Swiss Medical Informatics - SMI 72 by Pascal Walliser

SMI 72 SGMI

Swiss Medical Informatics

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 Technological choices for mobile clinical applications Ökonomische Auswirkungen der spitalweiten Einführung des digitalen Diktierens am UniversitätsSpital Zürich Evaluation und Parametrierung eines Patientendatenmanagementsystems Automatisierte Plausibilitätsprüfung der elektronischen Pflegedokumenta tion auf somatischen Allgemein stationen Effizienzsteigerung dank Planungs software? Implémentation d’un itinéraire clinique dans le système d’information clinique de l’Hôpital du Valais Evolution d’internet dans le domaine médical Infomed – dossier patient partagé en Valais Modèle de données pour l’analyse des flux de patients à l’hôpital Intérêt et utilité de la normalisation de concepts par UMLS dans la construc tion d’un dossier patient informatisé Quality assurance of venous thrombo prophylaxis in a university hospital Establishing CAISIS for biobank projects at the University Hospital Zurich Drugdrug interactions – who cares? Problems of standards in semantic interoperability

Schwabe Verlag Basel

Proceedings 24. Jahrestagung SGMI 24èmes Journées annuelles SSIM Wunsch und Wirklichkeit Espoirs et réalités

Tab l e o f co n T en Ts

Editorial Christian Lovis, Marc Oertle

Technological choices for mobile clinical applications Frederic Ehrler, David Issom, Christian Lovis

Ökonomische Auswirkungen der spitalweiten Einführung des digitalen Diktierens am UniversitätsSpital Zürich Ninoslav Teodorovic, Mechthild Uesbeck, Roland Naef

Evaluation und Parametrierung eines Patientendatenmanagementsystems: Ein Erfahrungsbericht Kay Stricker, Patrick Wettstein, Martin Felder, Matthias Kämpf

Automatisierte Plausibilitätsprüfung der elektronischen Pflegedokumentation auf somatischen Allgemeinstationen: Entwicklung von Regeln und Überprüfung der Regelgüte Jens Schall, Ursula Hübner

Effizienzsteigerung dank Planungssoftware? Jutta Spengler, Andreas Altorfer

Implémentation d’un itinéraire clinique dans le système d’information clinique de l’Hôpital du Valais Roger Schaer, Pierre-Auguste Petignat, Alex Gnaegi

Evolution d’internet dans le domaine médical Natalia Pletneva, Sarah Cruchet, Maria-Ana Simonet, Maki Kajiwara, Célia Boyer

Infomed – dossier patient partagé en Valais Cédric Michelet, Frédéric Fragnière, Alex Gnaegi

Modèle de données pour l’analyse des flux de patients à l’hôpital Nicolas Anken, Eriam Schaffter, Rodolphe Meyer, Philippe Garnerin

Intérêt et utilité de la normalisation de concepts par UMLS dans la construction d’un dossier patient informatisé Christine Cohen-Galvagni, Soumeya Achour, Paul Cohen

Quality assurance of venous thromboprophylaxis in a university hospital Patrick Beeler, Beatrice Amann-Vesti, Jürg Blaser

Establishing CAISIS for biobank projects at the University Hospital Zurich Steffen M. Zeisberger, Max Dürsteler, Rainer Warth, Peter Schraml, Daniel Simeon-Dubach, Simon P. Hoerstrup, Jürg Blaser

Drug-drug interactions – who cares? Patrick Beeler, Christoph Rosen, Jürg Blaser

Problems of standards in semantic interoperability Hans Rudolf Straub, Michael Lehmann

Swiss Medical Informatics 2011; no 72

P r o c e e d i n g s 2011

Editorial Christian Lovis, Marc Oertle

Herzlich willkommen zu der 24. Jahrestagung der Schweizerischen Gesellschaft für Medizinische Informatik SGMI!

Cordiale bienvenue aux 24es journées scientifiques annuelles de la Société Suisse d’Informatique Médicale – SSIM!

Zum Thema «Wunsch und Wirklichkeit» können wir Ihnen neben zwei abwechslungsreichen Konferenztagen und vielen Posters auch die Proceedings anbieten. Der Wunsch nach vielfältigen und sorgfältig erarbeiteten Abbildern des Alltageinsatzes von Informatikmitteln im Gesundheitswesen ist damit Wirklichkeit geworden. Das Motto des Kongresses wurde aber nicht deshalb gewählt. Zu oft klafft eine grosse Lücke zwischen der von uns allen als ideal angesehenen Unterstützung durch ICT im Gesundheitswesen und der Realität. Vielfältige Gründe sind dafür verantwortlich, und nicht alle Probleme werden einfach lösbar sein. Nur ein globales Verständnis aller Beteiligten für die spezifischen Umsetzungsprobleme im Gesundheitswesen wird uns Schritte hin zu bestmöglichen Lösungen anbieten. Das Ziel des Kongresses ist es, dieses Verständnis zu fördern, pragmatische Lösungsansätze ebenso zu zeigen wie theoretische Modelle eines Idealprozesses. Und über allem steht die Analyse der Nutzung und der Auswirkungen unserer Systeme durch und für die Pflegenden, Ärzte und alle anderen Berufstätigen des Gesundheitswesens, nicht zu vergessen die Patienten: Wenn wir diese Verwendungen und deren Impact verstehen, diese auch günstig ausfallen, und wir die richtigen Schlüsse daraus ziehen, werden wir weitere Verbesserungen erzielen können und damit dem Wunsch nach Wirklichkeit näher kommen können. In diesem Sinne: lehrreiche und spannende Kongresstage!

Emmenés par le thème «Espoirs et réalités», en plus de deux journées de présentations axées sur la diversité et de nombreux posters passionnants, nous vous proposons les Actes de notre conférence. Le souhait de vous présenter les multiples facettes de réalisations concrètes d’implémentation d’outils informatiques dans la santé est ainsi réalisé. Le thème de la conférence n’a cependant pas été choisi uniquement dans ce but. Trop souvent, nous sommes confrontés à un véritable fossé entre notre vision de ce que les technologies de l’information peuvent apporter à la santé, et la réalité de leur traduction dans le quotidien. Il y a de nombreuses raisons qui peuvent expliquer ces écarts, et il ne fait pas de doute que tous les problèmes ne seront pas résolus de manière simple. Seule une compréhension globale et partagée de tous les acteurs sur la complexité bien spécifique du déploiement de ces outils dans la santé pourra progressivement permettre le développement de solutions et de réponses appropriées. Le but du congrès est donc de soutenir cette compréhension commune, en présentant des solutions concrètes mais également des modèles théoriques de processus idéaux. Au-delà de ces considérations, l’analyse de l’usage et de l’impact de ces systèmes par et pour les utilisateurs, médecins, infirmières, toutes les professions de la santé, sans oublier les patients est primordiale: Si l’usage est bien compris et les réponses appropriées trouvées, si les impacts sont positifs et mesurables, alors ces systèmes continueront d’améliorer les processus et nous nous rapprocherons de notre souhait de les voir fonctionner réellement. C’est dans cet état d’esprit que nous vous souhaitons une conférence passionnante et enrichissante.

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Technological choices for mobile clinical applications Frederic Ehrler, David Issom, Christian Lovis University Hospitals of Geneva, Division of Medical Information Sciences, Geneva, Switzerland

Summary The rise of cheaper and more powerful mobile devices makes them a new and attractive platform for clinical applications. The interaction paradigm and portability of the device facilitates bedside human-machine interactions. The greater accessibility to information and decision support anywhere in the hospital improves the efficiency and the safety of care processes. In this study we attempt to ascertain what are the most appropriate Operating System (OS) and Software Development Kit (SDK) to support the development of clinical applications on mobile devices. The Android platform is a Linux-based, open source platform that has many advantages. Two main SDKs are available on this platform: the native Android and the Adobe Flex SDK. Both have interesting features, but the latter has been preferred due its portability at comparable performance and ease of development.

Introduction Equipping care providers with collaborative mobile tools, allowing to interact easily in real time with the hospital’s information system is an important challenge. It is a critical element in improving the efficiency and the safety of care processes [1]. Until recently these interactions have been limited by devices and interaction models [2]. The new mobile devices represent an important step towards a solution. The development of clinical applications on these devices is not a customary problem of moving an application to a new operating system for two reasons: the pervasive presence of these devices and the disruptive new interaction paradigm introduced by multi-touch screens. Providing physicians with mobile services requires wise technological choices regarding the platform and the development environment [3]. In the following sections we first introduce the context in which we started our development research. Then we present the selection criteria employed to evaluate the candidate technologies. After that we describe the application we developed to assess the functionality of the candidate SDKs. Finally, we present the advantages and drawbacks of the OSs and SDKs we assessed for our development, and the No conflict of interest technology we ultimately relevant to this article was chose to adopt. reported.

Background The Geneva University Hospitals (HUG) is a consortium federating the public hospitals in the Canton of Geneva, Switzerland. It provides primary, secondary, tertiary and outpatient care for the whole region with 45 000 inpatients and 850 000 outpatient visits a year [4]. The HUG’s Clinical Information System (CIS) is largely an inhouse-developed system. It is a service-oriented and component-based architecture with a message-based middleware. It is written in Java with J2EE and open frameworks. All exchanges are in SOAP or HTTP/XML [5, 6]. All component building blocks of the CIS, including those discussed in this paper, are built in such a way that they comply as far as possible with standards, such as IHE (Integrating the Healthcare Enterprise) profiles, so that they are not dependent on any local legacy system. This includes technical, semantic and human-machine interfaces, such as using a terminology server for the language of the interfaces.

Method To define the most appropriate technology to develop mobile clinical applications, we defined several criteria organised along three axes: – Hardware: market trends, cost, performance and user acceptance of the mobile devices. Strength of the mobile platform with regard to security, reliability and privacy. – Human: availability of competent developers on the labour market and existence of a developer community. – Software: complexity of the development environment, cost, user-friendliness and reusability of existing and new developments. It is important to take into account the price of the physical devices supporting the OS, for when each care provider of the hospital is equipped with a mobile device, a small difference on price becomes really significant. The performance, including power autonomy of the device, is

Correspondence: Frederic Ehrler University Hospitals of Geneva Division of Medical Information Sciences Rue Gabrielle-Perret-Gentil 4 CH-1211 Geneva 14 frederic.ehrler@hcuge.ch

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Figure 1

Communication between mobile applications and existing CIS.

obviously central, since a favourable course of the healing process often relies on real-time access to the relevant information. The information must obviously remain secured since it concerns the private life of the patient. In addition, we have to consider how quickly developers can master the environment and how easily the work already done inside the CIS can be adapted to the new tools. The choice of widely-used languages, such as ActionScript or Java, would definitely facilitate adoption and development since numerous developers are already familiar with these languages. The existence of a professional development environment, the existence of open source projects in this field, and an adequate developer community which has already addressed the most obvious questions, also facilitate development. To evaluate the features and the ease of development with the different SDKs, we defined a prototype mobile application, a sort of test use case, aiming to simplify the care process. With the help of this application, health professionals simply enter the information concerning the patient during the visit instead of recording all the information on laptops. The application is composed of a succession of screens where the user selects the unit, the room, and finally the patient currently examined. On the last screen the care provider can enter the vital signs of the selected patient. Communication architecture Regarding the architecture, it was mandatory to devise a model that would not create a dependency with any legacy system. Thus, we defined a gateway server providing centralised access for the mobile application to any required information to or from the CIS. Thus, integrating any mobile application would only mean integrating this bridge. It also clearly separates the services that are available remotely from the ones proposed as usual Web services. The gateway server is responsible for formatting the data properly before sending it to the appropriate application on the device. Once the mobile device Table 1 Comparison of the principal existing OSs to be developed on mobile devices (market shares of Western Europe, November 2010). OS

iOS

Symbian

Android

RIM

Developer

Apple

Nokia

Google

Blackberry

Language

Objective-C

C++

Java + XML

Java

Market shares

46.4%

21.77%

15.65%

10.16%

receives the data its embedded software is responsible for displaying the data through its interface and allows interaction with the user. Figure 1 shows the link between our mobile application and the current CIS. The services of the existing CIS are externalised through a component named CIS gateway. When a mobile application requires data from the CIS it communicates with the mobile gateway that transmits the request to the CIS gateway. The service directory is then queried to identify the appropriate service from which to retrieve the required information. The information then returns through the same channel. All data transiting through the channel is formatted in XML.

Results Choice of the OS The choice of OS is a challenge. There are numerous OSs for mobile devices on the market, some of them with marginal shares. To simplify the work it was decided to address only the four that are currently seen as major players, as per the table 1. The Apple iPhone is an interesting product since it is widespread among users [7]. Unfortunately, the development policy of Apple is very restrictive. In addition, the development environment is unique to the OS, thus requiring very specific and dedicated skills and education for the development team. Finally, there is a very limited choice of devices, as only the devices provided by Apple are available on the market. Choosing between Android, Symbian and RIM was trickier. They all possess a significant share on the market, rely on well established language and possess an efficient development environment. However, only Android offers a huge choice of devices, ranging from a very small Smartphone to large tablets, a widespread development environment, a large open source community, and a very transparent development policy. Choice of the SDK One would think it is straightforward to adopt the Android SDK to develop on the Android platform. However, it is worth taking into consideration Adobe, a major actor of the IT world that offers development tools for mobile devices running Android. Adobe provides an SDK named Adobe Flex that has the worthwhile advantage of generating programs that can be supported by several platforms unchanged. We rapidly surveyed (table 2) Adobe Flex and Android SDK characteristics to clarify their benefits and limitations. Some restrictions related to the Flex Hero SDK have been identified. As this SDK is an additional layer over the native SDK, there can be a loss of functionalities. Fortunately the Flex SDK can handle the main functions required to interact with the mobile device, such as positioning, multi-touch, inclination, etc. The only limitation identified is the impossibility of creating Android widgets, but this is not required for our application. The additional layer of the Flex SDK can also cause a reduction of performance. However, in our tests

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Table 2 Comparison of principal existing SDKs to develop on Android platform. Features

Flex Hero SDK

Android SDK

Version

Flex 4.5 Hero

Froyo 2.2

IDE

Flex Builder Burrito

Eclipse

Language

ActionScript 3 + MXML

Java + XML

Execution platform

Adobe-Compatible

Android

Adobe to program mobile applications. This IDE based on Eclipse offers programming facility to code in ActionScript and MXML. As with the Android SDK, there is an emulator that significantly facilitates the development. Comparing Platforms To improve our comparison we developed our sample application on the two platforms. In the figure 2 it can be seen that there are no marked differences in the humanmachine interaction experience between the two interfaces. Both can display and manipulate lists, radio buttons and text inputs and other graphic component.

Conclusion Our constraints, needs and projects led us to prefer the Android OS due its compatibility with the largest number of devices and its open source policy. The selection of the SDK was more difficult as both the Android SDK and the Flex SDK met most needs in terms of features for the development of a mobile application on Android OS. The Flex SDK was finally chosen on the basis of its portability to other platforms at comparable performance and ease of development. Figure 2

Android SDK and Adobe Flex screens to enter vital signs of the patient.

we did not observe and did not find objective and serious studies confirming or invalidating this fact. Regarding the Integrated Development Environment (IDE), the two languages possess a dedicated tool that helps developers generate accurate code. For Android SDK Eclipse IDE is perfectly adapted as the code is standard Java language. With the addition of a plug-in, the Eclipse IDE can manage the installed SDK, the documentation, and some drivers to connect the mobile device to the computer. The plug-in offers automated compilation as well an emulator. It allows testing of the application locally instead of loading it into the mobile device. For the Flex SDK, a new version of their development environment, Flex Builder, has been released recently by

References 1 2 3 4 5 6 7

Prgomet M, Georgiou A, Westbrook JI. The Impact of Mobile Handheld Technology on Hospital Physicians’ Work Practices and Patient Care: A Systematic Review. JAMIA. 2009;16:792–801. Kubben P. Neurosurgical apps for iPhone, iPod Touch, iPad and Android. Surg Neurol Int. 2010;22:89. Fischer S, et al. Handheld Computing in Medicine. JAMIA. 2003:139– 49. Tschopp M, et al. Computer-based physician order entry: implementation of clinical pathways. Studies in health technology and informatics. 2009:673–7. Borst F, et al. Happy birthday DIOGENE: a hospital information system born 20 years ago. International Journal of Medical Informatics. 1999;54:157–67. Geissbuhler A, et al. Experience with an XML/HTTP-based federative approach to develop a hospital-wide clinical information system. Stud Health Technol Inform. 2001;84:735–9. Payne D, Godlee F. The BMJ is on the iPad. BMJ. 2011;19.

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Ökonomische Auswirkungen der spitalweiten Einführung des digitalen Diktierens am UniversitätsSpital Zürich Ninoslav Teodorovic, Mechthild Uesbeck, Roland Naef Direktion ICT, UniversitätsSpital Zürich

Summary From an economic perspective, the introduction of DRG necessitates that processes be optimised wherever possible with the help of information technology, whilst maintaining the required high levels of quality. The creation of reports, including dictation onto tape, lends itself to this purpose in the USZ. The aim of the project was to perform a cost-benefit analysis of using digital dictaphones instead of the existing analogue ones. The following underlying assumptions were made: – The analogue dictaphones would be completely replaced by a modern system for digital dictation. – The current processes associated with the analogue dictaphones would be encompassed and optimised in the new system. – The digital dictation would be integrated into the USZ electronic patient record systems. A survey was undertaken in the 42 clinics of the USZ in order to assess the current situation. Based on the results, an analysis and an investigation of all processes concerned and USZ information systems were performed. In addition, supplier companies in German speaking regions of Switzerland and Germany were analysed and reference visits were undertaken. The target process for the creation of reports and digital dictation was defined in a pilot project together with three USZ clinics. The current and target processes were analysed and evaluated. The investment costs were treated as fixed asset investments. The cost-benefit analysis consisted of three main criteria, which were further subdivided. The investment calculations and cost-benefit analysis predict a yearly saving in personnel costs of approximately one million Swiss Francs. In addition, non-financial benefits, such as data security and improved dictation quality, can also be taken into account. The results of this study relate to the USZ, but due to its general nature they can also be applied to other hospitals. The introduction of digital dictaDie Autoren haben keine phones can have a very positive ecoInteressenkonflikte im nomic impact. In the case of the USZ Zusammenhang mit diesem a saving of 10% of the previously Beitrag deklariert. needed secretarial staff. It should be

noted that the benefits and cost savings are not solely achieved by the introduction of a digital dictation solution, but also the optimisation of the report creation process plays an important role.

Einleitung Der inhaltliche Schwerpunkt der vorliegenden Studie liegt auf der Erstellung einer Investitionsberechnung und der zugehörigen Nutzwertanalyse, welche die wirtschaftlichen Auswirkungen der Optimierung des Berichterstellungsprozesses am UniversitätsSpital Zürich (USZ) durch die Einführung des digitalen Diktierens dem bisherigen, analogen Diktieren gegenüberstellt. Dazu wurde eine Analyse des Ist-Zustands hinsichtlich der Berichterstellung in den 42 Kliniken des USZ durchgeführt, es wurden die diesbezüglich vorhandenen Prozesse und Informationssysteme des USZ untersucht und die auf dem Markt vorhandenen Anbieter im Bereich digitales Diktieren überprüft. Schliesslich wurde im Rahmen eines Pilotprojekts in drei USZ-Kliniken ein Konzept für das System des digitalen Diktierens erarbeitet und der neue, optimierte Prozess für die Berichterstellung festgelegt. Für die Erstellung der Studie wurde auf Daten zurückgegriffen, die zwischen Mai 2008 und Dezember 2009 erhoben worden waren. Diese betrafen z.B. die Anzahl Diktierer je Klinik, die Anzahl Schreibkräfte, die Anzahl diktierter Berichte, die Grösse der Klinik etc. Zu der aufwendigen Datenerhebung kam erschwerend hinzu, dass sich das USZ seit Anfang 2009 bis heute, also während der gesamten Projektdurchführung, in einem Prozess der Reorganisation befindet. Dabei wurden auch die Führungsstrukturen des riesigen ‹Tankers USZ› sowie alle geschäftsrelevanten Prozesse optimiert und verbessert. Die Erarbeitung neuer Prozesse hinsichtlich der Berichterstellung musste hier natürlich in Einklang mit der USZ-weiten Reorganisation erfolgen.

Korrespondenz: Ninoslav Teodorovic UniversitätsSpital Zürich Direktion ICT CH-8091 Zürich Ninoslav.Teodorovic@usz.ch

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Es lässt sich belegen, dass durch die Einführung des digitalen Diktierens und eine Anpassung der zugehörigen Arbeitsabläufe das USZ auch in ‹DRG-Gewässern› steuerbar, leistungsfähig und gewinnbringend agieren kann. Zielsetzungen Im Rahmen der Arbeit wird ein Konzept zur Einführung eines Systems für das digitale Diktieren (SDD) am USZ erarbeitet. Der inhaltliche Schwerpunkt liegt auf der Erstellung einer Investitionsberechnung und der zugehörigen Nutzwertanalyse, die die wirtschaftlichen Auswirkungen des digitalen Diktierens dem bisherigen, analogen Diktieren am USZ gegenüberstellt. Die Arbeit hat dabei folgende Zielsetzungen: 1. Ablösung der analogen Diktiergeräte durch ein modernes System für das digitale Diktieren. 2. Jetzige, mit dem analogen Diktieren verbundene Abläufe sollen im neuen System abgebildet und optimiert werden. 3. Die Integration des Systems für das digitale Diktieren in die elektronische Patientenakte des USZ. Ein Grossteil der für die Nutzwertanalyse benötigten Daten wurde im Laufe des Jahres 2009 durch eine Umsetzung dieser Zielsetzungen in drei ausgewählten Pilotkliniken gesammelt. Folgende Teilziele sind mit der Einführung eines SDD zu erreichen: 1. Optimierung des Workflows durch: a. Berichterstellung unmittelbar nach Diktatende. Dadurch schnellere Verfügbarkeit der fertiggestellten Berichte für alle an der Patientenbehandlung beteiligten Personen (Zuweiser, mitbehandelnde Kollegen) b. Wegfall des Transports von Bändchen. 2. Einführung eines möglichst papierlosen Betriebs durch: a. Abschaffen der Bändchen. b. Einsatz von Arbeitslisten, die unter anderem dafür sorgen, dass Korrekturen nicht mehr auf Papier vorgenommen werden müssen. 3. Einsparungen von Verbrauchsmaterial (Bändchen, Papier). 4. Qualitätssteigerung in der Berichtschreibung durch deutlichere Klangwiedergabe. 5. Erhöhen der Patientendatensicherheit durch a. Automatische Zuordnung eines gesprochenen Diktats zum richtigen Patienten b. Zugang zu Patientendaten nur für Berechtigte. 6. Die Voraussetzung schaffen für einen flächendeckenden Einsatz der Spracherkennung. 7. Die Grundlage schaffen für die Zentralisierung der Schreibpools. Abgrenzungen Der Kern dieser Arbeit behandelt das methodisch gestützte Erheben von Ist-Prozessen hinsichtlich der Berichterstellung im USZ, das Erarbeiten der zugehörigen Soll-Prozesse und die Erstellung einer entsprechenden Kostennutzenanalyse. Dabei wird grosser Wert auf die jetzige und zukünftige Personalauslastung gelegt. Es wird nicht auf die Erhebungsmethoden für den im Verlauf die-

ser Arbeit erarbeiteten Anforderungskatalog für SDD eingegangen.

Methoden Zur Aufnahme des Ist-Zustands erfolgte eine Umfrage in den 42 Kliniken des USZ. Auf Basis der Umfrageergebnisse wurde eine Prozessanalyse durchgeführt. Die vorhandenen Informationssysteme am USZ wurden recherchiert und analysiert. Das Anbieterumfeld für digitales Diktieren im deutschsprachigen Raum wurde analysiert und Referenzbesuche wurden getätigt. In einem Pilotprojekt wurde mit drei Kliniken des USZ der Soll-Prozess für die Berichterstellung inkl. des digitalen Diktierens festgelegt. Ist- und Soll-Prozess wurden abgeglichen und ausgewertet. Die zu berechnende Investition wurde als eine Sachinvestition, genauer als eine Anlageinvestition betrachtet. Die Nutzwertanalyse bestand aus drei Hauptkriterien, die wiederum in Unterkriterien unterteilt waren.

Resultate Die erarbeiteten Resultate werden nachfolgend in Reihenfolge der in Tabelle 1 aufgelisteten Vorgänge erläutert. Um die qualitative Investitionsberechnung sowie die Nutzwertanalyse erarbeiten zu können, war es notwendig, die Vorgänge sequentiell abzuarbeiten.

Tabelle 1. Vorgehensweise bei der Durchführung der Arbeit. Vorgang

Methoden

Aufnahme des Ist-Zustands in den Kliniken

Recherche, Umfrage in den Kliniken, Strukturierung der Umfrageresultate

Analyse der vorhandenen Informationssysteme

Recherche

Analyse des Anbieterumfelds

Recherche, Referenzbesuche

Konzeption und Festlegen der Soll-Prozesse

Recherche, Vorprojekt, Auswertung

Wirtschaftlichkeitsberechnung

Recherche, Auswertung

Tabelle 2 Verhältnis analog zu digital diktierenden Kliniken in Bezug auf diktierte Berichte und Schreibkräfte. Kliniken mit analogem Diktieren und nicht optimierten Prozessen

Kliniken mit digitalem Diktieren und optimierten Prozessen

Kliniken

Berichte pro Monat

17000

12000

Prozentualer Anteil der Berichte

58,6%

41,4%

Schreibkräfte in FTE

153

Prozentualer Anteil der Schreibkräfte

90%

10%

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Ist-Zustand Die Diktate werden von 713 Personen, vorwiegend Medizinern, vorgenommen und durch 223 Schreibkräfte als Teil ihrer vielfältigen Aufgaben geschrieben. 713 Diktierende teilen sich 657 Stellen, die 223 Schreibkräfte sind oft Teilzeitangestellte und belegen insgesamt 170 Stellen. Tabelle 2 zeigt eine Zusammenfassung des beschriebenen Mengengerüsts. Der in Abbildung 1 dargestellte, modellhafte Berichterstellungsprozess stellt die Schnittmenge aller in der Umfrage ermittelten Prozesse dar. Im beschriebenen Prozess wird angenommen, dass der Bericht durch einen Mediziner erstellt wird und nicht durch einen Assistenten unter Kontrolle eines Oberarztes, wie dies in vielen Fällen vorkommt. Diese Vereinfachung des Prozesses wurde aus Übersichtlichkeitsgründen vorgenommen. Die gleiche Vereinfachung wird auch für den Soll-Prozess gemacht werden. USZ-Informationssysteme im Umfeld der Berichterstellung Die Recherche zeigte, dass die Systeme ifms PathoPro (das Institutssystem der Pathologie) und GE Centricity RIS (das Informationssystem der Institute für diagnostische Radiologie, für Neuroradiologie sowie der Klinik für Nuklearmedizin) als einzige Systeme am USZ bereits die für eine optimale Berichtsunterstützung erforderlichen Werkzeuge besitzen. Im PathoPro sowie im Centricity wird das digitale Diktieren bereits aktiv genutzt. Im GE Centricity ist sogar Spracherkennung möglich und wird von einigen Benutzern erfolgreich angewendet. Das USZ-weit eingesetzte Klinikinformationssystem KISIM verfügte bis anhin über keine Werkzeuge zur Unterstützung des Diktierprozesses. Anbieterumfeld Auf dem Markt existieren viele Anbieter für digitale Diktiersysteme und nur wenige Systemhersteller. Zu den Herstellern, deren Systeme im Gesundheitswesen im Einsatz sind, zählen: – Nuance Communications Inc. Healthcare Germany – MediaInterface Dresden GmbH – WinScribe Inc. – 4voice AG Um die Konzeption für das SDD am USZ sowie die Anforderungen der verschiedenen Stakeholder zu definieren, war es notwendig, eine Teststellung des SDD vorzunehmen. Diese sollte mit drei verschiedenen Kliniken durchgeführt werden. Da die Teststellung und die Konzeption im Rahmen eines Vorprojekts gemacht werden mussten, existierten zu diesem Zeitpunkt noch keine klar definierten und vollständigen Anforderungen an das SDD, sondern die Wahl des Anbieters für das Vorprojekt erfolgte aufgrund der Ergebnisse der bereits vorher durchgeführten Referenzbesuche. Zur Wahl standen Nuance und MediaInterface, u.a., da beide Anbieter bereits im Jahr 2009 in der Schweiz grössere Projekte erfolgreich durchgeführt hatten. Bei der Auswahl wurde ausserdem darauf geachtet, welcher der Anbieter einen professionellen und ausge-

prägten kundenorientierten Eindruck hinterlassen hatte. Den Ausschlag für die Wahl der MediaInterface gaben neben den oben erwähnten Faktoren auch die Reaktionszeit auf Kundenbedürfnisse sowie die Möglichkeit, direkt mit den Systementwicklern kommunizieren zu können. Konzeption Zunächst wurden folgende Stakeholder inklusive ihrer Rollen und Hauptaufgaben ermittelt. Tabelle 3 Stakeholder für das digitale Diktieren, ihre Rollen und Aufgaben. Stakeholder

Rolle

Aufgaben

Mediziner

Anwender

Berichte diktieren, Berichte korrigieren, Berichte signieren

Schreibkraft

Anwender

Berichte schreiben, Berichte archivieren bzw. versenden

Klinikmanager

Prozessverantwortlicher

Prozess mitgestalten, Prozess freigeben

ICT

Betrieb

Hardwareverwaltung und -support, App. Verwaltung und Support, Projektmanagement, Integration

Klinische Bereichsleitung

Controlling

Qualität überwachen, Produktivität überwachen

Technischer Dienst

Keine

Verwaltung der analogen Diktiergeräte entfällt

Die aufgrund von Interviews mit den Stakeholdern des USZ ermittelten Anforderungen an das zukünftige Diktiersystem beziehen sich auf folgende Themen: 1. Allgemeines 2. Standards 3. Datenschutz und Sicherheit 4. Verfügbarkeit 5. Schnittstellen 6. Performance 7. Wirtschaftlichkeit 8. Funktionalität 9. Benutzerfreundlichkeit 10. Handhabbarkeit 11. Herstellerkompetenz 12. Dokumentation Aus den erhaltenen Umfrageergebnissen und den ermittelten technischen Gegebenheiten und Möglichkeiten ergab sich schliesslich die in Abbildung 3 dargestellte mögliche Gesamtstruktur des SDD inklusive seiner Anbindung an das Klinikinformationssystem KISIM. Die Graphik bildet nur die allgemeinen und für den Benutzer wahrnehmbaren Geschäftsprozesse ab. An das SDD können dank der Skalierbarkeit des Systems beliebig viele Kliniken angeschlossen werden. Die in Abbildung 3 dargestellten PCs sind die bereits am USZ eingesetzten Standard-Arbeitsplätze, die mit den neuen Funktionen, sprich der Diktiersoftware, ausgestattet werden.

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Nachfolgende Abbildung 2 zeigt Ist- und Soll-Prozess im Vergleich. In Abbildung 2 ist zu beachten, dass die Arbeitsschritte, die im Soll-Zustand auf der Ebene von «Block B» dargestellt sind, beim Ist-Prozess auf der Ebene von «Block A» dargestellt sind. Der Grund ist, dass bei der Optimierung des Prozesses die besagten Arbeitsschritte nach unten verschoben wurden, u.a., um die fortbestehende Prozessschwäche zu verdeutlichen, die in der weiterhin erforderlichen handschriftlichen Signatur der Papierausdrucke besteht.

Abbildung 1 Berichterstellungsprozess USZ: IstZustand.

Der neue Prozess wurde zu Beginn des Vorprojekts festgelegt und während des Vorprojektverlaufs angepasst und bestätigt. Um den neu festgelegten Prozess realistisch testen und bestätigen zu können, war es notwendig, eine einfache Integration des im Vorprojekt verwendeten MediaInterface SDD ins KISIM zu realisieren. Dank der sehr guten Zusammenarbeit der KISIM-Entwickler und des USZ konnte die Integration erfolgreich bewerkstelligt werden.

Abbildung 2 Ist- und Soll-Zustand des Berichterstellungsprozesses im Vergleich.

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Abbildung 3 Geplanter Systemaufbau und Integration in die Systemumgebung.

Investitionsrechnung und Nutzwertanalyse Abbildung 4 präsentiert die Ergebnisse des Vorprojekts. Es ist ersichtlich, dass sich der Aufwand bei den Diktierenden sowie den Schreibkräften jeweils um ca. 30% reduziert hat. Vergleiche zwischen den drei Kliniken ergaben sehr ähnliche Resultate, was für eine korrekte Ermittlung der Aufwände spricht. Da der Soll-Prozess grösstenteils im digitalen Umfeld stattfindet, ist es in diesem Fall möglich, die meisten Zeiten mittels Datenbankabfragen zu ermitteln. Die Datenbankabfragen dienen hier aber nur zur Kontrolle der im Rahmen von Gesprächen über eine zukünftig mögliche Arbeitsweise ermittelten Werte. Für die Datenerhebung war der persönliche Kontakt mit den befragten Mitarbeitern der drei Kliniken und die Wertschätzung ihrer bisherigen Aufgaben von sehr grosser Bedeutung und trug sicherlich ebenfalls zur guten Qualität der erhobenen Daten bei. Im Weiteren werden die ermittelten Aufwandszahlen genauer betrachtet und die tatsächliche Reduktion des Aufwands für Schreibkräfte und Diktierer vom Ist- zum SollProzess überprüft. Abbildung 4 enthält die entsprechenden Berechnungen für alle drei Testkliniken. Rechnet man die Resultate aus den Testkliniken auf die restlichen 38 Kliniken hoch, so könnten nach der USZweiten Einführung des SDD und des Umsetzens der neuen Prozesse 10,3% der insgesamt im USZ beschäftigten Schreibkräfte eingespart bzw. anderweitig eingesetzt werden. Laut der obigen Berechnung könnte darüber hinaus die Arbeitszeit von 0,88% der am Berichterstellungsprozess beteiligten Mediziner eingespart werden. Da die Mediziner am USZ im Durchschnitt 110% arbeiten und die Situation bezüglich geleisteter Überstunden prekär ist, sollten in diesem Bereich jedoch keine Kürzungen vorgenommen werden. Das SDD soll helfen, die Aufwände der Mediziner zu verringern und die anfallenden Überstunden zu reduzieren. Die durchgeführte Investitionsberechnung prognostiziert im Bereich der personellen Ressourcen ein jährliches Einsparpotenzial von ~1 000 000 CHF (das entspricht 10% der gesamten Jahreslohnsumme für Sekretariatsdienstleistungen). Zusätzlich kann laut der Nutzwertanalyse mit einer positiven Auswirkung auch auf nichtmonetäre Faktoren wie Datensicherheit und Qualität des Diktats gerechnet werden. Die erarbeiteten Resultate beziehen sich auf das USZ, sind aber aufgrund der allgemeingültigen Vorgehensweise bei deren Ermittlung auch auf andere Spitäler übertragbar.

Abbildung 4 Aufwandberechnung für die Berichterstellung in allen drei Testkliniken.

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Diskussion Durch die Einführung des digitalen Diktierens in einem Spital kann mit sehr positiven ökonomischen Auswirkungen gerechnet werden. Im Fall des USZ bestehen diese in Einsparungen von 10% der bisher benötigten Schreibkräfte. Seit Abschluss des Projekts und zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieser Arbeit konnte der Rollout des erarbeiteten SDD auf weitere 37 Kliniken bereits ausgedehnt und die oben erwähnten möglichen Budgetkürzungen im Bereich Personal bereits umgesetzt werden. Dabei ist zu beachten, dass die erreichten Ziele sowie sich daraus ergebende Einsparungen nicht nur durch alleiniges Einführen einer Plattform für digitales Diktieren erfolgen. Die Optimierung der Prozesse rund um die Berichterstellung spielt hier ebenfalls eine zentrale Rolle. Zu erwähnen ist noch, dass die errechneten Einsparungen nur bei Vorhandensein einer krankenhausweiten elektronischen Patientenakte erreicht werden können. D.h., es wird vorausgesetzt, dass ein Krankenhaus, das über die Einführung eines Systems zum digitalen Diktieren nachdenkt, bereits über ein flächendeckend eingesetztes KIS verfügt. Die Einführung des SDD am USZ bringt folgende positive Effekte mit sich: 1. Während der fünfjährigen Nutzdauer werden 4 Millionen CHF in Barwert an festen Kosten eingespart (die

Kosten für den zusätzlichen Aufwand in der IT sind bereits eingerechnet). 2. Die Einführung des digitalen Diktierens ist eine der Verbesserungen, die dem USZ den erfolgreichen Einstieg in die Abrechnung nach DRG ermöglichen werden. 3. Neben diesen Einsparungen ist ausserdem mit einer Zunahme der Berichtsqualität, einer Steigerung der Produktivität und somit einer erhöhten Zufriedenheit der Mitarbeiter, Zuweiser und Patienten zu rechnen.

Literatur 1 Hoffmeister W. Investitionsrechnung und Nutzwertanalyse. Berlin: Berliner Wissenschafts-Verlag; 2007. 2 Lehmann TM. Handbuch der medizinischen Informatik. München: Hanser; 2005. 3 UniversitätsSpital Zürich: Zahlen und Fakten. Available from: http:// www.usz.ch/UeberUns/Zahlen_und_Fakten/Seiten/default.aspx [updated 05/2010] 4 Viitanen J. Redesigning digital dictation for physicians: A user-centered approach. Health Informatics Journal. 2009;15(3):179–90. 5 McEnery KW, Suitor CT, Hildebrand S, Downs R. RadStation: ClientBased digital dictation system and integrated clinical information, display with an embedded Web-Browser. Proc AMIA Symp. 2000;561–4. 6 Leiner F. Medizinische Dokumentation. Stuttgart: Schattauer; 2006. 7 A large general practice. Informatics in Primary Care. 2003;11:157– 65. 8 Thumann P, Topf S, Feser A, Erfurt C, Schuler G, Mahler V. Digitale Spracherkennung in der Dermatologie. Hautarzt. 2008;159:131–4. 9 Thurnheer R. Investitionsmanagement Vorlesungsunterlagen ZHAW (MAS in Managed Health Care). 2008. 10 Ulich E. Arbeitspsychologie. Zürich: vdf Hochschulverlag AG; 2005.

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Evaluation und Parametrierung eines Patienten datenmanagementsystems: Erfahrungsbericht aus einer Anästhesieabteilung Kay Strickera, Patrick Wettsteina, Martin Felderb, Matthias Kämpfc Universitätsklinik für Anästhesie und Schmerztherapie, Inselspital, Bern Department Intensivmedizin, Notfallmedizin, Anästhesie, Inselspital, Bern c Direktion Dienste, Leiter IT Architektur und Dienste, Inselspital, Bern a

Summary The electronic recording and handling of clinical data of patients, devices and performance has undergone extensive development in the past few years. There is an increasing need for valid data by insurance companies, quality managers and medical associations. Therefore hospitals and clinics are under pressure to join this trend. The evaluation and introduction of an electronic health record under limited resources creates the risk of choosing an inadequate system. We report on our own experience with the introduction of an anaesthesia information management system in a Swiss university clinic, with emphasis on team aspects, goals, evaluation process and key aspects.

Hintergrund Die Mängel manuell dokumentierter Anästhesieprotokolle wurde schon vor 20 Jahren erkannt [1], und erste elektronische Patientendatenmanagementsysteme (PDMS) wurden entwickelt. Bald wurden die Vorteile automatischer gegenüber manueller Datenerfassung erkannt [2, 3]. Trotzdem haben Kliniker [4, 7] und Administratoren [8] teilweise noch Vorbehalte gegenüber solchen Systemen, z.B. in Hinblick auf Kunstfehlerprozesse, Ablenkung, Investitionsvolumen sowie Aufwand für Evaluation und Implementierung [9, 10]. Dennoch kompensieren die Vorteile viele der Einwände und in den vergangenen Jahren sind wegen zunehmender Leistungsfähigkeit verschiedene Arten von elektronischen Krankengeschichten (EHR = electronic health records) erfolgreich in unterschiedliche Abteilungen der klinischen und ambulanten Medizin eingeführt worden [9]. Diese EHR können Patientenprozesse über mehrere Spitalabteilungen hinweg unterstützen oder wurden für einzelne Kliniken und AnwendungsDie Autoren erklären, dass sie neben der klinischen gebiete speziell entwickelt, z.B. für Arbeit keine Beziehungen Intensivmedizin oder Anästhesie zu einem Anbieter unter(AIMS = anaesthesia information mahalten und dass kein Konnagement system). flikt zugunsten oder gegen Im Rahmen des «Health Information einen Anbieter besteht. Technology for Economic and Clini-

cal Health (HITECH) Act» zur Förderung von Entwicklung und Einführung elektronischer Krankengeschichten wurden in den USA kürzlich 27 Milliarden Dollar bewilligt [11] . Durch solche finanziellen Anreize und zunehmenden Druck von Herstellern und Spitaladministratoren wurde EHR zu einem Trendthema. Bei der PubMed-Suche unter dem MESH-Heading «electronic health record» wurden im Mai 2011 über 1400 wissenschaftliche Artikel angezeigt. Wegen dem Hype dieses Themas besteht durch Zeitdruck oder unausgereifte Systeme das Risiko, dass das Potential eines EHR ungenügend genutzt wird oder dass es Nachteile für Gesundheit und Privatsphäre der Patienten birgt [12]. In diesem Fallbericht beschreiben wir einige Stärken und Schwachpunkte der Evaluation und Implementierung eines AIMS an unserer Klinik und beziehen uns dabei besonders auf das Team, die Ziele, den Evaluationsprozess und die wichtigsten Erkenntnisse.

Vorgehen Die Initiative zur Evaluation eines AIMS kam vor fünf Jahren von unserer Klinikleitung. Ziel war die Einführung eines Systems zur Dokumentation und Datenverarbeitung im klinischen Alltag. Bei der Arbeitsgruppe waren ärztliche und pflegerische Kliniker, der Departementsinformatiker, Materialverantwortliche sowie ein leitender Arzt vertreten. Ein Kliniker hatte auf der Intensivstation mit einem PDMS gearbeitet, die anderen Gruppenmitglieder hatten keine Erfahrungen mit PDMS. Die Beschaffung des AIMS wurde im Rahmen einer öffentlichen Submission im Herbst 2009 ausgeschrieben und fünf Firmen haben sich für das Projekt beworben. Erwartungsgemäss bietet der Prozess der Einführung eines AIMS Chancen und Risiken mit positiven wie negati-

Korrespondenz: Dr. med. Kay Stricker Universitätsklinik für Anästhesie und Schmerztherapie Inselspital CH-3010 Bern kay.stricker@insel.ch

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ven Überraschungen. Zur Vorbereitung waren die Besuche von Kliniken mit installierten AIMS sowie der MEDICA äusserst wertvoll. Die Systemadministratoren der besuchten Kliniken waren ausnahmslos bereits, ihre AIMS zu präsentieren und über Vor- und Nachteile zu reden. Obwohl die Rückmeldungen der Benutzer überwiegend positiv waren, lohnte es sich, neben den jeweiligen Administratoren auch die Meinungen der klinischen Anwender (Pflegepersonal, Ärzte) zu hören. Dabei sind deutliche Unterschiede zwischen den Beurteilungen von Administratoren und Benutzern aufgefallen. Die erfolgreiche Einführung eines AIMS hängt wesentlich von der Akzeptanz durch die Benutzer ab, und in einer Klinik wurde von einer erhöhten Personalfluktuation in Zusammenhang mit der Einführung des PDMS berichtet.

Positive Aspekte Der grösste Nutzen der Evaluation eines AIMS besteht in der grundlegenden Hinterfragung von eingeschliffenen Prozessen in der Klinik und bei der Leistungserfassung. Vor allem langjährige Mitarbeiter sind mitunter betriebsblind in Bezug auf ineffiziente Prozesse, was zu Mehraufwand oder finanziellen Mindereinnahmen führen kann. Das Evaluationsteam Das Projektteam bestand aus langjährigen klinischen und IT-Mitarbeitern, die das Umfeld der Spital- und Departementsinformatik sowie die klinischen Prozesse sehr gut kannten. Es haben alle involvierten Abteilungen das Projekt proaktiv unterstützt, was die Zusammenarbeit auch über die Klinikgrenzen hinweg erleichterte. Trotz eines motivierten In-House-Teams wurde aufgrund mangelnder Personalressourcen das Teilprojekt «Evaluation und Verträge» an ein Beratungsbüro mit Erfahrung im medizinischen Umfeld vergeben. Dieses Outsourcing erwies sich als vorteilhaft: ein externer Mitarbeiter ist nicht betriebsblind, kann Vergleiche mit Projekten und Abläufen in anderen Kliniken ziehen und er entlastet das Projektteam, indem er die Kommunikation mit Anbieterfirmen koordiniert und kanalisiert. Zudem können Abklärungen bei Anbietern auch während der Ausschreibungsphase anonymisiert erfolgen, wenn ein direkter Kontakt zwischen Spital und Anbieter unzulässig ist. Keiner der klinischen Mitarbeiter war ein ausgesprochener Informatikliebhaber. Dadurch wurden pragmatische Lösungen angestrebt und das Team hat sich nicht in Detaillösungen verstiegen. Vorgaben der Evaluation Das Projekt beschränkte sich auf die Evaluation einer Applikation für die Universitätsklinik für Anästhesie und Schmerztherapie. Zum Zeitpunkt der Ausschreibung waren in unserem Spital mehrere andere Applikationen in Betrieb oder deren Planung weit fortgeschritten. Dadurch war die Abgrenzung gegenüber dem Klinikinformationssystem (KIS), dem OP-Managementsystem und anderen Applikationen vorgegeben und die Anforderungen an die verschiedenen Applikationen wurden gegenseitig respektiert.

Evaluationsprozess Eine Eigenentwicklung für ein AIMS wurde a priori ausgeschlossen. Es kam ausschliesslich eine Applikation in Frage, welche das Pflichtenheft aufgrund bestehender Entwicklungen bereits mit entsprechenden Referenzen erfüllt. Bei der Beurteilung wurden Produktepipelines und «Versprechungen» der Anbieter nicht berücksichtigt, sondern nur vorhandene Funktionalitäten bewertet. Als Basis für die Ausschreibungsunterlagen wurden Anwendungsfälle beschrieben, in denen die klinischen Anforderungen für das Pflichtenheft definiert wurden. Die Ausschreibung und Evaluation erfolgte nach Spitalstandard, wodurch die Evaluation schlank und das Risiko eines Rekurses durch unterlegene Anbieter klein war. Die Hauptkriterien und deren Gewichtungen bei der Bewertung waren: 1. Funktionalität, Schnittstellen, Technologie, Sicherheit, Entwicklungspotential (20%) 2. Implementierung, Schulungsaufwand, Betrieb, Support und Wartung, Synergien, Kundendienst (10%) 3. Wirtschaftlichkeit (Lebenszykluskosten über 8 Jahre) (25%) 4. Lösungspräsentation, Bedienungsfreundlichkeit, Ergonomie (30%) 5. Datenauswertung, Reporting (15%) Jedes dieser Kriterien wurde in mehrere Teilaspekte untergliedert. Die einzelnen Bewertungen wurden zum Vergleich der verschiedenen Anbieter in Tabellen dargestellt und zur späteren Nachvollziehbarkeit wurde jede Bewertung kommentiert. Aufgrund dieses Vorgehens war der Entscheid für uns eindeutig und trotz Rücksprachen von zwei Anbietern kam es zu keinem Rekurs.

Negative Aspekte Retrospektiv erwies es sich als besonders negativ, dass die Personalressourcen zu knapp bemessen waren, wodurch sich das Projekt verzögerte. Durch Verzögerungen entsteht per se ein Mehraufwand, da das Personal auch in Partnerteams ändert, Partnerapplikationen sich ändern, neue Wünsche und Ziele ins Projekt einfliessen oder andere Faktoren zum Tragen kommen. Tatsächlich hat sich der Anforderungskatalog im Verlauf des Projekts durch Wünsche der Forschungsgruppe, Leistungserfassung und Planung erweitert. In einer Zeit, in der klinisches Personal aus Kostengründen abgebaut wird, ist es für Personalverantwortliche wenig einsichtlich, warum zusätzlich Kliniker für die Evaluation eines IT-Projektes freigestellt werden müssen, insbesondere, wenn die Personalplaner selber keine Erfahrung mit EHR haben. Bei den Anträgen für Personalressourcen musste deshalb betont werden, dass ein AIMS primär ein System für den klinischen Alltag ist und nicht für den Informatiker. Zudem haben wir den eigenen Personalbedarf aus verschiedenen Gründen unterschätzt und zwar v.a. betreffend Parametrierung und Testung: Alle Anbieter haben uns angeboten, Parametrierungen anderer Kliniken zu übernehmen. Tatsächlich ist die Übernahme von Parame-

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trierungen oder Funktionalitäten aus anderen Spitälern jedoch nur ausnahmsweise möglich, da das Umfeld eines spezifischen AIMS (Partnerapplikationen mit unterschiedlichen Versionen, Schnittstellen, Berechtigungen, Listen etc.) für jedes Spital individuell verschieden ist. Das Evaluationsteam Es liegt in der Natur eines Universitätsspitals und der Zeitdauer eines Projektes, dass Teammitglieder das Spital verlassen. Im Laufe des Projekts haben fast alle Projektmitarbeiter aus verschiedenen Gründen unsere Klinik verlassen. Dadurch ging Fachwissen verloren, Unruhe im Team und Verzögerungen waren die Folge. Obwohl das Projektteam breit abgestützt war, ist zu wenig auf den Einbezug eines Vertreters der Leistungserfassung insistiert worden. Dieser Aspekt hat sich in der zweiten Projekthälfte gerächt und zu Verzögerungen geführt. Vorgaben der Evaluation Aufgrund negativer Erfahrungen einer anderen Klinik betreffend mangelnder Benutzerfreundlichkeit wurde auf diesen Punkt grosses Gewicht gelegt. Tatsächlich ist aus Anwendersicht die einfache Bedienbarkeit zentral für die Akzeptanz. Wie erwähnt, wurde die Leistungserfassung im Vorfeld zu wenig gewichtet. Obwohl die Erfassung von Leistungsdaten im Pflichtenheft verlangt und vom Anwender positiv bewertet wurde, zeigte sich im Nachhinein, dass dieser Parameter ungenügend definiert worden war. Insbesondere wurde zu wenig geklärt, in welcher Applikation erhobene Rohdaten auf welche Weise aufbereitet und weitergeleitet werden. Evaluationsprozess Jede Applikation hat ein spezifisches Datenmodell, welches für die Parametrierung zentral ist. Die klinischen Prozesse und verrechnungstechnischen Aspekte sind zwischen Kliniken und Gesundheitssystemen unterschiedlich und somit auch die Art, welche AIMS-Parameter im Datenmodell wie hinterlegt und verknüpft sind. Obwohl sich im Lauf der Parametrierung in allen Systemen ähnliche Überlegungen aufdrängen, wurden das Datenmodell betreffende Details bei der Evaluation zu wenig berücksichtigt, was beim Verständnis der Parametrierung zu Verzögerungen geführt hat.

Diskussion Obwohl die meisten EHR ähnliche Ziele verfolgen – und nach Anbieterangaben jedes AIMS alles kann – gibt es grosse Unterschiede zwischen den Systemen in Bezug auf Philosophie, Anwendung, Entwicklung und andere Aspekte. Gegen Ende der Implementierung unseres AIMS können wir die Binsenwahrheit bestätigen, dass es kein «bestes» PDMS für die Anästhesie gibt und der Entscheid für ein System immer einen Kompromiss darstellt. Es gibt bestenfalls ein mehr oder weniger passendes System für ein gegebenes Umfeld der Evaluation. Dieses Umfeld ist definiert aus dem Pflichtenheft, den vorhandenen Ressour-

cen, dem IT-Bereich und kann folgende Aspekte umfassen: – Finanzielle Möglichkeiten und Grenzen: Die Offerten betreffend Anschaffung von Hard- und Software, deren Entwicklung, Betreuung und Wartung variierten im mehrjährigen Betrieb um mehr als einen Faktor 3; – Vorgaben der zentralen oder Departementsinformatik in Bezug auf Hardware, Software, Betriebssysteme, Netzwerkintegration, Berechtigungen, Directory-Anbindung und Schnittstellen: Die Verwendung von strategischen Betriebssystemen, Hardware, Datenbanken und Applikationsplattformen garantiert den reibungslosen Betrieb der Lösung. Schwierig gestaltete sich die Integration in die IT-Landschaft im OP-Umfeld, weil in diesem Bereich viele heterogene Lösungen existieren. – Personelle Ressourcen: Grosse Kliniken haben oft eigene Mitarbeiter mit Vorkenntnissen und Interesse an Informatik, für welche der Einsatz in einem PDMS-Team eine willkommene Abwechslung oder sogar Beförderung bedeutet. Sind keine entsprechenden In-HouseRessourcen vorhanden, müssen die entsprechenden Dienstleistungen beim Lieferanten oder bei Drittunternehmungen eingekauft werden. – Synergien mit anderen Applikationen: Einzelne Anbieter haben dezidierte Lösungen für spezifische Abteilungen, z.B. ausschliesslich für die Anästhesie. Andere Lösungen können den ganzen Patientenprozess abbilden von der umfassenden Datenerfassung der Notfallstation über Anästhesie und Intensivmedizin bis hin zur Pflegedokumentation der Abteilungen. Soll eine Applikation auf mehr als einer Klinik eingesetzt werden (Anästhesie und Intensivmedizin und Notfallstation), so steigt der Projektaufwand nicht zwingend um den Faktor 2 oder 3. Es wird aber aufgrund der verschiedenen klinischen Bedürfnisse schwieriger werden, einen Kompromiss im Pflichtenheft und in der Evaluation zu finden. Spezifische Ausschreibungen für einzelne Kliniken können deshalb zu pragmatischen und schnellen Lösungen führen, auch wenn nicht alle Synergien berücksichtigt werden. – Klinisches Umfeld: Soll das AIMS nicht nur im Perimeter eines Operationssaals, sondern auch im mobilen Bereich (office based anesthesia) eingesetzt werden, so steigen die Anforderungen an Hardware, Netzwerk, lokale Verfügbarkeit und andere Faktoren deutlich. Die entsprechenden Limiten (z.B. WLAN) führen dazu, dass in vielen Spitälern trotz installierten und funktionierenden EHR parallel noch auf Papier dokumentiert werden muss. – Projektziele: Während einzelne Applikationen als reine Dokumentationssysteme deklariert werden, bieten andere eine Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung an. – Verantwortlichkeiten: Schliesslich ist es zentral, wer die treibende Kraft hinter einem PDMS ist. Oft wird der Wunsch nach einem EHR aus den Kliniken an die Spitalleitung herangetragen, während aus unserer Sicht der Weg umgekehrt sein sollte. Der Kliniker kann noch lange mit Papierdokumenten leben, die Spitalleitung hat aber ein zentrales Interesse an Prozessoptimierung und

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Kennzahlen. Ist der Auftraggeber die Spitalleitung, so sind die nötigen Personalressourcen aus Kliniksicht einfacher zu erhalten. In Bezug auf die Parametrierung gibt es keinen Free Lunch, d.h., hohe Flexibilität und Leistungsfähigkeit bei einfacher Parametrierung gibt es nicht. Ein System mit grossen Freiheiten in Bezug auf Parametrierung und Entwicklung bedingt zwangsläufig ein grösseres Customizing, d.h. Anpassung der Applikation an die eigenen Bedürfnisse. Hat man die Ressourcen für eine eigene Parametrierung nicht, so muss man ein System mit einfacheren Funktionalitäten wählen. Ohne die Ressourcen für eine spätere Anpassung landet man bei der Philosophie «never touch a running system» und darf sich später nicht über fehlende Entwicklungsmöglichkeiten wundern. Der Aufwand für das Customizing einer Applikation an die eigenen Bedürfnisse ist grundsätzlich unverändert, egal ob man dies beim Anbieter einkauft oder eigenes Personal freistellt. Das Customizing durch den Anbieter wird teilweise als einfachere Variante dargestellt, bietet aber aus unserer Sicht keine Vorteile. Der Anbieter braucht trotzdem intensiven Kontakt mit den Klinikern zur gewünschten Parametrierung, Testung und Schulung, und ohne klinikinterne Erfahrungen mit der Anpassung der Oberfläche wird man finanziell, zeitlich und funktionell vom Anbieter abhängig bleiben. Auf jeden Fall ist in der Anfangsphase ein intensiver Kontakt mit und eine Schulung der Parametrierung durch den Anbieter unerlässlich. Schliesslich müssen die Grenzen der Leistungsfähigkeit einer Applikation frühzeitig kommuniziert werden, um die Mitarbeiter aus Klinik, Forschung oder Leistungserfassung nicht zu enttäuschen. Ein pragmatischer Ansatz mit einer 80/20 Lösung führt oft schneller zum Ziel als der Versuch, jegliche Spezialfälle und Wünsche zu berücksichtigen. Obwohl einige Anbieter von AIMS ihre Applikation als Dokumentationssoftware bezeichnen, ist es dennoch so, dass am Ende des Tags Leistungs- und andere Daten aus dem System exportiert werden müssen. Das frühe Einbinden der Rechnungsabteilung ist zwingend nötig: «perhaps the largest end-user of any AIMS actually the anesthesia billing office» [13]. Die Erwartungen, die an ein EHR in Bezug auf Rentabilität, Sicherheit, Prozessoptimierung und anderes gesteckt werden, können oft gar nicht erfüllt werden [7]. Insbesondere die Hoffnung auf schnellere Leistungserfassung und Rechnungsstellung muss aufgrund der Abhängigkeiten zu Umsystemen in einem Grossspital relativiert werden. Obwohl, wie oben erwähnt, ein pragmatisches Vorgehen der Berücksichtigung jeglicher Eventualität vorzuziehen ist, muss das Pflichtenheft äusserst sorgfältig auf Basis von Anwendungsfällen erstellt werden. Dies ist zentral für die Ausschreibungsunterlagen und Evaluation und erleichtert spätere Vertragsverhandlungen. Letztere sind umso einfacher, je genauer die Ausschreibungsunterlagen sind und

Faktoren beinhalten wie minimale Verfügbarkeit, BonusMalus-Regelungen oder die geistigen Eigentumsrechte an späteren Weiterentwicklungen. Schliesslich ist zu betonen, dass ein eingeführtes PDMS per se noch keine Prozessoptimierungen schafft. Das PDMS kann helfen, Prozessmängel zu erkennen, die Umsetzung mit – teilweise unangenehmen – Gesprächen muss der Kliniker aber selber vornehmen. Einzelne grosse medizintechnische Firmen können umfassende Systeme anbieten inklusive medizin-technische, patientennahe Geräte, Hardware, Netzwerk und Software, während sich andere, v.a. junge und kleinere Firmen auf Teilaspekte spezialisiert haben. Die Wahl eines grossen und umfassenden Anbieters kann den Vorteil haben, dass im Fall einer Dysfunktion ein einzelner Ansprechpartner die Verantwortung übernimmt, während bei kleinen «TeilAnbietern» ein «Fingerpointing» auf Partnerfirmen droht. Die Wahl der ersten Option «erkauft» man sich jedoch mit einer möglichen Abhängigkeit und mangelnder Flexibilität bei späteren Ersatzgeschäften. Die Innovationsbereitschaft ist bei beiden Varianten nicht selbstverständlich. Während grosse Firmen oft träge auf Trends und Kundenanforderungen reagieren, fehlen kleineren Anbietern eventuell Ressourcen und Innovationskapital.

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Automatisierte Plausibilitätsprüfung der elektronischen Pflegedokumentation auf somatischen Allgemeinstationen Entwicklung von Regeln und Überprüfung der Regelgüte Jens Schalla, Ursula Hübnerb a b

Stabsstelle EDV der Pflegedirektion, Universitätsklinikum Aachen A.ö.R., Deutschland Forschungsgruppe Informatik im Gesundheitswesen, Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Hochschule Osnabrück, Deutschland

Summary An electronic nursing record is implemented in many hospitals, although applications for quality assurance of the documentation contents have not yet been published. Therefore, this study examined whether rules for plausibility checks may be operationalised and used as rules in an expert system. Rules concerning 8 subject areas of nursing action were identified and transformed into codes for data interpretation. The rules were applied on data excerpted from 29,776 electronic nursing records from the university hospital Aachen. The expert system classified each nursing record into one of five possible classes ranging between “applicable” and “not applicable”. To exam the quality of control, a control sample of 15 nursing records were evaluated by 3 nursing experts. A total of 77.3% of the nursing records were rated “applicable” or “rather applicable” concerning the total-plausibility by the expert system, and 7.07% were rated “rather not applicable” or “applicable”. The most frequent cause of implausibility of data was a missing description of the patient’s condition aligned with a documented intervention. The evaluations of the nursing experts deviated highly from the rating of the expert system, in addition to been inconsistent with one another. The results prove a deficit of documentation concerning the patient’s condition, a deviation among experts’ evaluations, and the facility of expert systems to be used as support in quality assurance.

Einleitung Die inhaltliche Plausibilität ist für die Verwendung einer Pflegedokumentation als Unterstützung im Behandlungsprozess und zum revisionssicheren Leistungsnachweis pflegerischen Handelns von hoher Relevanz [1]. Zudem gewinnt Die Autoren haben keine die Pflegedokumentation bei der AbInteressenskonflikte im rechnung von Behandlungsfällen inZusammenhang mit diesem nerhalb des deutschen DRG-Systems Beitrag deklariert. an Bedeutung. Somit steigt auch die

Bedeutung einer Qualitätssicherung der Dokumentation. Regelbasierte Expertensysteme zur automatisierten Plausibilitätsprüfung elektronischer Pflegedokumentationen sind bislang nicht beschrieben, werden jedoch in anderen Bereichen der medizinischen Dokumentation bereits angewendet [2]. In dieser Studie sollen Plausibilitätsregeln identifiziert, bei einem grossen Datensatz elektronischer Pflegedokumentationen angewendet und hinsichtlich ihrer Aussagekraft untersucht werden.

Methodik Als Rohdaten dienten 29 776 elektronische Pflegedokumentationen von somatischen Allgemeinstationen des Universitätsklinikums Aachen aus dem Zeitraum von April bis Dezember 2010. Es wurden 1 378 381 Pflegeinterventionen und 165 267 Zustandsbeschreibungen ausgelesen. Aus Literatur [2, 3] und Protokollen nach der Methode des lauten Denkens [4] von zwei Pflegeexperten wurden Plausibilitätsregeln für acht Themenbereiche pflegerischen Handelns identifiziert (Atmung, Ausscheidung, Körperpflege, Ernährung, Bewegung, Dekubitusrisiko, Dekubitus, sonstige Wunden). Als massgebliche Basis der Plausibilitätsprüfung dienten Angaben über die durchgeführten Pflegeinterventionen (nach dem LEP®nursing 3.1-Interventionskatalog) und strukturierte Zustandsbeschreibungen zum Patienten (z.B. Pflegeprobleme, Wunddokumentationen, Pflegeanamnesen). Zur Prüfung der Pflegedokumentationen wurde auf Grundlage der identifizierten Regeln ein Expertensystem in SAS umgesetzt. Dieses ermittelte pro Themenbereich eine Plausibilitätsbewertung in Form von Prozentanga-

Korrespondenz Jens Schall Stabstelle EDV der Pflegedirektion Universitätsklinikum Aachen A.ö.R Pauwelsstraße 30 DE-52074 Aachen schall.jens@gmail.com

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ben (plausible Angaben/Gesamtangaben). Anschliessend wurde die Gesamtplausibilität für jede Pflegedokumentation einer von fünf möglichen Klassen (von «trifft nicht zu» bis «trifft zu») zugeordnet. Zur Überprüfung der Aussagekraft gaben drei Pflegeexperten ein Urteil zur Plausibilität einer geschichteten Stichprobe (n = 15 Pflegedokumente, 3 je Gesamtplausibilitätsklasse) anhand einer 5-poligen Likert-Skala («trifft nicht zu» bis «trifft zu») ab.

Resultate Bei 77,3% der Pflegedokumentationen wurde die Gesamtplausibilität durch die SAS-Auswertung mit «trifft zu» oder «trifft eher zu» beschrieben, in 15,5% mit «weder noch» und in 7,07% Fällen mit «trifft eher nicht zu» und «trifft nicht zu». In 0,13% der Fälle konnte keine Datenauswertung durchgeführt werden. Der häufigste Grund für eine Implausibilität war eine fehlende Zustandsbeschreibung bei einer dokumentierten Intervention, nicht jedoch umgekehrt (nur max. 1,3% der Fälle). Die Einschätzungen der Pflegeexperten und des Expertensystems wichen stark voneinander ab (Kendall’s W = 0,119), genauso wie diejenigen der Pflegeexperten untereinander (Kendall’s W = 0,114).

litätssicherung kann ein Expertensystem eine effiziente Hilfe für einen Pflegeexperten darstellen, eine vollständige Übernahme dieser Funktion durch das Expertensystem ist jedoch nicht sinnvoll. In der automatisierten Plausibilitätsprüfung und den Expertenprüfungen wurden keine unstrukturierten Daten berücksichtigt, wie sie bislang einen grossen Teil der Dokumentation ausmachen. Eine Pflegedokumentation sollte möglichst viele strukturierte Elemente in Form von standardisierten Katalogen und Terminologien enthalten, um automatisiert prüfbar zu werden. Die Sprache und Struktur von Zustandsbeschreibungen sollte jedoch grundsätzlich auf Ihre Gebrauchstauglichkeit für den Pflegealltag geprüft werden, eine Zurückhaltung bei der Dokumentation von Patientenzuständen könnte sonst hierin begründet sein [6]. Diese Arbeit bietet eine Basis für weitere Forschungen in diesem Bereich, wie die Ausweitung einer automatisierten Plausibilitätsprüfung auf andere Bereiche der Pflegedokumentation (z.B. Zuleitungen/Ableitungen, Medikation), die Verknüpfung mehrerer Themenbereiche (z.B. Bewegung und Ausscheidung) und die Möglichkeiten zur Prüfung von Freitext-Dokumentationen.

Literatur 1

Diskussion In fast einem Viertel der Dokumente ergab die automatisierte Plausibilitätsprüfung ein Ergebnis von «weder noch» plausibel und schlechter. Dies ist im Wesentlichen darauf zurückzuführen, dass die Benennungen von Patientenzuständen (als Auslöser von Interventionen) in der Pflegedokumentation nicht hinreichend waren. Die Ergebnisse zeigten auch, dass die Einschätzungen der Experten untereinander und vom Expertensystem stark abwichen, dies steht im Einklang mit Studien über medizinische Diagnosen [5]. Die Nutzung des Vier-Augen-Prinzips bei der Plausibilitätsprüfung ist auch unabhängig von der Nutzung eines Expertensystems unerlässlich. Bei der Qua-

3 4 5 6

Projektgruppe P 42 der MDK-Gemeinschaft: Grundsatzstellungnahme Pflegeprozess und Dokumentation. Handlungsempfehlungen zur Professionalisierung und Qualitätssicherung in der Pflege. 2005. Online verfügbar unter: http://www.mds-ev.org/media/pdf/P42_Pflegeprozess1.pdf [zuletzt aktualisiert am 06.04.2005, zuletzt geprüft am 12.10.2010]. Schmitz A. Plausibilitätsregeln eDMP Diabetes mellitus Typ 1 und typ 2. 2008. Online verfügbar unter: http://www.vdek.com/vertragspartner/ DMP/diabetes2/plausibilitaetsrichtlinie/anl_3_dm1_und_2_edmp.pdf [zuletzt aktualisiert am 28.01.2008, zuletzt geprüft am 25.10.2010]. Rossbruch R. Die Pflegedokumentation aus haftungsrechtlicher Sicht. In: Pflegerecht 2008;(6):126–131. Frommann U. Die Methode «Lautes Denken». Online verfügbar unter: http://www.eteaching.org/didaktik/qualitaet/usability/Lautes%20Denken_eteaching_org.pdf [zuletzt geprüft am 15.4.2011]. Stausberg J, Lehmann N, Kaczmarek D, Stein M. Reliability of diagnoses coding with ICD-10. In: Int J Med Inform. 2008;77(1):50–7. Maanen Hv. Die Entwicklung einer Pflegefachsprache aus einer pflegewissenschaftlichen Perspektive: Das Warum und Wozu. In: Pflege 2002;15:198–207.

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Effizienzsteigerung dank Planungssoftware? Ein erster Schritt zu E-Health1 Jutta Spenglera, Andreas Altorferb a b

BEDAG Informatik AG, Bern Abteilung für Psychiatrische Neurophysiologie, Universitätsklinik und Poliklinik für Psychiatrie, Bern

Summary Objective: The primary goal of this study was quantitative investigation of the benefits of planning software for outpatient care. The second objective was to investigate whether health service providers are aware of a substantial benefit in using the new application. Methods: The performance of health service providers was investigated in a comparative study before and after the introduction of planning software. A paper survey was also conducted to ascertain their subjective experiences before and after implementation of the planning software. Results: The results of this investigation showed no significant effect in terms of financial efficiency. In this respect, the introduction of planning software had no significant effect on the return achieved. However, introduction of the planning system generated significantly greater satisfaction among the health service providers (Chi2 = 38.03, p <.001). Conclusion: The results of this study confirm that the introduction of planning software is of benefit to health service providers. However, an isolated solution embodying one sub-process only (planning), is of limited value for the overall treatment process. The planning system is just one part of a combined treatment process. In this respect it is important to integrate a specialised tool into an overall system of organisation and documentation. Nevertheless, the results obtained describe important planning elements which may be integrated into a clinical information system (CIS).

Einleitung Um die hohe Informationsdichte zu bewältigen und Arbeitsabläufe in der ambulanten Sprechstundenplanung der psychiatrischen Poliklinik effizienter zu gestalten, wurde in den UniDie Autoren haben keine versitären Psychiatrischen Diensten Interessenkonflikte im Bern (UPD) im Juni 2008 eine ResZusammenhang mit diesem sourcen- und Agendenplanung einArtikel deklariert. geführt.

1 Studie im Rahmen der Master Thesis, MAS Medical Informatics, Medical Technology Center, an der Berner Fachhochschule, Titel: Efficiency-evaluation of a planning software for outpatient care.

Ziel der vorliegenden Studie ist es, den Nutzen der eingeführten Planungssoftware durch einen Vorher-NachherVergleich nachzuweisen. Folgende Aspekte wurden untersucht: Effizienz: – Werden die Sprechstundenangebote besser genutzt (Anzahl vereinbarte Stunden, Anzahl effektiv abgerechnete Leistungsstunden)? – Werden die ambulanten Leistungen besser abgerechnet (Verhältnis der vereinbarten Stunden zu den erfassten Leistungen)? – Sind die Anwender besser ausgelastet (Anzahl vereinbarte Stunden pro Mitarbeiter bzw. Anzahl abgerechnete Leistungsstunden im Verhältnis zur Arbeitszeit [Produktivität])? Nutzen: – Erlebt der Anwender einen nachweisbaren Nutzen durch die Anwendung der Ressourcen- und AgendenPlanungssoftware? Die steigenden Gesundheitskosten zwingen die Leistungserbringer, betriebswirtschaftliche Ansätze umzusetzen. Die neue gesamtschweizerische Spitalfinanzierung, welche per 1. Januar 2012 [1] umgesetzt wird, erhöht den Druck zusehends. Im Weiteren steht das medizinische Fachpersonal täglich im Spannungsfeld, qualitativ hochstehende Leistungen zu erbringen und möglichst kostengünstig zu arbeiten. Dabei verschlechtern sich die Arbeitsbedingungen, da als Folge eines zunehmenden Personalmangels in vielen Spitälern Überbelastungen zur Regel werden. Laut einer Studie der Stiftung Careum soll der Personalmangel bis zum Jahr 2030 mit ca. 190 000 fehlenden Gesundheitsfachpersonen gravierende Ausmasse annehmen [2]. Die Behandlung der Patienten muss gemäss der Leistungsvereinbarung mit den kantonalen Gesundheitsbehörden und den Vorgaben der Krankenversicherer hohe

Korrespondenz: Jutta Spengler MAS Medizininformatik BEDAG Informatik AG Gutenbergstrasse 3 CH-3011 Bern jutta.spengler@bedag.ch

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Qualitätsstandards erfüllen. In diesem Zusammenhang scheinen sich elektronische Informationssysteme zur Dokumentation geradezu aufzudrängen. Laut der Studie «Swiss eHealth Barometer» sind Faktoren wie elektronische Hilfestellungen zur Arbeitserfüllung (z.B. Kataloge, Guidelines, Interaktionsprüfungen bei der Medikation, etc.) und die geforderte Effizienzsteigerung Treiber von e-Health [3]. Ausgangslage Die Sprechstundenplanung und die Zuteilung der zuständigen Assistenz- und Oberärzte wurden in der psychiatrischen Poliklinik in der Vergangenheit auf Excel vorgenommen, wöchentlich angepasst und ausgedruckt. Damit die Poliklinik den wachsenden Ansprüchen an eine effiziente und transparente Patientenplanung Rechnung tragen konnte, wurde als Alternative im ersten Quartal 2008 eine Ressourcen- und Agenden-Planungssoftware evaluiert, implementiert und im Juni 2008 operativ dem Betrieb übergeben. Fragestellungen Die Verwendung eines Planungsinstruments ist nur dann sinnvoll, wenn eine effektivere Verteilung der Termine vorgenommen werden kann und wenn die Benutzer gegenüber früheren Varianten der Agendenführung einen nennenswerten Nutzen erfahren. Effizienz Die Effizienz des Planungsinstruments soll mit der Erfassung der erbrachten Leistung und des tatsächlich abgerechneten Ertrags gemessen werden. Es wird gegenüber der vorherigen Agendenführung eine Effizienzsteigerung in den erhobenen Kennwerten von mindestens 15% erwartet. Eine optimale Planung schliesst eine Auslastung des Leistungserbringers mit ein, die seine Verfügbarkeit im jeweiligen Angebot möglichst vollständig nutzt. Es wird gegenüber der vorherigen Agendenführung eine um mindestens 15 Prozent höhere Auslastung der Therapeuten erwartet. Nutzen Neben einer Effizienzsteigerung in der Planung der Termine wird auch ein positiver Effekt des Planungsinstruments auf die Personen erwartet, welche die tatsächlichen Termine vergeben und somit als Anwender ein zufriedenstellendes Instrument benützen sollen. Es wird gegenüber

Abbildung 1 Mittelwert in CHF und Std Err, Ertrag pro Minute, geplante Fälle.

der vorherigen Agendenführung im Excel eine signifikant höhere Zufriedenheit erwartet.

Methoden Erhebung der Effizienz Im Rahmen einer retrospektiven Vergleichsstudie wurden erfasste TARMED-Leistungsdaten pro Patient der Organisationseinheit «Poliklinik Sprechstunden» mit der vorherigen Agendenplanung und dem neuen Planungsinstrument verglichen und in Relation zu den geplanten und den effektiv abrechnenden Erbringern gesetzt. Es wurden zwei vergleichbare Gruppen gebildet, die in einem Zeitraum von 15 Monaten mehr als 10 000 Beobachtungseinheiten aufweisen (vgl. Tab. 1). Tabelle 1 Stichprobeneinteilung: Gruppen, Zeitraum, genutzte Daten. Gruppe Zeitraum von

Zeitraum bis

Monate

Fälle

01.03.2007

31.05.2008

11 352

01.06.2008

31.08.2009

10 963

Erhebung des Nutzens Wir wollten den heutigen Benutzern der Planungssoftware die Gelegenheit geben, das Produkt aus ihrer Sicht zu bewerten. Die Zufriedenheit der Nutzer wurde mit einem Fragebogen zur Ergonomie erfasst (adaptiert nach dem Fragebogen «Beurteilung von Software auf Grundlage der Internationalen Ergonomie-Norm ISO 9241/10» [4]). Es konnten 40 Anwender für die Erhebung der Anwenderzufriedenheit gewonnen werden. Die Daten wurden anonym erhoben. Um den Rücklauf zu sichern, konnte der Fragebogen elektronisch oder auf Papier ausgefüllt werden.

Resultate Erfassung der erbrachten und abgerechneten Leistungen Eine positive Wirkung der eingeführten Planungssoftware in der postulierten Höhe (15%) konnte bei den geplanten Sprechstunden nicht nachgewiesen werden. Auf der Fallebene (Perspektive behandelter Fall unabhängig vom Erbringer, Gruppen NA= 1582 und NB = 1944) konnte keine Effizienzsteigerung in den erbrachten und effektiv abgerechneten Leistungen beobachtet werden. Zwischen den Gruppen A und B zeigte sich eine Differenz von 6,39%. In der Gruppe B wurden durchschnittlich 0,27 Franken mehr Ertrag pro Minute erwirtschaftet (vgl. Abb. 1). Bei ungeplanten (d.h. kurzfristig vereinbarten) Sprechstunden konnte auf der Fallebene zwischen den beiden Gruppen ein signifikanter Unterschied im mittleren Ertrag pro Minute Sprechstundenzeit festgestellt werden (NA = 546 und NB = 701, t = 4,208, p <0,0001). Wir beobachten zwischen den Gruppen A und B eine Differenz von

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Abbildung 2 Mittelwert in CHF und Std Err, Ertrag pro Minute, ungeplante Fälle.

Abbildung 4 Mittelwert in Prozent, Auslastung der Erbringer und Std Err in Prozent.

der Erbringer somit seine gesamten 40% für die Sprechstunden verwendet, wird seine Auslastung mit 100% angegeben. Mit der Einführung des Planungsinstruments ergibt sich eine Reduktion der Auslastung um 18,89%. Zudem setzen die Erbringer der Gruppe A mehr als die vereinbarte Arbeitszeit (+18,78%) für die Sprechstunden ein, die Erbringer der Gruppe B hingegen weniger als die vereinbarte Arbeitszeit (–3,66%) (vgl. Abb. 4).

Abbildung 3 ANOVA Mittelwerte in CHF und Std Err, Ertrag pro Minute, in den Gruppen A und B, geplante und ungeplante Fälle.

51,02%. In der Gruppe B wurden mit «Walk-In»-Patienten durchschnittlich 3,55 Franken mehr Ertrag pro Minute abgerechnet (vgl. Abb. 2). Ein Vergleich der vier Mittelwerte (geplante und ungeplante Sprechstunden in den beiden Beobachtungszeiträumen A und B) ergab, dass bei ungeplanten Sprechstunden im Zeitraum B ein signifikant höherer Ertrag pro Minute erwirtschaftet wurde als in den anderen Gruppen (ANOVA, Interaktion F[1,3] = 16,15, p <0,001, Mittelwertvergleich Student’s t p <0,001 *); vgl. Abb. 3)

Zufriedenheit der Anwender Die Einführung einer Planungssoftware im Bereich der psychiatrischen Poliklinik führt zu einer signifikant höheren Zufriedenheit bei den Anwendern. Die Planung im Excel wird überwiegend als mangelhaft, diejenige im Planungstool als gut bis hervorragend angesehen (Abb. 5 und Tab. 2, Chi2 = 38,03, p <0,001).

Diskussion Datenbeschaffung und Auswertung Die unterschiedlichen Planungssysteme erschwerten es, die einzelnen Variablen verlässlich zu erheben. Die heterogene Systemlandschaft ist in vielen Spitälern Realität.

Auslastung der Leistungserbringer Die Auslastung der Leistungserbringer hat sich mit der Einführung der Planungssoftware nicht signifikant verändert (NA= 32 und NB = 44). Bei den Erbringern wurde definiert, dass sie maximal 40% ihres Beschäftigungsgrades für die Sprechstunden aufwenden dürfen (Sollwert). Wenn Tabelle 2 Häufigkeitsverteilung: Zufriedenheit der Anwender (1 = mangelhaft bis 6 = hervorragend). Gruppe/Kategorie

Total

Excel/Papier Count

Total % Row %

4.20 20.00

10.08 48.00

1.68 8.00

2.52 12.00

1.68 8.00

0.84 4.00

21.01 100

Planungssoftware Count

Total % Row %

2.52 3.19

420 5.32

10.08 12.77

21.01 26.60

33.61 42.55

7.56 9.57

78.9 100

Count Total

119

Total %

6.72

14.29

11.76

23.53

35.29

8.40

100

Abbildung 5 Mosaikplot der Beurteilung des Fragebogens «Zufriedenheit Anwender».

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Aus Sicht des Managements sollte es das Ziel sein, die für den Behandlungsprozess relevanten Daten in möglichst interoperable Systeme einzupflegen. Wir sehen für uns ein Potential, die Businessarchitektur mit der Einführung des Klinikinformationssystems prozessorientiert abzubilden, so dass in der nahen Zukunft erhobene Daten durch ein geeignetes Datawarehouse ausgewertet werden können. Datenanalyse und Plausibilisierung Der Aufwand für die Datenbereinigung war sehr hoch. Viele Daten mussten abgegrenzt werden, um vergleichbare Datensätze in den beiden Gruppen erhalten zu können. Erfassung der erbrachten und abgerechneten Leistungen Die Einführung einer Planungssoftware hat keine signifikante Effizienzsteigerung gebracht. Die Erträge sind zwar leicht höher. Begleitumstände wie Reorganisation der Prozesse, Kostendruck oder zunehmende Sensibilisierung auf die Leistungserfassung haben hier möglicherweise nur eine geringfügige positive, d.h. ertragssteigernde Veränderung (um +0,27 Franken) gebracht, die nicht direkt auf die Planungssoftware zurückgeführt werden kann. Das Ergebnis in der Gruppe B der ungeplanten Fälle weist hingegen einen signifikanten Unterschied auf. In dieser Gruppe wurde bei den «Walk-In»-Patienten (kurzfristig vereinbarte Aufnahmen) ein Mehrertrag von 3,55 Franken pro Minute beobachtet. Wir vermuten, dass in dieser Gruppe der ungeplanten Patienten eher schwierigere Fälle behandelt wurden, welche eine intensivere Betreuung benötigten und damit auf Grund der Interventionsart mit höheren Beträgen (TARMED-Positionen) abgerechnet werden konnten. Der Vergleich der vier Mittelwerte (vgl. Abb. 3) aus geplanten und ungeplanten Sprechstunden in den beiden Beobachtungszeiträumen A und B ergab, dass nur bei ungeplanten Sprechstunden ein signifikant höherer Ertrag pro Minute erwirtschaftet werden konnte. Auslastung der Leistungserbringer Wir versprachen uns mit der Einführung der Planungssoftware eine bessere Auslastung der Erbringer. Wir beobachten bei der Auslastung der Erbringer eine hohe individuelle Variabilität. Mit einer Standardabweichung von 240 in Gruppe A und einer Standardabweichung von 106 in Gruppe B zeigt sich, dass in der Auslastung der Erbringer grundsätzlich erhebliche Unterschiede bestehen, die in Gruppe A doppelt so hoch waren wie in Gruppe B. Ein Wert von 100% zeigt an, dass der vereinbarte 40-Prozent-Sprechstundeneinsatz voll eingehalten wurde. Vor diesem Hintergrund waren die Erbringer in der Gruppe A mit 118% klar überbelastet. In Gruppe B ist der Wert mit 96,34% knapp unter den definierten 100%. Wir vermuten, dass einerseits durch eine bessere Personalsituation der Erbringer die Auslastung optimiert werden konnte. Andererseits kann es jedoch sein, dass durch eine optimalere Planung die Zuweisung zum jeweiligen Erbringer besser vorgenommen werden konnte. Für diese Interpretation spricht die geringere Abweichung in der Gruppe B, was

konkret heisst, dass die individuelle Variabilität der aufgewendeten Sprechstundenzeit reduziert werden konnte. Zufriedenheit der Anwender Die Anwender sind mit dem Einsatz der Planungssoftware signifikant zufriedener als mit der früheren Planung über Excel-Tabellen. Diese Zufriedenheit zeigt sich unserer Meinung nach auch in der Ausweitung der Nutzung der Planungssoftware, z.B. zur Planung von anderen ambulanten Tätigkeiten (vgl. Verlaufsgespräche). Seit 2010 können zudem die Sitzungsräume als Ressourcen zusammen mit der Planung der Termine erfasst werden. Buchungen von Therapieräumen können von den Erbringern so bequem durchgeführt werden. Diese Entwicklung stimmt uns optimistisch für einen weiteren Ausbau der Sprechstundenplanung. Stärken und Schwächen Wir versprechen uns von der Einführung eines Krankenhausinformationssystems im Sinne einer multifunktionalen Arbeitsplattform eine am Behandlungsprozess orientierte Planung und Erfassung von Aktivitäten der Erbringer. Auch wenn die hier vorgenommene Analyse mit einem isoliert verwendeten Planungstool nicht die erwünschte Effizienzsteigerung sichtbar machte, ergaben sich einige Hinweise, die auf eine bessere Organisation der Sprechstundentermine deuten. Auf der Seite der Erträge sind keine massiven Mehrerträge zu verzeichnen. Das beruhigt sicher in der Rückschau. Für die Zukunft muss überprüft werden, ob die erbrachten Leistungen von den Erbringern korrekt erfasst und verrechnet werden. Die Planung scheint mindestens im hier gewählten Beobachtungszeitraum von untergeordneter Bedeutung zu sein. Resultate im Vergleich mit anderen Studienergebnissen Die beschriebenen Resultate können in der wissenschaftlichen Literatur mit keiner Studie direkt verglichen werden. Shekelle u.a. [5] untersuchten elektronische Datenquellen, welche seit 1995 veröffentlicht wurden (PUBMED, die Cochrane Controlled Clinical Trials Register und die Cochrane Database of Reviews of Effects [DARE]) mit dem Ziel, Aufschluss über die Grundlagen, die Vorteile und die Kosten von Gesundheitsinformationssystemen zu erhalten. Von 855 Studien wurden am Ende 256 Artikel analysiert, d.h. 599 wurden aus Gründen der Unvollständigkeit ausgeschlossen. Lediglich 82 Artikel enthielten einige Kostendaten. In kaum einer Studie werden die Krankenhausinformationssysteme im Hinblick auf ihre Funktionalität und die daraus resultierenden Kosten beurteilt. Nur bei Studien von vier Standorten (drei medizinischen Zentren der USA und einem in den Niederlanden) wurde die Leistungsfähigkeit der elektronischen Patientenakte zur Verbesserung der Qualität der Betreuung in der ambulanten Pflege untersucht. Es zeigte sich eine effizientere Leistungserbringung, wenn ein Klinikinformationssystem mit klinischen Entscheidungshilfen zur Verfügung stand. Es wurde ein hoher Nutzen beschrieben, wenn die Leistungserbringer mit spezifischen Tools in ihrer Arbeit unterstützt wurden. Die quantifizierbaren Vorteile überwie-

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gen die Investitionskosten, diese können aber erst nach einer längeren Laufzeit der Software verifiziert werden. Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass Health Information Systeme (HIT) das Potenzial zu einem Paradigmenwechsel haben. Bezüglich Nutzerzufriedenheit bestehen durchaus Vergleiche aus anderen Institutionen. So zeigen Analysen im Universitätsspital Zürich, dass aus Sicht von Ärzteschaft und Pflege die breite Einführung des Moduls «eKardex» gut akzeptiert wurde und die Benutzer nicht mehr zurück zum Papier wollen [6].

weitere Abläufe mit einschliesst. In diesem Sinn stellt die Planung der Sprechstunden nur einen kleinen Subprozess dar, der erst eingebettet in ein Gesamtsystem sinnvoll genutzt werden kann. Die beschriebenen Ergebnisse weisen trotzdem auf wichtige Elemente im Bereich der Einsatzplanung hin, die allerdings nur im Umfeld eines Klinikinformationssystems ihre volle Bedeutung erlangen.

Bedeutung und Übertragbarkeit der Ergebnisse

Die vorliegenden Studienresultate bestätigen uns, dass durch die Einführung von prozessunterstützender Software ein Nutzen für die Leistungserbringer und eine Qualitätssteigerung in der Planung erzielt werden können. Allerdings hat eine isolierte Softwarelösung, die nur einen Teilprozess (Planung) unterstützt, einen beschränkten Wert für den Gesamtprozess der Behandlung. Aus der Behandlung leitet sich die Verrechnung ab, die ihrerseits

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Implémentation d’un itinéraire clinique dans le système d’information clinique de l’Hôpital du Valais Roger Schaera, Pierre-Auguste Petignatb, Alex Gnaegia a b

Service d’informatique médicale et administrative, Institut Central des Hôpitaux Valaisans, Hôpital du Valais (RSV), Sion Service de médecine interne, Centre hospitalier du centre du Valais, Hôpital du Valais (RSV), Sion

Summary In the context of a feasibility study, we have developed a clinical pathway inside the clinical information system of the Valais Hospital. A clinical pathway can be viewed as an algorithm for the treatment of a given medical condition, as it includes concepts such as decision points, parallel sequence flow and flow synchronization. A computerized clinical pathway requires a workflow engine, which does not exist in our current information system. Various solutions had to be found, including interfacing with a process engine, in order to create a functional prototype. The result looks promising but required a considerable amount of development time. The next step of the project will be to evaluate the impact of the computerized clinical pathway on the patients’ clinical management.

Introduction Les itinéraires cliniques sont des plans de soins structurés et multidisciplinaires conçus pour permettre l’implémentation pratique de directives et de protocoles cliniques. Ils fournissent un guide détaillé pour chaque étape de la prise en charge d’un patient (traitements, interventions, etc.) sur une période donnée [1–3]. Les itinéraires cliniques sont un concept introduit dans les années 90 au Royaume-Uni ainsi qu’aux États-Unis. Depuis, ils se sont démocratisés et sont de plus en plus utilisés dans les pays développés. La popularité croissante des itinéraires cliniques suscite également un intérêt au sein de l’Hôpital du Valais, ce qui a mené à la réalisation d’un projet pilote sur le sujet. Un itinéraire clinique peut être vu comme une marche à suivre taillée sur mesure pour une maladie, un traumatisme ou une affection bien précise Il permet de standardiser les pratiques médicales et de diminuer les complications intra-hospitalières [4]. D’autres critères caractérisant un itinéraire clinique sont: Durée d’une étape: Il est par exemple Les auteurs n’ont pas possible de définir que 4 heures au déclaré des obligations plus tard après la prise en charge du financières ou personnelles patient, une certaine tâche doit absoen rapport avec l’article lument avoir été réalisée. soumis.

Critères de passage d’une étape à l’autre: Il est peut-être nécessaire qu’une série de conditions soient satisfaites avant que le patient puisse passer à la prochaine phase du traitement. Les itinéraires cliniques possèdent de nombreux avantages, dont voici quelques exemples: – Favorisent l’introduction du concept de médecine basée sur des preuves (en anglais: «evidence-based medicine») et l’utilisation de directives cliniques – Sont un excellent outil pour la gestion de la qualité permettant d’améliorer des processus de soins et de donner un feedback sur la prise en charge locale des patients – Peuvent contribuer à la diminution de la durée moyenne du séjour hospitalier des patients (l’existence d’une procédure claire permet d’éviter des variations inutiles dans la façon de traiter une pathologie) – Non-prescriptifs: n’outrepassent pas le jugement clinique Bien sûr, certaines critiques ont également été émises, tel que le fait que les itinéraires: – Peuvent donner l’apparence de dissuader les cliniciens d’un traitement personnalisé – Ne sont pas adaptés à des changements soudains de l’état du patient – Peuvent nécessiter une longue période d’adaptation de la part du personnel Il existe en outre des recommandations concernant la manière d’utiliser un itinéraire clinique que nous avons cherché à intégrer au mieux dans le projet: 1. Suivre l’itinéraire clinique défini pour tout patient souffrant de la pathologie choisie. 2. Documenter les actes médicaux effectués au fur et à mesure que le patient progresse dans l’itinéraire.

Correspondance: Roger Schaer Développeur Système d’Information Clinique Institut Central des Hôpitaux Valaisans Av. Grand-Champsec 86 CH-1951 Sion roger.schaer@hopitalvs.ch

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3. Permettre certaines déviations du chemin standard, à condition qu’elles soient justifiées et documentées. 4. Prendre les mesures adéquates lorsque l’évolution d’un patient n’est pas satisfaisante ou lorsqu’elle est plus rapide qu’attendu. 5. S’assurer que le patient comprenne l’itinéraire clinique et la raison pour laquelle il est utilisé dans son cas. Permettre au patient de consulter l’itinéraire. Évidemment, un itinéraire clinique peut très bien se présenter sous forme de formulaires papier, mais il est clairement plus intéressant de créer un logiciel lorsqu’un hôpital dispose déjà d’un système d’information bien implanté. Dans un système informatisé, certaines tâches peuvent être automatisées, ce qui peut apporter un gain de temps considérable. Qui plus est, il est beaucoup plus simple d’assurer le respect du déroulement des étapes de l’itinéraire dans un logiciel que sur une feuille de papier. Les itinéraires cliniques étant le mieux adapté à des pathologies bien définies avec des étapes prévisibles et un plan de traitement homogène des patients [1], une pathologie courante a été sélectionnée pour développer un premier prototype: la pneumonie acquise en communauté. Cet itinéraire se décompose en trois phases principales, illustrées dans la figure 1. Chaque phase comporte différentes étapes nécessitant des interventions (ex: prescription de médicaments) et des prises de décision (ex: choix de la voie de traitement ambulatoire / hospitalisation / soins intensifs) du médecin.

Figure 1 Phases de l’itinéraire clinique «Pneumonie acquise en communauté» (SI = Soins Intensifs, RAD = Retour à Domicile, AB = antibiotique, tt = traitement, p. os = per os)

Objectifs Le but de ce projet est d’évaluer la faisabilité de la mise en place d’un itinéraire clinique dans le système d’information clinique existant de l’Hôpital du Valais. Par ailleurs, l’objectif principal des itinéraires cliniques est de contribuer à la standardisation des processus de soins en fournissant une procédure claire et efficace, basée sur des faits et des preuves. Plus globalement, un itinéraire clinique doit permettre l’augmentation de la qualité des soins tout en diminuant les coûts engendrés par le traitement. Le prototype développé doit donc fournir diverses fonctionnalités permettant d’arriver à cette fin:

– Prescription semi-automatisée de médicaments nécessitant uniquement une confirmation du médecin. Les médicaments proposés correspondent aux guidelines tout en tenant compte des spécificités de l’Hôpital du Valais. – Création d’ordres médicaux standards pour les examens et traitements associés à la pathologie. – Aide à la décision en utilisant des calculs de scores et des évaluations des signes vitaux. – Visualisation des étapes grâce à un graphique de progression donnant un bon aperçu du déroulement du traitement du patient.

Matériel et méthodes Une exigence initiale du projet est l’utilisation des données du système d’information clinique (SICL) existant. Il n’était pas envisageable d’utiliser un logiciel spécialisé dans les itinéraires cliniques nécessitant une nouvelle saisie de toutes les données du patient. Il a donc été préconisé de conserver le logiciel client du SICL comme interface utilisateur de l’itinéraire clinique. Ceci permet, de surcroît, de ne pas dépayser les utilisateurs outre mesure. Le SICL de l’Hôpital du Valais est basé sur le logiciel commercial Phoenix, de l’entreprise CompuGroup Medical AG. Ce logiciel a été développé à l’origine dans les années 90 et conserve aujourd’hui encore certains aspects architecturaux des systèmes d’information de cette décennie. Il fonctionne selon le modèle client / serveur, avec des clients (développés en langage Delphi) qui se connectent à un serveur de bases de données Oracle. Les développements personnalisés réalisés en interne se font dans un langage de scripting propriétaire qui n’intègre aucune notion de programmation orientée objet. Le fonctionnement d’un itinéraire clinique est sensiblement le même que celui de tout autre processus métier, c’est-àdire qu’il s’agit d’un workflow qui doit être contrôlé par un moteur de flux, malheureusement absent du SICL. Il a donc été décidé d’utiliser un moteur de processus externe pour modéliser et exécuter l’itinéraire, à l’aide d’une suite Business Process Management (BPM). Plusieurs logiciels ont été évalués sur les aspects suivants: respect de la norme de référence Business Process Management Notation (BPMN), facilité de prise en main, simplicité d’intégration de l’outil avec l’environnement existant et aisance de déploiement d’un processus. Le choix s’est finalement porté sur la version communautaire d’Intalio BPMS [5]. Ce logiciel gratuit permet d’utiliser la quasi-totalité des symboles définis dans la norme BPMN et comporte tous les éléments standards d’une suite BPM: outil de modélisation des processus métier, moteur d’exécution de processus Business Process Execution Language (BPEL), surveillance des processus, etc. La communication entre le SICL et le moteur Intalio est assurée par un simple client Web Service programmé à l’aide du framework NET de Microsoft. Ce client envoie des messages au processus métier afin de le faire progresser. Finalement, l’outil de visualisation de l’itinéraire a été réalisé à l’aide de SIMILE Timeline [6], un widget Web de visualisation de données temporelles. Des données au

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format JavaScript Object Notation (JSON) sont fournies à l’outil par le biais d’une servlet Java. JSON est un format de données structurées similaire à XML (eXtensible Markup Language), mais possédant une syntaxe plus légère. La figure 2 donne un aperçu des composants mis en place et des liens entre ces derniers.

Figure 2 Composants du prototype d’itinéraire clinique. BPM: Business Process Management, SI: Système d’information.

Résultats Le prototype réalisé est fonctionnel et peut être analysé sous deux angles distincts: en termes d’utilisation et en termes de réalisation technique. En premier lieu, l’aspect «utilisation»: La majorité des points cités dans le document descriptif de l’itinéraire ont pu être inclus dans l’interface utilisateur de l’itinéraire (calculs de scores, prescription de médicaments, contrôle des signes vitaux, ordres médicaux standards, délais requis avant le passage à l’étape suivante, prise en compte des allergies du patient, etc.). La figure 3 donne un aperçu de la structure du formulaire. De plus, il semble que, pour les utilisateurs, un bon équilibre entre automatisation et personnalisation ait été trouvé. La plupart des valeurs sont renseignées par défaut, mais le médecin a toujours la liberté de personnaliser une prescription de médicament ou un ordre afin de l’adapter à la situation unique du patient. La barre d’outil située au bas de l’interface permet par exemple de prescrire des médicaments ou des ordres qui ne sont pas directement liés à l’itinéraire, mais plutôt à des comorbidités du patient. Par contre, d’autres aspects n’ont pas pu être directement intégrés pour des raisons techniques, comme par exemple l’interprétation de certains résultats de laboratoire (antibiogramme) qui ne sont pas disponibles dans le dossier patient électronique. Enfin, des indicateurs de suivi tels que la durée du séjour, le temps de séjour aux urgences ou encore le taux de mortalité ne seront pas directement accessibles dans le SICL, mais pourront être obtenus par le système d’informatique décisionnelle de l’entreprise.

Discussion Graphique de progression de l’itinéraire

Interface de pilotage de l’itinéraire

Barre d’outils

Figure 3 Capture d’écran du prototype d’itinéraire clinique dans le système d’information clinique.

Le constat final de ce projet est le suivant: individuellement, tous les composants nécessaires à la réalisation d’un itinéraire clinique sont disponibles et fonctionnels. Le problème majeur réside dans la communication entre ces différents éléments (système d’information clinique, interface graphique, moteur BPM, base de données, etc.). La réalisation technique du prototype n’est pas optimale: la conception initiale d’un processus métier guidant l’utilisateur a dû être abandonnée pour des raisons de limitations techniques. En effet, non seulement le SICL n’intègre actuellement aucune notion de workflow ou de processus, mais il ne fournit pas non plus d’interface simple du type API (Application Programming Interface) permettant d’accéder aux fonctionnalités du SICL depuis une application tierce.

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Cela signifie que le moteur de processus métier ne possède aucun moyen d’envoyer des instructions au SICL, mise à part une interaction directe par requêtes SQL (Structured Query Language) avec la base de données du SICL. Au final, la communication n’a pu être établie que dans une direction (du SICL vers le processus), limitant énormément l’utilité d’un tel système. Actuellement, toutes les règles métier et l’enchaînement des étapes sont donc définis de manière rigide dans le formulaire (interface utilisateur), ce qui va à l’encontre de la philosophie du BPM. Cette absence de couche métier ouverte aux applications tierces dans Phoenix est l’obstacle le plus notable à l’implémentation simple d’un prototype personnalisable et réutilisable. Malgré l’expérience acquise durant la réalisation de ce premier prototype, la création d’un nouvel itinéraire requerrait au minimum 1 mois-homme de travail supplémentaire. Selon Tschopp et al. [7] la capacité d’un système d’information clinique à être entièrement piloté par un moteur de flux, tant pour les ordres que pour les actes, la documentation, et l’ensemble des actions possibles est un élément critique et absent de tous les systèmes commerciaux à quelques exceptions près. Ce constat résume parfaitement les problèmes rencontrés durant ce projet et illustre bien le gouffre qui peut exister entre les besoins et la réalité du marché.

En conclusion, nous constatons qu’il est possible, à l’aide de solutions de contournement, d’implémenter un itinéraire clinique dans un système relativement ancien qui n’intègre aucune notion de workflow, mais au prix d’un développement individuel assez lourd. La prochaine étape réside dans la mise en production du prototype réalisé afin de pouvoir mesurer son impact sur la prise en charge de patients au travers d’indicateurs tels que la durée de séjour, le taux de mortalité ainsi que la satisfaction des utilisateurs.

Références 1 2 3 4 5 6 7

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Evolution d’internet dans le domaine médical Natalia Pletneva, Sarah Cruchet, Maria-Ana Simonet, Maki Kajiwara, Célia Boyer Fondation Health On the Net, Genève

Summary The Internet is increasingly used for health purposes as a source of information. As the mission of the Health on the Net (HON) Foundation is to guide the growing community of healthcare consumers and providers to reliable medical information, we have been conducting surveys on Internet use for health purposes for 15 years. The goal of this survey was to acquire the current state of art of Internet users attitudes towards health search and to compare the results with 2005. The survey was conducted in July and August 2010. It was open to anyone accessing the HON web page (in both English and French,) through Facebook and Twitter links or HONcode certified web sites. There were 524 participants ,who came mainly from France (28%), the UK (18%) and the USA (18%). 65% of participants represented “general public”, remaining 35% were health professionals. It emerged that the information quality remains the main barrier (80%) that users encounter whist looking for health information online. Both patients and physicians consider Internet sources to be helpful in facilitating the communication between each group, although professionals are less enthusiastic than the general public. These results justify the continuing efforts of HON to increase public awareness of quality issues and educate and guide users towards reliable health information.

Introduction Qui n’a jamais cherché de l’information de santé sur internet? Depuis le début de son existence internet comporte de l’information médicale et cette tendance ne cesse d’augmenter. L’institut de sondage Pew Internet & American Life Project estime que 59% des américains recherchaient de l’information médicale en ligne en 2011 [1]. De plus, l’institut Harris Poll a mené une enquête de 1998 à 2010 et le pourcentage des américains qui ont cherché au moins une fois des informations médicales est passé de 71% à 88%, et ceux qui le font souvent (en moyenne 6 fois par mois) de 42% à 73% [2]. Cette utilisation massive des informations de santé en ligne influence la relation patient-médecin. Le médecin reste la source la plus importante et la plus précieuse d’information pour les patients; rien n’est en mesure de remplacer la communication en face-à-face. En France, une étude montre que 89% des citoyens s’adressent à leur médecin généraliste pour obtenir de l’information de santé et même No conflict of interest temps 64% demandent des renseideclared. gnements à leurs proches [3].

Aux Etats-Unis, parmi ceux qui cherchent des informations de santé en ligne, le nombre de ceux insatisfaits des résultats de recherche est passé de 6% à 9% au cours des cinq dernières années [2]. Cette tendance démontre le scepticisme croissant des utilisateurs et la demande croissante d’information de santé de haute qualité. La plupart des recherches publiées concernent les américains, bien que certains résultats européens soient maintenant disponibles (surtout au niveau national ce qui rend difficile de regrouper des informations pour l’ensemble de l’Europe). Une des premières études qui a suivi cette tendance européenne a été menée par Andreassen et al. [4]. En 2007, 52,2% de la population utilisait internet pour sa santé, alors que ce chiffre était de 42,5% en 2005. En 2007, internet était perçu comme une source importante d’information pour la santé par environ 46,8% de la population. Parmi tous les utilisateurs, les jeunes femmes sont les utilisatrices les plus actives, comme l’ont confirmé les études [5]. Outre la recherche d’information, les utilisateurs expérimentés en santé sur internet l’utilisent aussi comme un canal de communication, à la fois pour atteindre des professionnels de la santé et pour la communication avec les pairs. La fondation «Health On the Net» (HON) ayant pour mission de guider les internautes vers de l’information de santé fiable, a mené des enquêtes sur l’utilisation de l’internet santé depuis 15 ans. L’enquête présentée dans ce papier correspond à la 10ème édition. Les enquêtes de HON sont ouvertes au public du monde entier, même si la plupart du temps elles sont promues à travers les sites certifiés HONcode, ce qui peut biaiser les résultats. Les objectifs de l’enquête ont été de comprendre l’utilisation d’internet pour le domaine médical en 2010 et de comparer les résultats avec les conclusions précédentes de 2005.

Matériel et méthodes L’enquête de 2010 est basée sur celle faite en 2005. Nous avons essayé de garder la même logique afin de rendre les résultats comparables et d’examiner la tendance. L’enquête est découpée en cinq parties. Les deux premières parties sont communes aux patients et aux professionnels de santé et chacune comporte 9 questions. Elles Correspondance: Natalia Pletneva Fondation Health On the Net CH-1205 Genève Nataly.Pletneva@healthonnet.org

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concernent l’utilisation générale de l’internet et commencent à aborder la problématique de l’internet santé. La troisième partie comporte des questions différentes selon le profil de l’utilisateur: 17 questions pour les patients et 11 pour les professionnels de santé. Nous demandons aux patients s’ils parlent de leurs recherches internet santé à leur médecin, ainsi que leur avis sur l’apport de ces nouvelles informations sur leur relation avec leur médecin. En parallèle à cela, nous demandons aux professionnels de santé ce qu’ils pensent de ces informations avec lesquelles peuvent arriver les patients dans leur cabinet. Enfin les deux dernières parties sont communes aux deux types d’audience et comportent respectivement 3 et 8 questions. Ces questions visent à obtenir de l’information sur le comportement de recherche des internautes. Les enquêtes de HON s’adressent à l’ensemble de la population. Par conséquent il est impossible de s’assurer que les participants sont représentatifs de l’ensemble des internautes recherchant des informations de santé en ligne. L’enquête a été hébergée sur le site web de la fondation HON et été ouverte à toute personne accédant au site de HON aux mois de juillet et août 2010. Elle était également disponible via un lien sur Facebook et sur Twitter. Cependant elle a principalement été promue par le biais des sites web certifiés HONcode. Nous avons envoyé une lettre d’information pour les webmestres HONcode en leur demandant de fournir le lien vers l’enquête depuis leurs sites web. Le public cible était toute personne utilisant l’internet santé, c’est-à-dire de l’utilisateur des soins de santé en général aux professionnels de santé. Les questions avaient différents niveaux de réponse: «Oui / Non / peut être», des chiffres (par exemple, la fréquence ou la durée d’utilisation). D’autres questions ont été conçues pour être évaluées sur une échelle de «–4» à «+4». Pour ces questions nous avons regroupé les réponses en 3 groupes: «en désaccord / rarement» (–4, –3, –2), «ni d’accord ni en désaccord / indécis / incertain» (–1, 0, + 1) et «d’accord / souvent» (+2, +3, +4). Dans le cas où deux des trois groupes de résultats sont répartis plus ou moins également (c’est-à-dire pas d’accord 12%, pas d’opinion 43% et 45% d’accord), nous avons utilisé l’expression «serait plutôt d’accord» et vice versa. L’enquête était accessible en versions anglaise et française. Nous faisons la distinction des deux langages dans le cas ou la différence entre les résultats est significative (plus de 10% d’écart).

Résultats 524 personnes ont participé à l’enquête, toutes langues confondues. 65% ont rempli le questionnaire en anglais, et 35% en français. 65% étaient des patients membres d’association, et 35% des professionnels de la santé. En 2005, il y avait autant d’hommes que de femmes qui avaient participé à l’enquête, alors qu’en 2010 on observe une participation féminine à hauteur de 65%. En ce qui concerne la répartition par âge, la majorité des participants sont âgés entre 20 et 59 ans avec le groupe d’âge le plus actif des

30–39 ans (30%). Parmi les professionnels qui ont participé à l’enquête 23% ont une spécialisation médicale, 18% se sont identifiés comme fournisseurs de soins de santé et 15% comme médecin généraliste. Quant aux non-professionnels, 19% étaient des patients, 14% étaient des patients avec des problèmes spécifiques, et 15% étaient des consommateurs de soins de santé généraux. 1 personne sur 2 ayant répondu à l’enquête passe de 2 à 4 heures par jour sur internet contre 36% en 2005. Seulement 22% y passent moins de 2 heures (contre 39% en 2005). 96% des utilisateurs disent passer du temps à lire et écrire leurs emails et 93% à naviguer sur le web. 51% participent à des communautés en ligne (évolution du web 2.0). Il y a cinq ans seulement 23% participaient à des activités communautaires. Le tableau 1 montre que 44% des répondants recherchent de l’information de santé plus de 3 fois par semaine. Le tableau 2 montre que plus de 2 personnes sur 3 recherchent des informations en lien avec la description d’une maladie, et 62% de la littérature médicale. Cette tendance s’est inversée depuis 2005. Les utilisateurs sont à la recherche d’informations pour eux-mêmes à 77% (71% en 2005), pour leurs enfants à 32%, pour leur conjoint à 25%, pour un ami à 24% et pour leurs proches à 23%. Tableau 1 Recherche d’information de santé dans la semaine. 2010

+ de 3 fois

2 à 3 fois

44%

25%

Tableau 2 Type d’information recherchée. Description de maladies

Littérature médicale

2005

57%

77%

2010

69%

62%

Au moment de leur recherche d’information de santé sur la toile, la qualité de l’information reste le principal obstacle pour 80% des répondants. Pour 54% d’entre eux se pose aussi le problème de la confidentialité des données médicales. Les autres barrières mentionnées sont l’insuffisance des outils et applications, le manque de temps et le manque d’aide pour l’utilisation d’internet. Nous avons pu remarquer que, comme en 2005, les personnes ayant répondu au questionnaire sont très majoritairement favorables à l’utilisation d’outils de recherche généralistes tels Google, MSN ou Yahoo. Les sites web proposés par un autre fournisseur d’information de santé ont gagné en importance en passant de 31% en 2005 à 43% en 2010. Par contre les outils de recherche spécialisés comme HONselect n’ont toujours pas augmenté leur popularité. En 2005, ils étaient utilisés par 52% des répondants, et en 2010 il n’y en a plus que 29%. 74% affirment qu’ils sont conscients que le classement des résultats de recherche pourrait avoir été manipulé par intérêt commercial. 83% des utilisateurs disent vérifier si le site web est digne de confiance ou pas. Nous leurs avons demandé ce qu’ils vérifiaient. Généralement les utilisateurs vérifient la source d’information, et beaucoup moins les sources de financement (cf fig. 1).

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49% déclarent ne pas être anxieux après la recherche d’information de santé en ligne. Nous avons également demandé si les utilisateurs se considèrent eux-mêmes comme cyberchondriaques: 75% ne se considèrent pas comme tels. Parmi les facteurs les plus importants pour l’amélioration de la navigation sur internet on trouve: – Confiance / Crédibilité: 96% – La précision et la disponibilité de l’information: 95% – Facilité de trouver de l’information / Navigation: 93%. Le facteur Publicité / Sponsors / Commercialisation est considéré comme l’un des facteurs les moins importants dans l’utilisation d’internet (31 à 42% en 5 ans) ainsi que le spam et les accès payants pour utiliser des informations ou services en ligne. La majorité des répondants pense que les organismes suivants ont une responsabilité primordiale dans le maintien de la qualité de l’information de soins de santé sur les sites web: les associations à but lucratif ou non, les développeurs de sites de santé internationaux (72%), les développeurs de site web de santé au sein de chaque nation (71%) et des organisations non gouvernementales (69%). Au cours des 5 dernières années l’importance des Organisations Non Gouvernemen-

Figure 1 Les informations vérifiées sur un site de santé.

Figure 2 Les apports d’internet avec son médecin.

tales (ONG) a considérablement augmenté, passant de 46% à 69%. Le sceau HONcode est le sceau de confiance les plus reconnaissables pour 50% des participants à l’enquête dont la plupart ont été redirigé à partir de sites certifiés HONcode, ce qui rend le résultat biaisé. Il y a une différence significative entre les répondants de langue anglaise et ceux de langue française: dans le premier cas 41% reconnaissent le HONcode et 36% sont familiers avec Good House Keeping, dans le second cas 67% des répondants apprécient le sceau HONcode probablement due à la collaboration HON-HAS pour la certification des sites français. Dans l’ensemble, la majorité des participants à l’enquête pense que le coût de la certification revient au propriétaire du site web. En ce qui concerne les différents noms de domaine, les plus crédibles aux yeux des utilisateurs sont: .edu (70%), .gov (69%) et .org (65%). Le nom de domaine .com n’est pas considéré comme crédible à 52%, il ne l’était déjà pas à 46% en 2005. Les noms de domaines nationaux (.fr, .ch, .de, …) sont plus reconnus chez les francophones (64%) que chez les anglophones (19%). A la question «Est-ce qu’un nom de domaine dédié à la santé (tel que .health) vous aiderait à identifier plus facilement les sites de santé sur le web?», 47% n’étaient pas sûrs (contre 39% en 2005) alors que 28% pensent que ça leur serait utile (contre 44% en 2005). 53% des citoyens qui ont participé au sondage ont déclaré qu’ils discutaient des résultats de leur recherche sur internet avec leur médecin. Plus de 7 patients sur 10 ne pensent pas que c’est une perte de temps ou que cette consultation de l’internet santé favorise une plus grande méfiance à l’égard des médecins. Si l’on compare avec les résultats obtenus en 2005, il y a une diminution des adhérents aux critères suivants: expérience agréable (de 92% à 68%), augmentation du degré de suivi des conseils concernant les médicaments (de 58% à 46%), et l’intérêt pour l’auto-traitement (de 57% à 46%) (cf fig. 3). 76% des professionnels de santé qui ont participé à l’enquête voient les patients dans leur pratique (contre 44% en 2005). 75% des professionnels de santé ont déclaré que leurs patients discutaient des informations trouvées sur internet. 64% des répondants ont déclaré qu’eux-mêmes ou leur organisation avait un site web. Une question similaire a été posée aux professionnels de santé concernant les effets d’internet sur la relation médecin-patient. En général, ils ont convenu que l’utilisation d’internet aide les patients à devenir plus compétents (65%), à mieux interagir avec eux (63%), et améliore la communication (64%). Toutefois, la comparaison avec les résultats de l’enquête menée en 2005 montre que les professionnels de santé sont actuellement moins enthousiastes. Par exemple, l’idée de gagner en compétence au travers cette utilisation d’internet était partagée par 78% des répondants en 2005. Ce chiffre a chuté à 65% en 2010. Peut être que les professionnels de santé craignent une dévalorisation de leurs connaissances. En comparant les réponses obtenues par les professionnels et celles des citoyens, les médecins sont globalement

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moins exaltés que les patients par les effets d’internet sur les relations médecin-patient. Les citoyens et les professionnels conviennent que l’utilisation d’internet augmente l’adhérence d’un patient à ses conseils (11% et 22% pas d’accord à posteriori) et que le patient suivra les instructions du médecin sur la prise des médicaments prescrits (15% des patients et 12% des professionnels en désaccord). En ce qui concerne la remise en cause de l’autorité du corps soignant, 86% des médecins seraient plutôt d’accord sur l’idée que la recherche internet encourage les patients à défier leur autorité. Les patients sont plus modérés à ce sujet: on observe un équilibre presque parfait entre ceux qui sont d’accords avec cette proposition, ceux qui ne le sont pas et ceux qui n’ont pas d’avis. 80% des citoyens continuent de penser que le prestataire de soins de santé devrait suggérer des sources d’information de santé en ligne fiables. 75% estiment qu’il devrait aussi fournir une liste des sites web spécifiques à la santé de la même façon qu’il délivre une ordonnance. Globalement 44% ne sont pas d’accord pour payer pour le service qui les mènent à des sources internet fiables, cependant, chez les anglophones 40% des personnes ne se prononcent pas. 72% des professionnels pensent que ce serait utile pour eux de guider les patients vers une source d’information de confiance en ligne, ce qui est une progression significative par rapport à 2005 où ils étaient 59% à affirmer cela. 87% des médecins seraient prêts à utiliser un service en ligne digne de confiance qui leurs permettraient de suggérer des sites fiables à leurs patients, surtout si ce service est gratuit pour le patient.

Conclusion et discussion Récemment, nous avons pu observer l’incroyable augmentation de l’utilisation d’internet dans le monde entier. Plus de gens font désormais partie de la communauté internet. Malgré la domination de l’anglais, de plus en plus de sites sont créés dans presque toutes les langues et sur tous les sujets. La santé n’est pas une exception. Le pourcentage varie d’un pays à l’autre, mais l’augmentation du nombre de personnes qui utilisent l’internet pour les questions liées à la santé est bien présente. En même temps, les utilisateurs développent leurs compétences internet. Ils sont de plus en plus critiques et sont moins satisfaits de la qualité de l’information sur la santé. Nous devons admettre que leurs doutes et leurs inquiétudes ont des raisons valables car il y a une énorme quantité de sources web peu fiables liées à la santé. L’internet tel que nous l’avons vu, est souvent utilisé pour l’autodiagnostic. Prenant en compte la qualité variable des informations de santé et la tendance d’autodiagnostic, les patients, ou tout simplement les internautes, doivent évaluer l’information trouvée de manière critique. Ils doivent être conscients de la qualité de l’information et développer certaines compétences essentielles. Sur la base des résultats de notre enquête, nous confirmons que la qualité de l’information reste le principal obstacle (80%) rencontré par les utilisateurs recherchant des renseignements médicaux en ligne. Les résultats montrent également que la majorité des répondants (74%) affirment

qu’ils sont conscients que le classement des résultats de recherche pourrait avoir été manipulé par intérêt commercial. Apparemment, plus de 500 réponses ne représentent pas toute la communauté internet médicale et certains résultats sont biaisés. Toutefois, comme la plupart des utilisateurs ont été redirigés à partir de sites web certifiés HONcode, ces résultats justifient les efforts déployés par HON pour sensibiliser le public aux questions de qualité et d’éduquer et guider les utilisateurs vers des informations de santé fiables. Nous proposons de réfléchir sur les campagnes de sensibilisation engageant le public et les professionnels de santé. Nous avons besoin de promouvoir des outils fiables pour la recherche en ligne d’information médicale digne de confiance. La deuxième étape de cette prise de conscience est l’éducation des utilisateurs. Nous pensons que les résultats de l’enquête prouvent la nécessité des interventions éducatives. Les étudiants en médecine et les médecins suivent de tels cours pendant leur cursus. Nous croyons que des cours similaires devraient être créés pour les patients pour permettre de répondre à leurs besoins et en ajustant ces cours à leur cursus sur internet. Des mécanismes d’évaluation devraient également être introduits. Cela est tout à fait envisageable pour les professionnels, dans le cadre de systèmes de crédits. Par contre, cela est plus problématique pour les patients. Toutefois, l’engagement croissant des patients pour leur état de santé est prometteur pour ce domaine. En observant qui devrait être responsable de la qualité de l’information de santé sur le web, nous avons vu que les associations à but non lucratif et les sites de santé nationaux, ainsi que les ONG, comptent beaucoup pour les internautes. Nous avons vu aussi que les citoyens et les professionnels croient aux effets positifs de l’utilisation d’internet pour les questions de santé et sont prêts à utiliser cet outil dans la communication au quotidien. La question est maintenant de savoir comment créer un tel outil, qui serait facile à utiliser aussi bien pour les patients que pour les professionnels. Outil qui permettrait de gagner du temps lors des consultations et de diminuer la charge de travail des professionnels, et enfin de fournir aux patients des sources dignes de confiance pour éviter d’absorber des informations trompeuses.

Références 1 2

3. Fox S. Health Topics. Pew Internet & American Life Project. [Online] 1 February 2011. [Cited: 16 April 2011.] http://www.pewinternet.org/~/media//Files/Reports/2011/PIP_HealthTopics.pdf. The Harris Poll. “Cyberchondriacs” on the Rise? Those who go online for healthcare information continues to increase Format PDF. Disponible sur: <http://www.harrisinteractive.com/vault/HI-HarrisPoll-Cyberchondriacs-2010-08-04.pdf> (Consulté le 26.12.2010). Vers une meilleure intégration d’Internet à la relation médecinspatients. Ordre National de Médecins. Disponible sur: <http://www. conseil-national.medecin.fr/article/vers-une-meilleure-integrationd%E2%80%99internet-la-relation-medecins-patients-982> (Consulté le 26.12.2010). Andreassen HK, Sørensen T, Kummervold PE. eHealth Trends across Europe 2005-2007. Preliminary report of the “WHO/European eHealth Consumer Trends Survey” Norwegian Centre for Telemedicine. Format PDF. Disponible sur : <http://www.telemed.no/getfile. php/551132.357.sersvdpxyp/EHT+preliminary+report+final_5_2. pdf> (Consulté le 21.12.2010). Eysenbach G. SARS and Population Health Technology. J Med Internet Res. 2003;5(2):e14.

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Infomed – dossier patient partagé en Valais Cédric Michelet, Frédéric Fragnière, Alex Gnaegi Service d’informatique médicale et administrative (SIMA), Institut Central des Hôpitaux Valaisans, Hôpital du Valais, Sion

Summary

Objectifs

The project Infomed is part of the strategy of the health information system in the canton of Valais. It aims to implement a shared electronic patient record according to the recommendations of the Confederation eHealth strategy. Its two main goals are firstly to improve the management of patients by sharing medical data, and secondly the provision of indicators about the health status of the population. These objectives involve taking special attention of the patients’ consent. In the absence of insurance cards containing an X509 certificate, a temporary solution based on a PIN code has been developed. The project is divided into several phases to gradually integrate the various components into the system. The first pilot phase will be put into production in early 2012.

La mise en œuvre du système d’information sanitaire doit répondre à deux objectifs stratégiques: améliorer la prise en charge des patients et fournir des informations précises sur l’état de santé de la population et l’activité des différents organismes (médecins, hôpitaux, etc.) qui composent l’appareil sanitaire valaisan.

Introduction

2. Etat de santé de la population et activité médicale ambulatoire Ce deuxième objectif stratégique du projet Infomed réside dans l’obtention de données sur l’activité médicale ambulatoire. Alors que l’on dispose d’informations très précises dans le secteur hospitalier au travers de la statistique médicale de l’Office fédéral de la statistique, force est de constater l’absence quasi complète de données sur le secteur ambulatoire. Ces objectifs seront réalisés par la mise en place d’un dossier patient partagé (DPP). Le projet concerne en principe tous les établissements sanitaires situés en Valais qui figurent dans le tableau 1. En outre, l’échange de données avec d’autres institutions sanitaires extra cantonales doit être possible dans le cadre des spécifications prévues par la stratégie eHealth de la Confédération [3].

L’Etat du Valais souhaite disposer d’un système d’information sanitaire comme aide à la définition et à la mise en œuvre d’une politique sanitaire [1]. Cette informatisation du système sanitaire valaisan a été décomposée en 3 phases: 1. l’informatisation des hôpitaux (projet Infoval) qui a vu l’implémentation d’un dossier patient informatisé unique à tous les sites de l’Hôpital du Valais (anciennement RSV) et ceci depuis 2005. 2. l’informatisation du secteur médico-social, établissements médico-sociaux (EMS) et centres médico-sociaux (CMS) qui a vu l’implémentation d’un système d’information administratif commun en 2010, et qui prévoit un système d’information clinique en 2011. 3. l’intégration de la médecine ambulatoire (projet Infomed) qui prévoit la collaboration avec les cabinets des médecins praticiens ainsi que les autres institutions sanitaires valaisannes non intégrées dans les précédant projets. La dernière étape, Infomed, à fait l’objet d’une étude sur les besoins des différents acteurs du système ainsi que les données à Les auteurs n’ont pas échanger [2]. Sur cette base, la stradéclaré des obligations tégie de mise en place du projet Infofinancières ou personnelles med, ainsi que les contraintes techen rapport avec l’article niques et sécuritaires, ont pu être soumis. définies.

1. Améliorer la prise en charge des patients grâce à un accès facilité à l’information Il s’agit d’offrir aux médecins et aux autres professionnels de la santé la possibilité de consulter les informations médicales nécessaires pour prendre en charge un patient de manière optimale. L’accès aux données doit être possible indépendamment des contraintes géographiques et temporelles.

Correspondance: Cédric Michelet Service d’informatique médicale et administrative Institut Central des Hôpitaux Valaisans Av. Grand-Champsec 86 CH-1950 Sion cedric.michelet@hopitalvs.ch

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Tableau 1 Etablissements et institutions sanitaires concernés par le projet Infomed. l’Hôpital du Valais avec ses 10 sites, 500 cabinets médicaux, plusieurs cliniques privées et de réadaptation, l’Hôpital du Chablais, 43 établissements médico-sociaux (EMS) et 19 centres médicosociaux (CMS), 113 pharmacies d’officine, plusieurs cabinets de physiothérapie, les laboratoires d’analyses médicales ou de pathologie et les instituts d’imagerie médicale.

Matériel et méthodes L’échange de données et documents médicaux s’effectue sur la base d’une plateforme qui doit respecter les principes et recommandations préconisées par l’association IHE (Integrating the Healthcare Enterprise) et par la stratégie cybersanté de la Confédération. Par plateforme, on entend une application informatique capable d’intégrer des documents et données provenant d’autres applications, ainsi que de rendre disponible cette information aux personnes ou applications informatiques autorisées. La plateforme contient également un portail Internet permettant aux utilisateurs concernés de consulter les divers documents par l’intermédiaire d’un navigateur web, sous réserve des droits d’accès. La plateforme s’appuie sur un serveur d’identité qui permet d’assurer une identification univoque du patient.

Après analyse approfondie, il a été décidé de faire l’acquisition d’une plateforme commercialisée en lieu et place d’un développement en interne.

Résultats Le projet est décomposé en 6 étapes en fonction de l’analyse des besoins et des contraintes technologiques et juridiques, permettant ainsi une intégration progressive des différents acteurs. Etape 1 – transfert des données médicales hospitalières vers les cabinets médicaux L’objectif est de mettre à disposition des médecins praticiens l’information issue du dossier patient informatisé (DPI) de l’Hôpital du Valais. Dès la validation d’un document, celui-ci est envoyé depuis le DPI hospitalier à la plateforme Infomed au format HL7 CDA-CH [4] à un destinataire spécifique. Le document peut ensuite être importé dans le dossier patient électronique du destinataire ou être consulté sur le portail. Seuls les destinataires des documents peuvent consulter ou importer les documents CDA. Etape 2 – transfert de données médicales entre partenaires médicaux En proposant aux autres acteurs de contribuer à l’échange de données médicales, l’étape 2 doit intégrer les données médicales des cabinets, ainsi que des autres institutions sanitaires comme les cliniques privée et de réadaptation, ainsi que les laboratoires d’analyses médicales et pathologie et les instituts d’imagerie médicale. En fonction du degré d’informatisation du dossier médical du partenaire concerné, il est proposé plusieurs méthodes. S’il dispose d’un DPI, celui-ci peut s’interfacer avec la plateforme Infomed pour recevoir ou émettre des documents CDA. Si le partenaire n’est pas équipé d’un DPI, il peut passer par le portail web Infomed pour ajouter des documents via un formulaire permettant l’ajout d’un fichier par exemple en format PDF. Etape 3 – accès aux données médicales par les médecins L’étape 3 est une étape décisive dans le projet Infomed car elle permet aux médecins d’accéder aux documents médicaux même s’ils ne font pas partie des destinataires originaux d’un document. Sous réserve des droits d’accès, le médecin peut accéder à tous les documents relatifs à son patient. Un véritable dossier patient partagé sera ainsi créé. Le consentement explicite du patient pour l’accès aux documents médicaux le concernant par des personnes qui n’ont pas été désignées comme destinataires du document doit être obtenu pour cette étape. Une solution dite de «vitre brisée» permettant aux médecins d’accéder aux données en cas d’urgence doit également être implémentée.

Figure 1 Acteurs du dossier patient partagé.

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d’un formulaire. L’authentification du patient s’effectue au moyen d’un certificat X509. Cette étape intervient relativement tardivement dans le projet car la majorité des assureurs maladies suisses n’ont pas distribué de cartes d’assuré disposant d’un certificat X509.

Figure 2 Interfaces d’autorisation d’accès par déclaration.

Etape 4 – intégration des pharmaciens Cette étape prévoit l’intégration des pharmaciens d’officine dans le projet, et de rendre accessible le dossier médicament des pharmacies. Il doit ainsi être possible de connaitre la liste actuelle des médicaments du patient, y compris certains médicaments hors ordonnances. Les pharmaciens peuvent avoir accès à certaines données médicales qui restent à définir. Etape 5 – extension aux autres professionnels de santé Cette étape permet aux autres professionnels de santé d’obtenir électroniquement des données du patient et de transmettre également leurs données. Les acteurs concernés par cette phase sont les infirmières des EMS, CMS et hôpitaux, ainsi que les chiropraticiens et physiothérapeutes. Etape 6 – intégration des patients Avec cette étape, les patients peuvent accéder à leur dossier patient et gérer les accès (quel professionnel de santé peut accéder à leur dossier). De plus le patient peut également saisir certaines données personnelles au moyen

Figure 3 Exemple d’un épisode de soins.

Consentement du patient: l’autorisation d’accès par déclaration Les documents médicaux du patient sont des données personnelles et sensibles. Il convient donc de les traiter en toute confidentialité et sécurité, et ceci en accord avec les souhaits de chaque personne. L’information et la transparence permettent de gagner la confiance des patients. Pour les phases 1 et 2, la transmission de documents ne se fait qu’à des personnes explicitement définies comme destinataires du document. Cette méthode de transmission électronique se substitue donc à la méthode actuelle d’envoi par fax ou courrier postal. Le consentement du patient peut donc rester implicite. Par contre, à partir de la phase 3, l’intégralité du contenu d’un DPP est potentiellement accessible à un professionnel de santé (PS). Le patient doit donc donner son consentement explicite pour la création de son DPP et pour l’accès des PS à ses données. Le consentement écrit a été retenu pour le processus de création du DPP. Pour l’accès aux données, chaque PS peut s’octroyer lui-même des droits via la plateforme. Cependant il doit d’abord recueillir le consentement du patient. Celui-ci devrait idéalement se matérialiser par l’insertion et la lecture de la carte d’assuré de ce dernier. Mais face à l’indisponibilité des cartes d’assurés disposant d’un certificat d’authentification X.509 à grande échelle, un mécanisme temporaire de substitution à été retenu. Chaque patient se voit généré un code PIN (Personal Identification Number) unique, connu de lui seul. C’est ce code PIN qui doit être saisi dans l’interface permettant l’accès d’un PS; entrainant l’inscription de ce dernier sur la liste d’autorisation en niveau d’accès intégral, et ceci pour une durée déterminée (par défaut 5 ans). L’insertion du code PIN ne se fait donc qu’une fois par PS pour cette durée. Pour les cas d’urgence, un mode dit de vitre brisée ne nécessitant pas l’accord du patient est possible, mais chaque accès en vitre brisée génère un courrier d’information au patient. Il est intéressant de faire ici un parallèle avec le dossier patient national en France DMP ou dossier médical personnel inauguré au début 2011 et qui utilise la notion de consentement déclaré [5]. Le médecin doit informer son patient, recueillir son consentement et indiquer via une case à cocher dans son logiciel ou sur le portail qu’il a reçu l’autorisation d’accès. Tout est donc dématérialisé que ce soit pour le consentement de création du DMP ou de l’autorisation d’accès. Cette déclaration d’accès ne peut se faire que par une personne authentifiée sur la plateforme, et l’action est enregistrée dans la liste des traces. Episodes de soins et classification ICPC-2 De manière à pouvoir disposer d’information sur l’état de santé et l’activité ambulatoire, en référence au 2ème objectif stratégique du projet, il est proposé qu’à terme chaque document transféré dans la plateforme soit rattaché à un épisode de soins codifié selon la classification ICPC-2 (In-

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ternational Classification in Primary Care) [6]. Cette classification composée d’environ 300 codes est beaucoup plus simple que la classification CIM-10 (ou ICD-10) et offre en outre l’avantage de pouvoir codifier les plaintes ou symptômes qui ne correspondent pas à des diagnostics précis. Un épisode de soins est un problème de santé depuis la première présentation du patient à un fournisseur de soins jusqu’à et incluant sa dernière rencontre [7]. Un épisode de soins peut correspondre à des prises en charge médicales et soignantes par plusieurs intervenants mais regroupées autour d’un même problème médical. Chaque intervenant doit reconnaitre le même épisode de soins d’où l’importance d’un système de classification simple pour éviter des erreurs dues à des libellés différents (par exemple cancer du colon vs tumeur du colon). Une fois les documents rattachés à un épisode de soins, il sera plus aisé pour le médecin d’accéder directement aux documents qui l’intéresse au lieu de devoir passer en revue tous les documents disponibles sur la plateforme Infomed. L’analyse des types de documents échangés, en particulier en se basant sur l’émetteur et le destinataire, associée au code ICPC-2 de l’épisode en question, permettront d’avoir un bon reflet des problèmes de santé de la population, ainsi que des intervenants sollicités pour le problème concerné. Ces données pourront ensuite être consolidées de manière anonyme dans le Data Warehouse de l’Observatoire valaisan de la santé. Planning Un cahier des charges pour l’acquisition d’une plateforme à même de gérer le DPP a été rédigé, et un appel d’offres en marché public a été lancé en mai 2011. La mise en production de la phase 1 est prévue pour début de l’année 2012.

chaque patient. Par ailleurs il y a un risque de transmission orale du code PIN au médecin au lieu d’une saisie par le patient lui-même avec un potentiel de transmission du code PIN à d’autres PS. Néanmoins le caractère transitoire du code PIN en attente de la généralisation de la carte d’assuré permet d’intégrer le consentement explicite du patient dans le projet. Limitation du système ICPC-2 L’association d’un code ICPC-2 à chaque document présente les avantages d’être relativement simple et rapide à réaliser pour chaque acteur du système, et de permettre une catégorisation du contenu. Cependant, il faut être conscient des limitations de l’approche et des biais potentiels. Ce n’est pas toute l’activité médicale du canton qui est ainsi représentée, mais uniquement les activités générant des documents captés par la plateforme. Il faut en outre craindre un rejet de certains PS voir de catégories de PS de participer au concept pour des raisons de confidentialité, par exemple, le secteur de la psychiatrie. Malgré les limitations indiquées ci-dessus, l’approche adoptée dans Infomed se veut pragmatique afin de répondre au mieux aux attentes des parties prenantes, tout en respectant les impératifs de délais, de coûts et de protection des données.

Références 1 2 3

Discussion Limitation du code PIN La mise en place d’un code PIN unique par patient est une solution facile à mettre en place et peu onéreuse, mais comporte néanmoins quelques désavantages. En premier lieu ce n’est pas une authentification forte et nécessite une certaine logistique physique pour l’envoi du code PIN à

6 7

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Modèle de données pour l’analyse des flux de patients à l’hôpital Nicolas Ankena, Eriam Schafftera, Rodolphe Meyerb, Philippe Garnerina Hôpitaux Universitaires de Genève, Direction de l’analyse médico-économique a Service de la comptabilité de gestion, études, modélisations et statistiques b Service développements technologiques et systèmes décisionnels

Summary Improving hospital operation in terms of quality of care, patient safety and efficiency requires the capacity to routinely analyse patient flow. To that end, a generic data model to represent patient trajectory across various hospital «compartments» (e.g. care units, clinical services, care levels) was developed. To build the model, time intervals during which a patient remains in the same set of compartments (e.g. the same care unit, the same clinical service, the same care level) were first identified for each stay using data extracted from the hospital information system. Each of these time intervals was then split into constant timesegments (i.e. days, hours) and the number of minutes the patient was present in each of them was counted. In addition, an entry flag (or exit flag) was attached to a timesegment if during this time-segment a patient entered (or left) a given compartment. The data model which was implemented on a MySQL-Infobright database using a starjoin schema allows, via basic SQL queries, a large array of analyses and detailed graphic visualisations of patient flow using numerous different time steps (month, weeks, days, weekdays, hours, etc.). By this means it dramatically increases the hospital’s capacity to address patient flow issues and prepare the way for patient flow simulation.

Introduction Les flux de patients dans les hôpitaux ont un impact reconnu sur la qualité et la sécurité des soins [1, 2]. Lorsque les flux sont chaotiques et imprévisibles, la coordination des acteurs est limitée, la circulation de l’information est entravée et des tensions apparaissent au sein des équipes soignantes. Ces problèmes sont potentiellement à l’origine de défauts de prise en charge pouvant eux-mêmes déboucher sur des événements indésirables [3]. Les flux de patients affectent pour les mêmes raisons l’efficience de l’hôpital non seulement parce que les coûts augmentent lorsque les ressources sont gaspillées, mais également parce que les revenus diminuent, notamment lorsque le sysLes auteurs n’ont pas tème de remboursement est construit déclaré des obligations sur les Diagnosis Related Groups financières ou personnelles (DRG), un taux de rotation des lits en rapport avec l’article (turn-over) bas étant alors synosoumis. nyme de revenus dégradés. En effet,

dans un tel système, le montant du remboursement est de moins en moins favorable au fur et à mesure que le séjour se prolonge. C’est pourquoi la maîtrise des flux de patients devient aujourd’hui pour l’hôpital un enjeu majeur [4]. Mais la problématique des flux de patients ne se limite pas à l’accueil aux urgences, au bloc opératoire ou aux autres plateaux techniques, domaines traditionnellement étudiés. Il s’agit en fait d’un problème transversal concernant tout l’hôpital, notamment via la gestion des lits [5]. Le besoin d’outils génériques permettant une analyse fine des flux de patients se fait donc de plus en plus ressentir. Les principaux indicateurs utilisés pour appréhender l’activité hospitalière sont notamment le nombre d’entrées/ sorties, le nombre de journées d’hospitalisation, le taux d’occupation des unités de soins et la durée de séjour. Ces indicateurs classiques établis à partir de données émanant d’un dossier patient administratif informatisé, présentent cependant des limites dès lors qu’il s’agit d’étudier dans le détail les flux de patients. En effet, le pas de temps mensuel couramment utilisé n’est pas adapté à de telles analyses et des études ponctuelles doivent être alors entreprises pour apporter les éléments de réponse recherchés. Confronté à une demande croissante en matière d’analyse détaillée des flux de patients, le service de la comptabilité de gestion, études, modélisations et statistiques des Hôpitaux Universitaire de Genève (HUG) a entrepris le développement d’une base de données destinée à l’étude rétrospective de ces flux. Le modèle de données sur lequel elle se fonde permet de répondre très facilement à la plupart des demandes quels que soient le pas de temps (heure, jour, semaine, mois) et le compartiment (unité de soins, service médical, département médical, zone de soins) considérés.

Correspondance: Service de la comptabilité de gestion, études, modélisation, statistiques (SCGEMS) Direction de l’analyse médico-économique (DAME) Hôpitaux Universitaires de Genève (HUG) Route des Acacias 2 CH-1227 Genève nicolas.anken@hcuge.ch eriam.schaffter@hcuge.ch philippe.garnerin@hcuge.ch

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Données de base du flux Les mouvements La mise en place du modèle nécessite des données sur les mouvements des patients au sein de l’hôpital. La particularité des HUG réside dans le fait qu’il existe des unités de soins banalisées, un patient pouvant être soigné sous la responsabilité d’un service médical donné, dans une unité de soins dépendant administrativement d’un autre service médical (par ex.: une unité de soins peut dépendre administrativement du service de chirurgie thoracique et héberger des patients pris médicalement en charge par le service de chirurgie cardiaque). Ainsi, il existe aux HUG deux compartiments élémentaires sur lesquels l’analyse du flux est possible: l’unité de soins (lieu où le patient est soigné) et le service médical (responsabilité médicale). Les informations recueillies dans le dossier patient administratif informatisé sont les suivantes: – numéro de l’épisode de soins (identifiant le séjour du patient); – unité de soins dans laquelle le patient est hébergé; – date d’entrée et date de sortie du compartiment élémentaire «unité de soins»; – service médical sous la responsabilité duquel se trouve le patient; – date d’entrée et date de sortie du compartiment élémentaire «service médical». A noter qu’un patient peut effectuer un «mouvement» sur un seul de ces deux compartiments ou sur les deux à la fois (par ex.: changement d’unité de soins sans changement de service médical, changement d’unité de soins et de service médical). Représentation hiérarchique de la structure de l’hôpital Les HUG sont organisés selon une structure hiérarchique (fig. 1) qui rattache administrativement les unités de soins à des services médicaux (par ex.: service de chirurgie viscérale, service de néphrologie, service de pédiatrie générale, service de psychiatrie adulte) et les services médicaux à des départements médicaux (par ex.: département de chirurgie, département de médecine interne, département de l’enfant et de l’adolescent, département de psychiatrie). Chacune de ces entités est elle-même associée à une zone de soins (par ex.: aigüe, subaigüe, psychiatrie). Cette organisation qui évolue au cours du temps est décrite dans la base de données à l’aide de tables de structure. Les tables contiennent d’une part les attributs des différentes entités et d’autre part les liens hiérarchiques qu’elles ont entre elles. Chaque changement d’attribut ou de lien y est répertorié et daté.

Modèle de données Caractérisation des flux Par le biais de la structure hiérarchique, les flux de patients peuvent être consolidés à des niveaux supérieurs (par ex.: département) de deux manières distinctes, à savoir par agrégation ou par fusion des compartiments élémentaires (c.-a-d. unités de soins, services médicaux). Par

agrégation, les entrées, les sorties et les journées observées dans les compartiments élémentaires durant une période donnée sont simplement cumulées aux niveaux hiérarchiques supérieurs. Le modèle de données développé permet également d’effectuer une consolidation par fusion: on peut ainsi considérer les niveaux supérieurs comme des compartiments de plus grande taille pour lesquels on procède au même dénombrement que sur les compartiments élémentaires. De ce fait, les mouvements au sein d’un même compartiment (entrées et sorties internes) sont gommés et on ne comptabilise alors que des mouvements entre compartiments de même type. Cela affecte en conséquence certains paramètres comme l’index de durée de séjour (fig.¾1). Proposé par l’Office Fédéral de la Statistique (OFS, Suisse), l’index de durée de séjour correspond au rapport entre le nombre de journées recensées durant une période donnée et le nombre de sorties observées durant la même période. Ne nécessitant pas que les séjours soient terminés, il représente une alternative commode à l’estimation de la durée moyenne de séjour notamment dans le cas des séjours de longue durée. En revanche, le décompte des entrées et des sorties externes (en provenance ou à destination de l’extérieur) et celui des journées ne dépendent pas de la méthode de consolidation. Découpage temporel Afin de disposer d’une capacité d’analyse fine des flux, le modèle prévoit une discrétisation à l’heure de chaque séjour de patients. Tout d’abord, on procède pour chaque séjour, à l’identification des intervalles de temps durant lesquels on n’observe aucun changement de compartiments (par ex.: le patient reste dans la même unité de soins, le même service médical et la même zone de soins). Ces intervalles sont ensuite découpés en tranches horaires. Sont enfin associées à chaque tranche horaire, la durée passée dans la tranche ainsi que les entrées et sorties, externes et internes, correspondantes, identifiées à l’aide de flags. A titre d’exemple, si un patient est hospitalisé de 13h45 à 17h25, on considéra qu’il y a eu 15 min d’hospitalisation sur la tranche 13–14h, 60 min d’hospitalisation sur les tranches 14–15h, 15–16h et 16–17h et finalement 25 min d’hospitalisation sur la tranche 17–18h. Par construction, le modèle prévoit que les tranches horaires durant lesquelles des changements de compartiment ont lieu, soient dédoublées. Ainsi, si le patient entré dans une unité de soins à 13h, en change à 16h25 puis séjourne dans une nouvelle unité jusqu’à 23h, on considérera une première tranche horaire 16–17h avec 25 min de présence dans la première unité, tranche à laquelle sera associée une sortie, et une deuxième tranche horaire 16–17h avec 35 min de présence dans la seconde unité, tranche à laquelle sera associée une entrée. De ce fait, dans le modèle, chaque tranche horaire (de chaque séjour) est associée à un seul et unique compartiment de chaque type. Implémentation A l’aide d’un traitement informatique rédigé en langage PERL, les données issues du dossier administratif des patients et correspondant à la discrétisation horaire des sé-

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jours, sont introduites dans une structure de données en étoile («star schema»), constituant standard des entrepôts de données [6], hébergée dans une base de données MySQL-Infobright. Cette structure se compose d’une table centrale générale et de différentes tables satellites correspondant chacune à un compartiment élémentaire ou fusionné particulier. Les lignes de ces tables contiennent une série d’informations relatives à un couple «épisode de soins – tranche horaire» donné, les liens entre les tables étant obtenus à l’aide d’un identifiant unique (id EDS-TH) attribué à chaque couple (fig. 2). Grâce à ce modèle, le biFigure 1 lan d’un compartiment peut Agrégation versus fusion. être extrait très rapidement Les unités de soins US1 et US4 sont rattachées au service médical SM1, les unités de soins US2 et US3 au service médical SM2. Ces deux services sont eux-mêmes rattachés au département DP. La trajectoire d’un patient dans de la base de données à l’institution est représentée tant du point de vue des lieux de soins que des responsabilités médicales. Les bilans l’aide d’une seule requête par agrégation ou par fusion font apparaître l’impact de ces deux méthodes de consolidation sur les entrées et les SQL. Via le champ id EDSsorties internes ainsi que sur l’index de durée de séjour. Par agrégation, ce dernier doit être vu comme un paramètre TH, celle-ci effectue la joinreprésentant le comportement «moyen» des compartiments élémentaires regroupés à un niveau hiérarchique donné ture entre la table centrale alors que par fusion, il correspond au comportement de ce niveau considéré lui-même comme compartiment. Ainsi, et la table satellite du comdu point de vue de la responsabilité médicale, l’index de durée de séjour dans le département DP (pour l’exemple, le collectif est composé d’un seul patient) est par agrégation de 4 j (les patients restent «en moyenne» 4 j par paspartiment concerné. On sésage dans les services composant le département), alors qu’il est de 12 j par fusion si le département représente un lectionne alors dans la precompartiment (les patients restent «en moyenne» 12 j dans le département). mière, le pas et l’intervalle de temps considérés ainsi que la somme des durées, et dans la seconde, la somme des entrées et sorties, externes et internes. La même requête peut être utilisée sur un autre compartiment. Dans ce cas, seul change le nom de la table satellite. De manière à pouvoir établir des matrices de flux, les tables satellites contiennent également l’identifiant du compartiment précédent et du compartiment suivant. Les consolidations par agrégation sont obtenues en intégrant dans la requête les tables de structure pour pouvoir identifier les niveaux hiérarchiques supérieurs. Par souci de simplification, ne sont représentés sur la figure, que les compartiments pertinents du point de vue des lieux de soins.

Figure 2 Modèle relationnel.

Prise en compte du nombre de lits En complément de cette structure, une table permettant de suivre l’évolution du nombre de lits par unité de soins (mesure commode de la dotation en personnel) a été introduite. Elle contient les informations suivantes, nécessaires au calcul de certains indicateurs, notamment le taux d’occupation: – unité de soins; – nombre de lits en service; – date de début et date de fin de la validité du nombre de lits en service.

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Résultats Grâce au modèle développé et à l’aide de requêtes SQL simples, des cubes de données sont extraits en routine de la base. Transférés sur Excel, ils peuvent être utilisés à des fins d’analyse par les soignants eux-mêmes et mettent en relief des problématiques liées aux flux de patients. L’étude comparative ci-après montre la diversité des points de vue disponibles pour l’analyse du flux et la grande plus-value de la visualisation horaire de l’activité pour la compréhension du fonctionnement de chaque

unité. Deux unités des hôpitaux universitaires de Genève sont ici prises en exemple: le 6-AL qui est une unité de cardiologie et l’unité 6-BL qui est une unité banalisée accueillant à la fois des patients de cardiologie et des patients de médecine interne.

Hors HUG

573

Srv-Urgences

410

Matrice de flux Les deux unités ont un fonctionnement très différent qui s’explique notamment par une différence dans les modalités d’admission des patients dans chacune d’elles. Le 6-AL est en effet une unité essentiellement élective prévue pour des courts séjours, alors que le 6-BL reçoit des patients en provenance du service des urgences pour des séjours de plus longue durée. Après leur Destinations des sorties en 2009 passage dans l’unité, les patients retournent pour la plupart à leur domi6-AL 6-BL cile (tableau 1). Hors HUG 876 Hors HUG 493

Srv-Soins intensifs

257

Srv-Soins intensifs

215

Autre

138

Autre

194

Srv-Urgences

140

Hors HUG

Total

1014

Total

687

Tableau 1 Matrices de flux Provenance des entrées en 2009 6-AL

Autre Total

6-BL

42 1012

Autre

Total

683

Figure 3 Répartition des entrées sur l’année.

Répartition des entrées sur l’année La mise en évidence de la saisonnalité et d’éventuelles tendances dans l’activité est possible par une présentation mensuelle ou hebdomadaire de l’information. La visualisation mensuelle donne un premier aperçu, permettant notamment de constater que les mois de plus faible affluence sont les mois d’été. La représentation hebdomadaire offre l’avantage de s’appuyer sur un pas de temps constant (il y a toujours 7 jours dans une semaine) et comprenant le même nombre de jours de week-ends. Les périodes de vacances sont ainsi plus aisément identifiables notamment celles de courte durée. Par ailleurs, la semaine correspond mieux au pas de temps utilisé pour l’affectation des ressources humaines. On observe ainsi que l’activité du 6-BL (patients urgents) est a priori plus soumise à une saisonnalité estivale, alors que le 6-AL (électif) a des baisses d’activité pendant la période des fêtes de fins d’année plus ou moins marquées d’une année à l’autre. En outre, on observe une forte variabilité hebdomadaire (fig. 3). Comportement quotidien moyen La répartition des entrées et des sorties en fonction des heures de la journée contribue aussi aux différences de fonctionnement entre ces deux unités. Le 6-AL reçoit en effet des patients électifs, convoqués tôt le matin avec un pic d’admission très marqué entre 8h et 9h (en moyenne 0,8 entrées par jour sur cette tranche horaire). Le 6-BL reçoit quant à lui des patients transfé-

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L’analyse de la variabilité de l’occupation permet d’estimer la fréquence à laquelle les unités de soins sont en situation de débordement. A côté de l’occupation moyenne, l’illustration de l’occupation médiane et des percentiles d’occupation 90% est particulièrement intéressante. On observe ainsi une sous-occupation nette du 6-AL en semaine (percentile 90% sous le nombre de lits) alors que le week-end est suroccupé une fois sur deux (médiane en dessus des 6 lits ouverts). Ces constatations doivent aider les responsables des unités à repenser l’allocation des lits et des ressources humaines au cours de la semaine et les pousser à envisager une redistribution de ces ressources sur le week-end. L’analyse de la variabilité de l’occupation doit également les aider à préciser les ressources nécessaires en fonction de la proportion de journées en situation de débordement qu’ils considèrent acceptable. A l’inverse, l’unité 6-BL (fig. 5b) n’est pas exposée à ces problèmes: le flux de patients y est moins «haché». Cette situation peut sembler paradoxale si l’on se rappelle que l’activité du 6-AL est élective, alors que le 6-BL est alimenté par les urgences.

Figure 4 Comportement quotidien moyen.

rés des urgences et des soins intensifs, ce qui explique que les entrées sont bien réparties sur l’ensemble de la journée. Le décalage entre les courbes d’entrées et de sorties engendrent naturellement une variation du nombre de patients présents dans l’unité. Cette variation est moins marquée au 6-BL, car le décalage entre entrées et sorties est plus faible (fig. 4). Effet sur l’occupation des unités La figure 5a montre la variation de l’occupation des unités tout au long de la semaine. Au 6-AL, elle est très forte pour deux raisons. La première, déjà évoquée, est le grand décalage entre les entrées et les sorties. On observe ainsi en moyenne 9 patients durant les nuits de semaine pour 11 patients durant la journée. Cela explique pourquoi le taux d’occupation moyen mensuel (67%) utilisé habituellement pour évaluer l’occupation des unités est si bas. La deuxième raison est que l’unité ferme 9 de ces 15 lits durant le week-end (et réduit les ressources humaines correspondantes): l’unité doit donc se vider le vendredi et se remplir le lundi.

Simulation d’une fusion des unités Les deux unités 6-AL et 6-BL sont situées dans le même couloir et accueillent des patients sous la responsabilité du service de cardiologie. Il est donc légitime de se poser la question de la mutualisation des ressources, à savoir fusionner les deux unités. Les données dont nous disposons permettent de simuler à posteriori cette configuration. La figure 5c montre en effet quelle aurait été l’occupation commune si les unités avaient été fusionnées en 2009. Le percentile 90% montre que le nombre de lits aurait été suffisant pendant la semaine, mais qu’ils auraient été malgré tout en nombre insuffisant durant le week-end (fig. 5c).

Discussion Grâce au modèle de donnée développé qui permet de manipuler des intervalles de temps de manière simple via la discrétisation, les HUG disposent aujourd’hui d’un outil puissant et facile d’utilisation permettant d’analyser rétrospectivement en routine les flux de patients. L’outil permet notamment d’appréhender ces flux quel que soit le pas de temps d’intérêt et le compartiment concerné. Son caractère générique lui confère par ailleurs un important potentiel. En effet, il est par-

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faitement possible d’intégrer au modèle des compartiments de nature logique telle une file d’attente (par ex. pour un examen radiologique) ou une activité clinique (par ex.: intervention chirurgicale): dans le premier cas, l’entrée dans le compartiment est marquée par la pres-

cription de cet examen et la sortie par le début de sa réalisation tandis que dans le second, l’entrée est représentée par le début de l’opération et la sortie par sa fin. En procédant de la sorte, l’analyse de l’attente d’un examen de laboratoire ou d’une activité chirurgicale est rigoureusement identique à celle d’un séjour dans une unité de soins. Néanmoins, ces avantages ont été acquis au prix d’un important volume de données engendré notamment par le découpage à l’heure des séjours. La manipulation de cette information nécessite donc de disposer de serveurs et de systèmes de base de données relationnels puissants, un facteur limitant qui pourrait s’avérer plus aigu encore s’il fallait envisager d’étendre l’approche à l’analyse de flux particuliers tels que celui des échantillons de laboratoire dont le nombre est particulièrement élevé.

Perspectives et conclusion 5b

Figure 5 a et b: Variation hebdomadaire de l’occupation. c: Variation hebdomadaire de l’occupation, unités fusionnées.

Les premières analyses rétrospectives effectuées ont reçu un accueil très positif de la part des différents responsables d’unités de soins rencontrés. Elles ont mis clairement en évidence la nécessité de mieux maîtriser une importante variabilité des flux habituellement masquée par le recours à d’indicateurs mensuels présentant des valeurs moyennes. Cette prise de conscience a incité les responsables à réfléchir d’abord aux moyens d’améliorer l’utilisation des ressources disponibles avant d’en demander de nouvelles. Par ailleurs, ils ont émis le souhait de pouvoir disposer de manière autonome et régulière de tableaux de bord leur fournissant l’ensemble des informations dont ils ont besoin pour analyser les flux de leurs unités. C’est pourquoi, une application web reposant sur un couplage entre le modèle et le package statistique R est en cours de développement. En complément de l’analyse rétrospective des flux de patients, il apparaît également nécessaire de disposer d’une capacité de simulation de manière à pouvoir étudier a priori l’impact du dimensionnement des structures et de l’ordonnancement de l’activité sur les flux de patients. C’est dans cette perspective que les HUG ont acquis un logiciel de simulation et qu’un travail visant à évaluer l’influence du nombre de lits des unités de

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soins et de la gestion des entrées et des sorties sur la durée de séjour des patients et la longueur des files d’attente aux urgences, a été entrepris. Ce travail s’appuie essentiellement sur les données fournies par le modèle. Enfin l’existence d’un tel modèle permet d’envisager des avancées en matière de comptabilité de gestion. En effet, le flux de patients étant discrétisé à l’heure, il devient envisageable de lui raccorder de manière chronologique d’une part, les différentes activités de prise en charge et d’autre part, la consommation correspondante de ressources (par ex.: charge en soins). Ainsi à terme, il deviendrait possible de connaître comment évolue le coût des séjours au cours du temps et de mieux appréhender l’adéquation des recettes aux charges. Dans un contexte de renforcement des exigences en matière de qualité des soins, de sécurité des patients et d’efficience des prestations, disposer d’outils permettant l’analyse rétrospective et prospective des flux de patients devient une nécessité. A cet égard, le modèle présenté ici

représente un moyen simple et efficace d’avancer dans cette direction.

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Intérêt et utilité de la normalisation de concepts par UMLS dans la construction d’un dossier patient informatisé Christine Cohen-Galvagnia, Soumeya Achourb, Paul Cohenc Haute Ecole de la Santé La Source, Lausanne DSI, CHUV, Lausanne c Responsable Département applications cliniques FHVi, Prilly

Summary Introduction: Designing assessment forms for an electronic patient record (EPR) requires the use of different vocabularies relating to the various specialties and jobs. Those vocabularies can be chosen on the basis of existing documentation, of international classifications-ontologies or a meta-thesaurus such as UMLS. During the DOPHIN project (EPR Project for Vaud hospitals) the latter option was used, to maintain the widest choice and to have an opportunity to build a concept dictionary for all hospital health workers using the EPR. After that a method of identifying the concepts was initiated and progressively adapted, to be integrated into the process of form design. Objectives: To evaluate the impacts and the opportunities using only UMLS to identify the concepts relating to the assessment forms designed for an EPR. Context: The DOPHIN Project’s basic requirements include document harmonisation between the different FHV (Fédération des Hôpitaux Vaudois) hospitals. Form design and concept identification started in 2009. The first implementation targeted forms related to surgery, emergency service and anaesthesia. Around this focus, concept identification was carried out in an incremental way between medical and nursing forms. Methods: 1. Identification of paper-based documentation linked to one activity and one job, based on a previously clarified treatment process. 2. Cataloguing of business vocabulary. 3. Semantic clarification. 4. Wording harmonisation. 5. Search and identification of concepts in UMLS1 or around previously identified ones. 6. Encoding of form fields. 7. Fields type definition and attributes. 8. Importing field definition into the system. 9. Design of assessment form. These 9 steps constituting the global process lead to building of a field and concept dictionary reusable throughout the project. Results: DOPHIN Project was started Les auteurs n’ont pas in March 2009. Current roll out imdéclaré des obligations pacts the surgery department of financières ou personnelles seven hospitals. Another hospital is en rapport avec l’article focused on psychiatry, with specific soumis. assessment forms. After 2 years we 1 UMLS is the Unified Medical Language System provided by the National Library of Medicine.

have reached the following figures: 2100 different fields are used, with 1020 in more than one assessment form, showing a positive effect of the method. 639 concepts are related to those fields. Discussion: The method used to identify concepts during the clinical documentation phase has been shown to be educational and formatting on many levels of the project. First, it was a guide to choosing and clarifying the correct wording in the paper-based documentation. Secondly, each form design must go through harmonisation and concept identification. This constitutes a major workload for the team. Thirdly, the design of new forms will reuse the dictionary of concepts and fields, opening up a clearer vision on the potential links between the different forms. Finally, the process improves management and provides a common language between all contributors to the clinical documentation work. It could also result in a basis for exchange of structured information (semantic interoperability) with other hospitals outside FHV, in connection with the Swiss eHealth project.

Introduction Préalablement au démarrage du «Projet Données», une clarification du vocabulaire utilisé a été réalisée, et ce, afin de favoriser la compréhension et la communication entre les différents collaborateurs du Projet DOPHIN. Nous en reprendrons trois à titre d’exemple. Les termes utilisés par les professionnels des différentes disciplines de la santé appartiennent à un vocabulaire contrôlé. De ce fait, ils représentent en général un concept unique, c’est-àdire que l’homonymie est interdite. Un concept est quant à lui, une représentation d’une chose dans un langage, et en particulier dans un langage formel. Rey [1] en propose la définition suivante: «le mot concept est généralement employé en Français tant en philosophie qu’en logique, en linguistique qu’en épistémologie pour désigner l’acte de

Correspondance: Professor Christine Cohen-Galvagni Haute Ecole de la Santé La Source Avenue Vinet 30 CH-1004 Lausanne c.cohen@ecolelasource.ch

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penser en tant qu’abstrait et que général». Le concept est donc centré sur la représentation qui est «la faculté que chacun d’entre nous possède pour rendre sensibles des objets connus» (Dictionnaire des termes psychologiques). Dans un système informatique, les rubriques représentent un contenu d’information précis comme par exemple du texte. Cette réflexion initiale a guidé la formulation des objectifs du «Projet Données»: (1) identifier et définir les termes contenus dans les documents et les applications cliniques; (2) rechercher dans UMLS (Unified Medical Language System) les concepts retenus afin de leur attribuer un code (Concept Unique Identifiers [CUI) et si disponible une définition; (3) proposer une organisation de ces concepts.

Méthode La méthodologie du «Projet Données» est constituée de neuf étapes dont nous décrierons brièvement quelquesunes. – L’identification des formulaires liés à une activité métier a été effectuée sur la base de l’analyse de processus préalablement réalisée. – Le recensement des termes contenus dans les documents cliniques a nécessité l’élaboration d’un fichier Excel «formaté». Les différentes colonnes de ce fichier sont présentées dans la figure 1. – La recherche et l’identification des concepts dans UMLS font référence à chacun des termes utilisés dans les do-

Figure 1 Fichier Excel de recensement des termes et d’identification des concepts.

Figure 2 Organisation théorique des concepts médicaux et soins infirmiers.

cuments cliniques recensés. Une fois les concepts identifiés, ils sont codés à l’aide d’UMLS, via le site Internet UMLS en ligne (http://wwwcf.nlm.nih.gov/umlslicense/ snomed/license.cfm). Le choix d’un concept est précisé via son «Semantic Type» ou par rapport à sa localisation dans l’organisation théorique des données. La recherche dans Snomed CT (Brouwser Cliniclue) peut aussi aider à identifier un concept et à finaliser son choix dans un deuxième temps dans UMLS. La figure 2 présente le modèle général de l’organisation des concepts. Les concepts médicaux doivent dans la mesure du possible appartenir à Snomed CT. Trombert Paviot et Rodrigues [2] donnent des indications intéressantes quant à l’optimisation de la recherche des concepts dans UMLS. Les concepts soins infirmiers appartiennent dans la mesure du possible aux classifications Nanda, NIC et NOC. Un concept UMLS peut correspondre à plusieurs libellés de champ (rubriques), ce n’est pas un problème dans le cadre du «Projet Données» pour autant que les différents libellés face sens avec le concept de référence. Il n’y a donc pas une correspondance directe entre le nombre de concepts et le nombre de rubriques des formulaires. Si le concept n’est pas trouvé dans UMLS, il reste «libre» avec un code spécial.

Moyens Le projet DOPHIN présente la particularité de devoir harmoniser le choix des termes cliniques utilisés entre les 13 hôpitaux de la FHV. La spécification des formulaires et l’identification des concepts ont débuté en 2009. L’implémentation initiale a ciblé les formulaires liés aux spécialités chirurgicales, urgences et anesthésie. Pour ces trois spécialités, l’identification des concepts a été réalisée de manière incrémentale et commune entre les formulaires médicaux et ceux des soins infirmiers. L’étape suivante a concerné la spécialité de psychiatrie hospitalière adulte. Le processus d’harmonisation s’appuie sur les termes recensés qui sont ensuite discutés avec les représentants des spécialités. Sur la base des différents termes similaires identifiés, un terme préférentiel est choisi avant la recherche du concept dans UMLS. UMLS a été utilisé comme référentiel unique, tout en sachant que ce référentiel n’est qu’une porte d’entrée sur un ensemble de classifications, nomenclatures ou ontologies. Suivant le déploiement qui a débuté en avril 2010, les formulaires ont été construits autour de la prise en charge du patient chirurgical. Au premier trimestre 2010, la construction des formulaires pour la spécialité psychiatrique a débuté. La figure 3 ci-dessous représente l’évolution du nombre de formulaires et du nombre de paragraphes durant les années 2009 à 2011. La flèche marque le début des travaux pour la psychiatrie. L’harmonisation des rubriques et l’identification des concepts réalisées en parallèle sont représentées sur la figure 4 et de manière chiffrée sur le tableau 1. Il est intéressant de constater la grande différence dans l’évolution du nombre de rubriques de formulaires par

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rapport au nombre de concepts. Ces derniers restant beaucoup plus stables. Le ratio entre les deux valeurs a diminué tout au long de ces deux années de construction pour passer de 52% à 20%.

Figure 3 Evolution du nombre de formulaires et de paragraphes.

Figure 4 Evolution du nombre de rubriques et de concepts des formulaires du dossier patient. Tableau 1 Evolution du nombre de rubriques et de concepts. Rubriques totales

Rubriques réutilisées

Concepts UMLS

Ratio Rubriques totales/concepts

août 09

316

164

52%

sept. 09

413

198

48%

oct. 09

820

170

341

42%

déc. 09

1056

320

372

35%

avr. 10

1291

392

396

31%

juil. 10

1337

352

431

32%

août 10

1890

714

513

27%

sept. 10

2040

813

520

25%

nov. 10

2490

833

601

24%

janv. 11

2720

958

614

23%

févr. 11

3130

1249

639

20%

Discussion La méthodologie construite et utilisée dans le cadre du projet DOPHIN a permis de guider l’ensemble du travail d’harmonisation des formulaires et d’identification des termes cliniques. Le bénéfice attendu en terme de partage des données cliniques doit encore être évalué à partir du moment où le projet entrera dans une dimension plus large de spécialités. UMLS a apporté un cadre sémantique et créé le lien vers les classifications ou nomenclatures métiers. L’utilisation à priori se différencie de celle rapportée par de nombreux auteurs sur l’indexation de contenu existant, comme par exemple Trombert Paviot et associés [3]. Le recours à ce méta-thésaurus disponible exclusivement en anglais, a posé certaines contraintes sur la charge de travail de l’équipe «formulaires». 1. Familiarisation avec l’outil en ligne. 2. Recherche de la correspondance entre terme en français et terme en anglais. 3. Compréhension de la relation entre UMLS et les classifications sources qui ont des orientations diverses. 4. Multitude des classifications intégrées dans UMLS et choix par rapport au métier (par ex: Nanda/NIC/NOC versus ICNP pour les soins). 5. Choix du bon niveau de granularité et différencié pour les documents médicaux, par exemple les concepts liés aux signes cliniques et ceux liés aux symptômes. L’évolution du ratio entre rubriques de formulaires et concepts UMLS montre que l’approche définie permet de maintenir une certaine cohérence dans le choix des rubriques de par leur rattachement aux concepts. Comparativement au nombre de formulaires, le nombre de rubriques reste relativement faible par rapport aux chiffres d’autres projets. Cela constitue une indication sur la probable validité des rubriques et la constitution d’un dictionnaire de rubriques réutilisables. Finalement, cette démarche apporte une rigueur et une base d’échange entre les acteurs du projet. Il s’agit de la construction d’un langage commun qui pourra ouvrir des perspectives de partage avec d’autres institutions utilisant un codage de leurs termes. Cette dernière opportunité prend toute son importance dans le cadre du projet eHealth de la confédération dans une future optique d’interopérabilité sémantique. A un autre niveau, la normalisation des rubriques et des concepts devrait permettre d’optimiser les recherches de données cliniques de par les liens pré-existants [4].

Références 1 2

3 4

Rey A (Ed.). La terminologie: noms et notions. Paris: Presses universitaires de France; 1979. Trombert Paviot B, Rodrigues JM. Peut-on rapprocher les catégories sémantiques des ontologies GALEN et UMLS? Applications aux concepts anatomiques utilisés dans la CCAM. Paper presented at the Journées Francophones d’Informatiques Médicales, Lille; 2005. Nadkarni P, Chen R, Brandt C. UMLS concept indexing for production database: a feasability study. J Am Med Inform Assoc. 2001;8:80–91. Pratt W, Fagan L. The usefulness of dynamically categorizing search results. J Am Med Inform Assoc. 2000;7:605–17.

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Quality assurance of venous thromboprophylaxis in a university hospital Patrick Beelera, Beatrice Amann-Vestib, Jürg Blasera a b

Forschungszentrum Medizininformatik, Direktion Forschung & Lehre, UniversitätsSpital, Zürich Klinik für Angiologie, UniversitätsSpital Zürich

Background Venous thromboembolism (VTE) is an important complication in hospitalised patients. Appropriate use of pharmacologic and mechanical prophylaxis reduces the risk of VTE to less than 50% without inducing major bleeding. However, several studies on VTE prevention have shown considerable underuse of prophylaxis and emphasize the importance of quality assurance. Introduction of clinical information systems with computerised physician order entry (CPOE) reduces communication errors and offers novel opportunities for quality improvements by computer-based clinical decision support.

Methods CPOE was introduced 2006 at the University Hospital Zurich (USZ) in three wards for all orders of medication and care and is now used hospital-wide for all in-patients except in the intensive care unit. In order to improve the rate of thromboprophylaxis an electronic alert system (eAlerts) has been developed. The eAlert reminds the physician to consider ordering prophylaxis if no such orders have been placed six hours after patient admission. The alert button appears in the electronic chart and links to guidelines. Data for analysis of VTE orders were extracted from the clinical database. Cases with a length of stay of <24h in the admission ward were excluded.

Results National assessment In a Swiss survey published in 2005 less than half of the hospitalised medical patients at risk were receiving VTE prophylaxis, including 44% at the USZ. Intervention assessment Evaluation of eAlerts introduced in a pilot ward showed good compliance of the physicians, resulting in higher rates of appropriate prophylaxis. The prophylaxis rate on this ward averaged 43% before (2006/07) and 67% during the study period (2007/08), whereas no significant increases No conflict of interest were observed in the two control declared. wards in which CPOE was used with-

out eAlerts. The rate of prophylaxis remained high after the end of the pilot study (73%, 2009), despite cessation of specific continuing medical education. Actual situation CPOE had been implemented hospital-wide permitting detailed analysis of prophylaxis orders in 2010 in 27 940 cases (21 324 patients) treated in 27 clinics. The rate of prophylaxis in ten surgical clinics was higher (mean of 79.3%; range 52.8–95.8%) and more often included both pharmacological and mechanical prophylaxes (34.7%) as compared to 12 medical clinics with an average prophylaxis rate of 58.1% (range 41.2–80.5%), including 8.7% combined prophylaxes (p <0.0001). In particular, a significantly higher use of compression stockings was observed in surgical (41.8%) compared to medical (10.4%) clinics (p <0.0001). Orders for surgical patients were placed more frequently before admission (51.5%) as compared to patients treated in internal medicine (5.2%, p <0.0001), reflecting different frequencies of scheduled admissions. Next step In order to expand and evaluate the eAlerts on a hospitalwide scale in the year 2011 a clinical protocol for a randomized controlled trial has been developed and submitted. The concept of a stepwise roll-out of the system has been recently endorsed by the ethical committee and the medical director of the hospital. The project disclosed the absence of hospital-wide guidelines and urged the establishment of guidelines for preventing VTE and their linkage to the clinical information system.

Discussion The heterogeneity of prophylaxis observed between the clinics primarily reflects the differences in patient populations, diagnoses and procedures applied. However, un-

Correspondence: Professor Jürg Blaser Forschungszentrum Medizininformatik Direktion Forschung & Lehre UniversitätsSpital SON6 CH-8091 Zürich juerg.blaser@usz.ch

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deruse of prophylaxis may still be a problem, as suggested by the substantial impact of the eAlerts on the rate of appropriate prophylaxis. Quality assurance programmes established in industry can also be applied to improving medical services. These methods are based on Shewhartâ&#x20AC;&#x2122;s cycles of plan/do/check/ act. Quantitatively assessing the effectiveness of each cycle is of great importance in this iterative approach. Thus, controlled clinical studies have been included in the ongoing effort to improve thromboprophylaxis at our institution.

Computerised decision support reduces risks and decreases rates of accidents and casualties in most business areas, e.g., in air traffic. Health care also offers great potential as most information on patients is now becoming digitally available in clinical databases. Specific electronic reminders and warnings may promote more consistent adherence to evidence-based guidelines. In conclusion, VTE prophylaxis can be improved by eAlerts. Computer-based clinical decision support will increasingly contribute to better and safer care.

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Establishing CAISIS for biobank projects at the University Hospital Zurich Steffen M. Zeisbergera,b, Max Dürstelerc, Rainer Warthd, Peter Schramle, Daniel Simeon-Dubachd, Simon P. Hoerstrupa,b, Jürg Blaserf Zentrum Regenerative Medizin (ZRM), UniversitätsSpital Zürich (USZ) und Universität Zürich (UZH), b Forschung Chirurgie, Herzchirurgie, UniversitätsSpital Zürich (USZ) c Direktion ICT, UniversitätsSpital Zürich (USZ) d biobank-suisse (BBS), Bern e Institut Klinische Pathologie, UniversitätsSpital Zürich (USZ) f Forschungszentrum Medizininformatik Direktion F&L, UniversitätsSpital Zürich (USZ)

Introduction “Biobanks need publicity” has recently been advocated in Nature (March, 10th 2011), urging the promotion of European repositories of tissue samples. In Switzerland the biobank-suisse (BBS) foundation is committed to building and supporting collaborative networks of human research biobanks. A survey of biobanks at Swiss university hospitals showed that on average more than 40 biobanks exist in a single university hospital. At the University Hospital Zurich (USZ) several biobanks for both diagnostics and research are operational in stand alone facilities. So far no standardised infrastructure has been provided, and in particular, no centralised computer system has been implemented for data and specimen management of research biobanks. Heterogeneous technical and organisational solutions are used for storing, documenting, searching and tracing materials donated from patients. The initial goal was to establish a computer system for a new biobank and subsequently to scale up its use for existing biobanks in an ongoing project. Establishing a centralised IT infrastructure for biobanking should allow better support for scientists and also assure patients that their donations are managed according to defined standards.

Methods CAISIS is an open source biobanking system that has been developed at the Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, New York, USA. This web-based system was evaluated and implemented at our institution in collaboration with BBS. It runs on Microsoft’s .net platform with MS SQL server as database. The system was first implemented at the USZ for a biobank recently set up in the Centre of Regenerative Medicine. Subsequently this solution was parameterised for the management of a research biobank in the Department of Pathology. Data were extracted, transferred and loaded from existing databanks into CAISIS using the transfer software Flowheater. No competing interests declared.

Results Standard operation procedures (SOPs) for technical and organisa-

tional processes were defined to collect and manage data and biospecimens, and to allow for transfer of information and samples in an anonymised form to local or international scientists. CAISIS was successfully implemented and parameterised for two biobanks in order to support these procedures. Some technical know-how was required to implement and adapt CAISIS for the specific requirements of the individual biobanks. Specimens of various biological sources are identified according to different entities and meta-informations. A total of 11 502 records of biological specimens obtained from 5405 patients were uploaded into the system from two participating biobanks.

Discussion Scaling up an information system to serve more than one biobank demands a more sophisticated solution with respect to (i) procedures for identifying and anonymising patient specimens (ii) user management and cooperations, including the creation of various access roles and individualised access rights (iii) separation of biobank use for diagnostic purposes, teaching and research and (iv) organisational issues including sharing and allocating human resources and expertise for computer system operations. Moreover, (v) new legal regulations for general or projectspecific informed consent of patients have to be considered to further use their specimens and document the associated clinical data and (vi) corporate governance asks for comprehensive SOPs.

Conclusion Establishing standards for local IT infrastructure and management software for biobanks may improve both efficiency and quality of operations within an institution and allow for more comprehensive support in the sharing of data between different institutions and researchers. Correspondence: Professor Jürg Blaser Forschungszentrum Medizininformatik Direktion F&L UniversitätsSpital SON6 CH-8091 Zürich juerg.blaser@usz.ch

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Drug-drug interactions – who cares? Patrick Beelera, Christoph Rosenb, Jürg Blasera a b

University Hospital Zurich, Research Centre for Medical Informatics, Zurich Cantonal Pharmacy Zurich

Introduction Clinical use of a drug-drug interaction (DDI) check implemented in the electronic patient chart of the University Hospital Zurich was monitored.

Materials and Methods Health professionals can actively check for DDIs either during computerised physician order entry (CPOE) or while reviewing a patient chart. These checks were logged during treatment of 30 328 patients over a 12 months period, including a total of 681 136 drug prescriptions with CPOE. The impact of DDI checking was also evaluated in one medical clinic by a pharmacist while visiting 426 patients on rounds.

Results A total number of 437 users checked for DDIs at least once, including 431 prescribing physicians (7.1 checks per resident and 3.5 checks per senior physician). However, most frequent users were six consulting pharmacologists (537 checks per consultant) not personally in charge of prescribing medication. Thus, total use of the checking tool was higher by consultants (54%) compared to prescribers (internists 23%, surgeons 9%, other clinicians 14%). Highest hit ratio (2.3 DDIs detected per check) was found in general inNo conflict of interest ternal medicine, and in no declared. other clinic did more pre-

scribers check for DDIs (72% of the physicians). Lowest hit ratio (0.5) was observed in surgery. Surgical patients were less often screened for DDIs (0.6–5.9%, depending on speciality) compared to other patients (6.3–45.7%). On an average DDI checking was performed 496 times per month (revealing 742 DDIs/month). The number of users significantly increased over time, and also the frequency of use by prescribing physicians and by consultants (p<0.01). Pharmacological issues were addressed in 283 of 426 patients visited on medical rounds, including 58 cases with potentially important DDIs. In 38 of these cases (66%) therapeutic consequences were drawn immediately, including change of medication, time-displaced administration and intensified monitoring.

Conclusion DDI checks were requested more often by consultants than by prescribing physicians. The majority of important DDI messages induced therapeutic actions by prescribers in order to improve patient safety. Considering the risk of alert fatigue, clinical studies have to show whether automatically triggered alerts would be more effective.

Correspondence: Patrick Beeler, MD University Hospital Zurich Research Centre for Medical Informatics Sonneggstrasse 6, D5 CH-8091 Zurich patrick.beeler@usz.ch

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Problems of standards in semantic interoperability Hans Rudolf Straub, Michael Lehmann Semfinder AG, Kreuzlingen

Of course, semantic interoperability must be more than just an agreement on a formal exchange standard; crucial is how the semantics of the content are recognized and exchanged. But how should this be done? Most authors propose a fixed standard in the form of a classification (ICD10) or a nomenclature (SNOMED CT) [1]. At first sight such a solution looks simple and sound. A closer look, however, reveals serious problems: – Data entry: if taken seriously, a large workload awaits. – Definitions of semantics are not trivial. For standards they must be explicit. They must be taught. – Standards are always subject to change. No standard fits all goals. – Utilisation is narrowly limited by the focus of the standard and the quality of data entry. In order to clarify the correlation between standards and semantics, we examined the way in which five different standards describe abdominal hernias. We looked for the semantic types used for the differentiation of the hernias by the different standards. A semantic type (or dimension) is an independent attribute or feature with its own expressions, for example, the type “colour” with its expressions “green”, “red” etc. We found eleven independent semantic types used for the description of hernias, among them location, complication, period, acquisition, etc. The semantic types were arranged in various configurations by the standards. Only the type “location” was used by all standards, all other types were missed by at least one standard. No standard used all types. If a type is not expressed by a standard, it cannot be interoperated. Considering the great heterogeneity, it is obvious that no standard will fit all purposes. In addition, the analysis exhibits a general characteristic of all standards: the antagonistic goals of overview and precision. Both goals cannot be achieved at the same time. When standards emphasise overview, they miss details. If they emphasise details, they lack overview. This is by no means trivial. The more detailed the standard, the more strongly it becomes affected by combinatorial explosion [2], which makes interpretation and interoperability a very time-consuming, if not impossible manual task. The described effects cannot be prevented by a “better” standard, but are due to the nature of standards as such. In particular, it is not possible to make a “complete” standard which contains No conflict of interest all types and their expressions. Even declared. a multidimensional standard, which

is more apt to face combinatorial explosion, cannot express in a practicable way all the necessary dimensions (types), because there are too many of them (in our limited example already eleven) [2]. How can we achieve semantic interoperability, considering all these problems? The solution lies in a dynamic approach [3] instead of a static (= standard based) one. The dynamic approach analyses the semantic types of the medical languages and standards that we want to interoperate, then builds composite concepts combining these types and uses transformation rules containing the composite concepts. In this way, it is possible to respect all semantic types in use and the meanings are made interoperable, even between heterogeneous sources, codes and medical languages. No demands or restrictions concerning the use of a specific vocabulary are required from clinics and users.

References 1 2

Oemig F. Semantische Interoperabilität, Forum der Medizin_Dokumentation und Medizin_Informatik, 1/2007, 9–12. Straub HR, Duelli M. With Semantic Analysis from Noun Phrases to SNOMED CT and Classification Codes, an: Semantic Mining Conference on SNOMED CT in Copenhagen, Okt. 2006. http://www.semfinder.com/fileadmin/Daten/Dateien/Publikationen/Semantic_Analysis.pdf Straub HR, Frei N, Duelli M. Semantische Interoperabilität: statische und dynamische Lösungsansätze. Deutsche Ges. für medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Jahreskongress 2007, Abstractband, S. 349–50.

Correspondence: Hans Rudolf Straub, MD Semfinder AG Hauptstrasse 53 CH-8280 Kreuzlingen straub@semfinder.com

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Events in medical informatics Switzerland

Europe/World

eHealthcare.ch September 21–22 2011 GZI-Seminarhotel, Nottwil http://www.ehealthcare.ch

MIE 2011 Medical Informatics Europe August 28–31 Oslo, Norway 56. GMDS-Jahrestagung September 26–29, Mainz, Germany http://www.gmds.de AMIA Annual Symposium 2011 October 22–26, Washington DC, U.S.A. www.amia.org

Nächste Ausgabe: Kontroversen in der Medizininformatik November 2011

Impressum Herausgeber / Editeur SGMI, Schweizerische Gesellschaft für Medizinische Informatik SGMI-Geschäftsstelle: Im Lehn, CH-3116 Kirchdorf BE Tel. 031 781 46 64 E-Mail: admin@sgmi-ssim.ch Vorstand der SGMI / Comité de la SSIM Christian Lovis, Präsident, président Jürg Blaser, Martin Graf, Jean-Paul Hofstetter, Alain Junger, Marc Oertle, Judith Wagner, Pascal Walliser Redaktion / Rédaction Christian Lovis, Marc Oertle Umschlagfoto / Photo de couverture: © Dmitry Naumov / Dreamstime.com Review board: Prof. Christian Lovis, Prof. Jürg Blaser, Dr. Marc Oertle, Dr. Pascal Walliser, Dr. Judith Wagner, Christian Hay, Alain Junger, Martin Graf, Jean-Paul Hofstetter

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