Managementul calității datelor, cercetare și dezvoltare în domeniul informaticii clinice, partenerii HealthCare System, Wellesley, Massachusetts

Manager Corporate, Managementul Calității Datelor, Cercetare și Dezvoltare în Informatică Clinică, Partners HealthCare System, 93 Worcester Street, Wellesley, MA 02481. E-mail: [email protected] Căutați mai multe lucrări ale acestui autor

Managementul datelor de calitate Cercetare și dezvoltare informatică clinică, partenerii HealthCare System, Wellesley, Massachusetts

Manager Corporate, Managementul Calității Datelor, Cercetare și Dezvoltare în Informatică Clinică, Partners HealthCare System, 93 Worcester Street, Wellesley, MA 02481. E-mail: [email protected] Căutați mai multe lucrări ale acestui autor

Introducere

Informația este o resursă esențială pentru cercetarea în orice domeniu clinic, inclusiv obezitatea. Accesul în timp util la date corecte și relevante determină cât de utile vor fi, în cele din urmă, studii utile. Acest raport descrie abordările gestionării datelor pentru cercetarea obezității, abordând limitele surselor de date actuale și explorând modul în care problemele de gestionare a datelor ar trebui să influențeze selectarea măsurilor.

Starea viitoare a gestionării datelor: o viziune

Studiile de cercetare clinică pot fi considerate ca fiind formate din patru sarcini intensive în date (Figura 1). În viitor, datele vor fi disponibile pe scară largă pentru a înțelege și a gestiona starea de sănătate a populațiilor. Furnizorii de servicii medicale vor utiliza măsuri și rezultate standard. Datele vor fi codificate folosind vocabulare standard controlate și la fel de important, definiții și metode standard pentru colectarea datelor și atribuirea codurilor. Datele colectate ca parte a proceselor de îngrijire de rutină și auto-îngrijire a pacienților vor fi stocate în evidența electronică a pacientului și în evidența personală a sănătății. Aceste date vor fi puse la dispoziție pentru cercetare și gestionarea sănătății populației, cu protecție adecvată a confidențialității, prin conectarea datelor între instituții și practici.

managementul

Pași pentru un studiu tipic al rezultatelor.

Starea actuală a gestionării datelor

Din păcate, metodele și sistemele actuale de colectare, stocare și utilizare a datelor nu seamănă prea mult cu această viziune a viitorului. Cele mai multe informații despre îngrijirea sănătății sunt colectate în cabinetele medicilor și în instituțiile de îngrijire a sănătății și stocate în documente pe hârtie. Datele stocate în cadrul sistemelor informaționale sunt centrate pe instituție, cu un accent administrativ și accent pe îngrijirile spitalicești. Este dificil să se integreze datele între instituții (sau adesea în cadrul unei singure instituții) din cauza definiției și utilizării incoerente a standardelor de date și a protocoalelor de comunicare ((1)). Colectarea și stocarea datelor sunt rareori determinate de nevoile clinice sau de cercetare; mai degrabă, rambursarea și problemele de reglementare tind să domine. Rezultatul: măsurile pe care le dorește un cercetător clinician nu sunt adesea disponibile într-o formă electronică exactă și completă.

Viitorul prezent/apropiat: programe de gestionare a bolilor

Programele de gestionare a bolilor, care vizează diagnostice sau populații specifice, adesea în cadrul unei instituții sau grup de plătitori, reprezintă o încercare de a rezolva limitările actuale ale datelor (2). Obiectivele lor sunt reducerea utilizării și îmbunătățirea rezultatelor pacienților (de exemplu, reducerea vizitelor de urgență sau a internărilor pentru pacienții cu insuficiență cardiacă congestivă). Programele de gestionare a bolilor se bazează pe date pentru a-și urmări pacienții și pot servi drept model pentru cercetători. Ele au un domeniu limitat, vizează condiții specifice, definesc un set limitat de măsuri și indicatori de calitate și colectează doar datele necesare pentru aceste măsuri. Pentru a-și îndeplini obiectivele, programele de gestionare a bolilor oferă resurse considerabile pentru colectarea și gestionarea datelor - costuri care trebuie justificate împotriva reducerii potențiale a utilizării.

Ce rezultate am dori să măsurăm (și putem măsura)?

Există multe măsuri potențiale de interes pentru cercetarea clinică - la nivel celular, funcțional, de boală și la om (Figura 2). Cu toate acestea, nu toate vor fi disponibile în majoritatea setărilor. Instituțiile medicale pot fi considerate ca având diferite niveluri de sofisticare a tehnologiei informației ((3)). Majoritatea au unele informații online - de obicei date demografice, rezultate ale testelor de diagnostic și informații administrative referitoare la costuri, taxe, diagnostice și proceduri. Mai puține instituții au informații suplimentare despre pacienți on-line, cum ar fi rezultatele de laborator pentru pacienții internați și ambulatori, medicamente, ordinele medicului și documentația clinică (de exemplu, semne vitale, greutăți, alergii). Și, doar câteva instituții captează în mod obișnuit informații clinice, cum ar fi liste automate de probleme și note (în formă codificată). Astfel, în funcție de nivelul de sofisticare a tehnologiei informației, vor fi disponibile pentru cercetare cantități și tipuri diferite de date.

Exemple de măsuri potențiale de rezultat. HbA1c, hemoglobina A1c; CHF, insuficiență cardiacă coronariană; PVD, boală vasculară pulmonară; WBC, globule albe din sânge. Sursa: Dr. Alfred Connors (Case Western Reserve University, Cleveland, OH).

Limitări ale datelor disponibile în mod obișnuit: un exemplu

În majoritatea setărilor, cu o sofisticare limitată a tehnologiei informației, clinicienii și cercetătorii ar putea folosi datele disponibile în mod obișnuit (adesea administrative), dar ar trebui să înțeleagă limitările sale. Pentru a ilustra aceste limitări, luați în considerare această întrebare aparent simplă:

Ce se întâmplă pacienților obezi care au o intervenție chirurgicală cardiacă?

Primul pas în abordarea acestei întrebări este de a defini populația de pacienți obezi, cu intervenții chirurgicale la inimă (Figura 1). Pentru un cercetător, cu acces la nivelul tipic de sofisticare a tehnologiei informației, va fi disponibilă o combinație de date administrative și clinice. Tipurile de informații care pot fi utile pentru identificarea acestei populații includ coduri de diagnostic, coduri de procedură, medicamente, rezultate de laborator și observații ale pacienților, cum ar fi înălțimea, greutatea și indicele de masă corporală (IMC). Resursele de informații posibile includ documentația clinică, revendicările, bazele de date administrative și documentația de cercetare (dacă resursele sunt disponibile pentru colectarea de date dedicată). Luați în considerare modul în care un cercetător de la Universitatea din Virginia ar putea aborda această întrebare.

La Universitatea din Virginia (UVa), cercetătorii pot accesa direct datele de îngrijire a pacienților folosind Clinical Data Repository (CDR), un depozit de date actualizat frecvent ((4)). CDR include informații clinice despre pacienții cu chirurgie cardiacă, care sunt colectate și introduse în scopul raportării către Societatea de Chirurgie Toracică (STS). CDR poate utiliza datele STS pentru a identifica cu precizie pacienții cu intervenții chirurgicale la inimă. În plus, datele STS includ înălțimea și greutatea, astfel încât IMC poate fi, de asemenea, calculat. Dintre cei 723 de pacienți care au suferit o intervenție chirurgicală cardiacă la UVa în 1998,> 200 (28%) au avut un IMC> 30,0 kg/m 2. Pacienții obezi pot fi, de asemenea, identificați prin căutarea în CDR a persoanelor cu coduri internaționale de clasificare a bolilor, revizuirea a noua, modificarea clinică (ICD - 9 - CM) pentru obezitate (Figura 3). Dintre cei 723 de pacienți care au suferit o intervenție chirurgicală cardiacă la UVa în 1998, doar 87 (12%) aveau un cod de diagnostic pentru obezitate. Astfel, se consideră că sunt considerabil mai puțini pacienți cu operație cardiacă obeză folosind codurile ICD-9-CM decât cu IMC.

Clasificarea internațională a bolilor, a noua revizuire, coduri de modificare clinică (ICD - 9 - CM) pentru obezitate. NOS, nespecificat altfel.

Datele STS includ, de asemenea, un câmp pentru „Obezitate morbidă”, care poate avea o valoare DA sau NU. În această bază de date, obezitatea morbidă este definită ca „de 1,5 ori greutatea ideală a pacientului”. Comparând acest câmp cu IMC-ul pacientului, putem face mai multe observații despre modul în care diagnosticele codificate se referă la starea reală a pacientului. Prima obezitate morbidă nu este întotdeauna codificată în mod consecvent sau corect. Figura 4 a oferă exemple în care un pacient cu un IMC de 41,0 kg/m 2 nu este clasificat ca obez morbid, în timp ce un alt pacient cu un IMC de 26,6 kg/m 2 este clasificat ca obez morbid.

(A), exemplu de valoare lipsă (fără înălțime documentată). (B), exemplu de valori incorecte (înălțime/greutate fără sens). (C), exemplu de codificare a obezității morbide care nu este în concordanță cu indicele de masă corporală (IMC) (măsurat în kilograme pe metru pătrat).

În al doilea rând, baza de date conține valori lipsă și valori incorecte sau fără sens (Figura 4B și 4C). Codificarea incoerentă și valorile lipsă sau incorecte vor fi întâlnite în aproape orice set de date, mai ales dacă datele nu au fost colectate în mod explicit, cu un control riguros al calității, pentru proiectul de cercetare. O metodă de evaluare a acurateței datelor codificate este compararea acestora cu un standard de referință. În acest caz, putem calcula sensibilitatea și specificitatea pentru elementul de date codificat STS „obezitate morbidă”, folosind IMC ca standard de aur. Ghidurile Institutului Național pentru Inimă, Plămâni și Sânge clasifică IMC 30,0 - 34,9 kg/m 2 ca Obezitate I și IMC 35,0 - 39,9 kg/m 2 ca Obezitate II (5)). Folosind o limită a IMC de 30,0 kg/m 2, STS care constată obezitate morbidă are o sensibilitate de 0,19 și o specificitate de 0,99. Creșterea limitei IMC la 35,0 kg/m 2 îmbunătățește sensibilitatea la 0,40, dar scade specificitatea la 0,96. (Figura 5) Din specificitatea ridicată și sensibilitatea scăzută, putem concluziona că mulți pacienți obezi nu sunt codificați ca atare; cu toate acestea, este probabil ca pacienții codificați ca fiind obezi să fie cu adevărat obezi. Astfel, codurile de diagnostic pot fi utile pentru identificarea corectă a pacienților individuali care sunt obezi, dar nu și pentru identificarea tuturor sau a majorității pacienților obezi dintr-o populație.

Sensibilitatea și specificitatea diagnosticului codificat obezitate morbidă la diferite limite ale indicelui de masă corporală (IMC) (măsurate în kilograme pe metru pătrat).

Lecții

Mai multe lecții pot fi extrase din exemplul precedent. În primul rând, este imposibil să reconstituie retrospectiv ceea ce s-a întâmplat cu un pacient. Răspunsul la întrebarea „câți pacienți obezi au suferit o intervenție chirurgicală la inimă la Universitatea din Virginia în 1998”? este „nu știm”. La fel ca majoritatea bazelor de date, CDR ne permite să estimăm ce s-a întâmplat cu adevărat pacienților, dar datele lipsă, valorile incorecte, codificarea greșită și definițiile ambigue - probleme omniprezente în orice bază de date - fac aproape imposibile analize retrospective precise. Cu toate acestea, analizele retrospective, deși imperfecte, sunt relativ ușor de realizat și pot fi încă destul de valoroase.

În al doilea rând, accesul la date de înaltă calitate, complete și exacte este rar. În cea mai mare parte, acest lucru reflectă dificultatea în captarea datelor. Introducerea exactă a datelor necesită abilități și instruire. În plus, definițiile standard și neechivoce ale elementelor de date, validarea datelor și întreținerea datelor necesită personal dedicat și resurse considerabile, care rareori sunt disponibile. Cu toate acestea, există resurse de date, de obicei administrative, care sunt disponibile chiar și la instituțiile cu un nivel relativ scăzut de sofisticare a tehnologiei informației, care pot fi utilizate pentru a începe cu gestionarea datelor ((6)).

În al treilea rând, obezitatea este diferită de alte condiții. Exemplul descris în acest raport ilustrează slaba sensibilitate a codurilor de diagnostic pentru identificarea pacienților cu intervenție chirurgicală cardiacă obeză. Această constatare este în concordanță cu literatura publicată care demonstrează că sensibilitatea codurilor variază foarte mult pentru diferite proceduri și diagnostice ((7)). Procedurile, cum ar fi chirurgia cardiacă, tind să fie codificate mai fiabil decât diagnosticul. Și, unele diagnostice (de exemplu, diabetul) sunt codificate mai fiabil decât altele (de exemplu, obezitatea și abuzul de tutun). Această situație nu este surprinzătoare, având în vedere că diagnosticul și codurile de procedură sunt colectate în general din alte motive decât sprijinul cercetării clinice. Precizia codurilor de diagnostic pentru obezitate este puțin probabil să se îmbunătățească, cu excepția cazului în care motivația și stimulentele pentru codificare se îmbunătățesc.

Discuţie

Asociația nord-americană pentru studiul obezității (NAASO), grupul de lucru pentru dezvoltarea rezultatelor obezității și a standardelor de învățare (INSTRUMENTE) a fost destinat să definească instrumentele de măsurare a sănătății la populațiile obeze. Aceste instrumente au fost destinate a fi bazate pe dovezi, valabile din punct de vedere științific, fezabile și relevante. Situația ideală ar fi definirea măsurilor și adoptarea de dispoziții pentru a le surprinde într-un mod fiabil și valid ca parte a documentației clinice. Cu toate acestea, trebuie luate în considerare și realitățile gestionării datelor și limitările surselor de date existente. Abordările colectării datelor, inclusiv utilizarea datelor existente, mărirea selectivă a datelor existente și crearea de noi surse de date vor necesita niveluri variate de resurse și sofisticare a tehnologiei informației (Figura 6).

Compararea resurselor utilizate și sofisticarea tehnologiei informației în opțiunile de colectare a datelor.

Echilibrând nevoile cercetătorilor cu ceea ce este practic și rentabil, concluzionez că instrumentele pentru obezitate ar trebui selectate cu următoarele criterii ca ghiduri:

Măsurile trebuie să reflecte obiectivele, metodele cercetătorilor, clinicienilor și managerilor în domeniul obezității.

Folosiți datele existente, care sunt disponibile pe scară largă, sau datele deja colectate din alt motiv. Nu presupuneți un nivel avansat de sofisticare a tehnologiei informației. Dacă este necesar, este posibil ca datele existente să fie completate cu colectarea manuală a datelor.

Elaborați măsuri pentru a facilita schimbul de date între anchetatori și instituții.

Definiți clar măsurile, inclusiv metode detaliate și explicite de colectare și documentare.

Captarea și stocarea măsurilor ar trebui să fie justificate din punct de vedere al costurilor, dacă este posibil.