"A variable susceptible to direct measurement, that reflects the state of health of persons in a community" (Last 2001)



Dovnload 205.87 Kb.
Pagina1/3
Datum13.12.2017
Grootte205.87 Kb.
  1   2   3

Gez_ind

Gezondheidsindicator.

“A variable susceptible to direct measurement, that reflects the state of health of persons in a community” (Last 2001).


“Een variabele die rechtstreeks gemeten kan worden en die de gezondheidsstatus van personen in een gemeenschap weerspiegelt”.

Voorbeelden: Kindersterfte, Incidentiecijfer
Inleiding: een door evaluatie bijgestuurd gezondheidsbeleid.


  • Doodsoorzakenstatistieken (DOS) en MKG noodzakelijk voor beleidsonderbouwing.

  • gegevensbronnen onder meer op het gebied van gezondheidsdiensten, volksgezondheid en epidemiologie en als verstrekker van eindpunten voor longitudinaal onderzoek.

  • welk beleidsconcept ook ► keuzes ► betrouwbare gegevens.

  • evaluatief kader een cybernetisch concept ( figuur1 ).

Figuur 1: Schematische voorstelling van een door evaluatie bijgestuurd gezondheidsbeleid.


Prioritaire

Gezondheidsproblemen

3 



Streefdoelen

3 

Concrete


doelstellingen


3  ⇘

Activiteiten

Middelen

 1 2


Resultaten



  1. 1) doelmatigheid



2) doeltreffendheid
3) relevantie, geëigendheid


  • DOS en MKG = te smalle basis, nood aan: sociaaldemografische en economische gegevens, aan gegevens over personeelsbezetting ...

  • toegankelijkheid vaak een probleem: bvb. zoektocht nodige gegevens voor berekening Disability Adjusted Life Years.

Administratieve gegevensbanken ten behoeve van een gezondheidsbeleid

  • systemische benadering: complementariteit van bevordering, ziektepreventie en curatie,

  • samenwerking buiten het gezondheidssyteem: bvb. verkeersongevallen

  • beleidsvoering in het verleden echter vaak strikt sectorieel:

    • toelagen ziekenhuisdiensten berekend i.f.v. bevolkingstoename, gebruik van diensten, technologische imperatieven en politieke druk,

    • evaluatie: kritische beoordeling van uitkomstgegevens van bepaalde behandelingen en van de kwaliteit van zorgen,

    • niet van de gezondheid van bevolkingen.

  • theorie:

    • noden op gebied van gezondheidszorgen zijn gelijkmatig verdeeld,

    • gezondheidszorg = kritische determinant van gezondheid,

  • maar: zwakke relatie tussen ⇑⇑ gezondheidsuitgaven  gezondheid van de bevolking,

  • gaat voorbij aan sociaal-economische factoren en hun complexe relatie met dienstengebruik.

  • vraaggestuurd/ ziekenhuisgecentreerd ⇛ behoeftengestuurd/bevolkingsgericht beleid,

  • degelijk gezondheidsinformatiesysteem (Health Information System of HIS) nodig.

  • In afwezigheid ervan:

    • aanwezige gezondheidsinformatie optimaal gebruiken

    • HIS progressief opbouwen uit bestaande registraties en vervolledigen waar nodig.

  • Idealiter bevat HIS informatie over:

    • de gezondheid van de bevolking en sociaal-economische risicofactoren,

    • het gebruik van gezondheidsdiensten en de uitgaven van de gezondheidszorg

    • de middelen die voor de gezondheidszorg ter beschikking worden gesteld.

  • Hierin krijgen administratieve gegevensbanken een belangrijke rol toebedeeld.

  • In combinatie met demografische, milieuverontreinigings- en sociaal-economische gegevens wordt het mogelijk:

    • sterfte- en ziektecijfers te berekenen,

    • toegankelijkheid van diensten na te gaan,

    • geëigende cijfers voor ingrepen, behandelswijzen of ziekenhuisopnamen vast te leggen.



Gebruik van adminstratieve gegevens





  • Analyse van geautomatiseerde gegevens, routinematig verzameld tijdens het zorgproces:

▷ identificeren beste praktijken ?

▷ aantal klinische studies vervangen ?

▷ maar: niet goedkoop en methodologisch moeilijk


  • transitie administratieve gegevensbanken ⇛ beleidsonderbouwende gegevensbronnen is reeds begonnen.

  • Ziekenhuisgegevens in toenemende mate gebruikt:

    • rapporten morbiditeit, mortaliteit en activiteitencijfers,

    • kwaliteit/uitkomsten van de verstrekte zorgen,

    • financieringsmechanisme van het zorgensysteem, vaak in een optiek van cost-containment, onderbouwen,

    • evaluatiemogelijkheden voor andere sectoren van de volksgezondheid zoals: het functioneren van de eerste lijn en de impact van de getroffen preventieve maatregelen.

Zijn administratieve gegevensbanken bruikbaar voor deze doeleinden?



  • Groeiende consensus: gegevensbank, bestaande uit de elektronische patiënten dossiers, het ideale instrument .

  • Concrete uitwerking van dit model kent problemen:

    • de aanvaardbaarheid van dit type gegevensbanken voor zorgverlener en patiënt,

    • de beveiliging van de gegevens,

    • de noodzakelijkheid om een gestandaardiseerde inhoud te definiëren

    • de kosten waarmee een dergelijk systeem gepaard gaat .

  • In afwachting wordt er beroep gedaan op administratieve gegevensbanken om de kosten en performance te monitoren en de zorgverleners terug te betalen.

  • maar in de eerste plaats bedoeld voor facturatie van ziekenhuizen en ook nuttige patiëntengegevens

  • in deze context: proxy voor klinische gegevensverzameling over kwaliteit en uitkomst van zorgen.

Bevatten secundaire gegevensbronnen voldoende accurate en valide informatie?

  • Secundair: gebruik maken van gegevens in een ander kader dan waarvoor ze oorspronkelijk verzameld werden: bvb facturatiegegevens gebruiken voor het meten van kwaliteit van zorgen.

  • Kwaliteit van methoden voor het verzamelen van deze gegevens en verdere verwerking meer en meer belangrijk.

  • Studies van de zeventiger jaren:

  • Ook in meer recente studies worden vragen gesteld i.v.m.

    • accuratesse bij coderen van diagnosen (Fisher 1992)

    • de validiteit van de diagnosen (Smith 1998).




  • Validiteit van de besluiten van studies in aanwezigheid van verstorende variabelen: vastgestelde verschillen tussen artsen, ziekenhuizen en behandelingen reëel of artefacten te wijten aan confounding door verschillen in casemix, die niet meetbaar zijn via administratieve gegevens (Malenka 1994).

Type gegevens.

“medical record”:

- elektronische gegevensopslag, door getraind personeel geabstraheerd uit het medisch dossier (“chart”) en dit gewoonlijk zonder input van de geneesheer (Last 2001).



  • medisch dossier in artsenkantoren of ziekenhuizen met diagnoses, onderzoeken en ziekteverloop (Garnick 1994).

  • zonder te vermelden of het gaat over een elektronisch medisch dossier of niet (Kantor 2000; Collin 1994;)

  • kent men er beide betekenissen aan toe (Merriam-Webster 2003; US Department of Labor 2002-03)

  • “papieren medical records” (McGuire 2000).

“Administrative data”: “vorderingen” (“claims”) geregistreerd door private of publieke betalers, opgeslagen verslagen bewaard door organisaties van zorgmanagement of rapporten van ziekenhuisopnamen aan staatsagentschappen.” (Garnick 1994).


Tabel 1 : Voor- en nadelen per gegevenstype voor het meten van kwaliteit.


Gegevenstype

Voordeel

Nadeel

Secundaire gegevens (administratieve)

Gemakkelijk te krijgen

Gebrek aan specificiteit en detail




Goedkoop

Slechts beperkt aantal uitkomsten: ziekenhuismortaliteit of binnen een gespecificeerde tijdsspanne, ziekenhuis verwikkelingen en heropnamen.




Mensen kunnen longitudinaal opgevolgd worden.

Studies bij ziekenhuispatiënten: referral-bias: moeilijk om adequaat te corrigeren voor het feit dat iemand opgenomen wordt in een bepaald ziekenhuis.




Specifieke zorgverstrekkers kunnen opgevolgd worden.

Ambulante zorgen/ diagnosen kunnen ziekenhuisgebeuren erg beïnvloeden.




Zeldzame ziekten kunnen bestudeerd worden.

Geen onderscheid tussen secundaire diagnoses en verwikkelingen.




Onderzoekers beïnvloeden de praktijkvoering niet (geen Hawthorne effect)







Geen introductie van bias door de inclusie van alleen maar kwaliteitsvolle centra.







Uniform over de ziekenhuizen




Gegevens uit het medisch dossier

Verkrijgbaar

Kostelijk om te bekomen




“Rijker” dan administratieve

Kunnen te weinig gedetailleerd zijn




Indien gestandaardiseerd in een electronisch medisch dossier, reduceert gegevensverzameling




Prospectief verzamelde klinische gegevens

Het meest specifiek; men kan exact definiëren welke gegevens vereist zijn.

Niet gemakkelijk te bekomen.




Kwaliteitscontrole van de gegevensverzameling.

Kostelijk om te verkrijgen tenzij ze reeds vervat zijn in een electronisch dossier

Enquête gegevens

Men kan verzamelen wat belangrijk is voor de patiënt

Niet gemakkelijk verkrijgbaar




Men verzamelt gegevens die anders niet beschikbaar zijn

Kostelijk om te verzamelen







Valide instrument is vereist



1.1 kwaliteit van gegevens, een “toegepaste” benadering.

Kwaliteit is een relatief begrip, operationalisering: “Laten deze gegevens toe een antwoord te geven op de gestelde vragen?” (Chatfield 1995). Voorbeelden:



  • voornaamste gezondheidsproblemen in een land: benaderende grootte-orde

  • evolutie van die gezondheidsproblemen: meer precies

  • relatief belang van het sub-endocardiaal infarct in groep van ischemische hartaandoeningen: grote accuratesse.




  • Verder is kwaliteit functie van omvang van het bestand: aan gegevensbestand van een 1000 records (RCT) hogere eisen dan aan een MKG-bestand van > 1.000.000 records. (Teruggaan naar medisch dossier ≠ mogelijk).



  • Kwaliteit wordt beïnvloed door manier van verzamelen:

  • de weergave van het diagnose-behandelingsproces in het medisch dossier,

  • extractie van de opgeslagen informatie,

  • omzetting codevorm aan de hand van codeerregels

  • context: kwaliteitsbewaking, epidemiologisch of financieel,

  • de manier waarop de gegevens verzameld worden

  • de werklast, die de gegevensverzameling met zich meebrengt.

Chatfield stelt m.b.t. “officiële” statistieken: “At the time of writing there has been an explosion in the amount of data that hospital managers are trying to collect in the UK so that nurses and doctors spend a high proportion of their time in completing poorly designed forms rather than treating patients. Much of the information is of dubious quality and some is never actually used. Insufficient attention has been given to specifying objectives and to questionnaire design.” (Chatfield 1995).


Wyatt omschrijft gegevenskwaliteit: “The degree to which data items are accurate,

complete, relevant, timely, sufficiently detailed, appropriately represented (for example,

consistently coded using a clinical coding system), and retain sufficient contextual

information to support decision making.” (Wyatt 2002).

Abstraheerproces:


  • vaak een cruciaal ogenblik van de gegevensverzameling,

  • meestal uitgevoerd door gespecialiseerd personeel,

  • abstraheervorm moeilijk te ontwerpen: medische dossiers zijn complex en op zeer individuele manier gehouden,

  • abstraheervorm uittesten: gemakkelijk en loont de moeite

Kwaliteit is verder functie van



  • het gemak waarmee gegevens geregistreerd kunnen worden,

  • het feit of de gegevens al dan niet uit verschillende bronnen werden samengesmolten.

  • In geval van samensmelting van bronnen is het belangrijk na te gaan of er hierbij inconsistenties werden vastgesteld en hoe ervoor gecorrigeerd werd.

1.1.2 Data Entry.

  • Gebruik maken van technieken en routines ⇛ geen foute gegevens in te voeren of gegevens verloren te laten gaan.

  • “interactief monitoren” is mogelijk maar kan vervelend zijn, indien het de gegevensopslag aanzienlijk vertraagt,

  • Aanbeveling: invoer herhalen van sleutelvariabelen, die de unieke omschrijving van een record bepalen.

  • veel interessanter alternatief: automatiseren data entry

  • kiezen van eenduidige default waarden is belangrijk. Klassiek ‘* ’ voor alfa-numerische waarden en ‘9’ voor numerische (genoeg digits voorzien: een leeftijd van 99 jaar kan tot verwarring leiden, een van 999 jaar niet),

  • gebruik maken van template (automatisch overschrijven) en picture clausules (het omzetten van kleine letters in hoofdletters en dergelijke) in formaatspecificaties, zodat bepaalde digits per definitie vastliggen (bvb M voor een morfologiecode voor kankers) of dat bepaalde digits automatisch als hoofdletters geregistreerd worden.

  • het checken of het “domein” van het alfanumerisch of “discreet” item gerespecteerd werd, of de “range” van een continu item

  • hoogste graad van gegevenszekerheid wanneer gegevens gegenereerd worden van reeds bestaande en gevalideerde gegevens door een process-routine: bvb. berekenen BMI



  • Optimisatie van data entry:

    • een aangepast formaat (liefst geen vrije tekst),

    • onmiddellijk registreren op de formulieren, die dienen voor gegevensinvoer: geen transcriptiefouten

    • scherm lay-out maximaal laten gelijken op formulier

    • optisch inlezen en goede ergonomische voorwaarden

    • geautomatiseerde routines ⇛ snelle en uitgebreide check tijdens gegevensinvoer



  • nota: voornamelijk gebaseerd op: Fleege 1992

1.1.3 Opsporen en omspringen met fouten en outliers.


- “A result which looks interesting is probably wrong!” (Chatfield 1995).


  • Outlier :

  • ondergrens 1ste quartiel – (1.5*IQ-range),

  • bovengrens 3de quartiel + (1.5*IQ-range)

  • kan veroorzaakt zijn door een « fout »

  • er bestaan ook « echte » outliers : verdeling sterk asymmetrisch en de outlier in de “lange” staart van de verdeling (bvb. ligduur in functie van een bepaalde DRG (Chatfield 1995).

“Editing” en “Cleaning”:



* Editing : het proces waarbij de accuratesse, de consistentie en de volledigheid nagegaan wordt (Greenland 1998).


  • Deel met je vrienden:
  1   2   3


De database wordt beschermd door het auteursrecht ©tand.info 2017
stuur bericht

    Hoofdpagina