A Qdact minőség-ellenőrző eszköz megvalósíthatósági tesztelése a Palliative Care Research Cooperative számára (QFT)

Az egészségügyi folyamatokat az egészségügyi minőségi mérőszámok segítségével mérik, értékelik és jellemzik. Az egészségügyi minőségi intézkedések olyan eszközök, amelyek számszerűsítik az ellátás konzisztenciáját a folyamatra jogosult populáción belül. Egy számlálót (azok, akik sikeresen teljesítettek egy gondozási folyamatot) és egy nevezőt (az ápolási folyamatra jogosult betegek) tartalmaznak a minőségi mérőszámok azt a gyakoriságot vagy betartási arányt, amelyhez az ellátási folyamatot elvégezték. Az adherencia aránya ezután összehasonlítható az ellátás minőségének értékelése érdekében a klinikusok, szervezetek vagy együttműködések során az adatok összehasonlítása, a benchmarkok megállapítása és a minőségfejlesztési projektek ösztönzése érdekében.

A palliatív ellátásban például általában bevált gyakorlatnak tekintik az opioidok felírását mérsékelt/erős fájdalom esetén. Képzelje el, hogy egy palliatív ellátási program kiszámított adherencia rátája azt mutatja, hogy a klinikusok csak az esetek 50%-ában írnak fel opioidokat közepesen súlyos vagy súlyos fájdalomra. Ezekkel az információkkal felvértezve a program egy irányított minőségfejlesztési projektet tud kidolgozni azzal a szándékkal, hogy ezt a teljesítményt egy ideálisabb cél (pl. 75%). Továbbá valós időben visszajelzést tud adni a klinikusoknak arról, hogyan teljesítenek az érdeklődésre számot tartó minőségi intézkedésekkel szemben. Ebben a példában a klinikusok elektronikus figyelmeztetést kaphatnak, amely emlékezteti őket arra, hogy opioidot írjanak fel, ha azt egy elfogadott bevált gyakorlat előírja. Ez a valós idejű megközelítés az adatgyűjtési, megosztási, benchmarking és jelentéskészítési kultúrát előmozdító rendszerrel kombinálva hatékony módszer az egészségügyi ellátás minőségének javítására. Végül és e javaslat középpontjában egy olyan infrastruktúra kiépítése és tesztelése áll, amely az egészségügyi intézkedések ilyen valós idejű minőségellenőrzését végzi a Palliative Care Research Cooperative Group (PCRC) csoportjában.

A kutatók korábban azonosították azt a három fő összetevőt, amelyekre egy hatékony és használható minőség-ellenőrző infrastruktúra kialakításához szükség van. Ez a három komponens együttesen válaszol a „mit”, „hogyan” és „miért” kérdésekre, amelyeket egy minőségértékelési és -fejlesztési rendszeren belül meg kell oldani.

Először is az a képesség, hogy több helyen együttműködve és integrált adatgyűjtést végezzenek. A sikeres többhelyes adatgyűjtéshez központilag irányított adatgyűjtési folyamatokra van szükség, amelyeket egy adatszótár vezérel. Az adatszótár egyeztetett adatelemek, válaszlehetőségek, szabályok és elágazási logika halmaza. Az adatszótár a klinikusok számára használható adatgyűjtő platform fejlesztéséről tájékoztat. Az adatszótár és a klinikusok által használható szoftver együttesen irányítja, hogy „milyen” adatokat gyűjtsenek, és biztosítják, hogy a tervezett együttműködési elemzések elvégezhetők legyenek a létrehozott adatkészlettel.

Másodszor, az adatgyűjtés folyamata – a „hogyan” jellemző a rendszeren belül. Az adatok gyűjtése, továbbítása és rögzítése adatgyűjtési platform, továbbítási folyamatok, illetve nyilvántartás használatával történik. Az adatgyűjtő platform az a felület, amelyen valós idejű adatok rögzíthetők és rögzíthetők. Ez magában foglalhatja a papír alapú vagy elektronikus űrlapokat a beteg, gondozó vagy klinikus riportereinek felhasználásával. Ezt követően az adatokat elektronikus vagy kézi úton továbbítják a nyilvántartóhoz. Végül az adatokat egy leendő nyilvántartásban gyűjtik és biztonságosan tárolják, így minőségi jelentések készíthetők és kutatási elemzések végezhetők el. Ezek a lépések az Egészségügyi Kutatási és Minőségi Ügynökség (AHRQ) által ajánlott szabványok az egészségügyi információs technológia fejlesztéséhez.

Harmadszor, az infrastruktúra azon összetevője, amely megválaszolja a "miért?" Számos jelentés rávilágított arra, hogy a minőség-ellenőrzési erőfeszítésekből származó nyers adatokat a klinikusok és más végfelhasználók számára a minőségről szóló folyamatos visszajelzésekké kell lefordítani a legjobb gyakorlatok megvalósításának ösztönzése érdekében. Ez lehetővé teszi a klinikusok teljesítményének megváltoztatását a szokásos klinikai ellátás során, így teljesíti az Orvostudományi Intézet gyors tanuló egészségügyi rendszerre vonatkozó célját. Általában a visszajelzés a rendszer által generált jelentéseken keresztül történik, amelyek meghatározott végfelhasználókat céloznak meg (pl. klinikusok, adminisztrátorok) előre meghatározott időszakokban (pl. hetente, negyedévente).

A Duke Egyetemen a kutatók a közelmúltban kiépítették azt az információs technológiai infrastruktúrát, amely a palliatív ellátásban a minőségi mérések várható betartásához és az eredmények nyomon követéséhez szükséges. Ezt a rendszert a Carolinas Consortium for Palliative Care-ben fejlesztették ki és alkalmazták, amely a Duke Egyetem és három közösségi palliatív ellátási szervezet négy helyszínes együttműködése. A közelmúltban ez a konzorcium kibővült a Carolinason kívüli szervezetekkel; Jelenleg tizenegy telephely alkotja a Global Palliative Care Quality Alliance-t (GPCQA). A qdact felhasználók számának gyors bővülése és az ezt követően gyűjtött adatok több, a szakirodalomban megjelent kutatási szintű elemzést is alátámasztottak.

A qdact.pc használatakor A klinikusok személyes iPad®-eken rögzítik az ellátási folyamatokról és a betegek által jelentett eredményekről szóló adatokat a betegekkel való személyes találkozás során. A páciensinterjúk során a klinikusok validált eszközökkel rögzítik a betegek által bejelentett szorongásos területeket, a klinikai vezetési döntéseket és a betegek által jelentett eredményeket. Ezek közé tartoznak a területen szokásos eszközök, köztük az Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS), a Palliative Performance Scale és a FACT-G. A skálák longitudinális változásait a qdact.pc ismételt használata rögzíti a későbbi találkozások során. Továbbá, qdact.pc kiszámítja a tartózkodás hosszát a felvételi és elbocsátási dátumtól, a tünetek súlyosságának változásait a két dátum közötti különbség kiszámításával, a visszafogadási arányokat pedig annak elemzésével, hogy a nyilvántartásban szereplő betegek korábban felvették-e a felvételt. Ezután az ápolási folyamatok és eredmények összekapcsolhatók ezen adatok felhasználásával.