Badanie wykonalności narzędzia do monitorowania jakości, Qdact, dla Spółdzielni Badawczej Opieki Paliatywnej (QFT)

Procesy opieki zdrowotnej są mierzone, oceniane i charakteryzowane za pomocą mierników jakości opieki zdrowotnej. Miary jakości opieki zdrowotnej to narzędzia, które określają ilościowo spójność świadczenia opieki w populacji kwalifikującej się do tego procesu. Miary jakości, zawierające licznik (osoby z pomyślnie zrealizowanym procesem opieki) i mianownik (pacjenci kwalifikujący się do tego procesu opieki), dają częstotliwość lub wskaźnik przestrzegania zaleceń, z jakim przeprowadzono proces opieki. Wskaźniki przestrzegania zaleceń można następnie porównać, aby ocenić jakość opieki wśród klinicystów, organizacji lub osób współpracujących w celu porównania danych, ustalenia punktów odniesienia i pobudzenia projektów poprawy jakości.

Na przykład w opiece paliatywnej zwykle uważa się za najlepszą praktykę przepisywanie opioidów w przypadku umiarkowanego/silnego bólu. Wyobraź sobie, że obliczony wskaźnik przestrzegania programu opieki paliatywnej ujawnia, że ​​jego klinicyści przepisują opioidy na ból o nasileniu od umiarkowanego do ciężkiego tylko w 50% przypadków. Uzbrojony w te informacje program może teraz opracować ukierunkowany projekt poprawy jakości z zamiarem poprawy tej wydajności w kierunku bardziej idealnego celu (np. 75%). Co więcej, może dostarczać klinicystom informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym na temat ich wyników w stosunku do interesujących ich miar jakości. W tym przykładzie klinicyści mogą otrzymać elektroniczne ostrzeżenie przypominające im o przepisaniu opioidu, gdy jest to zalecane przez przyjętą najlepszą praktykę. To podejście w czasie rzeczywistym w połączeniu z systemem promującym kulturę gromadzenia, udostępniania, porównywania i raportowania danych to skuteczne metody poprawy jakości opieki zdrowotnej. Wreszcie, celem tej propozycji jest zbudowanie i przetestowanie takiej infrastruktury, która wykonuje takie monitorowanie jakości środków opieki zdrowotnej w czasie rzeczywistym w grupie Spółdzielni Badawczej Opieki Paliatywnej (PCRC).

Badacze zidentyfikowali wcześniej trzy główne komponenty potrzebne do skutecznej i użytecznej infrastruktury monitorowania jakości. Razem te trzy komponenty odpowiadają na pytania „co”, „jak” i „dlaczego”, na które należy odpowiedzieć w ramach systemu oceny i doskonalenia jakości.

Po pierwsze, jest to możliwość wspólnego i zintegrowanego gromadzenia danych w kilku lokalizacjach. Pomyślne gromadzenie danych w wielu lokalizacjach wymaga centralnie zarządzanego zestawu procesów gromadzenia danych, które są kierowane przez słownik danych. Słownik danych to zestaw uzgodnionych elementów danych, wyborów odpowiedzi, reguł i logiki rozgałęzień. Słownik danych informuje o rozwoju platformy gromadzenia danych do użytku przez klinicystów. Razem słownik danych i oprogramowanie do użytku przez klinicystów wskazują, „jakie” dane są gromadzone, i zapewniają, że zamierzone wspólne analizy mogą być przeprowadzane z utworzonym zestawem danych.

Po drugie, to proces zbierania danych – cecha „jak” w systemie. Dane są gromadzone, przesyłane i rejestrowane odpowiednio za pomocą platformy gromadzenia danych, procesów transmisji i rejestru. Platforma zbierania danych to interfejs, w którym dane są przechwytywane i zapisywane w czasie rzeczywistym. Może to obejmować formularze papierowe lub elektroniczne z wykorzystaniem zgłaszających pacjentów, opiekunów lub klinicystów. Dane są następnie przesyłane do rejestru drogą elektroniczną lub ręczną. Wreszcie, dane są gromadzone i bezpiecznie przechowywane w prospektywnym rejestrze, dzięki czemu można generować raporty dotyczące jakości i przeprowadzać analizy badawcze. Kroki te są zalecanymi standardami rozwoju technologii informatycznych w ochronie zdrowia przez Agencję ds. Badań i Jakości Opieki Zdrowotnej (AHRQ).

Po trzecie, czy element infrastruktury odpowiada na pytanie „dlaczego?” W kilku raportach zwrócono uwagę na potrzebę przełożenia nieprzetworzonych danych pochodzących z działań związanych z monitorowaniem jakości na ciągłe informacje zwrotne na temat jakości kierowane do klinicystów i innych użytkowników końcowych w celu motywowania dostarczania najlepszych praktyk. Pozwala to na zmiany w działaniu klinicysty podczas zwykłej opieki klinicznej, spełniając w ten sposób cel Instytutu Medycyny dotyczący szybkiego uczenia się systemu opieki zdrowotnej. Zasadniczo informacje zwrotne są przekazywane za pośrednictwem generowanych przez system raportów skierowanych do określonych użytkowników końcowych (np. klinicyści, administratorzy) dostarczane w określonych odstępach czasu (np. tygodniowe, kwartalne).

Na Duke University badacze niedawno zbudowali infrastrukturę informatyczną potrzebną do prospektywnego przestrzegania środków jakości i monitorowania wyników w opiece paliatywnej. System ten został opracowany i wdrożony w Carolinas Consortium for Palliative Care, czteroośrodkowej współpracy między Duke University i trzema lokalnymi organizacjami opieki paliatywnej. Ostatnio to Konsorcjum rozszerzyło się, obejmując organizacje spoza Karolin; jedenaście ośrodków obejmuje obecnie Globalny Sojusz Jakości Opieki Paliatywnej (GPCQA). Gwałtowny rozwój użytkowników qdact i późniejsze zebrane dane poparły kilka analiz na poziomie badawczym opublikowanych w literaturze.

Używając qdact.pc, klinicyści zapisują dane dotyczące procesów opieki i zgłaszanych przez pacjentów wyników na osobistych iPadach® podczas bezpośrednich spotkań klinicznych z pacjentami. Podczas wywiadów z pacjentami klinicyści rejestrują zgłaszane przez pacjentów obszary stresu, decyzje dotyczące postępowania klinicznego oraz zgłaszane przez pacjentów wyniki za pomocą zwalidowanych narzędzi. Instrumenty te obejmują te wspólne dla tej dziedziny, w tym Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS), Paliatywną Skalę Wydajności i FACT-G. Podłużne zmiany w tych skalach są rejestrowane poprzez wielokrotne użycie qdact.pc podczas kolejnych spotkań. Ponadto qdact.pc oblicza długość pobytu na podstawie daty przyjęcia i wypisu, zmiany nasilenia objawów, obliczając różnicę między dwiema datami, oraz współczynniki ponownych hospitalizacji, analizując, czy pacjenci w rejestrze byli wcześniej przyjmowani. Następnie za pomocą tych danych można powiązać procesy i wyniki opieki.