (International Agency for Research on Cancer), který se snaží v pětiletých intervalech hodnotit incidenci onkologických chorob ze všech dostupných světových onkologických registrů. Podobným evropským projektem je EUROCARE, který má za cíl hodnotit přežití onkologických pacientů. Projekt ACCIS (Automated Childhood Cancer Information System) shromažďuje evropská data o onkologických diagnózách dětských pacientů. Zmíněné registry sbírají minimalizovanou sadu parametrů a kladou velký důraz na kvalitu a věrohodnost dat (4). Diagnostická identifikace zhoubných nádorů jako klíčová položka Parametr EUROCARE EUROCIM ACCIS NOR ČR Pohlaví ano ano ano ano Datum narození měsíc a rok ne ano ano Datum diagnózy měsíc a rok měsíc a rok ano ano Věk diagnózy výpočet 5ti-leté intervaly ano výpočet Současný stav pacienta ano ano ano ano Datum poslední kontroly měsíc a rok měsíc a rok ano ano Datum úmrtí ano ne ano ano Délka přežití výpočet ano výpočet výpočet MKN 10 kód diagnózy ne ano ne ano Lateralita nádoru ano ne ano ano MKN-O topografie ano ano ano ano MKN-O morfologie ano ano ano ano Chování nádoru ano ano ano ano Grade ano ano ano ano Způsob stanovení diagnózy ano ano ano ano Pokročilost onemocnění ano ano ano ano relevantní odhady přežití vztažené na stav nemoci při diagnóze Z výše uvedeného rozboru je patrné, že správná diagnostická identifikace zhoubného nádoru je naprosto 12
4 zásadním předpokladem pro všechny následné úvahy o výsledcích léčby a jejích nákladech. V onkologii se přitom nejedná jen o určení vlastní diagnózy, ale i ukazatelů pokročilosti a rizikovosti onemocnění pokud jdeme v historii hodnocení i před rok 1995, tak i s rostoucím podílem záznamů s neúplnou TNM klasifikací (viz též schéma na obrázku 2). Komponenta A. Solidní nádory dospělých Základní diagnóza Přesná diagnóza nádorového onemocnění TNM klasifikace zhoubných nádorů TNM, ptnm a klinické stadium Stručný komentář B. Hematoonkologické malignity Určení základní diagnózy nádorového onemocnění dle Mezinárodní klasifikace nemocí, 10. vydání (MKN10). International Statistical Classification of Diseases and Health Related Problems (The) ICD-10 Second Edition, World Health Organization, 2005, ISBN ; Online verze: Mezinárodní klasifikace nemocí pro onkologii, 3. verze (MKN-O-3): používá se k podrobnému popisu topografie nádoru, morfologie nádoru (na základě histologického nebo cytologického vyšetření), biologického chování nádoru a stupně diferenciace nádoru (grading). ICD-O-3: International Classification of Diseases for Oncology, 3rd Edition, World Health Organization, 2000; MKN-O- 3: Mezinárodní klasifikace nemocí pro onkologii, Třetí vydání, Česká verze, Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, Praha 2004, ISBN TNM klasifikace zhoubných nádorů popisuje pro jednotlivé diagnózy anatomický rozsah primárního nádoru pomocí komponent: T - rozsah primárního nádoru, N - nepřítomnost či přítomnost a rozsah metastáz v regionálních mízních uzlinách, M - nepřítomnost či přítomnost vzdálených metastáz; na základě klinického a pooperačního TNM je stanoveno klinické stadium. Předléčebná, klinická TNM klasifikace (TNM, ctnm) - je založena na nálezech získaných před léčbou; nálezy se získají na podkladě klinického vyšetření, zobrazovacích vyšetřovacích metod, endoskopie, biop sie, chirurgické explorace a ostatních vyšetření. Pooperační, histopatologická TNM klasifikace (ptnm) - je založena na předléčebných nálezech doplněných nebo pozměněných dalšími nálezy, jež byly získány při operaci a mikroskopických vyšetřeních. Klinické stadium je pro danou diagnózu odvozováno z rozsahu nádoru popsaného pomocí TNM a ptnm a určuje pokročilost nádorového onemocnění. S rozvojem diagnostických metod a znalostí o nádorových onemocněních se klasifikace TNM doplňuje a zpřesňuje - v současné době je používáno 6. vydání (postupně byly zaváděny tyto klasifikace: TNM II. (1976), TNM III (1982), TNM IV. (1995), TNM V. (2001) a TNM VI. (2005). L.H. Sobin a Ch. Wittekind: TNM klasifikace zhoubných novotvarů, 6. vydání 2002, Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, Praha 2004, ISBN Aplikace Internetová edukační verze hlášení novotvaru na adrese obsahuje převodník zápisu TNM a klinického stadia pro zvolenou diagnózu podle 6. vydání klasifikace. Celkový komentář Konkrétní komponenty Mezinárodní klasifikace nemocí, 10. vydání (MKN10) je pro určení hematoonkologických diagnóz nedostačující, neboť neodpovídá současnému stavu znalostí a třídění těchto onemocnění. Pro hematologické diagnózy je používána WHO klasifikace hematopoietických a lymfoidních tkání, která je též zahrnuta do aktuální 3. verze Mezinárodní klasifikace nemocí pro onkologii (MKN-O-3). U některých hematoonkologických diagnóz je pak stanovováno stadium onemocnění, není však definováno klasifikací podobné TNM (diagnózy lymfom, mnohočetný myelom, chronická myeloidní leukémie a chronická lymfocytární leukémie) E.S. Jaffe, N.L. Harris, H. Stein and J.W. Vardiman: WHO Classification of Tumours: Pathology and Genetics of Tumours of Haematopoietic and Lymphoid Tissues. 352 s., IARC Press, July 2001, ISBN Online verze: Kód diagnózy podle WHO nebo MKN-O-3 klasifikace Klinické stadium: - lymfom (stadium 1-4, extranodální ano/ne) - mnohočetný myelom (stadium 1-3) - chronická myeloidní leukémie (chronická fáze, akcelerovaná fáze, blastický zvrat) - chronická lymfocytární leukémie (stadium A, B, C) U akutních leukémií se ještě občas používá dnes již překonaná Francouzko-Americko-Britská (FAB) klasifikace. (tabulka 2). Úplná a správná diagnostická identifikace je také ukazatelem kvality populačních registrů. Bez diagnostických dat bychom byli zastaveni již při dotazu na počet pacientů s konkrétním onemocněním vyžadujícím určitou terapii. Data onkologických registrů tedy není možné sumarizovat slepě, musíme u nich počítat s jistou mírou chybovosti a Obrázok 2 13
5 Záznam o nádoru s neúplnou diagnostikou nemusí ale v onkologii vždy znamenat chybu registru. Tyto nálezy mohou být zdůvodněné diagnózou nádoru při pitvě, velmi časným úmrtím pacienta nebo odmítnutím léčby ze strany pacienta, apod. Rozbor takových záznamů ještě před vlastními analýzami je nezbytný, neboť jsou v nich identifikování pacienti, kteří nebyli léčeni protinádorovou terapií a nemohli tedy v této oblasti čerpat náklady. Odfiltrování všech nerelevantních záznamů je smyslem definice tzv. referenčního souboru pro klinická hodnocení, čemuž je věnována následující kapitola. Definice referenčního souboru dat pro populační hodnocení léčebné péče Chceme-li definovat populační rámec pro hodnocení výsledků a nákladů péče, musíme z populačních registrů čerpat údaje s jistým omezením: - Data by měla být aktuální a odrážet současnou situaci ve zdravotnictví. Historické trendy mohou být velmi zavádějící. - Zásadní jsou údaje od pacientů, kteří skutečně přišli do styku se zdravotnickým zařízením a byli léčeni. Počty pacientů diagnostikovaných např. při pitvě sice mají epidemiologický význam, ale hodnocení nákladů nijak neovlivňují. Ačkoli je tedy reprezentativnost populačního registru jedním z nezpochybnitelných znaků jeho kvality, při hodnocení léčebné péče je spíše překážkou. Máli být z populační databáze vygenerován klinicky využitelný standard, musíme respektovat následující postup: a) Do analýzy mohou vstoupit pouze záznamy, které jsou konzistentní a úplné. b) Analýza musí pracovat pouze se záznamy relevantními pro daný účel, aby nedošlo k systémovému zkreslení výsledků. c) Referenční soubor musí být dostatečně velký a strukturou vyhovující cílové populaci. Definicí referenčních dat bráníme dvěma extrémům, které již z principu nemohou dát relevantní výstupy: (1) do referenční analýzy jsou vzaty všechny záznamy v registru v naivní víře, že se tak dosahuje té pravé reprezentativnosti anebo (2) jsou úzkostlivě selektovány záznamy vedoucí k souboru, který je sice velmi kvalitní, ale již neodpovídá cílové populaci a nemůže tedy pro ni představovat referenční standard. Definice referenčního souboru v podstatě znamená, že se z databáze vypustí všechny záznamy, které neodpovídají cílové populaci a jejichž začlenění do srovnávacího standardu by nepřijatelně zvyšovalo riziko zkreslení. V literatuře jde o poměrně často využívanou metodu. Například Eaker a kol. (4) analyzovali data populačního registru v Uppsale s cílem posoudit rozdíly v léčebné péči dostupné různým věkovým skupinám žen s karcinomem prsu. Z primární databáze s ženami byly před vlastní analýzou vyloučeny ženy mladší 50-ti let (17,8 %) a starší 84 let (7,1 %), tyto především z důvodu četnějších komorbidit. Dalších 0,8 % žen bylo vyloučeno pro nedostatečnou dobu sledování nebo pro jiné problémy v záznamech. Až takto získaný základní soubor žen byl použit k populačním analýzám. Této analýze jsme podrobili Národní onkologický registr České republiky s více než 1,3 miliony záznamy dostupnými za období Z důvodu aktuálnosti jsme rozsah analyzovaných dat omezili na období , kdy v databázi NOR můžeme pracovat s validními záznamy podle novějších verzí klasifikace TNM. Analýza výsledků léčby v tomto období již reflektuje podmínky zdravotnictví nastavené po roce Data z tohoto období představují dostatečně velký vzorek pro populační analýzy, celkem je takto k dispozici více než záznamů o pacientů se zhoubnými nádory (obrázek 3). Obrázek 4 dále ukazuje poměrně snadnou adaptaci třídících kritérií pro konkrétní diagnózu a jiné časové období, v tomto případě pro karcinom prsu v období Pokud by nastavené časové omezení nevyhovovalo požadavkům, lze vstupní data bez problémů rozšířit a všechny následné kroky zůstanou platné. Obrázok 3 Obrázok 4 14
6 Velmi podstatné je vyčlenění záznamů o pacientech s nedokončenou diagnostikou v důsledku odmítnutí léčby, komplikací nebo časného úmrtí, neboť tyto záznamy by zkreslovaly analýzy o nákladech na protinádorovou terapii. Ve shodě s literaturou byla použita hranice časného úmrtí do 1 měsíce od diagnózy (5). Na zvážení dále zůstává forma zařazení pacientů, kteří mají prokázaný více než jeden zhoubný nádor v době posledního kontrolního vyšetření. V naší analýze jsme tyto pacienty pone chali v souboru, pro referenční analýzy je ale uvažován pouze první diagnostikovaný tumor. V případě, že byly ve stejném čase diagnostikovány nádory dva, pro závazné analýzy se bere ten s horším klinickým stadiem a horší prognózou. Výsledkem je tedy referenční soubor kvalitních a věrohodných záznamů, které zachycují léčbu a výsledky léčby u pacientů s řádně dokončenou diagnostikou. Jak dokumentují obrázky 3 a 4, i následná separace protinádorově léčených a neléčených pacientů ještě stále poskytuje dostatečně velký vzorek pro populační analýzy. U kurabilně léčených pacientů logicky převažují méně pokročilá klinická stadia. V případě českého populačního registru je tedy při definici referenčního souboru jedinou skutečnou ztrátou skupina pacientů, u kterých nebyla bez objektivních důvodů zaznamenána TNM klasifikace a klinické stadium. Tito pacienti dosahují u většiny diagnóz spíše středních hodnot přežití (analyticky ověřeno, data neukázána) a jejich vypuštění tedy není zdrojem systémového zkreslení. S rostoucí kvalitou registru pak podíl problematických záznamů v čase klesá, v daném referenčním období jde o 6,1 % záznamů. V literatuře jsou tyto tzv. unstaged záznamy většinou hodnoceny odděleně a je pro ně často uváděno přežití srovnatelné s klinickým stadiem 2 až 3, což je ve shodě s našimi závěry (6, 7, 8). Referenční soubor populačních dat je základem pro plánovité posuzování nákladů Máme-li k dispozici referenční soubor dat, můžeme jej využít pro odhady dalších komponent nezbytných pro analýzy výsledků a nákladů léčebné péče. Smyslem těchto výpočtů je dospět ke spolehlivému odhadu počtu pacientů žijících v daném období a vyžadujících protinádorovou terapii. Podle podílu klinických stádií u žijících pacientů lze následně při znalosti možných scénářů léčby odhadnout i očekávané náklady. Jelikož u populačních registrů dostáváme data vždy s jistým zpožděním, jsou níže vyjmenované odhady často prováděny prospektivně: 1. Odhad incidence a mortality. Tyto odhady lze získat jednak pro celková data a jednak odděleně pro klinická stadia. Metodika prospektivních odhadů vychází z epidemiologických trendů za známé období a koriguje je s ohledem na pravděpodobné demografické změny (např. stárnutí) populace. Jako vhodnou statistickou metodu lze doporučit Poissonovský regresní model s odhady doplněnými intervaly spolehlivosti (10). 2. Odhad prevalence pacientů se zhoubnými nádory. Metodicky komplikovaný výpočet, neboť prospektivní odhad prevalence musí počítat s odhadem nově diagnostikovaných pacientů s daném roce plus s pravděpodobností x-letého přežití u pacientů diagnostikovaných v předchozích letech. Jde tedy o vícesložkový odhad, který kombinuje regresní odhady incidence a analýzu relativního přežití (11, 12). 3. Odhad prevalence pacientů s protinádorovou terapií. Velmi podstatný údaj odhadovaný z definovaného referenčního souboru populačních dat. Statistická metodika je stejná jako u odhadu celkové prevalence (bod 2 výše), hodnoty ale musí být korigovány na základě dalších klinických údajů (viz též obrázek 5): Obrázok 5 - určité procento nově diagnostikovaných pacientů nebude v daném roce léčeno z důvodu pokročilosti onemocnění, komplikací, odmítnutí léčby nebo časného úmrtí - pouze určitá část pacientů diagnostikovaných (a léčených) v minulých letech přežije do hodnoceného roku (celková prevalence) a dále pouze určitá část z nich prodělá relaps nebo progresi onemocnění, a je tedy v daném roce opět protinádorově léčena. Referenční soubor populačních dat a analýzy přežití léčených pacientů Přežití pacientů je hlavním ukazatelem výsledků péče v onkologii. Jeho populační analýzu ovšem může nabídnout pouze kvalitní registr se zajištěnou 15
7 průběžnou aktualizací záznamů. Informační hodnotu celkového přežití nelze nahradit jiným parametrem, někdy prováděná hodnocení léčebné odpovědi mohou být zavádějící (13). Populační odhady celkového přežití nelze také nahradit sčítáním výsledků vybraných nemocnic nebo regionů, neboť tato dílčí šetření jsou zatížena zkreslením, což platí především pro pokročilá stadia onemocnění (14, 15). Ačkoli se s pojmem referenční standard přežití velmi často spojuje skórování úspěšnosti léčby, ve skutečnosti je využití širší a manažerské cíle představují spíše menší část aplikací. Referenční standardy celkového přežití jsou využívány pro posouzení vlivu rizikových faktorů (4, 16), k srovnání léčebných strategií (17) anebo ke studiu vztahů mezi průběžně monitorovanými klinickými parametry (13). Definice referenčního souboru populačních dat umožňuje provést separátní odhady přežití pouze pro pacienty, kteří prošli protinádorovou terapií. Nejde tedy pouze o epidemiologické odhady, ale o analýzy umožňující benchmarking jednotlivých zdravotnických zařízení na základě odhadu absolutního a relativního x-letého přežití. Odhady přežití jsou nezbytné i pro korekci odhadu prevalence léčených pacientů (obrázek 5). Odhad relativního přežití je již sám o sobě populačně standardizován a ukazuje, zda u dané skupiny pacientů nedochází v analyzované kohortě ke zvýšené mortalitě oproti celkové populaci. Pro hodnocení lze doporučit tzv. kompletní metodu odhadu x-letého přežití (18). Detailní metodický rozbor odhadů populačního přežití z referenčních dat lze nalézt v práci Dušek a kol. (19). Řešení dostupnosti populačních dat pro analýzy vlastní výkonnost nebo analyzovat záchyt zhoubných nádorů ve své spádové oblasti (20). Perspektivy dalšího vývoje Přínos populačních registrů pro hodnocení výsledků léčebné péče je samozřejmě limitován jejich jednoduchou parametrickou strukturou. Od těchto dat nemůžeme očekávat servis vyhovující v detailech provozu konkrétní kliniky nebo nemocnice. Průběžné hodnocení dat musí být lokálně zajišťováno nemocničními informačními systémy, které umožní záznam průběhu léčby, případných komplikací a jejich řešení. Jedním z přirozených kroků v dalším vývoji může být automatizované spojení hlášení populačních dat a hlášení pro plátce zdravotní péče (výkaznictví výkonů, farmakoterapie apod.). Tímto by se přímo v nemocnicích spojily informace o klinickém stadiu onemocnění s nákladovými položkami. Současné informační technologie toto umožňují, a to i s potřebnou mírou zabezpečení dat (21, 22). Schéma na obrázku 7 naznačuje možnou fůzi těchto datových zdrojů, které by tak synergicky posílily svou informační hodnotu. Epidemiologická data a referenční populační data by takto získala ekonomický rozměr a naplnila by se parametrická struktura komentovaná již v úvodu tohoto článku (obrázek 1). Ačkoli schéma na obrázku 7 vypadá z pohledu reality českého zdravotnictví jako výhled do budoucnosti, v konfrontaci s mezinárodní literaturou rychle zjistíme, že jde o vysoce aktuální současnost (21, 22). Automatizované poskytování dat z nemocničních informačních systémů je nutno vnímat jako zásadní podmínku dalšího vývoje. Obrázok 7 Populační data samozřejmě nestačí pouze centrálně sbírat, mají-li sloužit pro hodnocení výsledků a nákladů péče musí být plně dostupná všem složkám řízení zdravotnictví. Tento požadavek je v České republice řešen pomocí národního portálu o epidemiologii nádorů ( kde jsou data zpřístupněna formou on-line dostupných analytických nástrojů. Uživatelé tak mají přístup ke klinicky relevantním referenčním datům ve smyslu výše uvedené metodiky. Obsah portálu je detailněji uveden na obrázku 6. Populační data jsou takto zpřístupněna i nemocnicím jako informační pozadí pro srovnávání vlastních výsledků s populačními hodnotami. Již základní epidemiologická data umožní nemocnicím posoudit 16
8 Farmakoekonomika a lieková politika, ročník 2, číslo 4, 2006 Obrázok 6 Webový portál SVOD: epidemiologie zhoubných nádorů v České republice nová informační služba pro odbornou i laickou veřejnost Od září 2005 je na internetové adrese veřejně zpřístupněn nový webový portál SVOD, jehož primárním cílem je poskytovat reprezentativní data o výskytu zhoubných nádorů v ČR a o úmrtnosti, která se zhoubnými nádory souvisí. Projekt SVOD (vývoj Systémů pro Vizualizaci Onkologických Dat) vychází z předpokladu, že informace o epidemiologii těchto závažných onemocnění by měly být přístupné všem občanům ČR. Dalším záměrem webového portálu je poskytování relevantních informací o epidemiologii nádorů v ČR do zahraničí. Zveřejnění portálu představuje zlomový moment v dostupnosti dat o této velmi závažné kategorii onemocnění. Prostřednictvím informačních služeb portálu se totiž může každý občan ČR informovat o situaci v regionech, srovnávat česká data se zahraničím nebo zobrazit dlouhodobé trendové křivky pro výskyt a mortalitu nádorových onemocnění. Portál rovněž nabízí zpravodajství z oblasti hodnocení populačních rizik a je připravena zvláštní zpravodajská služba pro novináře a zástupce sdělovacích prostředků. Hlavním cílem projektu SVOD je vývoj informačních systémů podporujících managerské rozhodování a vědecké analýzy nad populačními onkologickými daty. V návaznosti na tato populační data mohou být analyzovány jakékoli další údaje o rizikových faktorech onkologických onemocnění včetně informací o stavu životního prostředí. Databáze webového portálu SVOD zpřístupňují data Národního onkologického registru z let , což představuje přes záznamů od 91 diagnóz zhoubných novotvarů. Tato data lze analyzovat z pohledu základních charakteristik pacientů a diagnostických údajů a dále je regionálně a časově třídit. Uživatel pracující s epidemiologickými analýzami má dále k dispozici demografické údaje o populaci v ČR za období Systém je připraven k automatické aktualizaci epidemiologických dat, jakmile budou validována v centrálních databázích Ministerstva zdravotnictví ČR. Informační služby webového portálu jsou volně přístupné všem uživatelům. Konkrétně se jedná o: aktuality (pravidelně aktualizované informace o dění v oblasti hodnocení populačních rizik); interaktivní analýzy (volně dostupné softwarové nástroje umožňující přímo zkoumat epidemiologické trendy onkologických diagnóz); zpravodajství (komentované prezentace připravené významnými odborníky jako forma autorského informačního servisu). Webový portál SVOD vzniká ve spolupráci s Ústavem zdravotnických informací a statistiky Ministerstva zdravotnictví ČR a pod garancí České onkologické společností ČLS JEP. Další nezbytné datové vstupy jsou získávány ve spolupráci s Českým statistickým úřadem. Projekt je podporován Ministerstvem zdravotnictví ČR (Odbor zdravotní péče) a Centrem pro kvalitu ve zdravotnictví 17
9 Státního zdravotního ústavu. Vývoj systému zajišťuje Centrum biostatistiky a analýz Lékařské fakulty Masarykovy univerzity a Masarykův onkologický ústav v Brně. Portál SVOD bude i nadále rozvíjen, mimo jiné také na základě připomínek uživatelů. Služby webového portálu budou rovněž využity pro optimalizaci programů zdravotnické prevence jako je v první řadě Národní program mamografického screeningu v ČR, který je datově auditován rovněž týmem Lékařské fakulty Masarykovy univerzity ( Databáze Národního onkologického registru umožňuje i analýzu dat o diagnostice a léčbě onkologických pacientů a rovněž analýzu celkového přežití. Tyto analýzy jsou připraveny pro komunikaci v rámci České onkologické společnosti ČLS JEP a budou prezentovány v zóně webového portálu s autorizovaným přístupem. Portál SVOD tak bude sloužit i jako informační zdroj pro management českého zdravotnictví a povede k nastavení referenčních standardů pro výsledky léčebné péče v onkologii. Poděkování: Vývoj systému SVOD je podporován dlouhodobým grantem Ministerstva zdravotnictví ČR. Zpracování populačních dat pro hodnocení léčebné péče je řešeno vývojem informačního systému CORIS, který je podporován výzkumným grantem společnosti ROCHE s.r.o. L I T E R A T Ú R A 1. Tappenden P., Chilcott J., Ward S., Eggington S., Hind D., Hummel S.: Methodical issues in the economic analysis of cancer treatments. Eur. J. Canc., 42, 2006, s Dušek L., Žaloudík J. (Eds.): Hodnocení zdravotnických technologií v onkologii. Klinická onkologie 17 Supplement 2004, 104 s. ISSN X. 3. R. Capocaccia, G.Gatta, P.Roazzi, E. Carrani, M. Sanataquilani, R. De Angelis, A. Tavilla and EUROCARE Working group : The EUROCARE-3 database: methodology of data collection, standardisation,quality control a statistical analysis: Annals of Oncology 14 (Supplement 5) Geraci J.M., Escalante C.P., Freeman J.L., Goodwin J.S.: Comorbid disease and cancer: the need for more relevant conceptual models in health services research. J. Clin. Oncol., 23(30), , Eaker S., Dickman P.W., Berquist L., Holmberg L.: Differences in management of older women influence breast cancer survival: results from a population based database in Sweden. PloS Med., 3(3), e25, Micheli A., Baili P., Quinn M, EUROCARE Working Group: Life expectancy and cancer survival in the EUROCARE-3 cancer registry areas. Ann. Oncol., 14, Suppl. 5., v28-v40, Gatta G., Capocaccia R., Sant M., Bell C.M., Coebergh J.W.W. a kol.: Understanding variations in survival for colorectal cancer in Europe: a EUROCARE high resolution study. Gut, 47, , Sant M., Allemani C., Capocaccia R., Hakulinen T., Aareleid T. a kol.: Stage at diagnosis is a key explanation of differences in breast cancer survival across Europe. Int. J. Cancer, 106, , Brenner H., Arndt V.: Long-term survival rates of patients with prostate cancer in the prostate-specific antigen screening era: population-based estimates for the year 2000 by period analysis. J. Clin. Oncol., 23(3), , Møller, B., Weedon-Fekjæer, H., Haldorsen, T.: Empirical evaluation of prediction intervals for cancer incidence. BMC Medical Reasearch Methodology, 5, 2005 s biomedcentral.com/ /5/ Verdecchia A., De Angelis Giovanni, Capocaccia R.: Estimation and projections of cancer prevalence from cancer registry data. Statistics in Medicine, 21, 2002, s Gail M.H., Kessler L., Midthune D., Scoppa S.: Two approaches for estimating disease prevalence from populationbased registries of incidence and total mortality. Biometrics, 55, 1999, s Shanafelt, T.D., Loprinzi, C., Marks R., Novotny P., Sloan J.: Are chemotherapy response rates related to treatmentinduced survival prolongations in patients with advanced cancer? J. Clin. Oncol. 22(10), 2004, s Glare P., Virik K., Jones M. a kol.: A systematic review of physicians survival predictions in terminally ill cancer patients. BMJ, 327, , Christakis N.A., Lamont E.B.: Extent and determinants of error in doctor s prognoses in terminally ill patients: prospective cohort study. BMJ, 320, , Piccirillo J.F., Tierhey R.M., Costas I. a kol.: Prognostic importance of comorbidity in a hospital-based cancer registry. JAMA 291, , Vinh-Hung V., Burzykowski T., Van de Steene J., Storme G., Soete G.: Post-surgery radiation in early breast cancer: survival analysis of registry data. Radiotherapy and Oncology, 64, , Brenner H., Gefeller O.: An alternative approach to monitoring cancer patient survival. Cancer, 78, , Dušek L., Žaloudík J., Indrák K. (Eds): Informační zázemí pro využití onkologických populačních dat v ČR. Zvláštní vydání časopisu Klinická onkologie, ISSN X, 2007, v tisku. 20. Sankila R., Black R., Coebergh J.W.C., Démaret E., Forman D., Gatta G., Parkin D.M.: Evaluation of Clinical Care by Cancer Registries. IARC Technical Publication No. 37, ISBN , Ruland C.M., White T., Stevens M., Fangiullo G., Khilani S.M.: Effects of a computerized system to support shared decision making in symptom management of cancer patients: preliminary results. J. Am. Med. Inform. Assoc., 10(6), , Bethell C., Fiorillo J., Lansky D., Hendryx M., Knickman J.: Online consumer surveys as a methodology for assessing the quality of the United States health care system. J. Med Internet Res., 6(1), e2, Autor pro korespondenci: doc. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D. Institut biostatistiky a analýz Masarykova univerzita Brno, Česka republika Kamenice 126/ Brno dusek@iba.muni.cz 18
Zpřístupnění populačních epidemiologických registrů pro výuku: Národní onkologický registr ČR on-line
Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita, Brno Zpřístupnění populačních epidemiologických registrů pro výuku: Národní onkologický registr ČR on-line Mužík J., Dušek L., Kubásek M., Koptíková
VíceSoučasné trendy v epidemiologii nádorů se zaměřením na Liberecký kraj
Institut biostatistiky a analýz, Lékařská a přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, Brno Současné trendy v epidemiologii nádorů se zaměřením na Mužík J. Epidemiologie nádorů v ČR Epidemiologická
VíceEpidemiologická onkologická data v ČR a jejich využití
Institut biostatistiky a analýz Lékařská a Přírodovědecká fakulta Masarykova univerzita, Brno Současné trendy v epidemiologii nádorů se zaměřením na Mužík J. Epidemiologická onkologická data v ČR a jejich
VíceEpidemiologie zhoubného novotvaru prostaty (C61) v České republice
Epidemiologie zhoubného novotvaru prostaty (C61) v České republice Mužík J. 1,2, Krejčí D. 1,2, Svobodová I. 1,2, Májek O. 1,2, Jana Prausová 3, Marek Babjuk 1,4, Dušek L. 1,2 1 Institut biostatistiky
Více3. Epidemiologie preventabilních zhoubných nádorů v České republice
3. Epidemiologie preventabilních zhoubných nádorů v České republice Cílem této kapitoly je shrnout epidemiologické charakteristiky tří diagnóz zhoubných nádorů (ZN), jejichž včasný záchyt je na základě
VíceSíť MEFANET a podpora výuky onkologie v klinické praxi
INSTITUT BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Přírodovědecká a Lékařská fakulta, Masarykova univerzita, Brno, Česká republika Síť MEFANET a podpora výuky onkologie v klinické praxi L. Dušek, D. Schwarz Formy elektronické
VíceKarcinom prostaty v ČR: zátěž, počty pacientů, výsledky léčby
INSTITUT BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská fakulta & Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, Brno Karcinom prostaty v ČR: zátěž, počty pacientů, výsledky léčby http://www.uroweb.cz Nová data: celková
VíceHodnocení a modelování populačních dat na příkladu epidemiologie vážných chorob: I. Analýza dat, princip predikcí.
Hodnocení a modelování populačních dat na příkladu epidemiologie vážných chorob: I. Analýza dat, princip predikcí. Úvod do matematické biologie Tomáš Pavlík & O. Májek, L. Dušek, J. Mužík, E. Gelnarová,
VíceRozbor léčebné zátěže Thomayerovy nemocnice onkologickými pacienty a pilotní prezentace výsledků péče
Rozbor léčebné zátěže Thomayerovy nemocnice onkologickými pacienty a pilotní prezentace výsledků péče Výstupy analýzy dat zdravotnického zařízení a Národního onkologického registru ČR Prof. MUDr. Jitka
VíceVÝUKOVÉ VYUŽITÍ INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ PRO PROGRAMY SCREENINGU ZHOUBNÝCH NÁDORŮ PRSU, TLUSTÉHO STŘEVA A KONEČNÍKU A HRDLA DĚLOŽNÍHO
VÝUKOVÉ VYUŽITÍ INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ PRO PROGRAMY SCREENINGU ZHOUBNÝCH NÁDORŮ PRSU, TLUSTÉHO STŘEVA A KONEČNÍKU A HRDLA DĚLOŽNÍHO O. Májek, J. Daneš, M. Zavoral, V. Dvořák, D. Klimeš, D. Schwarz, J. Gregor,
VíceDRG a hodnocení kvality péče aneb bez klinických doporučených postupů to nepůjde
DRG a hodnocení kvality péče aneb bez klinických doporučených postupů to nepůjde? Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech
VíceProjekt edukační platforma I-COP EDU
Projekt edukační platforma I-COP V rámci realizace projektu Edukační a informační platforma onkologických center CZ.1.07/2.4.00/31.0020 Blaha M., Lysý M., Pukyová J., Šulc D., Dušek L. Motivace projektu
Víceuroweb.cz Projekt UROWEB.CZ projektová dokumentace k verzi 3.00 Projekt Uroweb.cz je podpořen výzkumným grantem společnosti Astellas Pharma s.r.o.
uroweb.cz Projekt UROWEB.CZ projektová dokumentace k verzi 3.00 Projekt Uroweb.cz je podpořen výzkumným grantem společnosti Astellas Pharma s.r.o. Obsah Obsah... 1 1. ČÁST... 3 UROWEB.CZ - INFORMACE O
VíceVýznam prevence a včasného záchytu onemocnění pro zdravotní systém
INSTITUT BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská fakulta & Přírodovědecká fakulta Masarykova univerzita, Brno www.iba.muni.cz Význam prevence a včasného záchytu onemocnění pro zdravotní systém Národní screeningové
VíceOficiální výsledky Národního programu mamografického screeningu v roce 2016
Oficiální výsledky Národního programu mamografického screeningu v roce 2016 Jan Daneš, Miroslava Skovajsová, Helena Bartoňková Analýza dat: Ondřej Májek, Ondřej Ngo, Markéta Kněžínková, Daniel Klimeš,
VíceTNM KLASIFIKACE ZHOUBNÝCH NOVOTVARŮ (8. VYDÁNÍ) Jiří Novák Masarykův onkologický ústav, Brno
TNM KLASIFIKACE ZHOUBNÝCH NOVOTVARŮ (8. VYDÁNÍ) Jiří Novák Masarykův onkologický ústav, Brno TNM8 - ÚVODNÍ CHARAKTERISTIKA TNM klasifikace je (vedle MKN a MKN-O) jedním ze základních mezinárodních klasifikačních
VíceProjekt edukační platforma I-COP EDU Nemocnice Jihlava
Projekt edukační platforma I-COP Nemocnice Jihlava V rámci realizace projektu Edukační a informační platforma onkologických center CZ.1.07/2.4.00/31.0020 Blaha M., Klika P., Janča D., Mužík J., Dušek L.
VíceKOLOREKTÁLNÍ KARCINOM: VÝZVA PRO ZDRAVÝ ŽIVOTNÍ STYL, SCREENING A ORGANIZACI LÉČEBNÉ PÉČE
KOLOREKTÁLNÍ KARCINOM: VÝZVA PRO ZDRAVÝ ŽIVOTNÍ STYL, SCREENING A ORGANIZACI LÉČEBNÉ PÉČE Brno, 29. května 2015: Moravská metropole se již počtvrté stává hostitelem mezinárodní konference Evropské dny
VíceHodnocení populačního přežití pacientů diagnostikovaných s C20 v ČR Projekt Diagnóza C20 - vzdělávání, výzkum a lékařská praxe
Hodnocení populačního přežití pacientů diagnostikovaných s C20 v ČR Projekt Diagnóza C20 - vzdělávání, výzkum a lékařská praxe CZ.2.17/1.1.00/32257 Motivace a cíle přednášky 1. Srovnání 5letého přežití
VíceEpidemiologie hematologických malignit v České republice
Epidemiologie hematologických malignit v České republice Zpráva je plněním Národního onkologického programu ČR a vychází z uzavřených a validovaných dat Národního onkologického registru za období 1976
VíceMODERNÍ VÝUKA ONKOLOGIE JAKO SOUČÁST NÁRODNÍHO ONKOLOGICKÉHO PROGRAMU. J. Vorlíček Česká onkologická společnost ČLS JEP
MODERNÍ VÝUKA ONKOLOGIE JAKO SOUČÁST NÁRODNÍHO ONKOLOGICKÉHO PROGRAMU J. Vorlíček Česká onkologická společnost ČLS JEP I. Proč je v současné onkologii tak potřebná výuka S čím dnes musí počítat řízení
VíceOrganizace a výsledky zdravotních screeningových programů v ČR
Centrum pro rozvoj technologické platformy registrů Národního zdravotnického informačního systému, modernizace vytěžování jejich obsahu a rozšíření jejich informační kapacity. CZ.03.4.74/0.0/0.0/15_019/0002748
VíceStručný přehled epidemiologie zhoubného novotvaru prsu v České republice
Stručný přehled epidemiologie zhoubného novotvaru prsu v České republice Jan Mužík 1, Ladislav Dušek 1, Jitka Abrahámová, Jana Koptíková 1 1 Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita, Brno
VíceProjekt CAMELIA Projekt ALERT
Projekt Alert akutní leukemie klinický registr x Web projektu Diskusní klub projektu Management dat Služby IS Help Zpět Analytické nástroje Prohlížeč dat Expertní služby x Projekt CAMELIA Projekt ALERT
VíceInformační podpora screeningového programu
Informační podpora screeningového programu Ondřej Májek, Daniel Klimeš, Ladislav Dušek Odborná garance programu: Jan Daneš, Helena Bartoňková, Miroslava Skovajsová Informační podpora screeningu Obecný
VíceNÁRODNÍ ONKOLOGICKÝ REGISTR - CELOSTÁTNÍ SBĚR STRUKTUROVANÉ ZDRAVOTNICKÉ INFORMACE OD ROKU 1976 Miroslav Zvolský, Pavel Langhammer
Miroslav Zvolský, Pavel Langhammer NÁRODNÍ ONKOLOGICKÝ REGISTR - CELOSTÁTNÍ SBĚR STRUKTUROVANÉ ZDRAVOTNICKÉ INFORMACE OD ROKU 1976 Miroslav Zvolský, Pavel Langhammer Anotace Národní onkologický registr
VíceScreening karcinomu prsu: silné a slabé stránky dle dostupných dat
Národní koordinační centrum programů časného záchytu onemocnění CZ.03.2.63/0.0/0.0/15_039/0006904 Screening karcinomu prsu: silné a slabé stránky dle dostupných dat Ondřej Májek Ondřej Ngo, Barbora Bučková,
VíceMarkery systému CZ-DRG jako základ implementace nového systému úhrad akutní lůžkové péče. Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, Praha
Markery systému CZ-DRG jako základ implementace nového systému úhrad akutní lůžkové péče Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, Praha 31.8. 2018 Systém CZ-DRG je vydán ve sdělení ČSÚ ve verzi
VícePatient s hemato-onkologickým onemocněním: péče v závěru života - umírání v ČR, hospicová péče - zkušenosti jednoho pracoviště
Patient s hemato-onkologickým onemocněním: péče v závěru života - umírání v ČR, hospicová péče - zkušenosti jednoho pracoviště Jindřich Polívka 1, Jan Švancara 2 1 Hospic Dobrého Pastýře Čerčany 2 Institut
VíceCEBO: (Center for Evidence Based Oncology) Incidence Kostních příhod u nádorů prsu PROJEKT IKARUS. Neintervenční epidemiologická studie
CEBO: (Center for Evidence Based Oncology) Incidence Kostních příhod u nádorů prsu PROJEKT Neintervenční epidemiologická studie PROTOKOL PROJEKTU Verze: 4.0 Datum: 26.09.2006 Strana 2 PROTOKOL PROJEKTU
VíceInformační podpora screeningového programu
Informační podpora screeningového programu Ondřej Májek, Ladislav Dušek, Daniel Klimeš Odborná garance programu: Jan Daneš, Helena Bartoňková, Miroslava Skovajsová Základní indikátory v monitoringu mamografického
VíceOficiální výsledky Národního programu mamografického screeningu v roce 2011
Oficiální výsledky Národního programu mamografického screeningu v roce 2011 Jan Daneš, Helena Bartoňková, Miroslava Skovajsová Analýza dat: Ondřej Májek, Daniel Klimeš, Ladislav Dušek Úvod V České republice
VíceAktuální data o zhoubných nádorech v ČR a o výsledcích péče
INSTITUT BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská fakulta & Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, Brno Aktuální data o zhoubných nádorech v ČR a o výsledcích péče Epidemiologie zhoubných nádorů v ČR I.
VíceZamyšlení nad hodnocením indikátorů kvality v onkologii
Zamyšlení nad hodnocením indikátorů kvality v onkologii Institut biostatistiky a analýz Masarykova universita, Brno www.iba.muni.cz Motivace sdělení Hodnocení kvality je jedním z prioritních témat současné
VíceZhoubné nádory v roce 2004 Malignant neoplasms in 2004
Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 8. 2. 27 3 Souhrn Zhoubné nádory v roce 24 Malignant neoplasms in 24 Aktuální informace přináší nejnovější data o nově
VíceEpidemiologické a klinické registry
INSTITUT BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Přírodovědecká a Lékařská fakulta, Masarykova univerzita, Brno, Česká republika Epidemiologické a klinické registry ve výuce: příklad p projektů řešených ených v rámci NOP
VíceEpidemiologie zhoubného melanomu v ČR a v Královéhradeckém kraji
Epidemiologie zhoubného melanomu v ČR a v Královéhradeckém kraji - reálný obraz péče v datech Dušek L., Mužík J., Petera J. Lékařská fakulta Masarykova Univerzita, Brno Přírodovědecká fakulta Masarykova
VíceInformační podpora screeningového programu
Informační podpora screeningového programu Ondřej Májek, Ladislav Dušek, Jan Mužík, Tomáš Pavlík, Daniel Klimeš Odborná garance programu: Jan Daneš, Helena Bartoňková, Miroslava Skovajsová Účinnost organizovaného
VíceHodnocení segmentu centrové léčby z dat plátců zdravotní péče. Společné pracoviště ÚZIS ČR a IBA MU
Hodnocení segmentu centrové léčby z dat plátců zdravotní péče Společné pracoviště ÚZIS ČR a IBA MU Realita současné české medicíny: úspěšné výsledky léčby = podstatné prodlužování doby života pacienta
VíceSoučasné trendy v epidemiologii nádorů se zaměřením na Plzeňský kraj
Institut biostatistiky a analýz, Lékařská a přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, Brno Současné trendy v epidemiologii nádorů se zaměřením na Mužík J. Epidemiologie nádorů v ČR Epidemiologická
VíceROK 2002 byl plodný se narodil bojovný Pes Béla
ROK 2002 byl plodný 27.11.2002 se narodil bojovný Pes Béla Každý začátek je těžký Nastala doba hledání...někdy nevěděl, kudy na to ROK 2012...byly i nezdary...dobré věci se rodí těžce stálo to za to ROK
VíceScreening karcinomu děložního hrdla: silné a slabé stránky dle dostupných dat
Národní koordinační centrum programů časného záchytu onemocnění CZ.03.2.63/0.0/0.0/15_039/0006904 Screening karcinomu děložního hrdla: silné a slabé stránky dle dostupných dat Ondřej Májek Ondřej Ngo,
VíceHodnocení adresného zvaní občanů do onkologických screeningových programů ČR
Hodnocení adresného zvaní občanů do onkologických screeningových programů ČR Vypracoval Institut biostatistiky a analýz, Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita, Brno. Ve spolupráci s
VíceStav mamografického screeningu v ČR a význam adresného zvaní
Stav mamografického screeningu v ČR a význam adresného zvaní Jan Daneš, Helena Bartoňková, Miroslava Skovajsová Analýza dat: Ondřej Májek, Daniel Klimeš, Ladislav Dušek Úvod Současný stav screeningu výsledky
VíceInternet - nástroj spolupráce zemí V4 v oblasti životního prostředí
Internet - nástroj spolupráce zemí V4 v oblasti životního prostředí Prof. RNDr. JiříHřebíček, CSc. Masarykova univerzita, Přírodovědecká a Lékařská fakulta, Centrum biostatistiky a analýz RNDr. Jaroslav
VíceTARCEVA klinický registr
TARCEVA klinický registr Karcinom pankreatu Stav k datu 10. 10. 2011 Analýza dat: Mgr. Zbyněk Bortlíček Informační technologie: RNDr. Daniel Klimeš, Ph.D. Management projektu: Ing. Petr Brabec, Mgr. Karel
VíceTARCEVA klinický registr
TARCEVA klinický registr Karcinom pankreatu Stav k datu 10. 4. 2011 Registr Tarceva je podporován výzkumným ý grantem firmy Roche. Česká onkologická společnost Institut biostatistiky a analýz Stav registru
VíceOficiální výsledky Národního programu mamografického screeningu v roce 2008
Oficiální výsledky Národního programu mamografického screeningu v roce 2008 Jan Daneš, Helena Bartoňková, Miroslava Skovajsová Analýza dat: Ondřej Májek, Ladislav Dušek, Daniel Klimeš, Pavel Andres Úvod
VíceÚVOD Představení Národního screeningového centra
ÚVOD Představení Národního screeningového centra Ondřej Májek, Karel Hejduk, Ladislav Dušek Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of
VíceBiologická léčba karcinomu prsu. Prof. MUDr. Jitka Abrahámová, DrSc. Onkologická klinika 1.LF UK a TN KOC (NNB+VFN+TN)
Biologická léčba karcinomu prsu Prof. MUDr. Jitka Abrahámová, DrSc. Onkologická klinika 1.LF UK a TN KOC (NNB+VFN+TN) Cílená léčba Ca prsu Trastuzumab (HercepNn) AnN HER2 neu pronlátka LapaNnib (Tyverb)
VíceEpidemiologie zhoubného novotvaru prûdu ky a plíce (C34) v âr
Epidemiologie zhoubného novotvaru prûdu ky a plíce (C34) v âr 19 6 2009 Prof. MUDr. Jitka Abrahámová, DrSc. 1 ; MUDr. Markéta Černovská 1,2 ; doc. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D. 3 ; RNDr. Jan Mužík 3 ; RNDr.
VíceSPRÁVNÁ INTERPRETACE INDIKÁTORŮ KVALITY MAMOGRAFICKÉHO SCREENINGU. Májek, O., Svobodník, A., Klimeš, D.
SPRÁVNÁ INTERPRETACE INDIKÁTORŮ KVALITY MAMOGRAFICKÉHO SCREENINGU Májek, O., Svobodník, A., Klimeš, D. Smysl indikátorů kvality Statisticky významné snížení úmrtnosti lze očekávat až po delší době, posouzení
VíceInformační podpora screeningového programu
Informační podpora screeningového programu Ondřej Májek, Daniel Klimeš, Ladislav Dušek Odborná garance programu: Jan Daneš, Helena Bartoňková, Miroslava Skovajsová Informační podpora screeningu Obecný
VíceŽivotní cyklus programů časného záchytu onemocnění
Národní koordinační centrum programů časného záchytu onemocnění CZ.03.2.63/0.0/0.0/15_039/0006904 Životní cyklus programů časného záchytu onemocnění Ondřej Májek, Karel Hejduk, Ondřej Ngo, Ladislav Dušek
VíceDIABETOLOGIČTÍ PACIENTI V REGIONECH ČESKA
DIABETOLOGIČTÍ PACIENTI V REGIONECH ČESKA Luděk Šídlo Boris Burcin 49. konference České demografické společnosti Demografie město venkov 23. května 2019, Lednice Příspěvek zpracován v rámci projektu TAČR
VíceČasná diagnostika zhoubných nádorů prostaty u rizikových skupin mužů. R. Zachoval, M. Babjuk ČUS ČLS JEP
Časná diagnostika zhoubných nádorů prostaty u rizikových skupin mužů R. Zachoval, M. Babjuk ČUS ČLS JEP Základní předpoklady úspěšného screeningu Cíl screeningu: Snížení mortality Zachování QoL vyjádřené
VíceIndikátory kvality v programu screeningu karcinomu děložního hrdla v ČR O. Májek, J. Dušková, A. Beková, L. Dušek, V. Dvořák
Indikátory kvality v programu screeningu karcinomu děložního hrdla v ČR O. Májek, J. Dušková, A. Beková, L. Dušek, V. Dvořák Úvod Účinnost screeningové cytologie Finsko a Švédsko: organizované programy
VíceRNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 8 Jak analyzovat přežití pacientů.
VíceNové predikce počtu pacientů
INSTITUT BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Přírodovědecká a Lékařská fakulta, Masarykova univerzita, Brno, Česká republika Nové predikce počtu pacientů a informační novinky 11.9. 9 CO ISRegistration Information System
VícePraxe hodnocení cílené biologické léčby zhoubných nádorů v ČR a její edukační obsah
Praxe hodnocení cílené biologické léčby zhoubných nádorů v ČR a její edukační obsah R. Vyzula, P. Brabec, L. Dušek, J. Fínek Stav k datu 30. 10. 2010 Informační a edukační obsah sledování cílené léčby
VíceEPIDEMIOLOGIE, PREVENCE A LÉČBA KOLOREKTÁLNÍHO KARCINOMU DLE DOSTUPNÝCH ČESKÝCH A MEZINÁRODNÍCH DAT
Nádory tlustého střeva a konečníku patří mezi nejčastější onkologické diagnózy. V České republice je každoročně nově diagnostikováno téměř 8 500 pacientů s kolorektálním karcinomem a přibližně 3 900 osob
VíceProgram screeningu karcinomu prsu v datech
Datová základna realizace screeningových programů CZ.03.2.63/0.0/0.0/15_039/0007216 Program screeningu karcinomu prsu v datech Ondřej Májek, Renata Chloupková, Barbora Budíková, Barbora Bučková, Markéta
VíceStav screeningu kolorektálního karcinomu v ČR a význam adresného zvaní
Ústřední vojenská nemocnice - Vojenská fakultní nemocnice Praha 1. lékařská fakulta Univerzity Karlovy Interní klinika Stav screeningu kolorektálního karcinomu v ČR a význam adresného zvaní M. Zavoral
VíceNárodní onkologický registr > Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky
Národní onkologický registr. 2018. 2019 ->? Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Nutná změna pravidel?.. bohužel ano Nová legislativa ochrana osobních údajů Zákon 372/2011 Sb. ve
VíceC82,C83,C84,C85 - Ne-Hodgkinův lymfom
Report diagnózy C82,C83,C84,C85 - Ne-Hodgkinův lymfom Časový vývoj hrubé incidence a mortality Graf zobrazuje časový vývoj hrubé incidence (počet nových případů na 100000 osob) a hrubé mortality (počet
VíceStav vývoje klasifikačního systému hospitalizačních případů CZ DRG
Stav vývoje klasifikačního systému hospitalizačních případů CZ DRG Tomáš Pavlík, Markéta Bartůňková, Jan Linda, Petr Klika, Miroslav Zvolský, Zbyněk Bortlíček, Michal Uher, Petra Kovalčíková, Ladislav
VíceEpidemiologie zhoubných nádorů. regionu v rámci r. Mužík J. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti
Institut biostatistiky a analýz Lékařská a Přírodovědecká fakulta Masarykova univerzita, Brno Evropský sociální fond & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Epidemiologie nádorů rekta (dg. C0) - pozice Pražsk
VíceV rámci realizace projektu Edukační a informační platforma onkologických center CZ.1.07/2.4.00/
Přínosy propojení klinických a administrativních dat V rámci realizace projektu Edukační a informační platforma onkologických center CZ.1.07/2.4.00/31.0020 Řešitelem je Institut biostatistiky a analýz
VíceZÁKLADY KLINICKÉ ONKOLOGIE
Pavel Klener ZÁKLADY KLINICKÉ ONKOLOGIE Galén Autor prof. MUDr. Pavel Klener, DrSc. I. interní klinika klinika hematologie 1. LF UK a VFN, Praha Recenzenti MUDr. Eva Helmichová, CSc. Homolka Premium Care
VíceHodnocení adresného zvaní občanů do screeningových programů v ČR
Datová základna realizace screeningových programů CZ.03.2.63/0.0/0.0/15_039/0007216 Hodnocení adresného zvaní občanů do screeningových programů v ČR Výsledky nad daty do 31.12. 2017 L. Dušek jménem kolektivu
VíceNežádoucí události u Agentur domácí zdravotní péče (ADP) 1. pilotní sběr
Systém hlášení nežádoucích událostí Nežádoucí události u Agentur domácí zdravotní péče (ADP) 1. pilotní sběr Analýza pilotního sběru agregovaných údajů za období Ústav zdravotnických informací a statistiky
VíceZpráva OECD a Evropské komise o zdraví v Evropě. OECD and the European Commission s report on health in Europe
Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 5. 1. 20 1 Souhrn Zpráva OECD a Evropské komise o zdraví v Evropě OECD and the European Commission s report on health
VícePredikce počtu pacientů indikovaných k vyšetření PET/CT v ČR: první výsledky projektu PET/CT-CZ (Q)
Predikce počtu pacientů indikovaných k vyšetření PET/CT v ČR: první výsledky projektu PET/CT-CZ (Q) doc. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D. Institut biostatistiky a analýz, Lékařská fakulta Masarykovy univerzity,
VíceMAMOGRAFICKÝ SCREENING V ČESKÉ REPUBLICE
MAMOGRAFICKÝ SCREENING V ČESKÉ REPUBLICE Výsledky prvního roku projektu AUTOŘI: Adam Svobodník Daniel Klimeš Helena Bartoňková Jan Daneš Miroslava Skovajsová Oldřich Coufal Ladislav Dušek ČASOVÝ VÝVOJ
VíceUkázka knihy z internetového knihkupectví
Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz Pavel Klener ZÁKLADY KLINICKÉ ONKOLOGIE Galén Autor prof. MUDr. Pavel Klener, DrSc. I. interní klinika klinika hematologie 1. LF UK a VFN, Praha
VíceVýuka standardů péče v radiační onkologii s užitím populačních, klinických a obrazových dat. David Feltl
Výuka standardů péče v radiační onkologii s užitím populačních, klinických a obrazových dat. David Feltl Radiační onkologie Péče o pacienta s maligními nádory s akcentem na léčbu ionizujícím zářením Jaká
Více3. SEMINÁŘ MĚŘENÍ FREKVENCE NEMOCÍ V POPULACI
3. SEMINÁŘ MĚŘENÍ FREKVENCE NEMOCÍ V POPULACI EPIDEMIOLOGIE 1. Úvod, obsah epidemiologie. Měření frekvence nemocí v populaci 2. Screening, screeningové (diagnostické) testy 3. Typy epidemiologických studií
VíceLéčebné predikce u karcinomu prsu pro rok 2013 chystané novinky
Léčebné predikce u karcinomu prsu pro rok 2013 chystané novinky Prof. MUDr. Jitka Abrahámová, DrSc Onkologická klinika TN a 1. LF UK KOC (NNB + VFN + TN) St Gallén 2011 Rozsah onemocnění T, N, M ER, PgR
VíceAnalýzy pro Kraj Vysočina
Příloha č. 10 zprávy ČOS: Podklady pro plánování nákladů léčebné péče v onkologii - analýzy dostupných populačních dat v ČR Analýzy pro Kraj Vysočina Koncept zprávy, metodika výpočtů a celkové populační
VíceAnalýzy pro Zlínský kraj
Příloha č. 13 zprávy ČOS: Podklady pro plánování nákladů léčebné péče v onkologii - analýzy dostupných populačních dat v ČR Analýzy pro Zlínský kraj Koncept zprávy, metodika výpočtů a celkové populační
VíceAnalýzy pro Hlavní město Praha
Příloha č. 01 zprávy ČOS: Podklady pro plánování nákladů léčebné péče v onkologii - analýzy dostupných populačních dat v ČR Analýzy pro Hlavní město Praha Koncept zprávy, metodika výpočtů a celkové populační
VíceAnalýzy pro Plzeňský kraj
Příloha č. 04 zprávy ČOS: Podklady pro plánování nákladů léčebné péče v onkologii - analýzy dostupných populačních dat v ČR Analýzy pro Plzeňský kraj Koncept zprávy, metodika výpočtů a celkové populační
VíceAnalýzy pro Liberecký kraj
Příloha č. 07 zprávy ČOS: Podklady pro plánování nákladů léčebné péče v onkologii - analýzy dostupných populačních dat v ČR Analýzy pro Liberecký kraj Koncept zprávy, metodika výpočtů a celkové populační
VíceAnalýzy pro Jihočeský kraj
Příloha č. 0 zprávy ČOS: Podklady pro plánování nákladů léčebné péče v onkologii - analýzy dostupných populačních dat v ČR Analýzy pro Jihočeský kraj Koncept zprávy, metodika výpočtů a celkové populační
VíceAnalýzy pro Středočeský kraj
Příloha č. 02 zprávy ČOS: Podklady pro plánování nákladů léčebné péče v onkologii - analýzy dostupných populačních dat v ČR Analýzy pro Středočeský kraj Koncept zprávy, metodika výpočtů a celkové populační
VíceAnalýzy pro Olomoucký kraj
Příloha č. 12 zprávy ČOS: Podklady pro plánování nákladů léčebné péče v onkologii - analýzy dostupných populačních dat v ČR Analýzy pro Olomoucký kraj Koncept zprávy, metodika výpočtů a celkové populační
VíceAnalýzy pro Moravskoslezský kraj
Příloha č. 14 zprávy ČOS: Podklady pro plánování nákladů léčebné péče v onkologii - analýzy dostupných populačních dat v ČR Analýzy pro Moravskoslezský kraj Koncept zprávy, metodika výpočtů a celkové populační
VíceAnalýzy pro Karlovarský kraj
Příloha č. 05 zprávy ČOS: Podklady pro plánování nákladů léčebné péče v onkologii - analýzy dostupných populačních dat v ČR Analýzy pro Karlovarský kraj Koncept zprávy, metodika výpočtů a celkové populační
VíceEpidemiologie zhoubných novotvarů v krajích České republiky
Centrum pro rozvoj technologické platformy registrů Národního zdravotnického informačního systému, modernizace vytěžování jejich obsahu a rozšíření jejich informační kapacity. CZ.03.4.74/0.0/0.0/15_019/0002748
VíceIndikátory kvality v programech screeningu zhoubných nádorů
Indikátory kvality v programech screeningu zhoubných nádorů Ondřej Májek, Ladislav Dušek Připravil Institut biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity ÚVOD Screeningové programy v České republice DOPORUČENÍ
VícePřehled statistických výsledků
Příloha 7 Přehled statistických výsledků 1 Úvod, zdroj dat a zadání analýz Statistická zpracování popsaná v tomto dokumentu vychází výhradně z dat Registru AINSO, tedy z dat sbíraných již podle návrhu
VíceVyužití dat EHIS k hodnocení screeningových programů nádorových onemocnění v ČR
Využití dat EHIS k hodnocení screeningových programů nádorových onemocnění v ČR Ondřej Ngo, Ondřej Májek, Šárka Daňková 26. 10. 2016, Praha Vytvořilo společné pracoviště Institut biostatistiky a analýz
VíceProf. MUDr. Jiří Vorlíček, CSc. Prof. MUDr. Jitka Abrahámová, DrSc. MUDr. Tomáš Büchler, PhD.
Promítnutí pokroků lékařské vědy do funkčního hodnocení zdravotního stavu a pracovní schopnosti ve vztahu k mezinárodní klasifikaci nemocí a s přihlédnutím k Mezinárodní klasifikaci funkčních schopností
VíceOnkologie existuje vztah mezi náklady a účinností terapie? Tomáš Mlčoch, Tomáš Doležal. iheta, Praha
Onkologie existuje vztah mezi náklady a účinností terapie? Tomáš Mlčoch, Tomáš Doležal iheta, Praha Nádorová onemocnění jsou spolu s kardiovaskulárními onemocněními nejčastější příčinou úmrtí v rozvinutých
VíceSprávná interpretace indikátorů kvality
Správná interpretace indikátorů kvality Ondřej Májek, Ladislav Dušek, Daniel Klimeš Odborná garance programu: Jan Daneš, Helena Bartoňková, Miroslava Skovajsová Obsah 1. Základní indikátory kvality a jejich
VíceIncidence zhoubných novotvarů v ČR v roce 2010. Incidence of Malignant Neoplasms in the Czech Republic in 2010
Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 18. 3. 213 5 Incidence zhoubných novotvarů v ČR v roce 21 Incidence of Malignant Neoplasms in the Czech Republic in
VíceMAMOGRAFICKÝ SCREENING V ČR: DOSAVADNÍ VÝSLEDKY A PERSPEKTIVY PROJEKTU
Mamografický screening Onkologická sympozia: Praha 4 MAMOGRAFICKÝ SCREENING V ČR: DOSAVADNÍ VÝSLEDKY A PERSPEKTIVY PROJEKTU Adam Svobodník 1, Jan Daneš, Miroslava Skovajsová 3, Helena Bartoňková 4, Daniel
VíceEpidemiologie zhoubného novotvaru průdušnice, průdušky a plíce (C33, C34)
Epidemiologie zhoubného novotvaru průdušnice, průdušky a plíce (C33, C34) Ústav zdravotnických informací a statistiky České republiky Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic
VíceIncidence zhoubných novotvarů v ČR v roce 2011. Incidence of Malignant Neoplasms in the Czech Republic in 2011
Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 15. 10. 2014 25 Souhrn Incidence zhoubných novotvarů v ČR v roce 2011 Incidence of Malignant Neoplasms in the Czech
Více