Elektronisk klinisk overvåking for å identifisere bekymringshull
Elektroniske helseopplysninger (EHR), pasientregister og andre helseinformasjonssystemer er verdifulle verktøy for befolkningens helseforvaltning . Det grunnleggende konseptet er å skanne elektronisk tilgjengelige helsedata for advarselsskilt for å identifisere pasienter som kan ha nytte av ekstra oppmerksomhet fra helsepersonellet.
Denne casestudien vil fremheve et virkelige eksempel på hvordan et helsevesen, Kaiser Permanente Southern California (KPSC), gjennomfører elektronisk overvåking av helseinformasjon for å identifisere muligheter for å forbedre kvaliteten på helsevesenet ("care gap") i poliklinikken innstilling.
De fremtredende trekkene til KPSC Patient Safety Net Program ble beskrevet av Kim Danforth og kolleger i en 2014-artikkel i eGEMs (Generating Evidence & Methods to Improve Patient Results) journal.
Veiledende prinsipper
Noen få veiledende prinsipper i KPSC Poliklinikk Sikkerhetsnettet Program er verdt å merke seg. For det første er programmet basert på premisset om at det finnes brist på hull til tross for best mulig innsats for å gi høykvalitets helsevesen av høy kvalitet. Hvis 990 ut av 1000 pasienter med unormale laboratorieresultater får riktig oppfølging, forlater det fortsatt 10 pasienter som ville gå gjennom sprekker.
For det andre er den generelle tilnærmingen å gjennomføre elektronisk overvåking av kliniske data bortsett fra den faktiske leverandør-pasienten møtet. Akkurat som navnet antyder, fungerer programmet som et sikkerhetsnett for å "fange" pasienter hvis problemer kan løsne ved ubemerket i løpet av en travel klinikk økt. KPSC brukte sin episk-baserte EHR til å overvåke laboratorieresultatene og medisinske resepter for røde flagg.
For det tredje er formålet med programmet å identifisere pasienter som trenger ekstra oppmerksomhet eller oppfølging, snarere enn å vurdere ytelsen til enkelte leger. Programmets "skyldfri, sikkerhetsorienterte" karakter sannsynligvis økte akseptet av helsepersonell.
kriterier
Ledelse brukte følgende kriterier for å avgjøre om et individuelt sikkerhetsnettprogram skulle utvikles.
Klinisk påvirkning: Et sikkerhetsnettprogram ble ikke ansett som verdt det hvis det ikke gjaldt et betydelig pasientsikkerhetsproblem.
Identifikasjon: Forholdsforskjellen ble enkelt identifisert gjennom strukturert data i EHR, som laboratorieverdier eller diagnosekoder. Filtrering av strukturerte data er mye enklere enn å gjennomføre naturlig språkbehandling av gratis tekstnotater.
Oppfølging: Tilstrekkelig personell og ressurser ble krevd for å følge opp med pasientene. Hvis et stort antall pasienter ville bli påvirket, ble det søkt automatiserte løsninger (f.eks. Send automatisk påminnelsesbrev til pasienter)
Individuelle sikkerhetsnettprogrammer
Til sammen 24 sikkerhetsnettprogrammer ble beskrevet i artikkelen, med hver fokusert på en spesiell omsorgsgap. Programmer ble etablert for å hjelpe diagnosen kreft (cervikal, kolorektal, prostata), kronisk nyresykdom og hepatitt C ved å forbedre deteksjon og rettidig oppfølging av unormale screeningtester.
Andre programmer overvåkes for potensielle bivirkninger av medisiner. Dette ble oppnådd ved å identifisere unormale laboratorieverdier som ville tyde på at stoffnivåene var for høyt eller skadet nyrene, leveren eller andre organer. Medisin overvåkingsprogrammene identifiserte også pasienter som ble foreskrevet potensielt skadelige doser av individuelle medisiner eller kombinasjoner av medisiner.
Det var programmer for å forbedre oppfølging av andre unormale tester eller identifisere pasienter som ville ha nytte av vaksinasjoner og helserådgivning.
Denne casestudien har gjennomgått et eksempel på hvordan elektroniske helseinformasjonsverktøy kan identifisere muligheter for å forbedre befolkningens helse. Selv om den opprinnelige rapporten ikke diskuterte den faktiske effekten på pasientens helseutfall, ble det beskrevet et overordnet rammeverk for gjennomføring av et slikt program.
kilder:
Danforth KN et al. Elektronisk klinisk overvåkning for å forbedre poliklinisk pleie: Diverse applikasjoner innenfor et integrert leveringssystem. eGEMs (Generering Evidence & Methods for å forbedre pasientens resultater) 2014; 2 (1).
Tilgang til 1. juli 2014.