Swiss Medical Informatics - SMI 66 by Pascal Walliser

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Swiss Medical Informatics

SMI 66 SGMI

Schweizerische Gesellschaft für Medizinische Informatik

SSIM

Société suisse d'informatique médicale Società svizzera d'informatica medicale

SSMI

Swiss Society for Medical Informatics

Inhalt/Content/Contenu Editorial

L’informatique en soins infirmiers: réflexions sur l’état de situation au Québec et au Canada

Analyse des séjours hospitaliers: apport des données infirmières

Schwerpunktthema / Thème principal:

Nursing Informatics

Mise en place du diagramme de soins et d’un interfaçage Predimed/LEP

Verbrauchsmengenanalysen für die pflegerische Verordnung mit Hilfe statistischer Kennzahlen

Interventions infirmières – changement de paradigme

Einsatz von Klassifikationen in der Pflege

Developing an electronic nursing record based on a philosophy of care and management tool: the EOC experience

Events

SGMI-SSIM Annual Conference 2009 In Cooperation with Swiss eHealth Summit August 26th and 27th, 2009 www.sgmi-ssim.ch

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Table of contents Inhaltsverzeichnis Table des matières 2

Editorial

L’informatique en soins infirmiers: réflexions sur l’état de situation au Québec et au Canada

Analyse des séjours hospitaliers: apport des données infirmières

Mise en place du diagramme de soins et d’un interfaçage Predimed/LEP

Verbrauchsmengenanalysen für die pflegerische Verordnung mit Hilfe statistischer Kennzahlen

Interventions infirmières – changement de paradigme

Einsatz von Klassifikationen in der Pflege

Developing an electronic nursing record based on a philosophy of care and management tool: the EOC experience

Events

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Nursing informatics

Editorial Alain Junger

Alain Junger Centre Hospitalier Universitaire Vaudois 21, rue du Bugnon 1011 Lausanne alain.junger@chuv.ch

For a better understanding of developments in Switzerland it is of interest to find out first what is happening abroad, for example in Canada. Luc Matthieu paints a picture that is not very different from ours, and their vision of needs in nursing informatics research could be applied in Switzerland. If, unlike Canada, our market is smaller, it is equally active. One of the issues raised by this article is how to improve efficiency by sharing our experience. The article by Paul Besson shows how a tool initially built for local and specific usage has gained significantly in quality standards by adopting ISO and CEN standards. Changing from a classical method to an object-modelling approach with a multi-axial description of nursing interventions has made it possible to reconcile the semantic approach and the information system. On the same subject, Antoine Arnet describes the experiment conducted in Geneva. Mrs Y. Willems describe the ambitious EOC’s project, in canton Ticino, of an EPR, based on the philosophy of care. To facilitate the statistical treatment of data they must be structured. This is one of the key conditions for their accessibility and reuse. As finally emerges from the study conducted by Cédric Mabire, nursing workload data are currently the most reliable available. In showing that the PRN values collected daily are a good predictor of patient exit, this study confirms the results of North American research. Rüdiger Ostermann extends the analysis of the costs of care by applying the model of price index of Laspeyres and Paasche. Mathias Odenbreit, has since 2001, explored the implementation of the nursing diagnosis and their statistical use at the hospital in Solothurn. These contributions show that nursing is embedded in the information system as a whole. They confirm how important it is to be mindful of the quality of the link between care, its transcription into computerised data and its translation into statistics. Nursing and computers is already an old love story in Switzerland. A story in which today the community of nursing informatics experts must be motivated to strengthen their exchange of information, to communicate knowledge and experience on the widest possible basis. This issue marks an important fact, the entry of interest group of the ASI in the SSIM. In the future caregivers expand their platform and bring their forces for the future of bio-medical informatics. L’opportunité d’éditer un numéro de la Revue Suisse d’Informatique Médicale sur les soins et l’informatique se traduit par la présentation d’une série d’articles. Ce numéro permet de faire le tour de quelques questionnements à propos de l’informatisation des processus dans les soins. Les articles forment une

sorte de parcours allant de la saisie des informations à leurs analyses. Pour mieux comprendre ce qui se passe en Suisse, il est intéressant de voir d’abord ce qui se passe à l’étranger, en l’occurrence au Canada. Luc Mathieu nous dresse un tableau qui n’est pas très différent du nôtre. La vision des besoins en matière de recherche pourrait trouver un écho dans notre pays. Si, à la différence du Canada, notre marché est plus petit, il est tout aussi actif. Une des questions que soulève cet article est de savoir à quel point notre efficience pourrait être améliorée si nous mettions plus souvent nos expériences en commun. L’article de Paul Besson montre ensuite comment l’évolution d’un outil, au départ spécifique et local, a gagné significativement en qualité en adoptant des standards ISO et CEN. Ainsi, en passant d’une approche classique à une modélisation objet avec une description multi-axiale des interventions de soins, il a été possible de réconcilier l’approche sémantique et le système d’information. Dans le même sens, Antoine Arnet décrit l’expérience menée à Genève. Madame Y. Willems l’ambitieux projet de dossier électronique, basé sur la philosophie des soins, de l’EOC dans le canton du Tessin. Pour faciliter le traitement statistique des données, celui-ci doit reposer sur la qualité de leur structuration à leur saisie, condition clé pour leur accessibilité et leur réutilisation. Actuellement, les données de mesure de la charge en soins sont les plus fiables à notre disposition. C’est ce que montre l’étude menée par Cédric Mabire. Les valeurs PRN saisies de routine sont un bon facteur prédictif de la sortie du patient; cette étude confirme les résultats des recherches nord-américaines. Quant à Rüdiger Ostermann étend l’analyse de données aux coûts des soins par l’application du modèle de l’indice des prix de Laspeyres et de Paasche. Mathias Odenbreit, a depuis 2001 approfondit l’implantation du diagnostic infirmier et son utilisation statistique à l’hôpital de Soleure. Ces quelques articles montrent que les soins sont concernés par le système d’information dans son ensemble. Ils confirment à quel point il est important d’être attentif à la qualité du lien qu’il y a entre le soin, sa retranscription en données informatiques et sa traduction en statistiques. Les soins infirmiers et l’informatique: déjà une vieille histoire d’amour en Suisse! Histoire qui mériterait aujourd’hui que la communauté des soignants informaticiens se mobilise pour renforcer les échanges d’information afin que le savoir et les expériences se communiquent plus largement. Ce numéro marque un fait important, l’entrée du groupe d’intérêt commun de l’ASI dans la SSIM. A l’avenir les soignants élargissent leur tribune et mettent leurs forces en commun pour le futur de l’informatique biomédicale.

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L’informatique en soins infirmiers: réflexions sur l’état de situation au Québec et au Canada Luc Mathieu

Summary In a context where most information systems acquired or developed in health care structures are primarily transactional and not integrated or interfaced with each other, this article focuses on a relatively new area for nurses in Canada, nursing informatics, and more specifically on research in this field. The strategy of the Canadian Nurses Association seeks to ensure that nurses integrate ICTs (Information Technology and Communications) into their practice, thus providing their clients with optimum results and themselves with the information and knowledge needed to support their practice.

Correspondance: Luc Mathieu, inf., DBA Professeur agrégé Vice-doyen aux sciences infirmières Directeur de l’École des sciences infirmières Faculté de médecine et des sciences de la santé Université de Sherbrooke luc.mathieu@usherbrooke.ca

Cet article nous donne une belle occasion de faire le point sur ce domaine de pratique relativement récent pour les infirmières au Canada qu’est l’informatique en soins infirmiers et plus particulièrement sur la recherche dans ce domaine. Dans le cadre de cet article, nous mettrons tout d’abord en contexte nos propos en rappelant ce qu’on entend par «informatique en soins infirmiers». Ensuite, nous présenterons quelques constats sur la situation dans ce domaine dans nos milieux. Découlant de ces constats, nous traiterons des priorités de recherche dans ce champ disciplinaire. Nous terminerons en discutant brièvement de la formation requise chez les infirmières concernant le domaine de l’informatique en soins infirmiers. Afin de discuter de pratique infirmière et de recherche en matière de technologies de l’information en soins infirmiers, il faut référer au corpus de connaissances relié à ce domaine. Dans notre discipline, on réfère à l’appellation informatique en soins infirmiers pour décrire l’intégration des technologies de l’information et des communications dans la pratique infirmière. L’American Nurses Association [1] définit l’informatique en soins infirmiers comme: «A speciality that integrates nursing science, computer science, and information science to manage and communicate data, information, and knowledge in nursing practice. Nursing informatics facilitates the integration of data, information and knowledge to support patients, nurses, and other providers in their decision-making in all roles and settings. This support is accomplished through the use of information structures, information processes,

and information technology.» (p. 46) Comment cette définition se concrétise-t-elle dans nos milieux? Il est bon de se rappeler que la profession infirmière est reconnue pour être une profession où la recherche, la collecte, le traitement et la documentation d’informations prennent une part considérable du temps des infirmières. Selon Filho [2], les infirmières consacrent de 40% à 50% de leur temps à ces activités. Un peu dans le même sens, certains auteurs (SnyderHalpern [3]) définissent l’infirmière comme une «travailleuse du savoir». Elles allèguent que les infirmières s’appuient sur une quantité considérable d’informations cliniques et sur un savoir très spécialisé pour mettre en application et évaluer les processus et les résultats de leur prise de décision. Les mêmes auteurs ont identifié quatre rôles de l’infirmière travailleuse du savoir: collecteur de données, utilisateur de l’information, utilisateur du savoir et constructeur du savoir. Jusqu’à maintenant, au Québec, les systèmes d’information acquis ou développés dans les établissements de santé et qui sont utilisés par les infirmières sont essentiellement des systèmes d’information dits transactionnels et souvent non intégrés ou interfacés entre eux. Ces systèmes gèrent des transactions dont les données sont souvent bien normées (par ex. résultats de laboratoire, médicaments). Ce sont plutôt des systèmes clinico-administratifs que des systèmes cliniques [4]. Ces systèmes assistent surtout l’infirmière dans son rôle de collecteur de données. Cette situation, si elle perdure, peut devenir un frein important à l’intégration des systèmes d’information infirmiers dans la pratique des infirmières. En effet, si les systèmes d’information infirmiers développés cantonnent principalement les infirmières dans le rôle de collectrices de données, elles risquent de boycotter l’utilisation de ces systèmes qui ne les appuient pas dans les rôles plus complexes de la gestion du savoir infirmier, soit d’utilisatrices de l’information et plus particulièrement les rôles d’utilisatrices et de constructrices du savoir. On remarque que les infirmières qui doivent consacrer beaucoup de temps aux rôles de collectrices de données et d’utilisatrices de l’information vivent une augmentation du fardeau de la gestion de l’information. Il serait donc plus pertinent et avantageux de développer des systèmes d’information infir-

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miers qui appuient les infirmières dans leur processus de prise de décision où l’accès au savoir constitue un enjeu fondamental. Cette réflexion va dans le même sens que les résultats visés dans le cadre de la stratégie de soins infirmiers électroniques, pour le Canada, mise en avant récemment par l’Association des infirmières et infirmiers du Canada [5]. La stratégie vise notamment à ce que les infirmières intègrent les TIC (Technologies de l’information et des communications) dans leur pratique afin d’obtenir de bons résultats pour leurs clients et qu’elles disposent de l’information et du savoir nécessaires à l’appui de leur pratique. Pour que ces résultats soient atteints, il faudra entre autres que les infirmières soient davantage impliquées dans le processus d’acquisition ou de développement des technologies de l’information et des communications (TIC) qu’elles sont appelées à utiliser, que ce soit des systèmes d’aide à la décision clinique, des dossiers de santé électronique, des communautés virtuelles d’apprentissage et de pratique, le télénursing ou de toute autre technologie de l’information et des communications pouvant être utilisée par les infirmières ou pouvant avoir un impact sur elles. Cette participation des infirmières à l’acquisition ou au développement des TIC est essentielle si on veut que ces TIC soutiennent vraiment les infirmières dans leur pratique et non pas l’inverse, c’est-à-dire que les infirmières doivent s’adapter indûment à des TIC qui alourdissent leur travail au lieu de le faciliter, comme c’est le cas trop souvent actuellement. Cette participation des infirmières devrait notamment s’effectuer au sein des projets pilotés sous l’égide d’Inforoute Santé Canada: www.infoway-inforoute.ca. Un autre enjeu interpelle la profession en matière de systèmes d’information infirmiers, celui de la codification des données, des informations et des connaissances infirmières au sein de ces systèmes. Il est de plus en plus reconnu qu’il est nécessaire, au sein de la profession, de se doter d’un langage commun pour nommer les problèmes de soins du patient ou diagnostics infirmiers, les interventions infirmières et les résultats des interventions. On réfère ici au Nursing Minimum Data Set (NMDS) ou à son équivalent canadien, le Health Information: Nursing Components (HC: NC). A cet effet, des travaux ont été réalisés au niveau canadien depuis plusieurs années pour en arriver à un consensus sur l’utilisation de la classification internationale de la pratique infirmière pour documenter les éléments de la pratique infirmière. Ces travaux ont été réalisés sous l’égide de l’Association des infirmières et infirmiers du Canada (AIIC): www.cna-nurses.ca et de l’Institut canadien d’information sur la santé

(ICIS): www.icis.ca. Fait à noter, les infirmières du Québec n’ont pas participé à ces travaux et les recommandations qui en ont découlé sont peu connues ni discutées au Québec. Le défi ici est triple, il faut d’abord s’entendre au sein de la profession sur les éléments à inclure dans le HC: NC. Ensuite, il faut s’assurer que les développeurs des systèmes d’information incluent ces éléments dans leurs applications. Finalement, il faudra que ces éléments du HC: NC soient enseignés dans les collèges et les universités afin que les infirmières s’approprient ce langage. Malgré les difficultés rencontrées, des progrès importants ont été réalisés au cours des dernières années au Canada afin que l’informatique en soins infirmiers devienne une réalité de plus en plus concrète dans la profession infirmière. Mentionnons notamment les travaux réalisés par la Canadian Nursing Informatics Association (CNIA): www.cnia.ca et par l’Association québécoise des infirmières et infirmiers en systèmes et technologies de l’information (AQIISTI): www.aqiisti.org[6]. Ces deux associations poursuivent des objectifs similaires dont créer un réseau d’infirmières et d’infirmiers intéressés aux TIC, promouvoir le développement d’une expertise infirmière dans le domaine des TIC et être l’interlocuteur des infirmières et des infirmiers dans le domaine des TIC. Pour ce qui est du CNIA, il faut souligner la réalisation de l’étude nationale intitulée Assessing the Informatics Education Needs of Canadian Nurses-Educational Component. Educating tomorrow’s nurses: Where’s nursing informatics? dont le rapport a été déposé en mai 2003. Cette étude visait à rendre compte de l’état actuel de la formation en informatique infirmière au premier cycle dans l’ensemble du pays. Plus récemment, la CNIA a créé le journal Canadian Journal of Nursing Informatics. Quant à l’AQIISTI, cette jeune association a récemment publié un avis intitulé Avis concernant une ressource infirmière en systèmes et technologies de l’information (STI): Un enjeu pour les établissements de santé pour le Québec. Cet avis a été diffusé auprès de toutes les directions de soins infirmiers des établissements de santé du Québec. L’AQIISTI prépare actuellement un autre avis sur la nécessité de former les infirmières en matière d’informatique en soins infirmiers. Nous sommes bien conscients que ce bref état de situation ne traite pas de toutes les facettes du domaine de l’informatique en soins infirmiers. Nous aurions pu aborder la question de la formation à distance, de l’utilisation d’Internet dans la pratique infirmière, du télénursing et de bien d’autres sujets. Cependant, nous croyons avoir mis en évidence les éléments clés de l’informatique en soins infirmiers au Québec et au Canada. Voyons maintenant quelles seraient les

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avenues de recherche à prioriser dans le domaine de l’informatique en soins infirmiers considérant l’état de situation que nous venons d’exposer. Nous avons envie de dire qu’en matière de recherche dans le domaine de l’informatique en soins infirmiers: «Tout est à faire!» tellement les avenues de recherche sont nombreuses et que d’en déterminer les priorités n’est pas évident. Afin de nourrir la réflexion, nous identifions certaines priorités de recherche sous forme de questions de recherche: – Quelles sont les méthodologies de développement de systèmes d’information infirmiers qui sont les plus efficaces pour s’assurer que les systèmes d’information infirmiers soutiennent vraiment les infirmières dans leur pratique? – Comment les TIC peuvent être utilisées pour soutenir les infirmières dans leurs processus de gestion des connaissances afin de favoriser une intégration rapide des résultats de la recherche à la pratique infirmière? – Comment faire en sorte que, via les TIC, les infirmières puissent avoir accès aux données, aux informations et aux connaissances, au moment voulu, sous le format voulu? – Comment documenter la pratique infirmière au sein des systèmes d’information infirmiers au moyen des classifications infirmières? – Quels sont les facteurs favorisant et les facteurs limitant l’utilisation des TIC par les infirmières? – Quelles sont les stratégies de déploiement des TIC auprès des infirmières les plus efficaces? Dans une perspective d’évaluation, on devrait s’attarder aussi à répondre aux questions suivantes: – Quels sont les impacts de l’utilisation des TIC chez les infirmières? Chez les patients?

– Quels sont les impacts organisationnels de l’utilisation des TIC par les infirmières? – Quels sont les interfaces personnes-systèmes les plus adéquats pour les infirmières pour l’utilisation des TIC qui leur sont proposées? Même si beaucoup reste à faire, il faut construire à partir des travaux de recherche déjà réalisés en informatique en soins infirmiers, mais aussi à partir des travaux de recherche effectués dans le domaine de l’informatique en santé. Il faut aussi considérer les nombreuses études réalisées dans le domaine général des technologies de l’information où la tradition de recherche est plus grande que dans le domaine de l’informatique en soins infirmiers. Nous ne pouvons terminer cet article sans affirmer qu’il devient urgent de former les infirmières dans le domaine de l’informatique en soins infirmiers. Toutes les infirmières devraient minimalement recevoir une formation de base en informatique en soins infirmiers afin de devenir des utilisatrices judicieuses des technologies de l’information. L’étude du CNIA citée précédemment propose des pistes intéressantes à cet égard. De plus, on pourrait s’inspirer des travaux de Staggers [7] pour développer des programmes de formation en informatique en soins infirmiers. Ces auteurs ont identifié quatre niveaux de compétences en informatique en soins infirmiers: infirmière débutante, infirmière expérimentée, infirmière spécialiste et infirmière innovatrice. En développant des programmes de formation jusqu’au niveau d’infirmière innovatrice, nous pourrons éventuellement voir reconnaître l’informatique en soins infirmiers comme une spécialité infirmière, au même titre que nos collègues américaines chez qui cette spécialité est reconnue depuis 1992.

Références 1 American Nurses Association Workgroup. Scope and Standards of Nursing Informatics Practice. Washington, DC: American Nurses Publishing. 2001. 2 Filho JR. The complexity of developing a nursing information system: A Brazilian experience. Computers in Nursing. 2001;19(3):98–104. 3 Snyder-Halpern R, Corcoran-Perry S, Narayan S. Developing clinical practice environments supporting the knowledge work of nurses. Computers in Nursing. 2001;19(1):17–23. 4 Ordre des infirmières et infirmiers du Québec. Inventaire des systèmes d’information dans le réseau de la santé et leur utilisation dans la pratique infirmière. Montréal. 2002. 5 Association des infirmières et des infirmiers du Canada (AIIC). Une stratégie de soins infirmiers électroniques pour le Canada. 2006. Available on line: www.cna-aiic.ca. 6 Canadian Nursing Informatics Association. Assessing the Informatics Education Needs of Canadian Nurses-Educational Component. Educating tomorrow’s nurses: Where’s nursing informatics? 2003. Available on line:www.cnia.ca. 7 Staggers N, Gassert CA, Curran C. Informatics Competencies for Nurses at Four Levels of Practice. Journal of Nursing Education. 2001;4(7):330–16.

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Analyse des séjours hospitaliers: apport des données infirmières Mabire Cédrica, Eggli Yvesb, Junger Alaina Centre Hospitalier Universitaire Vaudois, Lausanne, Switzerland. b Institut d’Economie et de Management de la Santé, Université de Lausanne, Switzerland.

Abstract Background: In Switzerland the aim of health insurance (LAMal) is to control rising health costs. One method is to institute a prospective payment system (DRGs) for all Swiss hospitals in 2012, according to which hospital funding will be based only on medical and administrative data. Question: What is the contribution of nursing to the analysis of hospital stays? Method: On the basis of all patient hospital stays in the CHUV (Lausanne) during 2005 and 2006, we have compared a medico-administrative data model and a nursing data model. We used a logistic regression on the probability of patient exit. Results: The capacity of discrimination of the model is appreciably improved since the surface under curve O.C.R. passes from 0.712 with the casemix data and the rang of day to 0.785 if it’s adds data on heaviness of care (pseudo R2 respectively 0.096 and 0.152). Discussion: This approach provides evidence on the feasibility of using standards of care pathway allowing managers to analyse the organisation of patient care and securing a better estimate of hospital funding.

Contexte

Correspondance: Mabire Cédric Service de la santé publique Cité-Devant 11 1014 Lausanne cedric.mabire@gmail.com

Le Centre hospitalier universitaire vaudois (CHUV), comme beaucoup d’établissements hospitaliers, recueille une multitude d’informations administratives, médicales et infirmières. Il y a dans ces bases de données une somme colossale d’informations, mais très peu sont utilisées par et pour les soins infirmiers. Il y a pourtant dans ces données un potentiel important, notamment la possibilité de fonder la pratique et la gestion des soins sur des données tangibles. Ceci est de plus en plus urgent face à la pression financière et à la prégnance des données médicales et administratives. La gestion politique, financière et administrative repose sur des données fiables et valides. L’absence de données infirmières répondant à ces critères fait donc courir le risque d’un «pilotage» excluant tout un pan essentiel de la réalité hospi-

talière. Comprendre cet enjeu nécessite tout d’abord d’exposer ici le principe du financement hospitalier en Suisse et ses conséquences en terme de soins infirmiers. Le principal mécanisme de paiement pour les hôpitaux suisses est le tarif journalier, ou la journée d’hospitalisation. Toutefois, depuis l’adoption de la Loi sur l’assurance maladie (LAMal) en 2004, le système de financement des hôpitaux s’oriente vers l’adoption de nouveaux mécanismes de rémunération basés sur les prestations. Citons les paiements par cas et par département, service ou spécialité, ou DRG (en utilisant principalement la classification AP-DRG (All Patients – Diagnostic Related Groups), des diagnostics regroupés pour la gestion applicable à tous les patients. Les mécanismes de paiement varient considérablement d’un canton à l’autre et parfois d’un assureur social et d’un hôpital à l’autre. Dans le canton de Vaud, le système de paiement est le modèle AP-DRG appliqué depuis 2005 à l’ensemble des établissements hospitaliers de soins aigus. Un nouveau projet (nommé «Swiss DRG») visant à établir un système national uniforme en DRG est en cours avec une mise en œuvre prévue pour 2012. Dans toute la problématique des DRG, c’est cette procédure de groupage qui a suscité le moins de réflexion. Le caractère subjectif du choix et de l’importance accordée à la variable dépendante «durée de séjour» a été sévèrement critiqué par Escaffre [1]. En effet, il faut souligner que si la relation explicite faite entre la durée de séjour et la consommation des ressources est techniquement commode, elle n’en est pas pour autant théoriquement satisfaisante et validée en pratique.

Les soins infirmiers et le financement à la prestation Dès que les DRG ont été introduits, la plupart des recherches en soins infirmiers ont indiqué que les DRG ne sont pas homogènes d’un point de vue infirmier [2–5]. Ceci a été mesuré de différentes manières. Selon ces auteurs, les DRG expliquent seulement 20% à 40% de la variabilité des soins infirmiers. Des coefficients de variation pour les soins infirmiers par DRG sont

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rapportés variant de 0,22 à 2,56 [6–9]. Pour un certain nombre de DRG où l’intensité des soins infirmiers est la plus importante, la part des soins dans les charges totales varie entre 6% à 25% [8, 10–16]. Il est essentiel de comprendre que si les DRG ne reflètent pas fidèlement ce qui différencie les patients, ils masquent des variations importantes en termes de ressources consommées: les prestations infirmières. Bien qu’identiques en terme de diagnostic, les patients d’un même groupe sont socialement, psychologiquement et physiquement différents. Les DRG considèrent cette différence comme une simple variation de la durée de séjour. Malgré l’absence d’intégration des soins infirmiers dans le calcul des coûts hospitaliers, les établissements sanitaires disposent de procédures précises pour la mesure de la charge de travail en soins infirmiers. Actuellement, la mesure du niveau de soins requis (PRN) au CHUV est principalement utilisée afin de suivre l’évolution de la lourdeur des patients par service. Cet indicateur permet ensuite à la Direction des soins d’argumenter le montant de l’enveloppe du personnel soignant. Elle trouve, avec la mesure du niveau de soin, la clé de répartition objective des ressources entre les différents services de soins. Ces données ne sont pas utilisées pour évaluer l’organisation des soins infirmiers, ni faire des comparaisons entre les unités de soins, ou comme indicateur du management. Elles ne sont pas utilisées par les administrateurs pour analyser les séjours hospitaliers [17]. Alors que les DRG viennent apporter une mesure quantitative de l’activité médicale, ils sont devenus la clé de voûte de la comptabilité analytique des hôpitaux. Le financement hospitalier repose de fait sur les seules données médico-administratives, faisant fi des soins infirmiers. Or non seulement la mesure du niveau de soins requis est une mesure permettant de justifier l’activité des soignants mais, surtout, elle est la mesure de la dépendance et des soins dont les patients ont besoin. Ne pas prendre en compte cette dimension, c’est s’exposer à considérer un séjour hospitalier terminé sans évaluer tout ce dont à besoin le patient pour retrouver son autonomie [18]. Par ailleurs, il est important pour la reconnaissance du travail infirmier, et au delà, pour le maintien de la qualité des soins aux patients, que la profession passe d’une gestion du personnel intuitivement basée sur son expérience aux pratiques fondées sur la preuve [19]. Il ne s’agit pas pour les soignants de défendre envers et contre

tout une organisation du travail basée sur une expérience antérieure. L’enjeu ici est de comprendre les mécanismes de la charge de travail pour apporter les meilleures réponses à l’évolution de l’activité. Il s’agit d’amener un regard analytique sur le travail infirmier, et de fournir à l’ensemble des cadres hospitaliers des éléments de réponse pour l’organisation des services [20].

Question de recherche Le projet SwissDRG projette que le financement des séjours hospitaliers en Suisse s’appuie uniquement sur les données administratives et médicales. Les patients sont groupés selon la méthodologie des AP-DRG, et le remboursement des hospitalisations est fait en fonction du groupe de la pathologie et de la durée de séjour. La variation du remboursement se fait uniquement à partir de la modification de la durée de séjour. Pourtant, la durée de séjour est le reflet d’une multitude de facteurs. Parmi ces derniers, la gravité des cas, ou encore les complications, sont correctement intégrées dans les DRG. A l’opposé, une mauvaise organisation hospitalière, le contexte psychosocial du patient, ou sa dépendance physique sont mal évalués par ce système de financement. Dans cette étude, l’apport des données infirmières dans l’analyse des séjours hospitaliers a, par conséquent, été au centre du questionnement: en quoi le niveau de soins requis par patient peut-il expliquer sa probabilité de sortie de l’hôpital? Autrement dit, chaque journée d’hospitalisation a été observée, dans l’intention de comprendre quels sont les facteurs qui déterminent réellement l’hospitalisation du patient. Le niveau de soins infirmiers requis par patient et par jour et son impact sur la probabilité de départ du patient en fonction de son rang de journée d’hospitalisation et de sa pathologie constitue la première hypothèse. De même pour la durée d’hospitalisation du patient et son incidence sur la sortie de l’hôpital. Nous supposons aussi qu’une amélioration du patient d’un jour à l’autre, soit une diminution du nombre de point PRN du jour observé par rapport à la veille, augmente la probabilité de sortie du patient le jour observé. Concernant le parcours hospitalier, nous avons émis l’hypothèse que les patients qui sont admis de manière élective à l’hôpital sortent plus rapidement de l’hôpital. De la même manière, les patients admis en provenance d’un autre établissement sanitaire retourneront dans l’hôpital régional dès que le traitement requérant le pla-

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teau technique universitaire sera terminé, ou rentreront dans leur établissement médicosocial sans délai d’attente. Quant aux patients pour lesquels un retour à domicile est envisagé, on peut penser qu’ils quitteront l’hôpital plus vite que ceux qui nécessitent de mobiliser, avec liste d’attente, des places disponibles dans d’autres structures. Enfin, nous avons supposé que la sortie de l’hôpital n’était pas exclusivement dépendante des facteurs centrés sur les pathologies et les patients et leur réseau, mais aussi sur l’organisation.

Matériel et méthode Les données sont tirées de l’enquête exhaustive obligatoire de la statistique médicale des hôpitaux. La statistique médicale des hôpitaux recense chaque année les données des hospitalisations effectuées en Suisse. Le relevé est effectué par chaque hôpital et clinique. Cinquante variables sont répertoriées, dont les variables sociodémographiques du patient, les caractéristiques d’admission et de sortie, jusqu’à trente diagnostics et autant de traitements, diverses variables relatives aux nouveau-nés et, à titre facultatif, diverses variables relatives à la prise en charge psychiatrique. L’identification des patients est sécurisée au moyen d’un code de liaison crypté et anonyme. Ainsi, l’Office fédéral de la statistique (OFS) ne peut pas reconstituer les identités originales. La période référence est l’année civile et les données sont disponibles depuis 1998. Les données de l’OFS sont saisies par séjour hospitalier. Autrement dit, chaque «observation» dans la base de données originale correspond à un séjour hospitalier. Le caractère exhaustif et obligatoire nous garantit qu’il n’y a pas d’observation manquante. Sont considérés comme séjours hospitaliers au sens de l’article 49 al. 1 de la LAMal: les séjours à l’hôpital d’une durée d’au moins 24 heures pour des examens, des traitements et des soins, les séjours d’une durée de moins de 24 heures au cours desquels un lit est occupé durant une nuit, ainsi que les séjours suivis d’un transfert dans un autre hôpital ou d’un décès. Cet étude fait usage des données validées les plus récentes, et ce sur deux années consécutives, afin d’avoir une meilleure représentativité. Il s’agit en l’occurrence des données des années 2005–2006 du CHUV. Par ailleurs, le service des admissions du CHUV possède son propre programme de saisie à l’entrée du patient. Ces données contiennent des renseignements précis sur le statut civil du

patient, sa profession et son régime d’assurance maladie. Nous avons retenu le statut civil pour compléter la base de données de l’OFS. Ce statut est détaillé en plusieurs catégories: marié, célibataire, séparé, veuf et divorcé. Pour cette étude et afin de valider l’hypothèse sur les aidants naturels, cette variable multi-nominale est transformée en variable binomiale (o/l): marié ou non. Le niveau de soins infirmiers requis par patient et par journée d’hospitalisation est quantifié avec le nombre de point PRN. La mesure des points PRN est réalisée par les infirmières pour chaque patient, chaque jour. Le CHUV utilise cette méthode depuis 1993, et le recueil de données est identique dans les différents services. Le fichier PRN est fourni par la Direction des soins du CHUV. A partir de l’identifiant de séjour, une concaténation est réalisée avec les données de la statistique médicale. Nous avons ainsi produit une nouvelle base de données avec des observations par journée d’hospitalisation, et non plus par séjour. Une fois les données recueillies et préparées, nous calculons la probabilité de sortie des patients. La base de données informe si une journée observée correspond à la journée de sortie du patient ou pas. Ainsi, en procédant à une régression logistique, on teste la probabilité de sortie sur la journée observée. En d’autres termes, il s’agit d’examiner quelles variables retenues influencent la probabilité de sortie le jour de l’observation. La première variable retenue est le rang de la journée. Chaque journée d’hospitalisation, par patient, est numérotée, testant ainsi si la durée d’hospitalisation a une influence sur la probabilité de sortie. La variable «transfert externe», elle, est construite de façon binomiale (o/l). Celle-ci renseigne sur l’hospitalisation antérieure du patient. Si la valeur est positive, cela signifie que le patient vient d’un autre hôpital, ou d’une institution sanitaire avant son hospitalisation au CHUV. La réponse nulle signifie que le patient n’était pas hospitalisé ou institutionnalisé avant son hospitalisation. Cette variable a permis de tester l’hypothèse stipulant que la probabilité de sortie est plus grande quand le patient vient d’un autre établissement. La variable nommée «élective» a aussi été construite de façon binomiale (o/l). Si elle est positive, le patient est admis au CHUV de façon élective; la réponse nulle signifie que l’admission s’est faite en urgence. On teste ainsi l’hypothèse affirmant que l’admission élective augmente la probabilité de sortie.

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La variable «domicile» informe sur la destination du patient à la sortie de son hospitalisation au CHUV. Dans le cas où la variable est positive, le patient est rentré à son domicile; la valeur nulle signifie que le patient a été transféré dans un autre hôpital ou une institution socio-sanitaire. La variable «opéré» indique si le patient a bénéficié d’une intervention chirurgicale durant son séjour hospitalier au CHUV. Dans le cas contraire, le patient a bénéficié d’un traitement médical. Afin d’évaluer la probabilité de sortie d’un patient, il est supposé que la diminution du niveau de soins requis deux jours de suite est un facteur explicatif pertinent. Pour mesurer cela, une variable mesurant la différence de PRN entre le jour J de mesure de la probabilité de sortie et le jour J – 1 est construite. Considérations éthiques: les données fournies par le CHUV ne contiennent pas d’information sur l’identité des patients. Les différentes tables de données avaient pour clé un identifiant anonyme de séjour d’hospitalisation. Par ailleurs, les services d’hospitalisation ont été eux aussi rendus anonymes. D’un point de vue méthodologique, ont été exclues les journées d’hospitalisation qui n’étaient pas pertinentes avec la variable expliquée. Il en va ainsi des séjours ne débouchant pas sur une sortie de l’hôpital. Autrement dit, nous avons traité la troncature de nos observations à droite en éliminant les séjours dont la date de sortie s’est faite après le 31 décembre 2006, ainsi que les journées passées aux soins intensifs. Il est en effet très rare de quitter l’hôpital directement depuis ces derniers et la lourdeur des soins qui y sont donnés (PRN élevé) influence beaucoup le modèle. De la même manière, sont éliminés les séjours des patients qui se sont terminés par un décès. Le regroupement «homogène», en terme de pathologie et d’intervention, des patients hospitalisés au CHUV se fait avec les Diagnostic Related Groups (DRG). Bien qu’intéressante pour la comptabilité analytique et le financement des hôpitaux, la méthode présente quelques limites. Le principal problème est lié au fait que ces groupes ne reflètent que très imparfaitement la diversité des situations cliniques. La présente étude nécessitait un groupeur qui reflète au mieux la clinique des patients, constituant ainsi des groupes plus homogènes. Pour cela nous avons utilisé le groupeur SQLape®. SQLape® s’appuie strictement sur les mêmes données que les DRG, à savoir celles de la statistique médicale des hôpitaux. L’originalité du groupeur SQLape® est d’autoriser l’attribution de plusieurs affections

ou opérations pour un même patient. Un premier avantage est d’améliorer ainsi l’homogénéité clinique des groupes, un second étant de mieux refléter la diversité clinique des patients. Il n’est alors plus nécessaire de subdiviser les groupes (DRG avec ou sans complications/comorbidités), ce qui permet d’en réduire le nombre: SQLape® est ainsi constitué d’environ 180 affections et 180 opérations. Le groupeur classe les problèmes de santé (codés selon la CIM-10) en fonction des organes touchés et des pathologies qui s’y rapportent (infection, tumeur, traumatisme, etc.), et en tenant compte le cas échéant de leur sévérité. Les interventions (codées selon la CHOP-VII) sont classées quant à elles selon l’organe opéré, le geste opératoire (incision, anastomose, etc.) et l’accès (endoscopique, chirurgical, etc.). Dans le but d’éviter de favoriser les hôpitaux qui décrivent leurs patients avec moult détails, le groupeur SQLape® dispose de règles pour dégager l’information médicale essentielle de l’accessoire. Finalement, 75% des patients sont caractérisés par une seule catégorie SQLape® (opération ou affection), 17% par deux catégories, 5% par trois catégories, et moins de 3% par plus de trois catégories [21]. Une fois les groupes constitués, nous avons comparé deux modèles. Le premier reprend les variables utilisées par le groupe AP-DRG, à savoir la durée de séjour, le diagnostic et le traitement médical. Nous avons comparé celui-ci avec un modèle comprenant les données infirmières, et les variables permettant de valider nos hypothèses de départ. Pour l’analyse, on recourt à un modèle logistique binaire (logit), la variable réponse prenant les valeurs 0 ou 1; ceci avec le logiciel Stata® [22].

Résultats A partir de l’ensemble des données de journées d’hospitalisation en 2005 et 2006 au CHUV, 473 498 journées ont été inclues.

Analyse de la probabilité de sortie avec les variables médico-administratives L’analyse de la probabilité de sortie avec les variables utilisées actuellement pour l’analyse des séjours hospitaliers se fait selon le casemix et la durée de séjour. En effet, le financement est octroyé plus ou moins selon que le séjour du patient se trouve en dessous ou au dessus de la durée de séjour standard. Appliqué à notre échantillon, cela produit les résultats suivants (tab.1).

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Le modèle est globalement significatif, mais il est peu explicatif de la probabilité de la sortie d’un patient de l’hôpital (Pseudo R2 = 0,096). Le rang de la journée d’hospitalisation est significatif (Pz <0,05) mais faiblement déterminant avec un Z de wald de 3,42.

Analyse de la probabilité de sortie avec les données infirmières A partir du modèle de base (tab. 1), le niveau de soins requis par le patient, calculé quotidiennement par la méthode PRN, est ensuite inclus dans les variables explicatives. Conformément aux hypothèses de travail, nous avons inclus la différence de PRN de la journée observée avec le résultat de la veille (diffprn_1) et de l’avant-veille (diffprn_2). Idem pour les variables du patient présumées pertinentes pour expliquer sa probabilité de sortie: l’état-civil et l’âge. Ensuite, le modèle a été complété par les données du parcours de soins: si le patient vient d’un autre établissement, si son entrée est élective ou en urgence, si le patient a été opéré durant son séjour hospitalier, et s’il est sorti à domicile. Enfin, nous avons voulons savoir si le jour de la semaine avait un impact sur la probabilité de sortie (tab. 2). L’inclusion du casemix dans le modèle permet de raisonner à pathologie égale pour l’ensemble des autres variables. Le principal résultat de notre modèle est que la probabilité de sortie est grandement expliquée par le nombre de points PRN du patient (Z de wald: –91,52). En effet, plus le niveau de soins requis pour un patient est faible, plus sa probabilité de sortie est grande. Le niveau absolu de soins requis est un élément déterminant, mais l’évolution du patient d’un jour à l’autre l’est tout autant. Cette intuition est confirmée par le modèle. Plus le niveau de soins requis diminue d’un jour à l’autre, plus la probabilité de sortie Tableau 1. Régression logistique de la probabilité de sortie selon le rang de la journée et le casemix.

est grande. La différence de niveau de soins du jour observé avec celle de l’avant-veille est significative, mais beaucoup moins importante que la différence d’un jour à l’autre. En ce qui concerne l’âge, le modèle vient objectiver la pratique. Plus l’âge du patient est avancé, moins il a de chance de sortir. Le fait d’être marié augmente la probabilité de sortir, mais même si cette variable est significative, elle est peu explicative du modèle. Dans les éléments qui composent le parcours de soins du patient, le fait d’être transféré d’un autre établissement à son admission favorise la probabilité de sortir. Un élément qui a beaucoup plus de poids dans notre modèle est le fait d’être admis à l’hôpital de manière élective: les patients entrés en urgence ont clairement une plus faible probabilité de sortir. Enfin, le fait de bénéficier d’une opération pendant le séjour hospitalier diminue beaucoup cette probabilité. Le résultat le plus surprenant de notre modèle, car contre-intuitif, est la probabilité de sortir en fonction du jour de la semaine. Les patients ont Tableau 2. Régression logistique de la probabilité

de sortie expliquée, entres autres, par le niveau de soins requis.

Nombre d’observations = 473 498 Prob > chi2 = 0 Pseudo R2 = 0,1306 sortie

Coef.

P>z

rang jour

0,00633

21,02

transfert

0,07797

électif

0,23345

opéré Sortie domicile lundi mercredi

0,00277

3,42

0,001

*Casemix: correspond aux 360 groupes de pathologie et d’intervention SQLape®.

-0,1554

-8,62

0,0317

1,84

0 0,065

4,1

23,75

Samedi

-0,16935

-8,92

dimanche

-0,81862

-36,97

âge

-0,01518

-53,37

0,05114

4,59

-0,03016

-91,52

diffprn_1

0,00947

22,96

diffprn_2

0,00156

4,09

Pseudo R2 = 0,0957

rang jour Casemix*

6,67

0,06984

Prob > chi2 = 0

P>z

-36,48

0,39553

Point PRN

vendredi

marié

Coef.

0,10500

jeudi

Nombre d’observations = 51059 (10%)

P(sortie)

-3,2724

4 19,22

Casemix * *Casemix: correspond aux 360 groupes de pathologie et d’intervention SQLape®.

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Tableau 3. Régression logistique de la probabilité de sortie expliquée, entres autres, par

le niveau de soins requis et les services d’hospitalisation.

Logistic regression Number of obs = 473 498 Prob > chi2 = 0 Pseudo R2 = 0,152 sortie

Coefficient

Std. Err.

P>z

[95% Conf.

Interval] 0,0094085

rang jour

0,0088164

0,0003021

29,18

0,0082243

transfertE

0,0689419

0,0198689

3,47

0,001

0,0299995

0,1078843

électif

0,0739004

0,0133119

5,55

0,0478095

0,0999913

opéré domicile lundi

-3,279016

0,0897289

-36,54

0,0803445

0,0160903

4,99

0,0488081

0,1118809

-0,1526843

0,0182187

-8,38

-0,1883923

-0,1169763

-0,0020796

0,0660995

0,0359146

0,1034743

mercredi

0,03201

0,0173929

1,84

0,066

jeudi

0,0696945

0,0172349

4,04

vendredi

-3,454881

-3,10315

0,4161563

0,0168644

24,68

samedi

-0,1483068

0,0192244

-7,71

-0,185986

-0,1106277

dimanche

-0,8050024

0,02235

-36,02

-0,8488076

-0,7611972

0,0315891

0,1194362

ratio

0,0755126

0,0224104

3,37

âge

-0,0066461

0,0003633

-18,29

marié

0,001

0,3831027

0,4492099

-0,0073581

-0,005934

0,0635264

0,0115101

5,52

0,040967

0,0860858

-0,0394857

0,0004043

-97,68

-0,040278

-0,0386934

0,0129922

0,0004428

29,34

diffprn_2

0,0034372

0,0004092

8,4

Chirurgie1

0,0301452

0,0606223

0,5

0,619

Chirurgie2

-0,0010674

0,0569936

-0,02

0,985

-0,1127729

0,1106381

Chirurgie3

-0,192016

0,0510448

-3,76

-0,2920618

-0,0919701

0,1319767

0,0573252

2,3

0,0196214

0,244332

Chirurgie5

0,5835481

0,0544364

10,72

Chirurgie6

-0,2892767

0,0537241

-5,38

-0,394574

-0,1839794

Chirurgie7

-0,556504

0,0567577

-9,8

-0,667747

-0,445261

Chirurgie8

-0,0663144

0,0626844

-1,06

0,29

-0,1891736

0,0565448

Médecine1

0,4519763

0,0545056

8,29

0,3451472

0,5588053

PRN diffprn_1

Chirurgie4

Médecine10

0,6525985

0,021

0,0121243

0,01386

0,0026352

0,0042392

-0,0886724

0,1489627

0,4768546

0,6902415

0,0568042

11,49

Médecine2

-1,395891

0,0648382

-21,53

-1,522971

0,5412644

-1,26881

0,7639326

Médecine3

-0,8193263

0,0628372

-13,04

-0,9424849

-0,6961678

Médecine4

-0,7752262

0,0577597

-13,42

-0,8884332

-0,6620193

Médecine5

-0,7954452

0,0532526

-14,94

-0,8998183

-0,691072

Médecine6

-0,8167555

0,0525257

-15,55

-0,919704

-0,713807

Médecine7

-0,2720486

0,0703923

-3,86

-0,410015

-0,1340822

Médecine8

-0,4226003

0,056374

-7,5

-0,5330912

-0,3121093

Médecine9

-1,358133

0,0582888

-23,3

-1,472377

-1,243889

0,245

-0,1760875 -1,46347

Obstétrique1 -0,0655902

0,0563772

-1,16

0,0449071

Obstétrique2 -1,313114

0,0767135

-17,12

Obstétrique3

0,2282025

0,0585724

3,9

0,1134026

0,3430024

Pédiatrie1

0,4330559

0,0766386

5,65

0,2828471

0,5832647

Pédiatrie2

0,8469046

0,054502

15,54

0,7400827

0,9537266

Pédiatrie3

0,4609388

0,0620382

7,43

0,3393462

0,5825314

Pédiatrie4

0,7832393

0,0583453

13,42

0,6688845

0,897594

0,6317976

0,9284703

0,68

-1,162758

Casemix* _cons

0,496

-1,187971

2,451566

*Casemix: correspond aux 360 groupes de pathologie et d’intervention SQLape . ®

une moindre chance de quitter l’hôpital en fin de semaine, samedi et dimanche, mais aussi le lundi. Le mardi est la constante, et du mercredi au jeudi, les patients ont une probabilité grandissante de ne plus être hospitalisés. Mais, la plus forte tendance se retrouve le vendredi. Avec un Z de wald à 23,75, le vendredi est une variable explicative de la probabilité de sortir tout aussi importante que celle du rang de la journée, d’être admis de façon élective, ou celle de l’évolution favorable du niveau de soins requis d’un jour à l’autre.

Analyse de la probabilité de sortie avec les données infirmières et les services d’hospitalisation Poursuivant l’objectif d’expliquer au mieux la probabilité de sortie du CHUV, le modèle est ensuite complété avec plusieurs autres variables. Parmi elles, l’unité d’hospitalisation du patient s’est avérée déterminante, tant elle contribue à l’amélioration du modèle initial. En effet, le modèle ainsi étendu est globalement beaucoup plus explicatif que les précédents avec un pseudo R2 à 0,152 (tab. 3). Dans ce modèle, le parcours du patient révèle toute son importance. Le rang de la journée d’hospitalisation est une variable déterminante pour évaluer la probabilité de départ d’un patient. De la même façon, le fait que le patient soit opéré diminue ses chances de sortie. Au contraire, si le patient est rentré de façon élective et s’il vient d’un autre établissement, sa probabilité de sortie est plus grande. Enfin, s’il retourne à domicile, son départ se fera dans un plus court délai. Ici encore, la variable expliquant le plus la sortie d’un patient est le niveau de soins infirmiers requis, avec un Z de wald à –97,68. Plus l’intensité des soins est importante, moins la probabilité de sortie du patient est grande. De même, la différence de point PRN entre la journée observée et la veille vient donner un argument de plus en faveur du départ du patient: plus cette différence est grande, plus il a de chance de quitter l’hôpital. Les caractéristiques du patient agissent avec la même intensité dans ce modèle. Le fait d’être marié et peu âgé augmente significativement la probabilité de sortie. On retrouve dans ce modèle le gradient des jours de la semaine. Le mardi étant la constante, plus nous nous rapprochons du vendredi, plus la probabilité de sortir est importante, et celle-ci s’inverse en fin de semaine ainsi que le lundi. Il

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faut noter dans ces résultats le poids du vendredi. Cette variable explique autant la sortie des patients que le rang de la journée d’hospitalisation, l’âge du patient et la différence de point PRN entre le jour observé et la veille. Enfin, la valeur explicative du modèle est consolidée par le service d’hospitalisation où le patient est accueilli. Globalement, nous pouvons voir qu’un patient hospitalisé dans les services de médecine, à âge égal et pour un même diagnostic, aura une plus faible probabilité de sortir que s’il est hospitalisé au sein des services de chirurgie. Le fait d’être dans une unité de pédiatrie augmente beaucoup la probabilité de sortir. Au sein des services d’obstétrique, la tendance est double. Selon que la patiente se trouve dans les unités de prénatal ou de post-natal, la probabilité de sortie s’inverse. La capacité de discrimination du modèle est sensiblement améliorée puisque l’aire sous la courbe R.O.C. passe de 0,172 avec les données de case mix et le rang de la journée à 0,785 si l’on ajoute les données sur la lourdeur des soins.

Discussion Cette recherche a permis de montrer que, par rapport à l’analyse classique des séjours hospitaliers associant le diagnostic médical et la durée de séjour, un modèle intégrant le niveau de soins infirmiers requis permettait de mieux expliquer la probabilité de sortie des patients. Autrement dit, les soins infirmiers apportent une information significative sur l’hospitalisation des patients. Il a aussi été démontré que, pour la gestion des séjours des patients, il est pertinent de tenir compte du jour de la semaine. La probabilité de sortie des patients est croissante du mardi au vendredi, avec une forte propension à sortir de l’hôpital le vendredi. Cette probabilité est par contre inverse en fin de semaine et le lundi. Les observations obtenues avec l’âge des patients ne sont pas surprenantes. Il y a un lien plus ou moins direct entre l’âge et le niveau de soin requis. En général, plus les patients sont âgés et plus leur niveau de dépendance augmente. Or la dépendance augmente le niveau de soins infirmiers requis par un patient. Le fait d’être marié augmente la probabilité de sortie, confirmant ainsi l’intuition initiale. D’autant que cette variable ne capte qu’une partie de l’un des grands piliers de la santé, les aidants naturels. Mais on ne peut exclure qu’une personne célibataire ou veuve ait aussi un aidant naturel. Il est donc probable que cette étude sous-évalue l’importance des aidants naturels à la

sortie de l’hôpital. Pourtant, l’évolution démographique et celle des rapports sociaux (montée de l’individualisme par exemple), va conférer aux aidants naturels un rôle déterminant dans la capacité des sociétés à prendre en charge les personnes dépendantes. Il serait alors intéressant de spécifier de manière plus précise la présence d’un aidant naturel à la sortie du patient. Concernant la validité des résultats, nous avons pu obtenir l’ensemble des séjours hospitaliers au CHUV de 2005 à 2006. Dès lors, notre étude a une bonne validité interne. Par contre, la généralisation de nos résultats nécessite de conduire cette étude dans d’autres établissements hospitaliers. Ceci constitue une limite importante et consacre la présente étude comme une étape en vue de convaincre d’autres institutions d’y soumettre leurs données. Le CHUV est un hôpital universitaire, certes, mais plus de 60% de son activité relève de sa mission d’hôpital de proximité. Nous ne pouvons pas exclure qu’une partie de nos observations soient influencées par les cas extrêmes qui sont traités avec les plateaux techniques universitaires. Il y a lieu de penser aussi que les patients ayant bénéficié de traitements complexes ou hautement spécialisés modifient la probabilité de sortie en général. Ici aussi, il est justifié de comparer et de compléter cette étude avec des établissements hospitaliers dits «de zone». Par ailleurs, notre recherche porte sur les journées d’hospitalisation des patients et, dans l’analyse, chacune d’elles correspond à une observation. Avec le modèle choisi (régression logistique bimodale), nous aurions pu nous attendre à avoir un effet patient relativement important en fonction de la durée de séjour. Afin d’écarter ce biais, nous avons procédé à une analyse de panel avec les variables du dernier modèle, et les résultats obtenus étaient identiques à la régression logistique. Concernant les jours de la semaine, on pouvait s’attendre à une égale probabilité de sortie du lundi au vendredi, avec une plus faible probabilité en fin de semaine (samedi et dimanche). Nous pouvons penser que l’absence de médecins cadres pour prendre la responsabilité de la sortie favorise la chute de cette probabilité. Ainsi, il y a probablement un taux d’hospitalisation injustifié plus important le week-end. L’hypothèse est donc désormais confirmée pour la fin de la semaine, mais fait étonnant, ce phénomène s’observe avec la même importance le lundi. On peut supposer, entre autres, que cela est dû au changement de garde des médecins: sachant que les nouveaux médecins ne connaissent pas les

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patients, ils ne prennent pas le risque d’autoriser une sortie prématurément. Par contre, l’importance de la probabilité de sortir le vendredi surprend au premier regard. Nous supposons que les aidants naturels sont beaucoup plus disponibles le week-end pour prendre en charge les patients à domicile. Il est aussi permis de penser que le patient lui-même, n’ayant pas envie de rester le week-end à l’hôpital, présente une propension à sortir plus importante le vendredi. Toutes choses étant égales par ailleurs, le fait d’être dans un service plutôt que dans un autre influence la probabilité de sortie. Nous ne pouvons qu’émettre des questions quant à ce résultat. Les prolongations inadéquates des durées de séjour sont-elles proportionnelles à une éventuelle aversion au risque de la part des médecins responsables? Est-ce que cela peut être expliqué par une organisation du service plus efficiente? Dans tous les cas, ce résultat mérite d’être exploré, car si des médecins renoncent à faire sortir les patients, une meilleure connaissance des causes et conséquences affinerait la compréhension du phénomène. Et si ces médecins diminuaient le taux de réhospitalisation, cela engendrerait-il réellement davantage de coûts? L’ensemble des limites soulignées dans ce travail nous renvoie au niveau des données dont nous disposons concernant le patient. Pour les soins infirmiers, nous ne disposons que d’une seule information quantitative, le nombre de point PRN par jour. Comparativement à d’autres structures hospitalières, cette information est déjà exhaustive, mais il semble important d’aller plus loin. Le CHUV est en train de mettre en place un dossier de soins informatisé (Projet Dophin), et il serait important de pouvoir cibler les informations permettant de compléter les outils de management et de contrôle des activités infirmières et médicales. Si nous pouvions différencier les soins requis liés à la dépendance du patient et ceux, plus techniques, en lien avec la pathologie du patient par exemple, nous pourrions examiner en quoi la composition de l’équipe soignante (infirmière/aide soignante) influence la probabilité de sortie du patient. Il serait possible d’imaginer une déclinaison d’informations utiles à des fins de performance hospitalières. Comme évoqué précédemment, la littérature infirmière démontre une densification des soins

allant de pair avec la diminution de la durée de séjour avec un risque pour la qualité. La première approche de l’analyse des séjours hospitaliers que nous venons de faire, incluant les données infirmières, apporte des éléments de réponse à ces préoccupations. Il est nécessaire de compléter et d’affiner notre modèle, mais nous pouvons déjà imaginer de standardiser les séjours hospitaliers par service de soins et pour les principales pathologies (itinéraire clinique). Nous aurions là un indicateur permettant de suivre l’évolution du niveau de soins requis par journée d’hospitalisation. Nous pourrions ainsi repérer les séjours atypiques, voir si certains services ont une meilleure organisation, ou si la pression sur les soins infirmiers est trop importante. Il n’a pas de pouvoir explicatif mais juste informatif. Ce modèle permettrait de suivre avec quel besoin en soins les patients quittent l’hôpital. D’une certaine manière, il permettrait de suivre la qualité des prestations fournies à l’hôpital. La diminution du niveau de soins au cours d’un séjour hospitalier est une forme de preuve que les patients sont correctement soignés. Et le suivi du niveau de soins à la sortie serait une sorte de garantie que la diminution de la durée de séjour se fait à traitement égal, autrement dit que les patients sortent avec un niveau de soins similaire. Dans une application rétrospective, nous pourrions analyser en quoi la composition des équipes soignantes modifie la probabilité de sortie des patients. Cette question est importante dans le contexte actuel de pénurie des infirmières, et au moment où les politiques cherchent à introduire dans les équipes soignantes de nouveaux professionnels (assistant en soins et santé communautaire). Au-delà de l’institution, ce modèle pourrait permettre de pouvoir justifier auprès du financeur un certain nombre de séjours qui ont été prolongés à cause du niveau de soins requis par les patients. Inversement, il pourrait constituer un outil supplémentaire pour les financeurs, permettant de détecter les journées d’hospitalisation dites inappropriées. Ces premiers résultats sont donc prometteurs, mais nécessitent d’être validés dans d’autres institutions, et complétés par d’autres variables.

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Mise en place du diagramme de soins et d’un interfaçage Predimed/LEP Paul Bessona, Fabienne Clémentb, Alain Jungerc CHUV, chef de projet; Hôpital du Samaritain, cheffe de projet; c CHUV, resp. du système d’information des soins

Summary The hospitals of the canton of Vaud use Predimed as software for medical prescription and documentation within the framework of nursing activity. The following article traces the development of the nursing data collection and describes the process whereby a major proportion of care documentation was transferred from paper to electronic format.

Introduction Définition du projet Predimed

Le logiciel Predimed1 est déployé depuis 2003 dans des services de soins du CHUV2 et de divers hôpitaux vaudois3 regroupés au sein de la FHV4. Initialement prévu comme moyen de prescription médicamenteuse, Predimed devient également, au gré des développements et des déploiements, un outil de surveillance infirmière, par l’introduction d’un graphique de soins: la cible fonctionnelle s’élargit. L’étape suivante concerne donc l’intégration d’un module de saisie des soins, pour compléter la saisie des surveillances. Evolution du projet

Ce projet a pris corps à la suite de la décision de mettre en place une nomenclature commune CHUV/FHV des données du verso du graphique papier dans Predimed et de la volonté pour la FHV de réaliser un interfaçage entre les données cliniques Predimed et le logiciel de mesure de la charge en soins LEP (LeistungsErfassung in der Pflege: outil de mesure de la charge de travail de l’équipe de soins).

Objectifs du développement du diagramme de soins

Correspondance: Paul Besson BV 19-613 CHUV 1011 Lausanne paul.besson@chuv.ch

– Répondre à une demande des soignants pour qui la documentation des surveillances doit être accompagnée de la saisie des soins. – Elaborer une liste commune de dénomination des soins (CHUV/FHV), à partir du verso du graphique papier. – Participer à l’unification des modèles de documentation des soins et proposer une liste de soins de référence.

– Transférer le diagramme de soins sur informatique. – Envisager la transcription sous une autre classification. – Automatiser le calcul de certains éléments du LEP. – Préparer l’arrivée du futur logiciel Dophin5 en créant un embryon de dictionnaire cantonal de soins.

Cadre de référence Pour atteindre les objectifs susmentionnés, deux axes majeurs ont été étudiés: – concevoir un outil qui permette de décrire les pratiques soignantes dans toute leur diversité et de mener des études statistiques pertinentes; – répondre aux normes en vigueur dans le domaine des terminologies infirmières afin de garantir une future interopérabilité. Cette nouvelle fonctionnalité est donc la saisie informatisée des prestations. Pour cela, il a été nécessaire de modéliser le concept de prestation. L’approche est double, au niveau du modèle d’information et au niveau terminologique. En tant que concept, le soin a différents attributs qui permettent de l’identifier et de le décrire [4]. Ceux-ci seront pris en compte pour la saisie de données. Un soin a été prescrit par une personne, à une date donnée, il est réalisé à une autre date, il dure un certain temps, requiert la présence d’une ou plusieurs personnes. Il concerne une problématique, une zone anatomique et se réalise dans un lieu particulier, etc. Cette partie du système d’information n’est pas suffisante, car pour chaque attribut, il faut décrire les contenus (fig. 1). Le second niveau terminologique respecte le modèle ISO 18104 [3]: il décrit la syntaxe per1 2 3

4 5

PREscription et DIspensation des MEDicaments. Centre Hospitalier Universitaire Vaudois, Lausanne. Voir article de MC Grouzmannn et al., paru dans SMI 2007 n° 62. Fédération des Hôpitaux Vaudois. Acronyme pour Dossier Patient du CHUV et des Hôpitaux Vaudois Informatisé, Intégré et Institutionnel.

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mettant la rédaction d’une intervention. En d’autres termes, pour les attributs identifiés précédemment, il est nécessaire de créer une liste (nomenclature) de valeurs (fig. 2). Ces deux approches sont complémentaires car les interventions seront enregistrées non comme des termes pré-coordonnés tel que: laver le visage du patient au lit (implicitement dans la chambre), mais comme des données qui pourront être coordonnées ultérieurement sur la base du modèle syntaxique. Par conséquent, plusieurs listes codées ont été élaborées pour chacun des attributs conformément au modèle terminologique: – les actions de soins se déclinent selon de multiples facettes: enseignement, soins, soutien, communication, etc., – les cibles (target), – la localisation anatomique (y compris les liens familiaux et sociaux) (site), – le matériel (mean). Figure 1

D’autres sont uniquement décrites dans le modèle d’information telles que – la localisation géographique (y compris présence du patient lors des entretiens, par ex.), – le degré de dépendance (détermine l’intensité des activités des soignants), – le nombre d’intervenants (le relevé est nécessaire au LEP), – le temps de soins réalisé.

Historique de développement L’utilisation de Predimed est commune à la FHV et au CHUV: la collaboration pour ce développement s’est faite naturellement. Un groupe de travail des différents hôpitaux a été constitué; y figuraient des représentants de tous les secteurs d’activité hospitalière: les soins aigus, somatiques ou psychiatriques, les soins de suite et de réhabilitation, les soins de long séjour. Ce développement est une opportunité pour tous les soignants concernés: revoir leurs pratiques, unifier les langages et la manière de les présenter, trier les formulations et les classer d’une manière correspondant aux normes internationales (norme ISO 14822) Une nomenclature de soins est créée, commune à la FHV et au CHUV.

Période préparatoire Conditions et contraintes du développement

Figure 2. Modèle de référence terminologique pour les actes infirmiers.

Conditions à respecter: – conserver les modes actuels de documentation des soins (transmissions ciblées), – développer la collaboration entre les différents établissements du canton. Contraintes: – le logiciel Predimed est construit sur une base obsolète6 qui n’offre que peu de souplesse pour d’éventuels développements, – le développement doit rester dans un budget accepté par les instances de décision, – le développement doit tenir compte de la proximité de l’introduction du projet Dophin, – des échéances à respecter: les objectifs de la préparation doivent être atteints à la fin 2007, pour permettre un développement du module soins durant le 1er semestre 2008. Définition d’un périmètre: Le périmètre à court terme est celui de Predimed 6

Visual basic 6.

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et, à long terme, le travail effectué servira au projet Dophin (dossier patient informatisé CHUV/FHV). Il se limite: – aux termes eux mêmes; les concepts ne sont pas abordés dans ce travail, – à la saisie des soins donnés, – à la création d’une interface entre Predimed et LEP. Les TC7 ne sont pas concernées: les observations infirmières (données, actions, résultats en lien avec les transmissions ciblées) restent sur papier. La planification n’est pas abordée. Etapes

– Mai 2007: un cahier de charges (CDC) «observations infirmières» est élaboré, dont l’objectif est de pouvoir écrire électroniquement (au travers de Predimed) les observations infirmières en tenant compte de la démarche de soins infirmiers. – Confrontation avec le terrain: les praticiens CHUV et FHV ne sont pas prêts. Une demande naît: travailler sur des nomenclatures communes CHUV/FHV. – Juillet 2007: le CDC est modifié en «Verso du graphique/diagramme de soins»: la modification fait suite à la décision du COPIL stratégique de Predimed qui couvre le projet d’interrompre le développement des TC dans Predimed. Les observations (données, actions, résultat) sont replacées dans le périmètre du projet Dophin. Le travail porte uniquement sur l’élaboration de nomenclatures communes. – Fin août 2007: création du GT «Verso du graphique» CHUV/FHV. – Fin août–novembre 2007: création par les Chefs de Projet Informatique du CHUV et de la FHV de la maquette du verso du graphique. Ce verso du graphique, par la suite, devient le Diagramme de soins dans Predimed. – Début novembre 2007: début du travail pour la FHV sur l’interfaçage Predimed/LEP. – Février 2008: Validation des CDC sur les nomenclatures et sur l’interface Predimed/ LEP. Une collaboration étroite tout au long de l’élaboration des deux cahiers des charges entre les différents acteurs (les chefs de projets soins et informatiques, le fournisseur et les différents groupes concernés) a permis une progression rapide, efficace et pragmatique de ce développement. Les

réajustements face aux diverses problématiques ont été effectués rapidement tant par l’équipe de projet que par le fournisseur. Analyse de l’existant

Identification des axes de soins Cette démarche est conduite à partir des documents papier existant dans les services de soins. Les documents utilisés dans les services somatiques du CHUV comportent les mêmes thèmes, présentés selon la séquence suivante: – hygiène, – mobilisation confort, – alimentation, – élimination, – soins techniques, – soins relationnels, – interdisciplinarité. Ces thèmes proposent un ensemble d’informations concernant – le patient lui même et sa dépendance, – le type de soin, – l’activité des soignants [2]: guider, observer, enseigner …, réaliser les soins …, – le lieu où le soin est réalisé, – la fréquence de ce soin, – le matériel nécessaire à sa réalisation, – la possibilité d’ajouter des précisions, d’ordre anatomique, par exemple. Résultats

Taxonomie Cette revue a été l’occasion de réexaminer certains thèmes et certains classements. Une relecture des documents papier a montré que certaines rubriques groupées sous un titre pouvaient être classées sous un autre thème sans que la logique de fonctionnement des utilisateurs ne soit menacée. Le point de vue adopté est le suivant: documenter les activités effectuées par le soignant (en lien aussi avec la volonté d’interfacer LEP). L’avantage de cette option est de supprimer l’incertitude liée à la documentation des activités propres du patient ou ce qu’il réalise pour lui même (que faut-il mentionner quand le patient réalise l’acte?) et activité soignante (que fait le soignant à la place et pour le patient?). Une liste commune a été proposée, prenant en

Transmissions Ciblées, méthode visant à organiser la partie narrative du dossier soignant.

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compte les besoins de tous les utilisateurs: les 13 thèmes permettent de couvrir l’éventail des activités soignantes: – administration, – alimentation, – AVQ (activités de la vie quotidienne): hygiène-habillage, – communication, – confort – relationnel, – élimination, – interdisciplinarité, – mobilité – déplacement, – sécurité – danger, – soins techniques spécialisés, – système – spécialité, – soins psychiques, – Autres. Paramètres Chacun des thèmes est précisé par des paramètres: exemple pour la catégorie AVQhygiène-habillage, la toilette (fig. 3). Axes Les paramètres sont qualifiés par des variables regroupées en cinq axes:

Figure 3. Paramètres.

Figure 4. Ecran de sélection.

Figure 5. Ecran de synthèse.

– dépendance (activités des soignants), – nombre d’intervenants (le relevé est nécessaire au LEP), – localisation anatomique, – localisation géographique (y compris présence du patient lors des entretiens, par ex.), – matériel (y compris les techniques de prise en charge relationnelle, par ex.). Les thèmes, les axes et les paramètres sont présentés selon l’activité du service, (cf. figure 4). Abréviations Chacune des variables est représentée par une abréviation, par ex. p signifie soin partiel (cf. figure 4). Ecrans de saisie

Sélection des variables La saisie des soins se fait en sélectionnant, dans chacun des axes, la variable à retenir (fig. 4). Un terme est choisi dans chaque colonne. Ce terme est représenté par une abréviation. Un champ «durée» a été ajouté afin de permettre la saisie des temps LEP.

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Présentation finale Dans l’écran de synthèse, une info-bulle permet aux utilisateurs d’avoir le détail des variables (fig. 5).

Période de test La phase de test doit permettre de vérifier la pertinence du développement, le degré d’acceptation par les équipes, d’évaluer les gains et pertes pour les soignants, et de se déterminer, à l’issue du test, sur la possibilité d’étendre ce module de saisie des soins à l’ensemble des utilisateurs. Cette phase permettra aussi de juger de la justesse: – des vocables retenus, – des classifications des thèmes – du contenu de chacun de ces thèmes. Services sélectionnés

Le service d’Hospitalisation Isolements de Médecine Infectieuse au CHUV, ainsi que quatre services de différents hôpitaux de la FHV. Test CHUV Le test a débuté dans ce service le 6 octobre 2008. Il a été précédé par une période de paramétrage dans l’application, suivie d’une validation par les référents du service, puis d’une période de formation dans le service. Ces différentes étapes ont fait l’objet de synthèses écrites et orales au sein de l’équipe de projet, comme de l’équipe de soins (tab. 1).

Tableau 1. Service test au CHUV. Etablissement

Nom des services

Missions et nombre de lits

Outils et supports

CHUV

Unité d’isolement du département de médecine

Lits A, 14 lits

Predimed+Verso

Tableau 2. Liste des services test FHV. Etablissements

Nom des services

Missions et nombre de lits

Outils et supports

eHnv

Médecine St-Loup

Lit A, 22 lits

Predimed+Verso*8+LEP

Riviera

Médecine Samaritain

Lit A, 31 lits

Predimed+LEP

eHnv

Hêtre Chamblon

Lit B, 21 lits

Predimed+Verso*+LEP

Lavaux

Pavillon Lavaux

Lit C, 36 lits

Predimed+Recto*9

8 9

Verso = verso du graphique des TC. Recto = recto du graphique utilise une partie des TC.

Critères de choix du service pilote: – stabilité de l’équipe de soins, – séjour des patients supérieur à la moyenne de l’hôpital, – qualité de la tenue des dossiers papier, – accord des cadres. Test FHV Ce développement est testé sur quatre services d’hôpitaux de la FHV. Trois missions différentes sont représentées avec un niveau d’approche différent quant à la maîtrise de trois outils: TC (transmissions ciblées), Predimed, LEP. Cette diversité au niveau des équipes de test recrutées nous permet d’être plus pertinents lors de l’analyse des résultats en vue d’une implémentation future au sein des différents établissements de la FHV (tab. 2). Les collaborateurs, qui vont utiliser le développement complet soit le diagramme et l’interfaçage, suivent deux heures de cours consacrées aux nomenclatures et à la nouvelle ergonomie du graphique Predimed. Ces cours sont donnés par les chefs de projets de chaque établissement test. La formation est donnée 15 jours avant la mise en test, durant la première quinzaine de septembre. Le test s’est effectué du 15 septembre au 15 octobre sur les quatre services choisis. Ce délai a été décidé par les directeurs des soins des trois établissements concernés. La crainte d’une chute trop importante de la qualité de saisie au niveau du calcul de la charge en soins infirmière a dicté un temps de test court. Le 28 octobre, le COPIL diagramme de soins FHV évalue les résultats du test d’interfaçage et décide si le développement peut être implémenté ou pas en l’état actuel sur tout le canton. Evaluations

Evaluation qualitative Une grille d’évaluation qualitative permet d’évaluer l’ergonomie du développement ainsi que la pertinence des nomenclatures et l’adéquation des définitions. Cette grille est distribuée aux collaborateurs des services test. Elle est commune à la FHV et au CHUV. Evaluation quantitative Une autre grille d’évaluation permet d’évaluer la qualité des saisies LEP interfacées, au travers des temps, du nombre de variables saisies et des pourcentages des catégories enregistrés. Elle est distribuée aux deux responsables LEP des établissements FHV.

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Conclusion Le changement introduit avec ce module de saisie des soins est de grande ampleur. Il a conduit à sortir du modèle traditionnel de soins représenté par Virginia Henderson, à adopter un langage structuré, unique et commun à tous les secteurs d’activité, à s’appuyer sur des normes et une nomenclature de soins reconnues internationalement. Du point de vue conceptuel, l’application de la norme ISO a montré ses limites en particulier en raison de l’absence de dimension en lien avec l’intensité des interventions. La modélisation du soin a permis de faire le lien avec le modèle ISO

et de pallier les limites de celui-ci en précisant les attributs d’intensité. Ce travail a permis aussi de concevoir un outil de saisie prenant en compte la forme (terme) et le contenu du soin (quantité). Le développement de ce module a également été pensé dans l’optique d’un dossier patient unique, commun à tous les hôpitaux du canton de Vaud. Ce travail commun a conduit les équipes infirmières des différents établissements à collaborer plus étroitement, à rapprocher leurs points de vue et à faire valider par d’autres leurs réflexions. La communication entre les différents intervenants a été un point central dans le projet.

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Verbrauchsmengenanalysen für die pflegerische Verordnung mit Hilfe statistischer Kennzahlen Rüdiger Ostermann

Summary Health care managements are often confronted with the important task of analysing nursing consumption goods. The use of common statistical indices such as the quantitative and/or price indices of Laspeyres and Paasche renders these controlling tasks easy. This is exemplified by the case of incontinence consumption goods in a nursing home, the results of which can be transposed without reservation to other health care organisations.

Einleitung

Korrespondenz: Rüdiger Ostermann Fachbereich Pflege und Gesundheit Fachhochschule Münster Leonardo Campus 8 D-48149 Münster ruediger.ostermann@ fh-muenster.de

Bei der wirtschaftlichen Leitung einer Einrichtung der stationären Altenhilfe spielen neben den Personalkosten auch die die Durchführungskosten der Pflege eine Rolle. Während die gesamten Personalkosten ungefähr 60 bis 70 Prozent des Gesamtbudgets ausmachen, können die Verbrauchskosten für die Pflege mit bis zu 15 Prozent angesetzt werden. Betrachtet man eine Einrichtung mit 80 Pflegeplätzen und einem Gesamtbudget von rund 2 200 000 Euro, handelt es sich bei den Pflegeverbrauchskosten um einen Betrag von rund 300 000 Euro. Diese Summe stellt eine nicht zu vernachlässigende Grösse beim Gesamtbudget dar. Berücksichtigt man diese Kosten für die gesamte Bundesrepublik Deutschland, so gelangt man bei etwas mehr als 11 000 Pflegeheimen auf ein Gesamtvolumen von etwa 25 Milliarden Euro. Für die Verbrauchskosten der Pflege stehen beim obigen Ansatz fast 4 Milliarden Euro zur Verfügung, was volkswirtschaftlich sicherlich schon eine interessante Grösse ist. Um einen Überblick über die Entwicklung der Gesamtkosten der eingesetzten Verbrauchsmittel zu erhalten, ist es nicht ausreichend, die Kostenentwicklung der einzelnen Verbrauchsmittel – getrennt voneinander – kritisch zu überprüfen oder nur die Gesamtausgaben für einen Bereich zu überwachen. Es ist vielmehr sinnvoll, sowohl die Verbrauchsmengen als auch die Preise der einzelnen Güter in einer Kennzahl für ein modernes Controlling zusammenzufassen. Dazu bieten sich die etablierten Mengen- und Preisindizes von Paasche und Laspeyres an, die sich in vielen Bereichen schon bewährt haben.

Kostenstrukturen in der stationären Altenhilfe Für die stationären Pflegeeinrichtungen im Bundesland Nordrhein-Westfalen sind neben dem Versorgungsauftrag, Mindestvorgaben bei der Pflegefachkraftquote bzw. den räumlichen Voraussetzungen auch die Vergütungs- bzw. Finanzierungssituation gesetzlich geregelt. Es muss sowohl eine leistungsgerechte Vergütung der Pflegeleistungen als auch ein angemessenes Entgelt für Unterkunft und Verpflegung sichergestellt werden. Die Umsetzung und Hinterfragung eines wirtschaftlich wirkenden Leistungsanbieters mit kostendeckender Preiskalkulation bleibt aber in der Regel ein individueller Ansatz und beruht massgeblich auf einer funktionierenden internen Kosten- und Leistungsrechnung [1–3]. Das Instrument eines Pflegewarenkorbes kann sowohl als Indikator für das interne Rechnungswesen, als Benchmarkingelement für den Vergleich von Einrichtungen wie auch als ein Verhandlungsargument bei den Vergütungsvereinbarungen mit den regionalen Pflegekassen verwendet werden. Eine methodisch orientierte Diskussion über die Nutzung und den Einsatz von Kennzahlen findet man bei Ostermann und Schwarz [4]. Die Visualisierung derartiger Kennzahlen diskutieren Trispel und Ostermann [5]. Strategisch von besonderer Wirkung könnte die Tatsache sein, dass im Zuge regelmässiger Vergütungsvereinbarungen klare Aussagen darüber getroffen werden können, warum welche Verbrauchsartikel pflegeheimspezifisch erworben werden. Dadurch lässt sich dann eine spezifische Artikelmixpreiskalkulation rechtfertigen. Im Bereich der Inkontinenzversorgung fiel im Rahmen einer vom Autor durchgeführten Studie auf, dass die Bandbreite der Zulieferer und Produkte sehr umfangreich ist und Stückpreise zwischen 10 Cent und 57 Cent pro Einlage bzw. Windelhose bezahlt werden.

Sinn und Zweck eines statistischen Warenkorbes Ein Pflegewarenkorb für die stationäre Altenhilfe ist von der Grundidee angelehnt an den Warenkorb des Statistischen Bundesamtes, welcher monatlich die Entwicklung der Lebenshaltungs-

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kosten in Deutschland anhand von insgesamt zwölf unterschiedlich gewichteten Teilen berechnet, die eine Datenbasis von rund 350 000 Einzelpreisen einschliesst. Die Gewichtung wird hierbei regelmässig alle fünf Jahre überprüft. Weitere Ausführungen zum statistischen Warenkorb der Bundesrepublik Deutschland und seinem Aufbau findet man auf www.destatis.de [6]. Ein Pflegewarenkorb für die stationäre Altenhilfe sollte aber nicht ausschliesslich die volkswirtschaftliche Dimension der Kosten betrachten, sondern gerade anbieterindividuell den Mengenverbrauch und die Preissteigerungsrate verschiedener Sachgüter eines Pflegeheimes berücksichtigen helfen. Hierzu muss für die Berechnung der jeweiligen Indizes ein Referenzzeitraum (Bezugszeitraum) gewählt werden, auf den sich die Berichtszeiträume beziehen. Aufgrund einer Analyse bezüglich des Einkaufsverhaltens sowie des praktizierten Buchführungsverhaltens von Pflegeeinrichtungen bietet sich als adäquates Beobachtungsintervall das Jahresquartal an, da dieser Zeitabschnitt am sichersten Veränderungen bei den Mengenverbräuchen aussagen lässt. Einkaufsverhaltensänderungen bei Gebrauchsartikeln, die nicht so häufig benutzt werden (z.B. Nierenschalen, Fieberthermometer, Fixiersysteme usw.), lassen sich bei monatlicher Abbildung ebenso schwer vergleichen wie mehrmalige unterjährige Preisveränderungen von Artikeln (z.B. Lebensmittel), die bei nur einmaliger jährlicher Erfassung verfälschende Aussagen liefern würden. Es kann jedoch auch jeder andere gewünschte Referenzzeitraum zu Grunde gelegt werden.

Preis- und Mengenindizes von Laspeyres und Paasche Ein Preis- oder Mengenindex ist ein statistisches Konstrukt, das eine Aussage über die Höhe der Inflation in einem volkswirtschaftlichen Bereich machen soll. Dazu wird ermittelt, wie sich die Preise bzw. die Verbrauchsmengen der Güter eines für diesen Wirtschaftsbereich repräsentativen Warenkorbs im Durchschnitt über die Zeit geändert haben. Etabliert haben sich im deutschsprachigen Raum die Preis- bzw. Mengenindizes von Laspeyeres und Paasche, die sich in ihrem Aufbau sehr ähnlich sind, jedoch unterschiedliche Interpretationen zulassen. Für den Bereich der stationären Altenhilfe sind derartige Konzepte im deutschsprachigen Raum noch nicht in die Praxis übertragen worden. Weitere Ausführungen zu Preis- und Mengenindizes findet man u.a. bei Hartung, Elpelt und Klösener [7]. Betrachtet werden jeweils ein Basiszeitraum und

ein Berichtszeitraum, bei denen jeweils die Daten (Verbrauchsmengen und Preise) für n verschiedene Produkte G1, …, Gn miteinander verglichen werden. Bezeichnet man mit pi0 bzw. qi0 den Preis bzw. die Verbrauchsmenge des Produktes Gi, i = 1, …, n, im Basiszeitraum und mit pit bzw. qit den Preis bzw. die Verbrauchsmenge des Produktes Gi, i = 1, …, n, im Berichtszeitraum t, so können die Preis- bzw. Mengenindizes von Laspeyres bzw. Paasche auf einfache Weise definiert werden. Preisindex PtL nach Laspeyres: PtL =

S in=1 pit · qi0 S in=1 pi0 · qi0

Während im Nenner Preise und Verbrauchsmengen aus dem Basiszeitraum verwendet werden, werden im Zähler die Verbrauchsmengen des Basiszeitraumes in Kombination gebracht mit den Preisen des Berichtszeitraumes. Dieser Preisindex kann folgendermassen interpretiert werden: Wenn man im Berichtszeitraum die Mengen des Basiszeitraumes verbraucht hätte, dann wären im Berichtszeitraum die folgende Kostenentwicklung gegenüber dem Basiszeitraum entstanden. Im Folgenden seien kurz die weiteren Definitionen und Interpretationen aufgelistet. Preisindex PtL nach Paasche: PtP =

S in=1 pit · qit

S in=1 pi0 · qit Wenn man im Basiszeitraum die Mengen des Berichtszeitraumes verbraucht hätte, dann wären im Berichtszeitraum die folgende Kostenentwicklung gegenüber dem Basiszeitraum entstanden. Mengenindex MtL nach Laspeyres: MtL =

S in=1 pi0 · qit S in=1 pi0 · qi0

Wenn man im Berichtszeitraum die Preise des Basiszeitraumes gehabt hätte, dann wäre im Berichtszeitraum die folgende Kostenentwicklung gegenüber dem Basiszeitraum entstanden. Mengenindex MtL nach Paasche: MtP =

S in=1 pit · qit S in=1 pit · qi0

Wenn man im Basiszeitraum die Preise des Berichtszeitraumes gehabt hätte, dann wäre im Berichtszeitraum die folgende Kostenentwicklung gegenüber dem Basiszeitraum entstanden.

Aufbau des Warenkorbes Durch das Pflege-Versicherungsgesetz sind in der BRD seit 1997 alle stationären Pflegeeinrichtungen mit mehr als 20 Pflegeplätzen verpflichtet, ihre Finanzbuchhaltung nach der Pflege-Buch-

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führungs-Verordnung (PBV) einzurichten. Dieser Kontenrahmen besteht innerhalb der neun Klassen (0–8) aus zweiziffrig codierten Gruppen, dreiziffrig codierten Untergruppen und vierziffrig codierten Sachkonten. Die Anlehnung an ein bereits vorhandenes Klassifizierungssystem erscheint nicht nur ökonomisch, sondern auch sinnvoll und praktikabel, da Pflegeeinrichtungen mit dieser Klassifikation schon vertraut sind (Tab. 1). Im weiteren Verlauf sollen sich die Betrachtungen auf die Kontogruppe 69 «Pflege und Betreuungsaufwand» konzentrieren. Eine Auflistung der dortigen Untergruppen ist in Tabelle 2 zu sehen, die zugehörigen Sachkonten in Tabelle 3. Für die beispielhafte Darstellung des Warenkorbes wird eine Beschränkung auf das Sachkonto 6963 «Inkontinenzmaterial» vorgenommen. Da die vierziffrige Codierung der PBV keine vollständige Abbildung gefundener Posten liefert, muss eine Ausweitung auf eine sechsziffrige Codierung erfolgen. Dies wird in Tabelle 4 beispielhaft dargestellt. Auf den ersten Blick hat man den Eindruck, dass die Liste der Verbrauchsgüter unübersichtlich und gross ist. Es zeigt sich jedoch, dass in den einzelnen Häusern eine Konzentration auf eine kleine übersichtliche Anzahl von Artikeln stattfindet. Nutzt man dieses Instrument, um ein Benchmarking zwischen verschiedenen Einrichtungen durchzuführen, kann die Bestimmung von Mengeneinheiten nicht ganz unkompliziert sein. Zum Beispiel wird die Reinigung von Wäscheteilen in einer Einrichtung pro Stück, aber in anderen Einrichtungen nach Gewicht (in Kilogramm) abgerechnet. Als anderes Beispiel sei der Einkauf von Pfirsichen erwähnt, der einmal «in Dosen», das andere Mal «in ml» aufgeführt wird. In diesen Fällen muss man sich auf eine Messmethode einigen und gegebenenfalls die Masseinheiten umrechnen. Aufgrund neuer Geschäftsmodelle werden heutzutage Einrichtungen bezüglich ihrer Verbrauchsmittel mit Flatrates versorgt. Im Rahmen einer Inkontinenzflatrate wird beispielsweise zwischen der Einrichtung und dem Anbieter ein jährlicher Festpreis für alle benötigten Materialien vereinbart. Dadurch kann die Einrichtung bei Bedarf alle erforderlichen Inkontinenzmaterialien bestellen, ohne dass bei jeder Bestellung eine Rechnung zu begleichen ist. Die Integration einer Flatrate in den stationären Warenkorb stellt aber kein Problem dar, da der Flatratepreis der jeweiligen Periode t für n

S= p

i 1

t i

· qit

Tabelle 1. Übersicht der relevanten Kontengruppen. Code

Kontogruppe

Lebensmittel und Getränke

Wasser, Energie und Brennstoffe

Wirtschaftsbedarf, Verwaltungsbedarf

Pflege und Betreuungsaufwand

Steuern, Abgaben, Versicherungen

Abschreibungen

Mieten, Pacht und Leasing

Instandhaltung und -setzung

Qualitätssicherung

Tabelle 2. Untergruppen der Kontogruppe 69

«Pflege und Betreuungsaufwand». Code

Untergruppen «Pflege und Betreuungsaufwand»

696

Pflegebedarf

698

Gemeinschaftsveranstaltungen

699

Soziale Betreuung

Tabelle 3. Sachkonten der Kontountergruppe 696. Code

Sachkonten

6960

Pflegerischer Bedarf

6961

Sonstiger Pflegebedarf

6962

Schutzimpfungen nach Vorschrift BG

6963

Inkontinenzmaterial

6964

Desinfektionsmaterial

6965

Klein-Instrumentarium

6966

Fachzeitschriften und -bücher

6967

Pflegedokumentation einschl. EDV-Material/Software Service

6968

Fusspflege

6969

Schutzkleidung

Tabelle 4. Auszug der Verbrauchsgüter aus dem Sachkonto «Inkontinenzmaterial». Code

Artikel

696310

Ballonkatheder

696315

DK-Sets

696320

Einlage mini (S) / Saugstärke gering

696321

Einlage mini (S) / Saugstärke normal

696322

Einlage mini (S) / Saugstärke stark

696323

Einlage mini (S) / Saugstärke superstark

696330

Einlage normal (M) / Saugstärke gering

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eingesetzt werden kann. Der Vorteil einer differenzierten Analyse durch den statistischen Warenkorb wäre, dass in weiteren Verhandlungen zwischen der Einrichtung und dem Anbieter der Flatrate von Seiten der Einrichtung überprüft werden kann, ob die Flatrate wirklich eine Kostenersparnis bedeutet, oder ob sie ausschliesslich als ein interessantes Marketinginstrument betrachtet werden sollte. Sowohl die Differenzierung von Artikeln nach ihrem Verwendungszweck in Konsumgüter (z.B. medizinische Pflegeartikel, Lebensmittel) bzw. in Produktionsgüter (Benzin, Strom, Wasser) als auch die weitere Präzisierung von Konsumgütern, die sich bei einmaliger Nutzung verbrauchen (Verbrauchsgüter), und solchen, die über einen längeren Zeitraum genutzt werden können (Gebrauchsgüter), nehmen bei der Entwicklung eines Warenkorbes nur untergeordnete Rollen ein. Bei der Entwicklung dieses Warenkorbes muss jedoch für eine transparente Kostenabbildung eine Güterart nach ihrer Nutzungsdauer festgehalten werden können. Hierbei ist eine rein begriffliche Trennung von kurzfristigen (z.B. NaCl-Infusion), mittelfristigen (z.B. Medikamentendosett) bzw. langfristigen (z.B. Pflegebett, Rollator, Rollstuhl) Verbrauchsgütern unerheblich, dafür umso mehr die Berücksichtigung

Tabelle 5. Verbrauchsmengen einer Pflegeeinrichtung in den vier Quartalen

des Jahres 2007 im Bereich Inkontinenz.

Verbrauchsmengen in den jeweiligen Quartalen Artikel

Preis (in )

Einlage normal (M) Saugstärke normal

0,16

2105

1770

1680

Einlage normal (M) Saugstärke stark

0,28

1950

2040

1980

Einlage normal (M) Saugstärke superstark

0,33

810

780

1350

Einlage large (L) Saugstärke normal

0,13

126

504

112

Netzhose

0,14

250

100

200

Slip small (S)

0,63

224

Slip normal (M)

0,71

477

642

336

Slip large (L)

0,80

336

280

332

Unterlage 60 x 60 cm

0,12

Urindrainagebeutel

1,43

Vorlage normal (M) Saugstärke normal

0,04

112

Vorlage normal (M) Saugstärke stark

0,06

1932

1400

1064

Windelhose normal (M) Saugstärke normal

0,28

975

780

570

Windelhose normal (M) Saugstärke superstark

0,58

833

1064

1694

ihrer anteilmässig genutzten Lebensdauer innerhalb des Berichtszeitraumes. Kann beispielsweise ein Pflegebett zehn Jahre genutzt werden, so wird die Anschaffung von einem Pflegebett pro Quartal nur mit einem Wert von 2,5% des Anschaffungspreises in die Berechnung des Pflegewarenkorbes einfliessen. Diese Berechnung erfolgt ohne Berücksichtigung von Inflations- und Zinseszinseffekten.

Beispielhafte Anwendungen Für die Verwendung der Indizes soll der Bereich «Inkontinenzmaterial» näher beleuchtet werden. Das Sachkonto Inkontinenzmaterial (696300) zeigt Tabelle 5. Da sich die Preise in dem betrachteten Jahr nicht geändert haben, lohnt es sich, nur Mengenindizes zu betrachten. Zudem besitzen die Mengenindizes von Paasche und Laspeyeres in diesem Fall den gleichen Wert. Als Mengenindizes ergeben sich in diesem konkreten Anwendungsfall: M2L = M2P = 100,13 M3L = M3P = 109,30 M4L = M4P = 118,71 Die Verbrauchsmengen sind beim Vergleich der Quartale Q1 und Q4 insgesamt um rund 19 Prozent gestiegen. Ein genauerer Blick in die Verbrauchsstatistik lässt einen massiven Produktwechsel erkennen. So wird in den Quartalen Q3 und Q4 kein «Slip small» mehr verwendet, jedoch das Produkt «Slip normal». Beide «Vorlagen normal» werden im Laufe der Zeit weniger verwendet, ebenso wie die «Windelhosen Saugstärke normal». Dagegen steigt der Verbrauch an «Windelhosen Saugstärke superstark». Die zu beobachtenden Mehrausgaben von rund 19 Prozent sind darauf zurückzuführen, dass … • … mehr verbraucht wurde, • … andere Produkte verbraucht wurden und • … diese einen anderen Preis hatten.

EDV-Unterstützung Für eine effektive Nutzung des statistischen Warenkorbes sollte das Management der Einrichtung durch eine Softwarelösung unterstützt werden. Dabei ist es anzustreben, dass die Aufnahme der Verbrauchsgüter in die EDV-Lösung für das Personal nur zu einer minimalen (zusätzlichen) Arbeitsbelastung führt. Eine innovative Entwicklung könnte dahin gehen, dass in Adaption an den LEP-Ansatz bei der Pflegeplanung für die einzelnen Pflegehandlungen die «durchschnittlichen» Verbrauchsgüter automatisch

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hinterlegt werden [8]. Nach Bestätigung der Pflegehandlung im Rahmen des Leistungsnachweises werden dann die Güter automatisch als «verbraucht» in die Dokumentation aufgenommen. Durch Nutzung dieses Ansatzes wird das Pflegepersonal von der zusätzlichen Dokumentation des tatsächlichen Sachmittelverbrauches entlastet. Es ist jedoch dabei zu beachten, dass für jede Pflegehandlung die Verbrauchsgüter für jeden Bewohner spezifisch in der Pflegedokumentationssoftware hinterlegt wird, d.h., dass zum Beispiel für den Bewohner A eine Einlage «normal» mit der Saugstärke «normal», aber für den Bewohner B eine Einlage «large» mit der Saugstärke «superstark» als Verbrauchsgut hinterlegt werden muss. Dadurch könnten die Einrichtungen einen kontinuierlichen Verbrauchsrapport erstellen, der für statistische Analysen herangezogen werden kann. Die Berechnung der Indizes lässt sich prinzipiell mit Excel durchführen. Jedoch erscheint es ratsam, diese Berechnung in die Reportfunktion der Pflegedokumentationssoftware zu integrieren. So ist die Nutzung dieses Instrumentes leicht möglich. Ein weiterer Vorteil dieser Softwareunterstützung liegt darin begründet, dass die Pflegedienstleitungen im Rahmen von Pflegesatzverhandlungen auf der Basis des Verbrauchsrapports argumentativ nachweisen, auf welcher Grundlage ein zu verhandelnder Sachkostenanteil gerechtfertigt wäre, und somit Forderungen an die Kassen differenziert ausweisen könnten. Aus Sicht der Pflegekassen diente die Anwendung dieses Controllinginstrumentes als Nachweis der Verwendung monetärer Zuflüsse im Hinblick auf die Sachkosten.

Fazit Nach Meinung des Autors könnte sich künftig die Nutzung eines Warenkorbes als brauchbares Managementinstrument einer Pflegeeinrichtung

entwickeln. Der hier vorgestellte statistische Warenkorb für die Altenhilfe kann zur Kostenkontrolle eingesetzt werden. Pro Einrichtung kann im Rahmen einer Längsschnittstudie der Kostenvergleich über mehrere Jahre durchgeführt werden. Neben einer Gesamtbetrachtung einer Einrichtung kann diese Längsschnittstudie auch für Teilbereiche (Wohnbereiche) differenziert betrachtet werden. Im Rahmen einer Querschnittsstudie oder eines Benchmarkingprozesses können Einrichtungen miteinander verglichen werden. Neben einem Standardwarenkorb sollten auch für Einrichtungen mit speziellen Ausrichtungen (wie z.B. für demente Patienten) Spezialwarenkörbe entwickelt werden. Durch die Anwendung des Warenkorbes können analoge statistische Untersuchungen durchgeführt werden, die weitere bedingende Grössen mit einbeziehen. So könnten die Verbrauchsmengen bzw. die Kostenentwicklung nach Pflegestufen, Wohnbereichen, Pflegediagnose oder Krankheitsbild aufgeschlüsselt werden. Damit wäre man in der Lage, Fragestellungen folgender Art zu beantworten: – Liegen für unterschiedliche Pflegestufen unterschiedliche Sachkostenstrukturen vor? – «Produzieren» meine Wohnbereiche unterschiedliche Sachkosten? – Kann man für verschiedene Pflegediagnosen unterschiedliche Verbräuche nachweisen? – Unterscheiden sich die Verbräuche von dementen und nichtdementen Bewohnern? Da ein statistischer Warenkorb mehrere Aussageoptionen besitzt, ist eine Modifizierung dieses Warenkorbs beispielsweise hinsichtlich einer möglichen Güteroptimierung oder des Miteinbezugs des Pflegezustandes wünschenswert. Eine Übertragung des Warenkorbes auf andere Pflegebereiche ausserhalb der stationären Altenhilfe stellt kein Problem dar.

Literatur 1 Gladen W. Performance Measurement, Controlling mit Kennzahlen. Wiesbaden: Gabler 2005. 2 Meyer C. Betriebswirtschaftliche Kennzahlen und Kennzahlen-Systeme. Sternenfels: Verlag Wissenschaft & Praxis 2006. 3 Zapp W (Hrsg.). Controlling in der Pflege. Bern: Verlag Hans Huber 2004. 4 Ostermann R, Schwarz S. 6 Pflegekennzahlen und Statistik – eine Symbiose für gutes Controlling. PrinterNet. 2007;7(8):481–6. 5 Trispel L, Ostermann R. Visualisierung von Pflegekennzahlen in der stationären Altenhilfe. PrinterNet. 2007;1:21–5. 6 Statistisches Bundesamt. Verbraucherpreisindex für Deutschland. http://www.destatis.de/ vom 7.5.2008. Wiesbaden 2008. 7 Hartung J, Elpelt B, Klösener KH. Statistik. 6. Auflage. München: Oldenbourg 1987. 8 LEP. Kurzbeschreibung der Methode LEP – Nursing 2. LEP AG 2006.

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Interventions infirmières – changement de paradigme Pierre-Antoine Arnet, Nicolas Cassoni, Jean-Christophe Staub, Damien Grauser, Christian Lovis Service d’informatique médicale, Hôpitaux universitaires de Genève

Summary Nursing interventions have usually been considered out of the shell, mainly within a care process. We present a paradigm shift which considers nursing interventions in the same way as an order entry using the same computerised order entry system as for physicians. We are also introducing semi-automatic translation of physician order entries, to ensure that the task of entering the nursing interventions for a given order can be performed without additional work. This paradigm shift allows the creation of a complete and unified process, from physician or nursing order entry to creation of interventions using a structured nomenclature, planning and documentation of performance.

Introduction

Correspondance: Pierre-Antoine Arnet, RN Unité d’informatique clinique Hôpitaux universitaires de Genève pierre-antoine.arnet@ hcuge.ch

Figure 1

Nous présentons les fondations architecturales et techniques qui sont à la base de l’informatisation des processus relatifs aux interventions infirmières aux Hôpitaux Universitaires de Genève. Ces développements font suite à des décisions de métiers et une démarche intellectuelle menée par la Direction des Soins Infirmiers. Cette démarche a abouti à une première version du système, commerciale, permettant dès décembre 2001 de saisir les interventions infirmières dans le dossier électronique partagé du patient. Ce système a été progressivement

déployé, unité par unité. A ce jour, 129 unités représentant plus de 2100 lits utilisent les modules infirmiers. L’informatisation des interventions infirmières réalisées aux HUG se décomposait en trois phases différentes, la sélection d’une intervention dans le cadre d’une nomenclature, la planification de l’intervention puis sa validation dans le planning. A l’origine du projet, les interventions infirmières étaient conçues comme étant un module appartenant exclusivement au corps professionnel infirmier, sans relation directe avec l’activité soignante induite par les prescriptions médicales. L’évolution des concepts soutenus par l’utilisation d’un dossier patient unique a favorisé l’apparition d’un nouveau paradigme qui se réalise, entre autres, à travers la refonte totale du module des interventions infirmières, et en particulier et pour la première fois à notre connaissance dans la santé, par la mise en place d’une prescription unique et partagée pour les médecins et les infirmières.

Architecture fonctionnelle et présentation du système L’architecture fonctionnelle est représentée dans la figure 1. Le module des interventions infirmières disparaît pour se fondre dans un module unique de prescription qui permet à tous les professionnels, en particulier médecins et infirmières, à prescrire des actes, que ceux-ci soient autonomes ou délégués. Lié fonctionnellement à ce module de prescription, un module de planification permet à l’infirmière de relever les prescriptions et de les planifier dans le même temps. Ce module de planification s’adapte selon le contexte. La planification peut être réalisée de manière totalement manuelle jusqu’à être entièrement automatisée. La validation de chaque intervention planifiée se réalise dans un module de validation qui luimême est fonctionnellement lié à la documentation clinique. Une nomenclature décrit les interventions infirmières, cette nomenclature est décomposée en 19 domaines qui sont dérivés de la classification proposée par Virginia Henderson. Pour chaque intervention, des mots clés sont associés, permettant de sélectionner directement des interven-

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Figure 2

Figure 3

Figure 4

tions avec un outil de recherche plein texte permettant de réaliser une recherche sur le mot ou la partie du mot saisi en plus de la navigation dans la structure hiérarchique classique (fig. 2). Le choix de la nomenclature des interventions permet de décrire l’activité clinique avec des niveaux de saisie optionnelle ou obligatoire, le niveau de saisie étant souvent lié à des contraintes imposées par le système de valorisation de l’activité infirmière. Pour chaque intervention, une précision en texte libre peut être ajoutée. Au moment de la prescription, le choix des dates de début et de fin de l’intervention ainsi que les conditions d’exécution doivent être sélectionnées. Pour chaque groupe d’intervention, il est possible de piloter les choix par défaut (fig. 3).

Une fois l’intervention sélectionnée et validée, l’écran de planification des interventions est présenté à l’infirmière. Cet écran est le même, que l’infirmière relève un ordre médical ou planifie sa propre prescription (fig. 4). Selon le contexte de la prescription, l’infirmière doit planifier elle-même son intervention ou simplement valider la proposition de planification que le système lui propose. Les échéances peuvent être de trois types différents: – échéance ponctuelle, la date et heure de planification sont définies, – échéance continue, la date et heure de début ainsi que la durée sont définies, – échéance sans heure, la date ainsi qu’une plage horaire de réalisation sont définies. Dans le module de prescription, les prescriptions en cours du patient sont affichées sous différentes formes. Par défaut, les prescriptions médicales non relevées sont affichées en début de liste (fig. 5). Relever un ordre médical permet automatiquement de générer une intervention infirmière et propose une planification, adaptée aux horaires de chaque unité et du contexte. Dans l’écran suivant, la dispensation de 8H°° pour le jour de la prescription n’est pas proposée car cette échéance est située dans le passé. L’infirmière peut modifier la proposition de planification ou simplement planifier les échéances proposées (fig. 6). Le module de validation des interventions et de la documentation se présente sous la forme d’un planning qui présente les échéances actives pour la période horaire courante. Différents opérateurs directement accessibles permettent de réaliser des filtres sur les échéances de la journée (fig. 7). Une échéance d’une intervention peut être renseignée, les informations suivantes en lien avec l’activité clinique sont possibles: – échéance d’une intervention effectuée ou non effectuée, – échéance réalisée à une date et heure précise, – échéance avec note de validation, – échéance documentée. Le planning est la plaque centrale de la description de l’activité factuelle et planifiée de l’infirmière. Il est donc possible d’accéder à divers fonctionnalités permettant par exemple de dupliquer une échéance, de la déplacer, de visualiser pour une intervention toutes les échéances validées ou toutes les échéances avec notes (fig. 8). Une fonctionnalité de validation groupée des échéances des interventions est disponible pour toutes les échéances échues et non renseignées.

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Figure 5

Le démarrage de ce nouveau concept de prescription des interventions est prévu pour la fin du 1er semestre 2009. L’automatisation de la planification des prescriptions médicales est attendue avec impatience par les équipes infirmières qui souhaitent être déchargée de taches répétitives.

Conclusion

Figure 6

Figure 7

Figure 8

Nous présentons ici très brièvement un système qui introduit plusieurs concepts résolument nouveaux dans le domaine de la prescription et des interventions de soins: – une révolution conceptuelle qui considère que la gestion des interventions de soins infirmiers est une prescription; – une plateforme unifiée permettant la prescription médicale et la prescription de toutes les interventions de soins par les infirmières, sur la base de nomenclatures; – un système permettant d’automatiser la traduction d’une prescription médicale en une séquence temporelle d’intervention de soins infirmiers; – la mise en place d’un processus unifié et continu entre la prescription, médicale ou infirmière, la planification des interventions de soins, l’échéancier des activités, et finalement la documentation des activités et leur suivi. Cet outil est en phase finale de développement et d’implémentation. Outre la mise en place de la gestion complète des prescriptions et interventions médicales et infirmières de manière structurée, il permet surtout d’éviter toute retranscription dans l’ensemble du processus entre prescription, relevé, planification et réalisation des interventions; il permet également d’unifier ou de contrôler la traduction d’une prescription en interventions de soins, ce faisant permettant de normaliser et d’améliorer la qualité de cette traduction. Ce système permettra donc aussi de diminuer notablement le temps requis aux infirmières pour transformer les ordres médicaux en leur équivalent en interventions de soins.

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Einsatz von Klassifikationen in der Pflege

Matthias Odenbreit

Summary To ensure better-quality documentation of patients’ nursing care needs and prepare for DRGbased funding, many hospitals have started implementing the NANDA-I classification for nursing diagnoses. The Bürgerspital Solothurn (soH AG) started this implementation process in 2001, followed by development of an electronic nursing documentation system containing internationally recognised terminologies and a standardised infrastructure for data management. Not only have evaluations shown enhanced quality of nursing documentation; studies have also revealed that the implementation of NANDA-I diagnoses enhances assessment of nursing care needs. Moreover, implementation of standardised nursing diagnoses leads to more effective nursing interventions and significantly better patient outcomes. This article describes a nursing documentation system that is now commercially available.

Hintergrund

Korrespondenz: Matthias Odenbreit Pflegewissenschaftler MNS Projektleiter elektronische Pflegedokumentation soH AG matthias.odenbreit@ spital.so.ch

Im Gesundheitsbereich wird zunehmend nach Transparenz von Pflegeleistungen gefragt [1]. Die wesentlichen Gründe hierfür sind: Sicherung der Behandlungsqualität, Ergebnisdefinition und -überprüfung, Anpassung der eingeleiteten Massnahmen, Kostenaspekte wie DRG und Pflegeleistungen, Themen der Zusammenarbeit und Fragen des Fehlermanagements [2, 3]. Das Hinzufügen von NANDA-IPflegediagnosen zu DRG-Modellen erhöht deren Erklärenskraft bezüglich Aufenthaltsdauer, Kosten, Sterbewahrscheinlichkeit und Übertritt ins Pflegeheim um 30% [3]. Um die Dokumentation des Pflegebedarfs zu verbessern und sich für DRG vorzubereiten, führen viele Spitäler Pflegediagnosen ein. Erhebungen zeigen, dass der Aufwand für die handschriftliche Dokumentation in keinem Verhältnis zu den erreichten Ergebnissen steht. Es existieren keine einheitlichen, verbindlichen Grundlagen, Kriterien oder Regeln, nach denen pflegerische Informationen festgehalten und ausgewertet werden. Die Situation bezüglich Pflegedokumentation in den Spitälern ist durch folgende Phänomene gekennzeichnet:

•

• •

•

• • • •

Die Kontinuität des Pflegeprozesses ist häufig nicht vorhanden. Themen werden lückenhaft dokumentiert, bereits erfasste Daten werden nicht weiter genutzt Übertragungsfehler und Leseprobleme Die Pflegeprobleme des Patienten sind dokumentiert, aber bei der Zielsetzung und den Massnahmen werden sie nicht oder nur ungenügend berücksichtigt Ausgewählte Pflegemassnahmen sind häufig willkürlich und nicht standardisiert. Patienten, die von zwei oder mehreren Pflegefachpersonen betreut werden, haben die Chance, eine ebenso grosse Anzahl von Behandlungsinterpretationen zu erfahren Ziele (Patientenoutcomes) werden nicht mit operationalisierbaren Indikatoren benannt Die Ursachen der Pflegeprobleme werden nicht erhoben. Stattdessen sind die Pflegemassnahmen symptombezogen Die Ergebnisdarstellung fehlt oder ist unvollständig Das Pflegemanagement erachtet den Dokumentationsvorgang als lästiges Übel und seinen Wert für Managementzwecke als gering. Zudem entziehen sich die dokumentierten Pflegeinhalte häufig dem mangelnden Prozessverständnis der Manager.

Die Pflegedokumentation dient den Pflegenden als wesentliches Instrument der Arbeitsplanung und Organisation im Team. Ein Patient wird im Schnitt an einem Tag von vier bis sieben Pflegefachpersonen betreut, die am kommenden Tag wieder wechseln. Die Kontinuität der Behandlung hängt dabei im Wesentlichen von einer guten Dokumentationsqualität ab. Dieser Zusammenhang wird in vielen Institutionen nicht erkannt. Folglich wird die Qualitätssicherung vernachlässigt. Es besteht die dringende Notwendigkeit, Krankenpflege in elektronischen Gesundheitsdokumentation zu erfassen und auszuwerten, um die Qualität und Sicherheit der Betreuung zu gewährleisten und valide Daten für die interdisziplinäre Zusammenarbeit und weitere Zwecke zu generieren [4, 5]. Das Hauptziel einer standardisierten elektronischen Pflegedokumentation ist ein hoher Grad an Übereinstimmung des Dokumentationsprozesses, der Kommunikation

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und damit auch der Versorgungskontinuität. Momentan drängen immer mehr Anbieter elektronischer Pflegedokumentationssysteme auf den Markt. Sie nutzen die Prozessunsicherheit des Managements und dessen Bedarf nach Kennzahlen und versprechen Systeme, die alle Problem lösen können. Zudem seien sie einfach in der Anwendung und – das wesentliche Schlagwort – praxistauglich. Was das genau heisst, wird nicht weiter erklärt, hört sich aber vielversprechend an. Diese verschiedenen Systeme zeichnen sich vor allem dadurch aus, dass sie nicht einheitlich aufgebaut sind. Die Anbieter dieser Systeme verkaufen den Institutionen alles, was diesen verspricht, ihr Alltagsgeschäft einfacher und billiger zu organisieren. Dabei bleiben die Ansprüche an die Prozessgenauigkeit, inhaltliche Gültigkeit und Ergebnissicherung auf der Strecke. Dies führt dazu, dass die mit den verschiedenen Systemen erhobenen Daten weder sinnvoll auswertbar noch vergleichbar sind. Dies betrifft die Pflegekosten sowie die Wirksamkeit der Pflege und deren Qualität. Es wäre jedoch falsch, den Softwarefirmen die Schuld an dieser Entwicklung zu geben. Vielmehr ist es die Pflege selbst, welche es in der Vergangenheit versäumt hat, klare Standards für ihr Fachgebiet zu definieren.

Strategien zur Problemlösung Der Einsatz theoriegeleiteter, standardisierter Pflegeterminologien zur Beschreibung des Pflegeprozesses verspricht, die gewünschten Informationen über die Pflege und deren Ergebnisse zu ermöglichen, denn Pflegeterminologien beinhalten Begrifflichkeiten und Beschreibungen, um Pflegesituationen zu erfassen, zu dokumentieren und auszuwerten, welche von allen Pflegenden verstanden werden. Der Einsatz von standardisierten Pflegeklassifikationen innerhalb elektronischer Pflegedokumentationssysteme erlaubt, genau diejenigen Informationen zur Pflege und deren Ergebnisse zu erheben, die benötigt werden. Noch wesentlicher ist, Daten zu erheben, die auswertbar und vergleichbar sind. Es braucht jedoch genauso dringend eine standardisierte Infrastruktur, um die Daten zu erfassen, zu speichern, bei Bedarf wieder abzurufen und diese terminologisch kodierten Daten effektiv in den Entscheidungsfindungsprozess einzubinden. Ohne das Vorhandensein einer standardisierten Infrastruktur führen Terminologien nur zu einer Erhöhung der Varianz innerhalb der Pflegedokumentation und Kommunikation. Die Elemente eines wirkungsvollen Lösungsansatzes umfassen erstens Datenbankinhalte und

-architektur, zweitens Benutzerschnittstellen, drittens technische Werkzeuge und Entwicklungsmethoden und viertens definierte Prozesse zur Dateneingabe und deren Gebrauch. Die meisten elektronischen Pflegeerfassungssysteme genügen diesen Anforderungen nicht. Aufgrund ihrer unterschiedlichen Struktur und Konstruktion sind die generierten Daten nicht vergleichbar. Vielmehr tragen sie zur weiteren ungewünschten Vielfalt von wenig verlässlichen Pflegedaten bei. Im Folgenden wird ein System vorgestellt, das international anerkannte Pflegeterminologien beinhaltet und eine standardisierte Infrastruktur zur Datenerhebung bietet. Die elektronische Pflegedokumentation WiCareDoc stellt ein sogenanntes «Intelligentes Software-Expertensystem» dar. «Intelligente Expertensysteme» wurden bisher vor allem in der pädagogischen Psychologie entwickelt und in der Medizin eingesetzt, um komplexe Entscheidungsfindungen mittels Problemlösealgorithmen zu unterstützen. Ein Algorithmus beinhaltet eine Folge von Anweisungen (Rechenschritten), die einen Prozess definieren, der mit gewissen Dateneingaben beginnt und nach endlicher Zeit ein durch die Eingabedaten eindeutig bestimmtes Resultat liefert. Die hier vorgestellte elektronische Pflegedokumentation wurde aufgrund der internationalen Klassifikation für Pflegediagnosen (NANDA-I) entwickelt und bietet theoretisch fundierte Verbindungen zwischen den Schritten des Pflegeprozesses, entspricht dem Stand der Pflegewissenschaft und ist dennoch einfach anzuwenden [6]. Das System WiCareDoc ist ein Novum und stiess bereits auf internationales Interesse [7, 8]. Pflegediagnosen definieren den Pflegebedarf in theoriegeleiteten, standardisierten Begriffen (z.B. Sturzgefahr, Mangelernährung, Selbstversorgungsdefizit, Körperpflege). Ein pflegediagnosespezifisches Assessment nach NNN (NANDA, NIC1 und NOC2) wurde mit NANDA-I-Pflegediagnosen verknüpft [9]. Wenn die Pflegefachperson wegen ihres Assessments eine Pflegediagnose stellt, schlägt das Programm Pflegeziele vor, die der Pflegediagnose entsprechen. Sind Pflegeziele gestellt, werden entsprechend wirksame Pflegemassnahmen vorgeschlagen. Das System fordert die Pflegefachperson zur klinischen Entscheidungsfindung auf, indem es ihr Vorschläge bietet, die sie annehmen oder ablehnen muss. Da jeder Patient einen individuellen Pflegebedarf aufweist, erstellt das System 1 2

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primär keine automatischen oder standardisierten Pflegepläne. Die Entscheidungen für alle Pflegeprozessschritte liegen bei der diplomierten Pflegefachperson. Das System zwingt sie jedoch, die Pflegediagnosen des Patienten – inklusive Merkmale und ursächlicher Faktoren – genau zu erheben. Das System macht die Pflegefachperson auch darauf aufmerksam, die Zielerreichung bzw. die durchgeführten Pflegemassnahmen zu evaluieren. Der Pflegebericht stellt eine weitere Spezialität dieses Systems dar. Er ist so konzipiert, dass Pflegende den Pflegeverlaufsbericht qualitativbeschreibend (als Freitext) eingeben können. Das «intelligente Expertensystem» identifiziert Schlüsselwörter im Text und schlägt dem Pflegebericht entsprechende hypothetische Pflegediagnosen vor. Dadurch wird die Pflegeperson beim Stellen von Pflegediagnosen unterstützt, aber im nächsten Schritt zugleich zu diagnostischer Genauigkeit aufgefordert, weil die Pflegediagnose erst nach Verifizierung von Merkmalen und ursächlichen Faktoren als gültig akzeptiert wird. Es werden dabei zwei Ziele erreicht: Einerseits können die Pflegenden die beobachtete Patientensituation im Freitext beschreiben, andererseits interpretiert das System zugrunde liegende Pflegediagnosen und überführt sie in eine theoriegeleitete, standardisierte Form. Beispielhaft wird hier ein stark gekürzter Text aus einem Fachbuch3 ins System eingelesen. Es soll aufgezeigt werden, welche möglichen Pflegediagnosen das System vorschlägt. «Bei der morgendlichen Einschätzung fand die Pflegeperson Herrn W. in einem orthopnoischen Zustand vor. Seine Atemfrequenz betrug 35/min, und der Patient brauchte die Atemhilfsmuskulatur, um atmen zu können. Aufgrund der Atemnot konnte er Fragen nur mit kurzen, abgehackten Sätzen beantworten. In beiden Lungen waren beim Ein- und Ausatmen Knistergeräusche zu hören. Herr W. bekommt über eine Nasensonde Sauerstoff (2 L/min). Herr W. wirkt teilnahmslos und erschöpft und ist in seiner Mobilität eingeschränkt. Er verweigert jegliche Nahrung und kann Flüssigkeit nur in kleinen Schlucken und unter Schwierigkeiten trinken. Der Blutdruck betrug 90/58 mmHg, seine Haut war kühl und feucht. Beide Beine sind ödematös und weisen von den Füssen bis zu den Oberschenkeln Ödeme 2 o und 3 o auf. Herr W. ist 1,83 m gross, Gewicht 95 kg. Er hat laut eigenen Angaben innerhalb einer Woche 4,5 kg zugenommen.» 3

Arbeitsbuch Pflegediagnostik M. Lunney, Huber Verlag (S. 167)

Durch das Programm WiCareDoc generierte hypothetische Pflegediagnosen: • Beeinträchtigter Gasaustausch • Herzleistung vermindert • Beeinträchtigte Spontanatmung • Durchblutungsstörung • Erschöpfung • Flüssigkeitsüberschuss • Hoffnungslosigkeit • Beeinträchtigte körperliche Mobilität. Vergleiche zwischen den in der Fachliteratur von Expertinnen und Experten validierten Pflegediagnosen und solchen, die das System anhand von Freitexteinträgen hypothetisch vorschlägt, zeigten eine Übereinstimmung von über 90%. Das System schlägt Pflegediagnosen vor, sobald «Case-sensitive-Wörter» eingegeben werden. Die Textlänge spielt keine Rolle. Da Pflegeberichte einen erheblichen Teil der Pflegedokumentation darstellen, wird obiges Beispiel als repräsentativ betrachtet. Wenn eine Pflegefachperson den obigen Text im Pflegebericht vermerkt und das System hypothetische Pflegediagnosen vorschlägt, sind diese durch die Pflegende zu überprüfen, indem sie weitere Daten und Informationen beim Patienten erhebt. Erst dann werden die Pflegediagnosen definitiv gestellt und Massnahmen eingeleitet. Wenn die Lösung der Probleme ausserhalb des Kompetenzbereichs der Pflegenden liegt – wie bei diesem Patienten die verminderte Herzleistung, welche die Pflegende zwar einschätzen, aber nicht behandeln kann –, leitet sie ihre Einschätzung an den ärztlichen Dienst weiter. Dieses System einer elektronischen Pflegedokumentation wird seit Beginn 2008 in der soH AG (Spitäler Solothurn, Olten und Grenchen) auf 24 Stationen erfolgreich eingesetzt: Bisherige Evaluationen zeigen nicht bloss eine erhöhte Qualität der Pflegedokumentation; wissenschaftliche Untersuchungen im Bürgerspital Solothurn haben auch gezeigt, dass die Einführung der NANDA-I eine qualitativ bessere Pflegebedarfserfassung ermöglicht. Nach Einführung der Pflegediagnosen werden wirksamere Pflegemassnahmen durchgeführt, die zu signifikant besseren Patientenergebnissen führten [10, 11]. Das System WiCareDoc wurde zusammen mit der Firma WigaSoft (St. Gallen) entwickelt.

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Literatur 1 Bundesamt für Gesundheit. Schweizerisches Krankenversicherungsgesetz (KVG). Art. 58, Absatz 1 und Verordnung, Artikel 77. 1995, Bern: Bundesamt für Gesundheit. 2 United States Department of Health & Human Services. HHA fact sheet - hit report at glace: The decade of health information technology: Delivering consumer-centric and information-rich health care, H.P. Office, Editor. 2004. 3 Welton JM, Halloran EJ. Nursing diagnoses, diagnosis-related group, and hospital outcomes. Journal of Nursing Administration. 2005;35(12):541-9. 4 Lunney M. Critical Need to Address Accuracy of Nurses’ Diagnoses. OJIN: The Online Journal of Issues in Nursing. 2008;13(1). 5 Lunney M et al. Advocating for standardized nursing languages in electronic health records. Journal of Nursing Administration. 2005;35(1):1-3. 6 Odenbreit M. Electronically supported nursing documentation. In: Nanda International 2008 Conference: Capturing the expert knowledge of nursing. Miami: NANDA International, 2008. 7 Needham I, Müller-Staub M. Electronic nursing documentation: Evidence-based nursingn and diagnostic accuracy. International Journal of Nursing Terminologies and Classifications, in press. 8 Schönau E, Heering C. Evidenz-basierte Pflege und diagnostische Genaugikeit in der elektronischen Pflegedokumentation. Pflegewissenschaft. 2009;11(1):58-60. 9 Gordon M. Assess Notes: Nursing assessment and diagnostic reasoning. Philadelphia: F.A. Davis, 2008. 10 Müller-Staub M et al. Improved quality of nursing documentation: Results of a nursing diagnoses, interventions and outcomes implementation study. International Journal of Nursing Terminologies and Classifications. 2007;18(1):5-17. 11 Müller-Staub M. Evaluation of the implementation of nursing diagnostics, in Medical Sciences, Department of Quality Care Research., Radboud University: Nijmegen, 2007:175.

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Developing an electronic nursing record based on a philosophy of care and management tool: the EOC experience Yvonne Willems

Yvonne Willems Ente Ospedaliero Cantonale EOC Viale Officina 3 CH-6500 Bellinzona yvonne.willems@eoc.ch

Summary In recent years, the Nursing Area of the Ente Ospedaliero Cantonale (EOC) has reached a consensus on unification of nursing language and patient-oriented documentation. This step was taken before defining future electronically based nursing documentation. In view of the increasing importance of economic aspects (e.g. DRG), a combination between nursing documentation and standardised classification for workload assessment was found in the LEP3 system. This paper discusses the principal goals and design elements of the planned solution within an electronic patient record. In the last few years the Nursing Area of EOC has embarked on a long journey as regards management, registration, planning, assessment and communication of information and nursing activities related to patient care. In this context a working document called DCOP (Patient Oriented Care Document, Documento di Cura Orientato al Paziente) has been created which is based on the principle of focus charting. This has led to unification of nursing language within EOC, including the development of specific documents for the general area, for paediatrics, the neonatal-maternal area, dialysis, intensive care and the emergency unit. The increasing use of this working instrument, concomitantly with the spread of the philosophy of care based relations, will result in a better orientation in the definition of the care processes. Today the DCOP language is used within the whole EOC and represents a solid basis on which to build the future introduction of information technology. Different studies have demonstrated that therapeutic results are influenced by the number of nurses, their mix of competences, their workload and the models applied to nursing care. It is therefore important to have an efficacious tool to measure the nurses’ workload. The current political situation and the next revision of the health insurance system (LaMal, KVG) will increase competition between the public and the private sectors. Showing the actual needs of the personnel, with a direct link to the quality of care, will become of utmost importance in dealing with the missions assigned to EOC. Within

EOC there is no homogeneous instrument for this purpose, but we feel that it is absolutely necessary to have a unified system to assess workload. For all these reasons we have decided to adopt the LEP 3 system, which will have to be integrated into the electronic nursing document.

Patient Oriented Care Document (DCOP) The DCOP is a tool developed by nurses for nurses which embraces two subjects: the patient, who is in fact the owner of the document, and the nurse, who is the principal user. Thanks to this document, the patient is “cared for” within a process of personalised care, which is provided by the totality of health professionals continuously engaged in implementing this process throughout the period of hospitalisation. As regards the nurses, we believe that this document entails the following advantages: – it allows them to acquire sufficient information to improve the quality of care, even in the current situation, where the elevated turnover of patients shortens and intensifies the time available for care; – it ensures a methodical build-up: after initial data collection comes the definition of the real or potential health problem and of the need for possible significant resources for the action which has been decided by the nurse and the other health professionals in conjunction with the patient and the family; – it reproposes, in a structured way, the same mental process which the nurse engages every time she cares for the patient. This is a mental process which is based on diagnostic/therapeutic/ethical reasoning and which is called clinical judgement; – it reinforces the fact that the pertinent document represents a relevant part of the care process and should not be viewed simply as bureaucracy. It should also be borne in mind that a document which has been correctly filled in represents a legal protection for the nurse; – it contributes to ensuring a multidisciplinary approach to the patient;

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– the future electronic version will allow rapid access to nursing diagnosis and care standards, thus helping us to improve our professional status.

Principal goals of the electronic dossier The following goals are considered to be the most important in the development of the EOC electronic dossier: 1. Develop an ergonomic tool geared to the practical needs of the nurses who work in close contact with the patient

The content must be optimally organised so as to permit, if necessary, further elaboration and guarantee an adequate level of quality. The dossier must be well structured. To be accepted by the users, the system must guarantee an easy and rapid input as well as reading of the data, and the tool must be compatible with working processes. Throughout the preparation of reports and documentation, the aspects concerned with communication to other health professionals must also be considered. Security of the data must always be guaranteed. Moreover, everything which is related to innovation in clinical practice must be considered, which means that a logic must be applied which supports change. 2. To maintain a close link with the philosophy and the logic of the DCOP based on the EOC care concept

The design and use of the electronic patient record must follow and not replace reflection on the nature of nursing activity as such. In order to underline the most relevant functions of the dossier, it is therefore useful to refer to the contribution, which the nursing sector is able to offer based on the results of research on theories, methods of clinical practice and conceptual models. This has been possible within EOC, thanks to the introduction of the concept of relation-based care (CBR) and re-elaboration of the focus charting method. Today we know that conceptual models are essential elements in rationally situating nurses’ activities. The dossier must therefore guarantee complete documentation of the entire nursing process, including not only the activity which supports diagnosis and medical treatment, but also, and mainly, the assistance activities carried out in relation to specific health problems, which are within the nurses’ sphere of competence. It must therefore permit and facilitate the gathering of information and its organisation for diagnostic purposes,

but also planning in registration of the services, which are provided and assessment of results. 3. To favour an interdisciplinary logic in the integration with other health professions also involved in the development of GECO

Management of clinical histories must ensure optimal connections with other health professionals involved in the exchange of orders, results and observations or in fixing appointments (radiology, laboratory, etc). It must also guarantee electronic management of the administrative documents as well as easy consultation of data banks. 4. To integrate an electronic system for continuous workload assessment

EOC has decided to adopt the most recent version of LEP (LEP 3), which enables direct integration of the assessment in the registration of nursing activities. 5. To calculate the cost of nursing care within the DRG

The rapid advances in health care (DRG, ever shorter hospitalisation periods, high specialisation) render the relationship between health structures and patients somewhat more problematic. A stronger relationship between nurse and patient could, in this situation, lead to improvement in the patient’s well-being and his degree of satisfaction with the structure. To revalue and personalise assistance, thus, takes on ever more important aspects, when improvement of the quality of diagnostic and treatment services becomes a strategic choice. When talking about costs we must consider the different weights assigned within DRGs. One of the main problems is related to the sometimes wide differences in the value assigned to a certain service, depending on its geographical location. This problem then has implications with regard to the costs, which have to be financed by the Cantons. It will therefore be important to classify, update and validate the nursing workload in relation to DRGs. It must also be realised that the advances in medicine and services also entail constant modification of all the elements of the system adopted. 6. To develop a methodology which permits benchmarking

The comparison, sharing and dissemination of best management practises, if done with a scientific background, involve systems in a search for

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absolute quality. The best results in the comparison represent the benchmark and therefore the reference parameter. The need to improve the use of resources in healthcare therefore requires assessment of health enterprises in economic, productive and qualitative terms. The benchmark method, which serves to measure and compare the level of performance reached by the different structures analysed, will enable the different decision levels of the system to assess the use of resources, and, if necessary, to look for changes in the health policy. 7. To link the tool with the planning and management of hospitalisations

We intend to prepare and put online an electronic register which will be available for those involved in planning hospitalisations. This register will need to have selective accesses depending on different competences: management of the waiting list, transparency checking, financial management. This should already be allowed at the moment of booking the hospitalisation, anticipating retrieval of all the information concerning the patient, so to have just one point of contact for all data necessary for acceptance and hospitalisation. This system would also permit regular assessment of waiting times.

Steps for development Development of the electronic document requires that different steps be defined and strictly followed. The most important are: – creation of logical links which permit the registration of a real care process – optimisation of the methodological processes thanks to the elaboration of a rapid and userfriendly conceptual system

– identification and introduction of assessment scales validated on the international level – implementation of an outcome logic – analysis of the paper documents related to the general area, paediatrics, maternity, dialysis, intensive care and emergency room – mapping with the specific catalogue of the LEP system – preparation of a user-friendly vision – informatics development – test phase – phase with correction of informatics bugs and/or problems in the logic of the care process – briefing and training of health personnel – support in the implementation phase

Conclusions The process of informatisation is characterised by a frame of activities and logics which must be understood day by day. However, the focus of any discussion must be related to the most important user of the dossier: the nurse, who is taking care of the patient. Therefore, a preliminary analysis of the work and communication processes, which exist in the different working areas, is absolutely necessary. The introduction of a shared logic through the paper document has made it possible to accompany nurses in accepting such a radical change, also thanks to a good mix of theory and praxis. Based on this experience, it has been decided to follow the route of condivision in future also, in order to maintain what has been built up together in the meantime.

References 1 Wilkinson JM. Processo infermieristico e pensiero critico. Milano: CIS; 2003. 2 NANDA. Diagnosi infermieristiche. Definizione e classificazione 1999–2000. Napoli, 1999. 3 Dancausse F, Chaumat E. Les transmissions ciblées au service de la qualité des soins, guide méthodologique. Paris: Masson; 2000. 4 Patriarche E, Truchard S, Boyen L. Dossier de soins ciblé du raisonnement clinique infirmier aux transmissions ciblées. Paris: Editions Lamarne; 1997. 5 Carpenito LJ. Diagnosi infermieristiche. Manuale tascabile. Milano: Casa editrice ambrosiana; 1999. 6 Lampe S. Documentation for Patient-Centered Care. Minneapolis: Creative Nursing Management; 1997. 7 “Il Benchmarking in ambito sanitario: Esperienze a confronto”. A cura di Antonio Barretta e Emidia Vagnoni. Ed. CEDAM (PD): 2002.

electronic material http://www.softwaremedico.it/documenti/CartellaClinicaElettronica.pdf http://www.nursing.it/wri/doc/a004.rtf http://www.forumpa.it/forumpa2005/sanita/cdrom/home/progetto/47.html http://www.ass1.sanita.fvg.it/info/ALLEGATI/3.5%20Altomare.pdf

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Nächste Ausgabe Proceedings der SGMIJahrestagung August 2009

Prochaine édition Proceedings des Journées annuelles SSIM août 2009

Events Switzerland

Europe

SGMI – SSIM Annual Conference 2009 In Cooperation with Swiss eHealth Summit August 26th and 27th, 2009: Stade de Suisse, Bern http://www.sgmi-ssim.ch

NI2009 The 10th International Congress on Nursing Informatics June 28 – July 1 2009, Helsinki http://www.ni2009.org/

Swiss eHealthSummit August 26th and 27th, 2009: Stade de Suisse, Bern http://www.ehealthsummit.ch

MIE2009 22nd International Congress of the European Federation for Medical Informatics August 29 – September 2, 2009: Sarajevo, Bosnia & Herzegovina http://www.mie2009.org/

2. GS1-Forum Effizienz im Gesundheitswesen September 8th, 2009, Inselspital Bern http://www.gs1.ch/eig (german) www.gs1.ch/eds(french)

formation continue u n i ve r s i t a i re

Enseignement articulé autour de 4 modules • 210h de formation • 8 périodes de 3 jours complets et comptabilisant 10 crédits ECTS

Certificat de formation continue en

Informatique médicale octobre 2009 à mai 2010 M1

Informatique et santé, concepts et outils 7-8-9 octobre et 11-12-13 novembre 2009

M 2 Gestion de l'information médicale 9-10-11 décembre 2009 et 20-21-22 janvier 2010 M3

Informatique clinique et hospitalière 3-4-5 mars et 24-25-26 mars 2010

M 4 Informatique pour l'évaluation et le pilotage des systèmes de santé 21-22-23 avril et 19-20-21 mai 2010 Direction Prof. Antoine GEISSBÜHLER, Faculté de médecine, Université de Genève Prix

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eHealthcare.ch September 23rd and 24th, 2009 GZI-Seminarhotel, Nottwil http://www.ehealthcare.ch

Impressum Herausgeber / Editeur SGMI, Schweizerische Gesellschaft für Medizinische Informatik SGMI-Geschäftsstelle: Im Lehn, CH-3116 Kirchdorf BE Tel. 031 781 64 46 E-Mail: admin@sgmi-ssim.ch Vorstand der SGMI / Comité de la SSIM Christian Lovis, Präsident, président Antoine Geissbuhler, Alain Junger, Christian Hay, Felix Heer, Marc Oertle, Eusebio Passaretti, Judith Wagner, Pascal Walliser Redaktion / Rédaction Christian Lovis, Marc Oertle

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