Teste de Viabilidade da Ferramenta de Monitoramento de Qualidade, Qdact, para a Cooperativa de Pesquisa em Cuidados Paliativos (QFT)

Os processos de saúde são medidos, avaliados e caracterizados por meio do uso de medidas de qualidade em saúde. As medidas de qualidade em saúde são ferramentas que quantificam a consistência da prestação de cuidados em uma população elegível para o processo. Contendo um numerador (aqueles com entrega bem-sucedida de um processo de cuidado) e um denominador (pacientes elegíveis para esse processo de cuidado), as medidas de qualidade produzem uma frequência ou taxa de adesão à qual um processo de cuidado foi realizado. As taxas de adesão podem então ser comparadas para avaliar a qualidade do atendimento entre médicos, organizações ou colaborações para comparar dados, estabelecer referências e estimular projetos de melhoria da qualidade.

Nos cuidados paliativos, por exemplo, geralmente é considerada uma boa prática prescrever opioides para dor moderada/intensa. Imagine que a taxa de adesão calculada de um programa de cuidados paliativos revele que seus médicos prescrevem opioides para dor moderada a intensa apenas 50% das vezes. Armado com esta informação, o programa pode agora desenvolver um projeto de melhoria de qualidade direcionado com a intenção de melhorar este desempenho em direção a um objetivo mais ideal (por exemplo, 75%). Além disso, pode fornecer feedback aos médicos em tempo real sobre o desempenho deles em relação às medidas de qualidade de interesse. Neste exemplo, os médicos podem receber um alerta eletrônico lembrando-os de prescrever um opioide quando orientados por uma prática recomendada. Essa abordagem em tempo real, combinada com um sistema que promove a cultura de coleta, compartilhamento, benchmarking e relatórios de dados, são métodos eficazes para melhorar a qualidade da assistência médica. Por fim, e o foco desta proposta, é construir e testar uma infraestrutura que realize esse monitoramento de qualidade em tempo real das medidas de saúde no grupo Cooperativa de Pesquisa em Cuidados Paliativos (PCRC).

Os investigadores identificaram anteriormente os três principais componentes necessários para uma infra-estrutura de monitoramento de qualidade eficaz e utilizável. Juntos, esses três componentes respondem às perguntas "o quê", "como" e "por quê" que devem ser abordadas em um sistema de avaliação e melhoria da qualidade.

Primeiro, é a capacidade de realizar coleta de dados colaborativa e integrada em vários sites. A coleta bem-sucedida de dados em vários locais requer um conjunto de processos de coleta de dados governados centralmente, que são guiados por um dicionário de dados. Um dicionário de dados é um conjunto de elementos de dados acordados, opções de resposta, regras e lógica de ramificação. O dicionário de dados informa o desenvolvimento de uma plataforma de coleta de dados para uso por médicos. Juntos, o dicionário de dados e o software para uso dos médicos orientam "quais" dados são coletados e garantem que as análises colaborativas pretendidas possam ser realizadas com o conjunto de dados criado.

Em segundo lugar, está o processo de coleta de dados - a característica "como" dentro do sistema. Os dados são recolhidos, transmitidos e registados através da utilização de uma plataforma de recolha de dados, processos de transmissão e registo, respetivamente. A plataforma de coleta de dados é a interface na qual os dados em tempo real são capturados e registrados. Isso pode envolver formulários em papel ou eletrônicos usando repórteres de pacientes, cuidadores ou médicos. Os dados são então transmitidos ao registro, seja por meios eletrônicos ou manuais. Por fim, os dados são coletados e armazenados com segurança em um registro prospectivo, para que relatórios de qualidade possam ser gerados e análises de pesquisa concluídas. Essas etapas são padrões recomendados para o desenvolvimento de tecnologia de informação em saúde pela Agência de Pesquisa e Qualidade em Saúde (AHRQ).

Em terceiro lugar, é o componente da infraestrutura que responde à pergunta "por quê?" Vários relatórios destacaram a necessidade de traduzir dados brutos de esforços de monitoramento de qualidade em feedback contínuo sobre qualidade para médicos e outros usuários finais para motivar a entrega de melhores práticas. Isso permite mudanças no desempenho do clínico durante a prestação de cuidados clínicos habituais, atendendo assim ao objetivo do Institute of Medicine de um sistema de saúde de aprendizado rápido. Geralmente, o feedback é fornecido por meio de relatórios gerados pelo sistema direcionados a usuários finais específicos (por exemplo, médicos, administradores) entregues durante períodos de tempo pré-especificados (por exemplo, semanal, trimestral).

Na Duke University, os investigadores construíram recentemente a infraestrutura de tecnologia da informação necessária para a adesão prospectiva à medida de qualidade e monitoramento de resultados em cuidados paliativos. Este sistema foi desenvolvido e implantado no Carolinas Consortium for Palliative Care, uma colaboração de quatro locais entre a Duke University e três organizações comunitárias de cuidados paliativos. Recentemente, este Consórcio se expandiu para incluir organizações fora das Carolinas; onze locais agora compõem a Global Palliative Care Quality Alliance (GPCQA). A rápida expansão de usuários do qdact e os dados subsequentes coletados apoiaram várias análises em nível de pesquisa publicadas na literatura.

Ao usar qdact.pc, os médicos registram dados sobre processos de atendimento e resultados relatados pelo paciente em iPads® pessoais durante encontros clínicos face a face com os pacientes. Durante as entrevistas com os pacientes, os médicos registram as áreas de sofrimento relatadas pelos pacientes, as decisões de manejo clínico e os resultados relatados pelos pacientes usando instrumentos validados. Esses instrumentos incluem aqueles comuns ao campo, incluindo a Escala de Avaliação de Sintomas de Edmonton (ESAS), Escala de Desempenho Paliativo e FACT-G. Mudanças longitudinais nessas escalas são capturadas por meio do uso repetido de qdact.pc durante os encontros subseqüentes. Além disso, qdact.pc calcula o tempo de internação a partir das datas de admissão e alta, mudanças na gravidade dos sintomas calculando a diferença entre duas datas e taxas de reinternação analisando se os pacientes do registro já haviam sido admitidos anteriormente. Então, processos e resultados de cuidados podem ser vinculados usando esses dados.