SMI 72 Swiss Medical Informaticsw2d.sgmi-ssim.ch/pdf/SMI-72.pdf · 2014. 11. 13. · Schwabe Verlag...

Schwabe Verlag Basel

Swiss Medical InformaticsSMI 72

Proceedings24. Jahrestagung SGMI24èmes Journées annuelles SSIM

Wunsch und WirklichkeitEspoirs et réalités

Editorial

Technological choices for mobile clinical applications

Ökonomische Auswirkungen der spitalweiten Einführung des digitalen Diktierens am UniversitätsSpital Zürich

Evaluation und Parametrierung eines Patienten datenmanagementsystems

Automatisierte Plausibilitätsprüfung der elektronischen Pflegedokumentation auf somatischen Allgemeinstationen

Effizienzsteigerung dank Planungssoftware?

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 construction d’un dossier patient informatisé

Quality assurance of venous thromboprophylaxis in a university hospital

Establishing CAISIS for biobank projects at the University Hospital Zurich

Drugdrug interactions – who cares?

Problems of standards in semantic interoperability

Inhalt/Content/Contenu

SGMISchweizerische Gesellschaft für Medizinische Informatik

SSIMSociété suisse d’informatique médicaleSocietà svizzera d’informatica medicale

SSMISwiss Society for Medical Informatics

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Table of conTenTs

Swiss Medical Informatics 2011; no 72

Editorial

Christian Lovis, Marc Oertle 2


Frederic Ehrler, David Issom, Christian Lovis 3


Ninoslav Teodorovic, Mechthild Uesbeck, Roland Naef 6

Evaluation und Parametrierung eines Patienten datenmanagementsystems: Ein Erfahrungsbericht

Kay Stricker, Patrick Wettstein, Martin Felder, Matthias Kämpf 12

Automatisierte Plausibilitätsprüfung der elektronischen Pflegedokumentation auf somatischen Allgemeinstationen: Entwicklung von Regeln und Überprüfung der Regelgüte

Jens Schall, Ursula Hübner 16

Effizienzsteigerung dank Planungssoftware?

Jutta Spengler, Andreas Altorfer 18


Roger Schaer, Pierre-Auguste Petignat, Alex Gnaegi 23


Natalia Pletneva, Sarah Cruchet, Maria-Ana Simonet, Maki Kajiwara, Célia Boyer 27


Cédric Michelet, Frédéric Fragnière, Alex Gnaegi 31


Nicolas Anken, Eriam Schaffter, Rodolphe Meyer, Philippe Garnerin 35


Christine Cohen-Galvagni, Soumeya Achour, Paul Cohen 42


Patrick Beeler, Beatrice Amann-Vesti, Jürg Blaser 45


Steffen M. Zeisberger, Max Dürsteler, Rainer Warth, Peter Schraml, Daniel Simeon-Dubach, Simon P. Hoerstrup, Jürg Blaser 47

Drug-drug interactions – who cares?

Patrick Beeler, Christoph Rosen, Jürg Blaser 48


Hans Rudolf Straub, Michael Lehmann 49

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Editorial

Christian Lovis, Marc Oertle

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

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 présen-ter les multiples facettes de réalisations concrètes d’im-plémentation 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 vi-sion 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 per-mettre le développement de solutions et de réponses ap-propriées. Le but du congrès est donc de soutenir cette compréhension commune, en présentant des solutions concrètes mais également des modèles théoriques de pro-cessus 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 trou-vées, 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 fonction-ner réellement. C’est dans cet état d’esprit que nous vous souhaitons une conférence passionnante et enrichissante.

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

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 Gesundheitswe-sen ist damit Wirklichkeit geworden. Das Motto des Kon-gresses wurde aber nicht deshalb gewählt. Zu oft klafft eine grosse Lücke zwischen der von uns allen als ideal angesehenen Unterstützung durch ICT im Gesundheits-wesen und der Realität. Vielfältige Gründe sind dafür ver-antwortlich, und nicht alle Probleme werden einfach lös-bar sein. Nur ein globales Verständnis aller Beteiligten für die spezifischen Umsetzungsprobleme im Gesundheitswe-sen wird uns Schritte hin zu bestmöglichen Lösungen an-bieten. Das Ziel des Kongresses ist es, dieses Verständnis zu fördern, pragmatische Lösungsansätze ebenso zu zei-gen wie theoretische Modelle eines Idealprozesses. Und über allem steht die Analyse der Nutzung und der Aus-wirkungen unserer Systeme durch und für die Pflegen-den, Ärzte und alle anderen Berufstätigen des Gesund-heitswesens, nicht zu vergessen die Patienten: Wenn wir diese Verwendungen und deren Impact verstehen, diese auch günstig ausfallen, und wir die richtigen Schlüsse da-raus ziehen, werden wir weitere Verbesserungen erzielen können und damit dem Wunsch nach Wirklichkeit näher kommen können. In diesem Sinne: lehrreiche und span-nende Kongresstage!

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BackgroundThe 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

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 in-ter actions. 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 technology we ultimately chose to adopt.

Correspondence:Frederic EhrlerUniversity Hospitals of GenevaDivision of Medical Information SciencesRue Gabrielle-Perret-Gentil 4CH-1211 Geneva [email protected]


Frederic Ehrler, David Issom, Christian LovisUniversity Hospitals of Geneva, Division of Medical Information Sciences, Geneva, Switzerland

No conflict of interest relevant to this article was reported.

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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 architectureRegarding 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

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 OSThe 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 tri-ckier. They all possess a significant share on the market, rely on well established language and possess an effi - cient 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 SDKOne 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

Figure 1Communication between mobile applications and existing CIS.

Table 1Comparison 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%

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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

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 PlatformsTo improve our comparison we developed our sample ap-plication on the two platforms. In the figure 2 it can be seen that there are no marked differences in the human-machine interaction experience between the two inter-faces. 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.

References1 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.

2 Kubben P. Neurosurgical apps for iPhone, iPod Touch, iPad and An-droid. Surg Neurol Int. 2010;22:89.

3 Fischer S, et al. Handheld Computing in Medicine. JAMIA. 2003:139–49.

4 Tschopp M, et al. Computer-based physician order entry: im ple-mentation of clinical pathways. Studies in health technology and informatics. 2009:673–7.

5 Borst F, et al. Happy birthday DIOGENE: a hospital information system born 20 years ago. International Journal of Medical Informatics. 1999;54:157–67.

6 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.

7 Payne D, Godlee F. The BMJ is on the iPad. BMJ. 2011;19.

Table 2Comparison 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

Figure 2Android SDK and Adobe Flex screens to enter vital signs of the patient.

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Ninoslav Teodorovic, Mechthild Uesbeck, Roland NaefDirektion ICT, UniversitätsSpital Zürich

noted that the benefits and cost savings are not solely achieved by the introduction of a digital dictation solu-tion, but also the optimisation of the report creation pro-cess 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 Berichterstellungs-prozesses am UniversitätsSpital Zürich (USZ) durch die Einführung des digitalen Diktierens dem bisherigen, ana-logen Diktieren gegenüberstellt. Dazu wurde eine Analyse des Ist-Zustands hinsichtlich der Berichterstellung in den 42 Kliniken des USZ durchgeführt, es wurden die dies-bezüglich vorhandenen Prozesse und Informationssys-teme des USZ untersucht und die auf dem Markt vorhan-denen 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 zurückge-griffen, die zwischen Mai 2008 und Dezember 2009 er-hoben worden waren. Diese betrafen z.B. die Anzahl Dik-tierer je Klinik, die Anzahl Schreibkräfte, die Anzahl dik-tierter 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 verbes-sert. Die Erarbeitung neuer Prozesse hinsichtlich der Be-richterstellung musste hier natürlich in Einklang mit der USZ-weiten Reorganisation erfolgen.

Summary

From an economic perspective, the introduction of DRG necessitates that processes be optimised wherever possi-ble with the help of information technology, whilst main-taining 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 analy-sis of using digital dictaphones instead of the existing ana-logue ones. The following underlying assumptions were made:– The analogue dictaphones would be completely re-

placed 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 re-sults, an analysis and an investigation of all processes con-cerned 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 ana-lysed and evaluated. The investment costs were treated as fixed asset investments. The cost-benefit analysis con-sisted of three main criteria, which were further subdi-vided.The investment calculations and cost-benefit analysis pre-dict a yearly saving in personnel costs of approximately one million Swiss Francs. In addition, non-financial ben-efits, such as data security and improved dictation quality, can also be taken into account. The results of this study re-late to the USZ, but due to its general nature they can also

be applied to other hospitals. The introduction of digital dicta-phones can have a very positive eco-nomic impact. In the case of the USZ a saving of 10% of the previously needed secretarial staff. It should be

Korrespondenz:Ninoslav TeodorovicUniversitätsSpital ZürichDirektion ICTCH-8091 Zü[email protected]

Die Autoren haben keine Interessenkonflikte im Zusammenhang mit diesem Beitrag deklariert.

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Es lässt sich belegen, dass durch die Einführung des di-gitalen Diktierens und eine Anpassung der zugehörigen Arbeitsabläufe das USZ auch in ‹DRG-Gewässern› steuer-bar, leistungsfähig und gewinnbringend agieren kann.

ZielsetzungenIm Rahmen der Arbeit wird ein Konzept zur Einführung eines Systems für das digitale Diktieren (SDD) am USZ er-arbeitet. Der inhaltliche Schwerpunkt liegt auf der Erstel-lung einer Investitionsberechnung und der zugehörigen Nutzwertanalyse, die die wirtschaftlichen Auswirkungen des digitalen Diktierens dem bisherigen, analogen Diktie-ren am USZ gegenüberstellt.Die Arbeit hat dabei folgende Zielsetzungen:1. Ablösung der analogen Diktiergeräte durch ein moder-

nes System für das digitale Diktieren.2. Jetzige, mit dem analogen Diktieren verbundene Ab-

läufe 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 Da-ten wurde im Laufe des Jahres 2009 durch eine Umset-zung dieser Zielsetzungen in drei ausgewählten Pilotkli-niken gesammelt. Folgende Teilziele sind mit der Einführung eines SDD zu erreichen:1. Optimierung des Workflows durch: a. Berichterstellung unmittelbar nach Diktatende. Da-

durch schnellere Verfügbarkeit der fertiggestellten Berichte für alle an der Patientenbehandlung betei-ligten 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 vor-genommen werden müssen.

3. Einsparungen von Verbrauchsmaterial (Bändchen, Pa-pier).

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.

AbgrenzungenDer Kern dieser Arbeit behandelt das methodisch ge-stützte Erheben von Ist-Prozessen hinsichtlich der Be-richterstellung 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 ein-gegangen.

Methoden

Zur Aufnahme des Ist-Zustands erfolgte eine Umfrage in den 42 Kliniken des USZ. Auf Basis der Umfrageergeb-nisse wurde eine Prozessanalyse durchgeführt. Die vor-handenen Informationssysteme am USZ wurden recher-chiert und analysiert. Das Anbieterumfeld für digitales Diktieren im deutschsprachigen Raum wurde analysiert und Referenzbesuche wurden getätigt. In einem Pilotpro-jekt wurde mit drei Kliniken des USZ der Soll-Prozess für die Berichterstellung inkl. des digitalen Diktierens fest-gelegt. Ist- und Soll-Prozess wurden abgeglichen und aus-gewertet. Die zu berechnende Investition wurde als eine Sachinvestition, genauer als eine Anlageinvestition be-trachtet. Die Nutzwertanalyse bestand aus drei Hauptkri-terien, die wiederum in Unterkriterien unterteilt waren.

Resultate

Die erarbeiteten Resultate werden nachfolgend in Rei-henfolge der in Tabelle 1 aufgelisteten Vorgänge erläu-tert. 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 2Verhältnis analog zu digital diktierenden Kliniken in Bezug auf diktier-te Berichte und Schreibkräfte.

Kliniken mit analogem Diktieren und nicht optimierten Prozessen

Kliniken mit digitalem Diktieren und optimier ten Prozessen

Kliniken 38 4

Berichte pro Monat 17000 12000

Prozentualer Anteil der Berichte

58,6% 41,4%

Schreibkräfte in FTE 153 17

Prozentualer Anteil der Schreibkräfte

90% 10%

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Ist-ZustandDie Diktate werden von 713 Personen, vorwiegend Me-dizinern, vorgenommen und durch 223 Schreibkräfte als Teil ihrer vielfältigen Aufgaben geschrieben. 713 Diktie-rende teilen sich 657 Stellen, die 223 Schreibkräfte sind oft Teilzeitangestellte und belegen insgesamt 170 Stellen. Tabelle 2 zeigt eine Zusammenfassung des beschriebe-nen Mengengerüsts.Der in Abbildung 1 dargestellte, modellhafte Berichter-stellungsprozess stellt die Schnittmenge aller in der Um-frage ermittelten Prozesse dar. Im beschriebenen Prozess wird angenommen, dass der Bericht durch einen Medi-ziner erstellt wird und nicht durch einen Assistenten un-ter Kontrolle eines Oberarztes, wie dies in vielen Fällen vorkommt. Diese Vereinfachung des Prozesses wurde aus Übersichtlichkeitsgründen vorgenommen. Die gleiche Ver-einfachung wird auch für den Soll-Prozess gemacht wer-den.

USZ-Informationssysteme im Umfeld der BerichterstellungDie 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 Nu-klearmedizin) als einzige Systeme am USZ bereits die für eine optimale Berichtsunterstützung erforderlichen Werk-zeuge 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 Unterstüt-zung des Diktierprozesses.

AnbieterumfeldAuf dem Markt existieren viele Anbieter für digitale Dik-tiersysteme und nur wenige Systemhersteller. Zu den Her-stellern, 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 Anfor-derungen der verschiedenen Stakeholder zu definieren, war es notwendig, eine Teststellung des SDD vorzuneh-men. Diese sollte mit drei verschiedenen Kliniken durch-geführt werden. Da die Teststellung und die Konzeption im Rahmen eines Vorprojekts gemacht werden mussten, existierten zu diesem Zeitpunkt noch keine klar definier-ten und vollständigen Anforderungen an das SDD, son-dern die Wahl des Anbieters für das Vorprojekt erfolgte aufgrund der Ergebnisse der bereits vorher durchgeführ-ten Referenzbesuche. Zur Wahl standen Nuance und Me-diaInterface, u.a., da beide Anbieter bereits im Jahr 2009 in der Schweiz grössere Projekte erfolgreich durchgeführt hatten. Bei der Auswahl wurde ausserdem darauf geach-tet, welcher der Anbieter einen professionellen und ausge-

prägten kundenorientierten Eindruck hinterlassen hatte. Den Ausschlag für die Wahl der MediaInterface gaben ne-ben den oben erwähnten Faktoren auch die Reaktionszeit auf Kundenbedürfnisse sowie die Möglichkeit, direkt mit den Systementwicklern kommunizieren zu können.

KonzeptionZunächst wurden folgende Stakeholder inklusive ihrer Rollen und Hauptaufgaben ermittelt.

Die aufgrund von Interviews mit den Stakeholdern des USZ ermittelten Anforderungen an das zukünftige Diktier-system beziehen sich auf folgende Themen: 1. Allgemeines 2. Standards 3. Datenschutz und Sicherheit 4. Verfügbarkeit 5. Schnittstellen 6. Performance 7. Wirtschaftlichkeit 8. Funktionalität 9. Benutzerfreundlichkeit10. Handhabbarkeit11. Herstellerkompetenz12. Dokumentation

Aus den erhaltenen Umfrageergebnissen und den ermit-telten technischen Gegebenheiten und Möglichkeiten er-gab sich schliesslich die in Abbildung 3 dargestellte mög-liche Gesamtstruktur des SDD inklusive seiner Anbindung an das Klinikinformationssystem KISIM. Die Graphik bil-det nur die allgemeinen und für den Benutzer wahrnehm-baren Geschäftsprozesse ab.An das SDD können dank der Skalierbarkeit des Systems beliebig viele Kliniken angeschlossen werden. Die in Ab-bildung 3 dargestellten PCs sind die bereits am USZ einge-setzten Standard-Arbeitsplätze, die mit den neuen Funk-tionen, sprich der Diktiersoftware, ausgestattet werden.

Tabelle 3Stakeholder 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 Prozessverant - wortlicher

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

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

Abbildung 1Berichterstellungsprozess USZ: Ist-Zustand.

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» dar-gestellt sind, beim Ist-Prozess auf der Ebene von «Block A» dargestellt sind. Der Grund ist, dass bei der Optimie-rung 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 Papieraus-drucke besteht.

Der neue Prozess wurde zu Beginn des Vorprojekts fest-gelegt und während des Vorprojektverlaufs angepasst und bestätigt. Um den neu festgelegten Prozess realis-tisch testen und bestätigen zu können, war es notwen-dig, eine einfache Integration des im Vorprojekt verwen-deten MediaInterface SDD ins KISIM zu realisieren. Dank der sehr guten Zusammenarbeit der KISIM-Entwickler und des USZ konnte die Integration erfolgreich bewerk-stelligt werden.

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Investitionsrechnung und NutzwertanalyseAbbildung 4 präsentiert die Ergeb-nisse des Vorprojekts. Es ist ersicht-lich, dass sich der Aufwand bei den Diktierenden sowie den Schreibkräf-ten jeweils um ca. 30% reduziert hat. Vergleiche zwischen den drei Kli-niken ergaben sehr ähnliche Resul-tate, was für eine korrekte Ermitt-lung der Aufwände spricht. Da der Soll-Prozess grösstenteils im digita-len Umfeld stattfindet, ist es in die-sem Fall möglich, die meisten Zeiten mittels Datenbankabfragen zu ermit-teln. Die Datenbankabfragen dienen hier aber nur zur Kontrolle der im Rahmen von Gesprächen über eine zukünftig mögliche Arbeitsweise er-mittelten Werte. Für die Datenerhe-bung 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 gu-ten Qualität der erhobenen Daten bei. Im Weiteren werden die ermittelten Aufwandszahlen ge-nauer betrachtet und die tatsächliche Reduktion des Auf-wands für Schreibkräfte und Diktierer vom Ist- zum Soll-Prozess überprüft. Abbildung 4 enthält die entsprechen-den Berechnungen für alle drei Testkliniken. Rechnet man die Resultate aus den Testkliniken auf die restlichen 38 Kliniken hoch, so könnten nach der USZ-weiten Einführung des SDD und des Umsetzens der neuen Prozesse 10,3% der insgesamt im USZ beschäftig-ten 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 Medizi-ner am USZ im Durchschnitt 110% arbeiten und die Si-tuation bezüglich geleisteter Überstunden prekär ist, soll-ten in diesem Bereich jedoch keine Kürzungen vorgenom-men werden. Das SDD soll helfen, die Aufwände der Me-diziner zu verringern und die anfallenden Überstunden zu reduzieren.Die durchgeführte Investitionsberechnung prognostiziert im Bereich der personellen Ressourcen ein jährliches Ein-sparpotenzial von ~1 000 000 CHF (das entspricht 10% der gesamten Jahreslohnsumme für Sekretariatsdienst-leistungen). Zusätzlich kann laut der Nutzwertanalyse mit einer positiven Auswirkung auch auf nichtmonetäre Fak-toren wie Datensicherheit und Qualität des Diktats gerech-net werden. Die erarbeiteten Resultate beziehen sich auf das USZ, sind aber aufgrund der allgemeingültigen Vor-gehensweise bei deren Ermittlung auch auf andere Spi-täler übertragbar.

Abbildung 3Geplanter Systemaufbau und Integration in die Systemumgebung.

Abbildung 4Aufwandberechnung 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 Auswirkun-gen gerechnet werden. Im Fall des USZ bestehen diese in Einsparungen von 10% der bisher benötigten Schreib-kräfte. Seit Abschluss des Projekts und zum Zeitpunkt der Ver-öffentlichung dieser Arbeit konnte der Rollout des erar-beiteten 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 er-gebende Einsparungen nicht nur durch alleiniges Einfüh-ren 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 elektro-nischen Patientenakte erreicht werden können. D.h., es wird vorausgesetzt, dass ein Krankenhaus, das über die Einführung eines Systems zum digitalen Diktieren nach-denkt, 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 Milli-

onen CHF in Barwert an festen Kosten eingespart (die

Kosten für den zusätzlichen Aufwand in der IT sind be-reits eingerechnet).

2. Die Einführung des digitalen Diktierens ist eine der Ver-besserungen, die dem USZ den erfolgreichen Einstieg in die Abrechnung nach DRG ermöglichen werden.

3. Neben diesen Einsparungen ist ausserdem mit einer Zu-nahme der Berichtsqualität, einer Steigerung der Pro-duktivität und somit einer erhöhten Zufriedenheit der Mitarbeiter, Zuweiser und Patienten zu rechnen.

Literatur

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Evaluation und Parametrierung eines Patientendatenmanagementsystems: Erfahrungsbericht aus einer Anästhesieabteilung

Kay Strickera, Patrick Wettsteina, Martin Felderb, Matthias Kämpfc

a Universitätsklinik für Anästhesie und Schmerztherapie, Inselspital, Bernb Department Intensivmedizin, Notfallmedizin, Anästhesie, Inselspital, Bernc Direktion Dienste, Leiter IT Architektur und Dienste, Inselspital, Bern

cal Health (HITECH) Act» zur Förderung von Entwicklung und Einführung elektronischer Krankengeschichten wur-den 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 un-ter dem MESH-Heading «electronic health record» wur-den im Mai 2011 über 1400 wissenschaftliche Artikel an-gezeigt. 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 Patien-ten birgt [12]. In diesem Fallbericht beschreiben wir einige Stärken und Schwachpunkte der Evaluation und Implementierung ei-nes AIMS an unserer Klinik und beziehen uns dabei be-sonders auf das Team, die Ziele, den Evaluationsprozess und die wichtigsten Erkenntnisse.

Vorgehen

Die Initiative zur Evaluation eines AIMS kam vor fünf Jah-ren von unserer Klinikleitung. Ziel war die Einführung ei-nes Systems zur Dokumentation und Datenverarbeitung im klinischen Alltag. Bei der Arbeitsgruppe waren ärztli-che und pflegerische Kliniker, der Departementsinformati-ker, Materialverantwortliche sowie ein leitender Arzt ver-treten. 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 öf-fentlichen Submission im Herbst 2009 ausgeschrieben und fünf Firmen haben sich für das Projekt beworben. Erwartungsgemäss bietet der Prozess der Einführung ei-nes AIMS Chancen und Risiken mit positiven wie negati-

Summary

The electronic recording and handling of clinical data of patients, devices and performance has undergone exten-sive development in the past few years. There is an in-creasing 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 choos-ing an inadequate system. We report on our own expe-rience with the introduction of an anaesthesia informa-tion 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 elek-tronische Patientendatenmanagementsysteme (PDMS) wurden entwickelt. Bald wurden die Vorteile automati-scher 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, In-vestitionsvolumen sowie Aufwand für Evaluation und Im-plementierung [9, 10]. Dennoch kompensieren die Vor-teile viele der Einwände und in den vergangenen Jahren sind wegen zunehmender Leistungsfähigkeit verschie-dene Arten von elektronischen Krankengeschichten (EHR = elec tronic health records) erfolgreich in unterschiedliche Abteilungen der klinischen und ambulanten Medizin ein-geführt worden [9]. Diese EHR können Patientenprozesse

über mehrere Spitalabteilungen hin-weg unterstützen oder wurden für einzelne Kliniken und Anwendungs-gebiete speziell entwickelt, z.B. für Intensivmedizin oder Anästhesie (AIMS = anaesthesia information ma-nagement system). Im Rahmen des «Health Information Technology for Economic and Clini-

Korrespondenz: Dr. med. Kay StrickerUniversitätsklinik für Anästhesie und SchmerztherapieInselspitalCH-3010 [email protected]

Die Autoren erklären, dass sie neben der klinischen Arbeit keine Beziehungen zu einem Anbieter unter-halten und dass kein Kon-flikt zugunsten oder gegen einen Anbieter besteht.

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ven Überraschungen. Zur Vorbereitung waren die Besu-che von Kliniken mit installierten AIMS sowie der MEDICA äusserst wertvoll. Die Systemadministratoren der be-suchten 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 Admi-nistratoren auch die Meinungen der klinischen Anwen-der (Pflegepersonal, Ärzte) zu hören. Dabei sind deutliche Unterschiede zwischen den Beurteilungen von Administ-ratoren und Benutzern aufgefallen. Die erfolgreiche Ein-führung eines AIMS hängt wesentlich von der Akzeptanz durch die Benutzer ab, und in einer Klinik wurde von ei-ner 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 betriebs-blind in Bezug auf ineffiziente Prozesse, was zu Mehrauf-wand oder finanziellen Mindereinnahmen führen kann.

Das EvaluationsteamDas Projektteam bestand aus langjährigen klinischen und IT-Mitarbeitern, die das Umfeld der Spital- und Departe-mentsinformatik sowie die klinischen Prozesse sehr gut kannten. Es haben alle involvierten Abteilungen das Pro-jekt proaktiv unterstützt, was die Zusammenarbeit auch über die Klinikgrenzen hinweg erleichterte. Trotz eines motivierten In-House-Teams wurde aufgrund mangeln-der Personalressourcen das Teilprojekt «Evaluation und Verträge» an ein Beratungsbüro mit Erfahrung im medizi-nischen Umfeld vergeben. Dieses Outsourcing erwies sich als vorteilhaft: ein externer Mitarbeiter ist nicht betriebs-blind, kann Vergleiche mit Projekten und Abläufen in an-deren Kliniken ziehen und er entlastet das Projektteam, indem er die Kommunikation mit Anbieterfirmen koor-diniert und kanalisiert. Zudem können Abklärungen bei Anbietern auch während der Ausschreibungsphase ano-nymisiert erfolgen, wenn ein direkter Kontakt zwischen Spital und Anbieter unzulässig ist. Keiner der klinischen Mitarbeiter war ein ausgesprochener Informatikliebha-ber. Dadurch wurden pragmatische Lösungen angestrebt und das Team hat sich nicht in Detaillösungen verstiegen.

Vorgaben der EvaluationDas Projekt beschränkte sich auf die Evaluation einer Applikation für die Universitätsklinik für Anästhesie und Schmerztherapie. Zum Zeitpunkt der Ausschreibung wa-ren in unserem Spital mehrere andere Applikationen in Betrieb oder deren Planung weit fortgeschritten. Dadurch war die Abgrenzung gegenüber dem Klinikinformations-system (KIS), dem OP-Managementsystem und anderen Applikationen vorgegeben und die Anforderungen an die verschiedenen Applikationen wurden gegenseitig respek-tiert.

Evaluationsprozess Eine Eigenentwicklung für ein AIMS wurde a priori aus-geschlossen. Es kam ausschliesslich eine Applikation in Frage, welche das Pflichtenheft aufgrund bestehender Entwicklungen bereits mit entsprechenden Referenzen er-füllt. Bei der Beurteilung wurden Produktepipelines und «Versprechungen» der Anbieter nicht berücksichtigt, son-dern nur vorhandene Funktionalitäten bewertet. Als Basis für die Ausschreibungsunterlagen wurden An wen dungsfälle beschrieben, in denen die klinischen Anforderungen für das Pflichtenheft definiert wurden. Die Ausschreibung und Evaluation erfolgte nach Spital-standard, wodurch die Evaluation schlank und das Ri-siko 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, Ergo-

nomie (30%)5. Datenauswertung, Reporting (15%)

Jedes dieser Kriterien wurde in mehrere Teilaspekte un-tergliedert. Die einzelnen Bewertungen wurden zum Ver-gleich der verschiedenen Anbieter in Tabellen dargestellt und zur späteren Nachvollziehbarkeit wurde jede Bewer-tung 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, wo-durch 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 an-dere 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 Perso-nal aus Kostengründen abgebaut wird, ist es für Perso-nalverantwortliche 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 All-tag ist und nicht für den Informatiker. Zudem haben wir den eigenen Personalbedarf aus ver-schiedenen Gründen unterschätzt und zwar v.a. betref-fend 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 unterschied-lichen Versionen, Schnittstellen, Berechtigungen, Listen etc.) für jedes Spital individuell verschieden ist.

Das EvaluationsteamEs liegt in der Natur eines Universitätsspitals und der Zeitdauer eines Projektes, dass Teammitglieder das Spi-tal verlassen. Im Laufe des Projekts haben fast alle Pro-jektmitarbeiter 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 insis-tiert worden. Dieser Aspekt hat sich in der zweiten Pro-jekthälfte gerächt und zu Verzögerungen geführt.

Vorgaben der EvaluationAufgrund 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 Anwen-der positiv bewertet wurde, zeigte sich im Nachhinein, dass dieser Parameter ungenügend definiert worden war. Insbesondere wurde zu wenig geklärt, in welcher Appli-kation erhobene Rohdaten auf welche Weise aufbereitet und weitergeleitet werden.

EvaluationsprozessJede Applikation hat ein spezifisches Datenmodell, wel-ches für die Parametrierung zentral ist. Die klinischen Prozesse und verrechnungstechnischen Aspekte sind zwi-schen Kliniken und Gesundheitssystemen unterschiedlich und somit auch die Art, welche AIMS-Parameter im Da-tenmodell wie hinterlegt und verknüpft sind. Obwohl sich im Lauf der Parametrierung in allen Systemen ähnliche Überlegungen aufdrängen, wurden das Datenmodell be-treffende Details bei der Evaluation zu wenig berücksich-tigt, was beim Verständnis der Parametrierung zu Verzö-gerungen 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 bes-tenfalls ein mehr oder weniger passendes System für ein gegebenes Umfeld der Evaluation. Dieses Umfeld ist de-finiert aus dem Pflichtenheft, den vorhandenen Ressour-

cen, dem IT-Bereich und kann folgende Aspekte umfas-sen:– Finanzielle Möglichkeiten und Grenzen: Die Offerten

betreffend Anschaffung von Hard- und Software, de-ren Entwicklung, Betreuung und Wartung variierten im mehrjährigen Betrieb um mehr als einen Faktor 3;

– Vorgaben der zentralen oder Departementsinforma-tik in Bezug auf Hardware, Software, Betriebssysteme, Netzwerkintegration, Berechtigungen, Directory-Anbin-dung und Schnittstellen: Die Verwendung von strategi-schen Betriebssystemen, Hardware, Datenbanken und Applikationsplattformen garantiert den reibungslosen Betrieb der Lösung. Schwierig gestaltete sich die Inte-gration in die IT-Landschaft im OP-Umfeld, weil in die-sem Bereich viele heterogene Lösungen existieren.

– Personelle Ressourcen: Grosse Kliniken haben oft ei-gene Mitarbeiter mit Vorkenntnissen und Interesse an Informatik, für welche der Einsatz in einem PDMS-Team eine willkommene Abwechslung oder sogar Beförde-rung bedeutet. Sind keine entsprechenden In-House-Ressourcen vorhanden, müssen die entsprechenden Dienstleistungen beim Lieferanten oder bei Drittunter-nehmungen eingekauft werden.

– Synergien mit anderen Applikationen: Einzelne Anbie-ter haben dezidierte Lösungen für spezifische Abteilun-gen, z.B. ausschliesslich für die Anästhesie. Andere Lö-sungen können den ganzen Patientenprozess abbilden von der umfassenden Datenerfassung der Notfallstation über Anästhesie und Intensivmedizin bis hin zur Pflege-dokumentation der Abteilungen. Soll eine Applikation auf mehr als einer Klinik eingesetzt werden (Anästhe-sie und Intensivmedizin und Notfallstation), so steigt der Projektaufwand nicht zwingend um den Faktor 2 oder 3. Es wird aber aufgrund der verschiedenen kli-nischen Bedürfnisse schwieriger werden, einen Kom-promiss im Pflichtenheft und in der Evaluation zu fin-den. Spezifische Ausschreibungen für einzelne Kliniken können deshalb zu pragmatischen und schnellen Lö-sungen führen, auch wenn nicht alle Synergien berück-sichtigt werden.

– Klinisches Umfeld: Soll das AIMS nicht nur im Perime-ter eines Operationssaals, sondern auch im mobilen Bereich (office based anesthesia) eingesetzt werden, so steigen die Anforderungen an Hardware, Netzwerk, lo-kale Verfügbarkeit und andere Faktoren deutlich. Die entsprechenden Limiten (z.B. WLAN) führen dazu, dass in vielen Spitälern trotz installierten und funktionieren-den EHR parallel noch auf Papier dokumentiert werden muss.

– Projektziele: Während einzelne Applikationen als reine Dokumentationssysteme deklariert werden, bieten an-dere eine Unterstützung der klinischen Entscheidungs-findung 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 Spi-talleitung 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 ein-facher 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 Ent-wicklung bedingt zwangsläufig ein grösseres Customizing, d.h. Anpassung der Applikation an die eigenen Bedürf-nisse. Hat man die Ressourcen für eine eigene Parame-trierung nicht, so muss man ein System mit einfacheren Funktionalitäten wählen. Ohne die Ressourcen für eine spätere Anpassung landet man bei der Philosophie «ne-ver 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 Perso-nal 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 ge-wünschten 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 Schu-lung der Parametrierung durch den Anbieter unerlässlich.Schliesslich müssen die Grenzen der Leistungsfähigkeit einer Applikation frühzeitig kommuniziert werden, um die Mitarbeiter aus Klinik, Forschung oder Leistungser-fassung nicht zu enttäuschen. Ein pragmatischer Ansatz mit einer 80/20 Lösung führt oft schneller zum Ziel als der Versuch, jegliche Spezialfälle und Wünsche zu berück-sichtigen. Obwohl einige Anbieter von AIMS ihre Applikation als Do-kumentationssoftware 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 bil-ling office» [13]. Die Erwartungen, die an ein EHR in Be-zug auf Rentabilität, Sicherheit, Prozessoptimierung und anderes gesteckt werden, können oft gar nicht erfüllt wer-den [7]. Insbesondere die Hoffnung auf schnellere Leis-tungserfassung und Rechnungsstellung muss aufgrund der Abhängigkeiten zu Umsystemen in einem Grossspi-tal 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 einfa-cher, je genauer die Ausschreibungsunterlagen sind und

Faktoren beinhalten wie minimale Verfügbarkeit, Bonus-Malus-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 Um-setzung mit – teilweise unangenehmen – Gesprächen muss der Kliniker aber selber vornehmen. Einzelne grosse medizintechnische Firmen können um-fassende 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 «Teil-Anbietern» ein «Fingerpointing» auf Partnerfirmen droht. Die Wahl der ersten Option «erkauft» man sich jedoch mit einer möglichen Abhängigkeit und mangelnder Flexibili-tät bei späteren Ersatzgeschäften. Die Innovationsbereit-schaft ist bei beiden Varianten nicht selbstverständlich. Während grosse Firmen oft träge auf Trends und Kun-denanforderungen reagieren, fehlen kleineren Anbietern eventuell Ressourcen und Innovationskapital.

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Automatisierte Plausibilitätsprüfung der elektronischen Pflegedokumentation auf somatischen AllgemeinstationenEntwicklung von Regeln und Überprüfung der Regelgüte

Jens Schalla, Ursula Hübnerb

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

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

Methodik

Als Rohdaten dienten 29 776 elektronische Pflegedoku-mentationen von somatischen Allgemeinstationen des Universitätsklinikums Aachen aus dem Zeitraum von April bis Dezember 2010. Es wurden 1 378 381 Pflegeinterven-tionen und 165 267 Zustandsbeschreibungen ausgelesen.Aus Literatur [2, 3] und Protokollen nach der Methode des lauten Denkens [4] von zwei Pflegeexperten wurden Plau-sibilitätsregeln für acht Themenbereiche pflegerischen Handelns identifiziert (Atmung, Ausscheidung, Körper-pflege, Ernährung, Bewegung, Dekubitusrisiko, Dekubi-tus, sonstige Wunden). Als massgebliche Basis der Plausi-bilitätsprüfung dienten Angaben über die durchgeführten Pflegeinterventionen (nach dem LEP®nursing 3.1-Inter-ventionskatalog) und strukturierte Zustandsbeschreibun-gen zum Patienten (z.B. Pflegeprobleme, Wunddokumen-tationen, 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-

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 plau-sibility 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 ex-cerpted from 29,776 electronic nursing records from the university hospital Aachen. The expert system classified each nursing record into one of five possible classes rang-ing between “applicable” and “not applicable”. To exam the quality of control, a control sample of 15 nursing re-cords were evaluated by 3 nursing experts.A total of 77.3% of the nursing records were rated “appli-cable” or “rather applicable” concerning the total-plausi-bility 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 pa-tient’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’ eval-uations, and the facility of expert systems to be used as support in quality assurance.

Einleitung

Die inhaltliche Plausibilität ist für die Verwendung ei-ner Pflegedokumentation als Unterstützung im Behand-lungsprozess und zum revisionssicheren Leistungsnach-

weis pflegerischen Handelns von hoher Relevanz [1]. Zudem gewinnt die Pflegedokumentation bei der Ab-rechnung von Behandlungsfällen in-nerhalb des deutschen DRG-Systems an Bedeutung. Somit steigt auch die

KorrespondenzJens SchallStabstelle EDV der PflegedirektionUniversitätsklinikum Aachen A.ö.RPauwelsstraße 30DE-52074 [email protected]

Die Autoren haben keine Interessenskonflikte im Zusammenhang mit diesem Beitrag deklariert.

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

Resultate

Bei 77,3% der Pflegedokumentationen wurde die Gesamt-plausibilität 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 Daten-auswertung durchgeführt werden. Der häufigste Grund für eine Implausibilität war eine feh-lende Zustandsbeschreibung bei einer dokumentierten In-tervention, nicht jedoch umgekehrt (nur max. 1,3% der Fälle). Die Einschätzungen der Pflegeexperten und des Exper-tensystems wichen stark voneinander ab (Kendall’s W = 0,119), genauso wie diejenigen der Pflegeexperten unter-einander (Kendall’s W = 0,114).

Diskussion

In fast einem Viertel der Dokumente ergab die automa-tisierte Plausibilitätsprüfung ein Ergebnis von «weder noch» plausibel und schlechter. Dies ist im Wesentlichen darauf zurückzuführen, dass die Benennungen von Pa-tientenzuständen (als Auslöser von Interventionen) in der Pflegedokumentation nicht hinreichend waren. Die Ergeb-nisse 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-

litätssicherung kann ein Expertensystem eine effiziente Hilfe für einen Pflegeexperten darstellen, eine vollstän-dige Übernahme dieser Funktion durch das Expertensys-tem ist jedoch nicht sinnvoll.In der automatisierten Plausibilitätsprüfung und den Ex-pertenprüfungen wurden keine unstrukturierten Daten berücksichtigt, wie sie bislang einen grossen Teil der Do-kumentation ausmachen. Eine Pflegedokumentation sollte möglichst viele strukturierte Elemente in Form von stan-dardisierten Katalogen und Terminologien enthalten, um automatisiert prüfbar zu werden. Die Sprache und Struk-tur von Zustandsbeschreibungen sollte jedoch grundsätz-lich auf Ihre Gebrauchstauglichkeit für den Pflegealltag geprüft werden, eine Zurückhaltung bei der Dokumenta-tion von Patientenzuständen könnte sonst hierin begrün-det sein [6].Diese Arbeit bietet eine Basis für weitere Forschungen in diesem Bereich, wie die Ausweitung einer automatisierten Plausibilitätsprüfung auf andere Bereiche der Pflegedoku-mentation (z.B. Zuleitungen/Ableitungen, Medikation), die Verknüpfung mehrerer Themenbereiche (z.B. Bewegung und Ausscheidung) und die Möglichkeiten zur Prüfung von Freitext-Dokumentationen.

Literatur

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Ziel der vorliegenden Studie ist es, den Nutzen der einge-führten Planungssoftware durch einen Vorher-Nachher-Vergleich nachzuweisen. Folgende Aspekte wurden un-tersucht:

Effizienz:– Werden die Sprechstundenangebote besser genutzt (An-

zahl 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 verein-barte Stunden pro Mitarbeiter bzw. Anzahl abgerech-nete Leistungsstunden im Verhältnis zur Arbeitszeit [Produktivität])?

Nutzen:– Erlebt der Anwender einen nachweisbaren Nutzen

durch die Anwendung der Ressourcen- und Agenden-Planungssoftware?

Die steigenden Gesundheitskosten zwingen die Leistungs-erbringer, betriebswirtschaftliche Ansätze umzusetzen. Die neue gesamtschweizerische Spitalfinanzierung, wel-che 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 Gesundheitsfachperso-nen gravierende Ausmasse annehmen [2].Die Behandlung der Patienten muss gemäss der Leis-tungsvereinbarung mit den kantonalen Gesundheitsbe-hörden und den Vorgaben der Krankenversicherer hohe

Summary

Objective: The primary goal of this study was quantita-tive investigation of the benefits of planning software for outpatient care. The second objective was to investigate whether health service providers are aware of a substan-tial 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 signif-icant 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 satis-faction among the health service providers (Chi2 = 38.03, p <.001).Conclusion: The results of this study confirm that the in-troduction of planning software is of benefit to health ser-vice 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 over-all system of organisation and documentation. Neverthe-less, the results obtained describe important planning ele-ments which may be integrated into a clinical information system (CIS).

Einleitung

Um die hohe Informationsdichte zu bewältigen und Ar-beitsabläufe in der ambulanten Sprechstundenplanung

der psychiatrischen Poliklinik effizi-enter zu gestalten, wurde in den Uni-versitären Psychiatrischen Diensten Bern (UPD) im Juni 2008 eine Res-sourcen- und Agendenplanung ein-geführt.

Effizienzsteigerung dank Planungssoftware?Ein erster Schritt zu E-Health1

Jutta Spenglera, Andreas Altorferb

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

Die Autoren haben keine Interessenkonflikte im Zusammenhang mit diesem Artikel deklariert. Korrespondenz:

Jutta SpenglerMAS MedizininformatikBEDAG Informatik AGGutenbergstrasse 3CH-3011 [email protected]

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.

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Proceedings 2011


Qualitätsstandards erfüllen. In diesem Zusammenhang scheinen sich elektronische Informationssysteme zur Do-kumentation geradezu aufzudrängen. Laut der Studie «Swiss eHealth Barometer» sind Faktoren wie elektroni-sche Hilfestellungen zur Arbeitserfüllung (z.B. Kataloge, Guidelines, Interaktionsprüfungen bei der Medikation, etc.) und die geforderte Effizienzsteigerung Treiber von e-Health [3].

AusgangslageDie Sprechstundenplanung und die Zuteilung der zustän-digen Assistenz- und Oberärzte wurden in der psychia-trischen Poliklinik in der Vergangenheit auf Excel vorge-nommen, wöchentlich angepasst und ausgedruckt. Damit die Poliklinik den wachsenden Ansprüchen an eine effi-ziente und transparente Patientenplanung Rechnung tra-gen konnte, wurde als Alternative im ersten Quartal 2008 eine Ressourcen- und Agenden-Planungssoftware evalu-iert, implementiert und im Juni 2008 operativ dem Be-trieb übergeben.

FragestellungenDie Verwendung eines Planungsinstruments ist nur dann sinnvoll, wenn eine effektivere Verteilung der Termine vorgenommen werden kann und wenn die Benutzer ge-genüber früheren Varianten der Agendenführung einen nennenswerten Nutzen erfahren.

EffizienzDie Effizienz des Planungsinstruments soll mit der Erfas-sung der erbrachten Leistung und des tatsächlich abge-rechneten Ertrags gemessen werden. Es wird gegenüber der vorherigen Agendenführung eine Effizienzsteigerung in den erhobenen Kennwerten von mindestens 15% er-wartet.Eine optimale Planung schliesst eine Auslastung des Leis-tungserbringers mit ein, die seine Verfügbarkeit im jewei-ligen Angebot möglichst vollständig nutzt. Es wird gegen-über der vorherigen Agendenführung eine um mindestens 15 Prozent höhere Auslastung der Therapeuten erwartet.

NutzenNeben einer Effizienzsteigerung in der Planung der Ter-mine wird auch ein positiver Effekt des Planungsinstru-ments auf die Personen erwartet, welche die tatsächlichen Termine vergeben und somit als Anwender ein zufrieden-stellendes Instrument benützen sollen. Es wird gegenüber

der vorherigen Agendenführung im Excel eine signifikant höhere Zufriedenheit erwartet.

Methoden

Erhebung der EffizienzIm Rahmen einer retrospektiven Vergleichsstudie wurden erfasste TARMED-Leistungsdaten pro Patient der Organi-sationseinheit «Poliklinik Sprechstunden» mit der vorhe-rigen Agendenplanung und dem neuen Planungsinstru-ment verglichen und in Relation zu den geplanten und den effektiv abrechnenden Erbringern gesetzt. Es wurden zwei vergleichbare Gruppen gebildet, die in einem Zeit-raum von 15 Monaten mehr als 10 000 Beobachtungsein-heiten aufweisen (vgl. Tab. 1).

Erhebung des NutzensWir wollten den heutigen Benutzern der Planungssoft-ware die Gelegenheit geben, das Produkt aus ihrer Sicht zu bewerten. Die Zufriedenheit der Nutzer wurde mit ei-nem Fragebogen zur Ergonomie erfasst (adaptiert nach dem Fragebogen «Beurteilung von Software auf Grund-lage der Internationalen Ergonomie-Norm ISO 9241/10» [4]).Es konnten 40 Anwender für die Erhebung der Anwen-derzufriedenheit 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 LeistungenEine positive Wirkung der eingeführten Planungssoftware in der postulierten Höhe (15%) konnte bei den geplanten Sprechstunden nicht nachgewiesen werden. Auf der Fall-ebene (Perspektive behandelter Fall unabhängig vom Er-bringer, Gruppen NA= 1582 und NB = 1944) konnte keine Effizienzsteigerung in den erbrachten und effektiv abge-rechneten 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) Sprech-stunden konnte auf der Fallebene zwischen den beiden Gruppen ein signifikanter Unterschied im mittleren Er-trag pro Minute Sprechstundenzeit festgestellt werden (NA = 546 und NB = 701, t = 4,208, p <0,0001). Wir beob-achten zwischen den Gruppen A und B eine Differenz von

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

Tabelle 1Stichprobeneinteilung: Gruppen, Zeitraum, genutzte Daten.

Gruppe Zeitraum von Zeitraum bis Monate Fälle

A 01.03.2007 31.05.2008 15 11 352

B 01.06.2008 31.08.2009 15 10 963

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51,02%. In der Gruppe B wurden mit «Walk-In»-Patien-ten durchschnittlich 3,55 Franken mehr Ertrag pro Mi-nute abgerechnet (vgl. Abb. 2).Ein Vergleich der vier Mittelwerte (geplante und unge-plante Sprechstunden in den beiden Beobachtungszeit-räumen A und B) ergab, dass bei ungeplanten Sprech-stunden 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, Mittelwert-vergleich Student’s t p <0,001 *); vgl. Abb. 3)

Auslastung der LeistungserbringerDie Auslastung der Leistungserbringer hat sich mit der Einführung der Planungssoftware nicht signifikant verän-dert (NA= 32 und NB = 44). Bei den Erbringern wurde de-finiert, dass sie maximal 40% ihres Beschäftigungsgrades für die Sprechstunden aufwenden dürfen (Sollwert). Wenn

der Erbringer somit seine gesamten 40% für die Sprech-stunden verwendet, wird seine Auslastung mit 100% an-gegeben. 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).

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

Diskussion

Datenbeschaffung und AuswertungDie unterschiedlichen Planungssysteme erschwerten es, die einzelnen Variablen verlässlich zu erheben. Die hete-rogene Systemlandschaft ist in vielen Spitälern Realität.

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

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

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

Tabelle 2Häufigkeitsverteilung: Zufriedenheit der Anwender (1 = mangelhaft bis 6 = hervorragend).

Gruppe/Kategorie 1 2 3 4 5 6 Total

Excel/Papier Count 5 12 2 3 2 1 25

Total %Row %

4.2020.00

10.0848.00

1.688.00

2.5212.00

1.688.00

0.844.00

21.01100

Planungssoftware Count

3 5 12 25 40 9 94

Total %Row %

2.523.19

4205.32

10.0812.77

21.0126.60

33.6142.55

7.569.57

78.9100

Count Total 8 17 14 28 42 10 119

Total % 6.72 14.29 11.76 23.53 35.29 8.40 100

Abbildung 5Mosaikplot 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 PlausibilisierungDer Aufwand für die Datenbereinigung war sehr hoch. Viele Daten mussten abgegrenzt werden, um vergleich-bare Datensätze in den beiden Gruppen erhalten zu kön-nen.

Erfassung der erbrachten und abgerechneten LeistungenDie Einführung einer Planungssoftware hat keine signifi-kante Effizienzsteigerung gebracht. Die Erträge sind zwar leicht höher. Begleitumstände wie Reorganisation der Pro-zesse, Kostendruck oder zunehmende Sensibilisierung auf die Leistungserfassung haben hier möglicherweise nur eine geringfügige positive, d.h. ertragssteigernde Verän-derung (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 Fran-ken pro Minute beobachtet. Wir vermuten, dass in die-ser Gruppe der ungeplanten Patienten eher schwierigere Fälle behandelt wurden, welche eine intensivere Betreu-ung benötigten und damit auf Grund der Interventionsart mit höheren Beträgen (TARMED-Positionen) abgerechnet werden konnten.Der Vergleich der vier Mittelwerte (vgl. Abb. 3) aus ge-planten und ungeplanten Sprechstunden in den beiden Beobachtungszeiträumen A und B ergab, dass nur bei un-geplanten Sprechstunden ein signifikant höherer Ertrag pro Minute erwirtschaftet werden konnte.

Auslastung der LeistungserbringerWir versprachen uns mit der Einführung der Planungs-software eine bessere Auslastung der Erbringer. Wir be-obachten bei der Auslastung der Erbringer eine hohe in-dividuelle Variabilität. Mit einer Standardabweichung von 240 in Gruppe A und einer Standardabweichung von 106 in Gruppe B zeigt sich, dass in der Auslastung der Er-bringer 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-Pro-zent-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. Ande-rerseits 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 auf-gewendeten Sprechstundenzeit reduziert werden konnte.

Zufriedenheit der AnwenderDie 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 ambu-lanten Tätigkeiten (vgl. Verlaufsgespräche). Seit 2010 kön-nen zudem die Sitzungsräume als Ressourcen zusammen mit der Planung der Termine erfasst werden. Buchungen von Therapieräumen können von den Erbringern so be-quem durchgeführt werden. Diese Entwicklung stimmt uns optimistisch für einen weiteren Ausbau der Sprech-stundenplanung.

Stärken und SchwächenWir versprechen uns von der Einführung eines Kran-kenhausinformationssystems im Sinne einer multifunk-tionalen 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 er-wünschte Effizienzsteigerung sichtbar machte, ergaben sich einige Hinweise, die auf eine bessere Organisation der Sprechstundentermine deuten. Auf der Seite der Er-träge 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 Be-obachtungszeitraum von untergeordneter Bedeutung zu sein.

Resultate im Vergleich mit anderen StudienergebnissenDie beschriebenen Resultate können in der wissenschaft-lichen Literatur mit keiner Studie direkt verglichen wer-den. Shekelle u.a. [5] untersuchten elektronische Daten-quellen, 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 erhal-ten. Von 855 Studien wurden am Ende 256 Artikel ana-lysiert, d.h. 599 wurden aus Gründen der Unvollständig-keit ausgeschlossen. Lediglich 82 Artikel enthielten einige Kostendaten. In kaum einer Studie werden die Kranken-hausinformationssysteme im Hinblick auf ihre Funktiona-lität und die daraus resultierenden Kosten beurteilt. Nur bei Studien von vier Standorten (drei medizinischen Zen-tren der USA und einem in den Niederlanden) wurde die Leistungsfähigkeit der elektronischen Patientenakte zur Verbesserung der Qualität der Betreuung in der ambu-lanten 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 Leis-tungserbringer mit spezifischen Tools in ihrer Arbeit un-terstützt 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 Infor-mation Systeme (HIT) das Potenzial zu einem Paradig-menwechsel haben.Bezüglich Nutzerzufriedenheit bestehen durchaus Ver-gleiche 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].

Bedeutung und Übertragbarkeit der Ergebnisse

Die vorliegenden Studienresultate bestätigen uns, dass durch die Einführung von prozessunterstützender Soft-ware ein Nutzen für die Leistungserbringer und eine Qua-litätssteigerung in der Planung erzielt werden können. Allerdings hat eine isolierte Softwarelösung, die nur ei-nen Teilprozess (Planung) unterstützt, einen beschränk-ten Wert für den Gesamtprozess der Behandlung. Aus der Behandlung leitet sich die Verrechnung ab, die ihrerseits

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

Literatur1 Eidgenössisches Departement des Innern (EDI). (5. Februar 2010).

Bundesamt für Gesundheit. Abgerufen am 18. Dezember 2010 von www.bag.admin.ch: http://www.bag.admin.ch/themen/krankenversi-cherung/

2 Jaccard Ruedin H, Weaver F. Ageing Workforce in an Ageing Society (2009). Abgerufen am 10. Dezember 2010 von www.stiftung-careum.ch: http://www.stiftung-careum.ch/de-ch/careum/publikationen.html.

3 Golder L, Agosti S, Kocher J, Stettler A, Ratelband-Pally S. Swiss eHealth Barometer: Skepsis gegenüber schwacher gemeinsamer Grundlage von eHealth. Bern: gfs.bern; 2010.

4 Prümper J, Anft M. E 20 Evaluierung: Gefahren ermitteln & beseiti-gen. Software Ergonomie. Allgemeine Unfallversicherungsanstalt Wien (Ed.). HUB E 20 06/2007 Aktualisierte Auflage.

5 Shekelle P, Morton S, Keeler E. Costs and benefits of health information technology. Evid Rep Technol Assess (Full Rep). 2006 Apr;132:1–71.

6 Blaser J, Hürlimann A. Einführung und Akzeptanz des eKardex am Uni-versitätsSpital Zürich. SMI. 2010;69:15–8.

7 Abolhassan F, Scheer AWS, Kruppke H, Jost W. Innovation durch Ge-schäftsprozessmanagement. Berlin: Springer; 2004.

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Roger Schaera, Pierre-Auguste Petignatb, Alex Gnaegiaa Service d’informatique médicale et administrative, Institut Central des Hôpitaux Valaisans, Hôpital du Valais (RSV), Sionb Service de médecine interne, Centre hospitalier du centre du Valais, Hôpital du Valais (RSV), Sion

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 avan-tages, dont voici quelques exemples:– Favorisent l’introduction du concept de médecine ba-

sée sur des preuves (en anglais: «evidence-based medi-cine») et l’utilisation de directives cliniques

– Sont un excellent outil pour la gestion de la qualité per-mettant 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 cli-nique

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.

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 solu-tions had to be found, including interfacing with a process engine, in order to create a functional prototype. The re-sult 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 path-way 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 trauma-tisme ou une affection bien précise Il permet de standar-diser les pratiques médicales et de diminuer les complica-tions intra-hospitalières [4]. D’autres critères caractérisant

un itinéraire clinique sont:Durée d’une étape: Il est par exemple possible de définir que 4 heures au plus tard après la prise en charge du patient, une certaine tâche doit abso-lument avoir été réalisée.

Correspondance:Roger SchaerDéveloppeur Système d’Information CliniqueInstitut Central des Hôpitaux ValaisansAv. Grand-Champsec 86CH-1951 [email protected]

Les auteurs n’ont pas déclaré des obligations financières ou personnelles en rapport avec l’article soumis.

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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 patho-logie courante a été sélectionnée pour développer un pre-mier 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.

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 trai-tement.Le prototype développé doit donc fournir diverses fonc-tionnalités permettant d’arriver à cette fin:

– Prescription semi-automatisée de médicaments nécessi-tant uniquement une confirmation du médecin. Les mé-dicaments proposés correspondent aux guidelines tout en tenant compte des spécificités de l’Hôpital du Valais.

– Création d’ordres médicaux standards pour les exa-mens 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 pro-gression 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-à-dire 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 com-munautaire 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

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

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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.

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 équi-libre entre automatisation et personnalisation ait été trouvé. La plupart des valeurs sont renseignées par dé-faut, mais le médecin a toujours la liberté de personnali-ser 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 pres-crire des médicaments ou des ordres qui ne sont pas di-rectement liés à l’itinéraire, mais plutôt à des comorbidi-tés 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 (anti-biogramme) 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

Le constat final de ce projet est le sui-vant: individuellement, tous les com-posants nécessaires à la réalisation d’un itinéraire clinique sont dispo-nibles et fonctionnels. Le problème majeur réside dans la communica-tion entre ces différents éléments (système d’information clinique, in-terface graphique, moteur BPM, base de données, etc.).La réalisation technique du prototype n’est pas optimale: la conception ini-tiale d’un processus métier guidant l’utilisateur a dû être abandonnée pour des raisons de limitations tech-niques. En effet, non seulement le SICL n’intègre actuellement aucune notion de workflow ou de processus, mais il ne fournit pas non plus d’in-terface simple du type API (Applica-tion Programming Interface) permet-tant d’accéder aux fonctionnalités du SICL depuis une application tierce.

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

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

Graphique de progressionde l’itinéraire

Interface de pilotage de l’itinéraire

Barre d’outils

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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 Campbell H, Hotchkiss R, Bradshaw N, Porteous M. Integrated care pathways. BMJ. 1998;316(7125):133–7.

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Natalia Pletneva, Sarah Cruchet, Maria-Ana Simonet, Maki Kajiwara, Célia BoyerFondation Health On the Net, Genève

Aux Etats-Unis, parmi ceux qui cherchent des informa-tions 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 crois-sante d’information de santé de haute qualité.La plupart des recherches publiées concernent les améri-cains, bien que certains résultats européens soient main-tenant 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 ten-dance 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 po-pulation. 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 uti-lisateurs 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 com-munication avec les pairs.La fondation «Health On the Net» (HON) ayant pour mis-sion de guider les internautes vers de l’information de santé fiable, a mené des enquêtes sur l’utilisation de l’in-ternet 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 plu-part du temps elles sont promues à travers les sites certi-fiés HONcode, ce qui peut biaiser les résultats. Les objec-tifs de l’enquête ont été de comprendre l’utilisation d’in-ternet pour le domaine médical en 2010 et de comparer les résultats avec les conclusions précédentes de 2005.


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’en-quête est découpée en cinq parties. Les deux premières parties sont communes aux patients et aux profession-nels de santé et chacune comporte 9 questions. Elles

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 Inter-net 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 partici-pants represented “general public”, remaining 35% were health professionals. It emerged that the information qual-ity 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, al-though professionals are less enthusiastic than the general public. These results justify the continuing efforts of HON to increase public awareness of quality issues and edu-cate and guide users towards reliable health information.

Introduction

Qui n’a jamais cherché de l’information de santé sur in-ternet? Depuis le début de son existence internet com-porte de l’information médicale et cette tendance ne cesse d’augmenter. L’institut de sondage Pew Internet & Ame-rican Life Project estime que 59% des américains recher-chaient 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’in-formation pour les patients; rien n’est en mesure de rem-placer 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 temps 64% demandent des rensei-gnements à leurs proches [3].

Correspondance:Natalia PletnevaFondation Health On the NetCH-1205 Genè[email protected]

No conflict of interest declared.

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concernent l’utilisation générale de l’internet et com-mencent 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 pa-tients et 11 pour les professionnels de santé. Nous deman-dons aux patients s’ils parlent de leurs recherches inter-net 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 pro-fessionnels de santé ce qu’ils pensent de ces informations avec lesquelles peuvent arriver les patients dans leur cabi-net. 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’informa-tion sur le comportement de recherche des internautes.Les enquêtes de HON s’adressent à l’ensemble de la popu-lation. Par conséquent il est impossible de s’assurer que les participants sont représentatifs de l’ensemble des in-ternautes 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 égale-ment 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 fré-quence 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 ré-ponses 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’ex-pression «serait plutôt d’accord» et vice versa.L’enquête était accessible en versions anglaise et fran-çaise. 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’as-sociation, et 35% des professionnels de la santé. En 2005, il y avait autant d’hommes que de femmes qui avaient par-ticipé à l’enquête, alors qu’en 2010 on observe une parti-cipation 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 parti-cipé 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-pro-fessionnels, 19% étaient des patients, 14% étaient des pa-tients 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. Seu-lement 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 ac-tivités communautaires. Le tableau 1 montre que 44% des répondants recherchent de l’information de santé plus de 3 fois par semaine. Le ta-bleau 2 montre que plus de 2 personnes sur 3 recherchent des informations en lien avec la description d’une mala-die, 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%.

Au moment de leur recherche d’information de santé sur la toile, la qualité de l’information reste le principal obs-tacle 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’insuf-fisance 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 per-sonnes ayant répondu au questionnaire sont très majori-tairement favorables à l’utilisation d’outils de recherche généralistes tels Google, MSN ou Yahoo. Les sites web pro-posés 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 po-pularité. En 2005, ils étaient utilisés par 52% des répon-dants, 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 in-térêt 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 utilisa-teurs vérifient la source d’information, et beaucoup moins les sources de financement (cf fig. 1).

Tableau 1Recherche d’information de santé dans la semaine.

+ de 3 fois 2 à 3 fois

2010 44% 25%

Tableau 2Type d’information recherchée.

Description de maladies Littérature médicale

2005 57% 77%

2010 69% 62%

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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 pri-mordiale 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 inter-nationaux (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 an-nées l’importance des Organisations Non Gouvernemen-

tales (ONG) a considérablement augmenté, passant de 46% à 69%.Le sceau HONcode est le sceau de confiance les plus re-connaissables pour 50% des participants à l’enquête dont la plupart ont été redirigé à partir de sites certifiés HON-code, 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% re-connaissent 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 col-laboration HON-HAS pour la certification des sites fran-çais. Dans l’ensemble, la majorité des participants à l’en-quête pense que le coût de la certification revient au pro-priétaire 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 inter-net 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%), augmen-tation du degré de suivi des conseils concernant les mé-dicaments (de 58% à 46%), et l’intérêt pour l’auto-traite-ment (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 pro-fessionnels de santé ont déclaré que leurs patients dis-cutaient des informations trouvées sur internet. 64% des répondants ont déclaré qu’eux-mêmes ou leur organisa-tion avait un site web.Une question similaire a été posée aux professionnels de santé concernant les effets d’internet sur la relation mé-decin-patient. En général, ils ont convenu que l’utilisa-tion d’internet aide les patients à devenir plus compé-tents (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 enthou-siastes. 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 dé-valorisation de leurs connaissances.En comparant les réponses obtenues par les profession-nels et celles des citoyens, les médecins sont globalement

Figure 1Les informations vérifiées sur un site de santé.

Figure 2Les apports d’internet avec son médecin.

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moins exaltés que les patients par les effets d’internet sur les relations médecin-patient. Les citoyens et les profes-sionnels 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 instruc-tions 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’informa-tion 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. Globale-ment 44% ne sont pas d’accord pour payer pour le ser-vice qui les mènent à des sources internet fiables, cepen-dant, chez les anglophones 40% des personnes ne se pro-noncent pas. 72% des professionnels pensent que ce serait utile pour eux de guider les patients vers une source d’in-formation de confiance en ligne, ce qui est une progres-sion 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 permet-traient de suggérer des sites fiables à leurs patients, sur-tout si ce service est gratuit pour le patient.

Conclusion et discussion

Récemment, nous avons pu observer l’incroyable augmen-tation 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 ad-mettre que leurs doutes et leurs inquiétudes ont des rai-sons 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. Pre-nant 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 compé-tences essentielles.Sur la base des résultats de notre enquête, nous confir-mons que la qualité de l’information reste le principal obs-tacle (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 com-mercial. Apparemment, plus de 500 réponses ne repré-sentent pas toute la communauté internet médicale et cer-tains résultats sont biaisés. Toutefois, comme la plupart des utilisateurs ont été redirigés à partir de sites web cer-tifiés HONcode, ces résultats justifient les efforts déployés par HON pour sensibiliser le public aux questions de qua-lité et d’éduquer et guider les utilisateurs vers des infor-mations de santé fiables.Nous proposons de réfléchir sur les campagnes de sensibi-lisation 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 ré-sultats de l’enquête prouvent la nécessité des interven-tions éducatives. Les étudiants en médecine et les mé-decins 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 méca-nismes 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’enga-gement 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 natio-naux, ainsi que les ONG, comptent beaucoup pour les in-ternautes. Nous avons vu aussi que les citoyens et les pro-fessionnels croient aux effets positifs de l’utilisation d’in-ternet pour les questions de santé et sont prêts à utiliser cet outil dans la communication au quotidien. La ques-tion 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 pa-tients des sources dignes de confiance pour éviter d’ab-sorber des informations trompeuses.

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5 Eysenbach G. SARS and Population Health Technology. J Med Internet Res. 2003;5(2):e14.

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Objectifs

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 pré-cises sur l’état de santé de la population et l’activité des différents organismes (médecins, hôpitaux, etc.) qui com-posent l’appareil sanitaire valaisan.

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 profession-nels 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 pos-sible indépendamment des contraintes géographiques et temporelles.

2. Etat de santé de la population et activité médicale ambulatoire

Ce deuxième objectif stratégique du projet Infomed ré-side 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 sta-tistique 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 dos-sier patient partagé (DPP).Le projet concerne en principe tous les établissements sa-nitaires 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].

Summary

The project Infomed is part of the strategy of the health information system in the canton of Valais. It aims to im-plement a shared electronic patient record according to the recommendations of the Confederation eHealth strat-egy. Its two main goals are firstly to improve the manage-ment of patients by sharing medical data, and secondly the provision of indicators about the health status of the population. These objectives involve taking special atten-tion of the patients’ consent. In the absence of insurance cards containing an X509 certificate, a temporary solu-tion 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.

Introduction

L’Etat du Valais souhaite disposer d’un système d’infor-mation sanitaire comme aide à la définition et à la mise en œuvre d’une politique sanitaire [1]. Cette informatisa-tion 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 (ancienne-ment RSV) et ceci depuis 2005.

2. l’informatisation du secteur médico-social, établisse-ments médico-sociaux (EMS) et centres médico-sociaux (CMS) qui a vu l’implémentation d’un système d’infor-mation administratif commun en 2010, et qui prévoit un système d’information clinique en 2011.

3. l’intégration de la médecine ambulatoire (projet Info-med) qui prévoit la collaboration avec les cabinets des médecins praticiens ainsi que les autres institutions sa-nitaires 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 échanger [2]. Sur cette base, la stra-tégie de mise en place du projet Info-med, ainsi que les contraintes tech-niques et sécuritaires, ont pu être définies.


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

Correspondance:Cédric MicheletService d’informatique médicale et administrativeInstitut Central des Hôpitaux ValaisansAv. Grand-Champsec 86CH-1950 [email protected]


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L’échange de données et documents médicaux s’effectue sur la base d’une plateforme qui doit respecter les prin-cipes et recommandations préconisées par l’association IHE (Integrating the Healthcare Enterprise) et par la stra-tégie cybersanté de la Confédération. Par plateforme, on entend une application informatique capable d’intégrer des documents et données provenant d’autres applica-tions, ainsi que de rendre disponible cette information aux personnes ou applications informatiques autorisées. La plateforme contient également un portail Internet per-mettant 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’acqui-sition 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’ana-lyse des besoins et des contraintes technologiques et juri-diques, permettant ainsi une intégration progressive des différents acteurs.

Etape 1 – transfert des données médicales hospita-lières vers les cabinets médicauxL’objectif est de mettre à disposition des médecins prati-ciens l’information issue du dossier patient informatisé (DPI) de l’Hôpital du Valais. Dès la validation d’un docu-ment, celui-ci est envoyé depuis le DPI hospitalier à la plateforme Infomed au format HL7 CDA-CH [4] à un des-tinataire spécifique. Le document peut ensuite être im-porté 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 parte-naires médicauxEn 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 patho-logie 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 In-fomed 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 médecinsL’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’ac-cès, 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’ac-cès aux documents médicaux le concernant par des per-sonnes qui n’ont pas été désignées comme destinataires du document doit être obtenu pour cette étape. Une solu-tion dite de «vitre brisée» permettant aux médecins d’ac-céder aux données en cas d’urgence doit également être implémentée.

Figure 1Acteurs du dossier patient partagé.

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 médico-sociaux (CMS),113 pharmacies d’officine, plusieurs cabinets de physiothérapie, les laboratoires d’analyses médicales ou de pathologie et les instituts d’imagerie médicale.

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Etape 4 – intégration des pharmaciensCette étape prévoit l’intégration des pharmaciens d’offi-cine dans le projet, et de rendre accessible le dossier mé-dicament 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 mé-dicales qui restent à définir.

Etape 5 – extension aux autres professionnels de santéCette étape permet aux autres professionnels de santé d’obtenir électroniquement des données du patient et de transmettre également leurs données. Les acteurs concer-nés par cette phase sont les infirmières des EMS, CMS et hôpitaux, ainsi que les chiropraticiens et physiothéra-peutes.

Etape 6 – intégration des patientsAvec cette étape, les patients peuvent accéder à leur dos-sier patient et gérer les accès (quel professionnel de santé peut accéder à leur dossier). De plus le patient peut éga-lement saisir certaines données personnelles au moyen

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

Consentement du patient: l’autorisation d’accès par déclarationLes documents médicaux du patient sont des données per-sonnelles 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 trans-parence 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 transmis-sion électronique se substitue donc à la méthode actuelle d’envoi par fax ou courrier postal. Le consentement du pa-tient peut donc rester implicite. Par contre, à partir de la phase 3, l’intégralité du contenu d’un DPP est potentielle-ment accessible à un professionnel de santé (PS). Le pa-tient 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. Cepen-dant 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 cer-tificat d’authentification X.509 à grande échelle, un mé-canisme 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’autori-sation 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 per-sonnel 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 plate-forme, et l’action est enregistrée dans la liste des traces.

Episodes de soins et classification ICPC-2De manière à pouvoir disposer d’information sur l’état de santé et l’activité ambulatoire, en référence au 2ème objec-tif 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-

Figure 3 Exemple d’un épisode de soins.

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

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chaque patient. Par ailleurs il y a un risque de transmis-sion 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 tran-sitoire du code PIN en attente de la généralisation de la carte d’assuré permet d’intégrer le consentement expli-cite du patient dans le projet.

Limitation du système ICPC-2L’association d’un code ICPC-2 à chaque document pré-sente 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 po-tentiels. 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 catégo-ries 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 ré-pondre au mieux aux attentes des parties prenantes, tout en respectant les impératifs de délais, de coûts et de pro-tection des données.

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ternational Classification in Primary Care) [6]. Cette classi-fication 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 symp-tômes 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 do-cuments 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 particu-lier en se basant sur l’émetteur et le destinataire, asso-ciée au code ICPC-2 de l’épisode en question, permettront d’avoir un bon reflet des problèmes de santé de la popula-tion, ainsi que des intervenants sollicités pour le problème concerné. Ces données pourront ensuite être consolidées de manière anonyme dans le Data Warehouse de l’Obser-vatoire valaisan de la santé.

PlanningUn 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’an-née 2012.

Discussion

Limitation du code PINLa 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

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Nicolas Ankena, Eriam Schafftera, Rodolphe Meyerb, Philippe Garnerina

Hôpitaux Universitaires de Genève, Direction de l’analyse médico-économiquea Service de la comptabilité de gestion, études, modélisations et statistiquesb Service développements technologiques et systèmes décisionnels

dans un tel système, le montant du remboursement est de moins en moins favorable au fur et à mesure que le sé-jour se prolonge.C’est pourquoi la maîtrise des flux de patients devient au-jourd’hui pour l’hôpital un enjeu majeur [4]. Mais la pro-blématique 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’hôpi-tal, notamment via la gestion des lits [5]. Le besoin d’ou-tils génériques permettant une analyse fine des flux de pa-tients se fait donc de plus en plus ressentir.Les principaux indicateurs utilisés pour appréhender l’ac-tivité 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 éma-nant d’un dossier patient administratif informatisé, pré-sentent cependant des limites dès lors qu’il s’agit d’étu-dier 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 Hôpi-taux Universitaire de Genève (HUG) a entrepris le dévelop-pement d’une base de données destinée à l’étude rétros-pective 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.

Summary

Improving hospital operation in terms of quality of care, patient safety and efficiency requires the capacity to rou-tinely analyse patient flow. To that end, a generic data model to represent patient trajectory across various hospi-tal «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 compart-ments (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 time-segments (i.e. days, hours) and the number of minutes the patient was present in each of them was counted. In ad-dition, an entry flag (or exit flag) was attached to a time-segment if during this time-segment a patient entered (or left) a given compartment. The data model which was im-plemented on a MySQL-Infobright database using a star-join 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 is-sues and prepare the way for patient flow simulation.

Introduction

Les flux de patients dans les hôpitaux ont un impact re-connu 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 débou-cher sur des événements indésirables [3].Les flux de patients affectent pour les mêmes raisons l’ef-ficience de l’hôpital non seulement parce que les coûts augmentent lorsque les ressources sont gaspillées, mais

également parce que les revenus di-minuent, notamment lorsque le sys-tème de remboursement est construit sur les Diagnosis Related Groups (DRG), un taux de rotation des lits (turn-over) bas étant alors syno-nyme de revenus dégradés. En effet,

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 2CH-1227 Genè[email protected]@hcuge.ch [email protected]


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Données de base du flux

Les mouvementsLa mise en place du modèle nécessite des données sur les mouvements des patients au sein de l’hôpital. La particu-larité 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 admi-nistratif 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 élémen-

taire «unité de soins»;– service médical sous la responsabilité duquel se trouve

le patient;– date d’entrée et date de sortie du compartiment élémen-

taire «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 change-ment de service médical, changement d’unité de soins et de service médical).

Représentation hiérarchique de la structure de l’hôpitalLes 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 vis-cérale, service de néphrologie, service de pédiatrie géné-rale, service de psychiatrie adulte) et les services médi-caux à des départements médicaux (par ex.: département de chirurgie, département de médecine interne, départe-ment de l’enfant et de l’adolescent, département de psy-chiatrie). 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 dé-crite dans la base de données à l’aide de tables de struc-ture. 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 fluxPar le biais de la structure hiérarchique, les flux de pa-tients peuvent être consolidés à des niveaux supérieurs (par ex.: département) de deux manières distinctes, à sa-voir par agrégation ou par fusion des compartiments élé-mentaires (c.-a-d. unités de soins, services médicaux). Par

agrégation, les entrées, les sorties et les journées obser-vées dans les compartiments élémentaires durant une période donnée sont simplement cumulées aux niveaux hiérarchiques supérieurs. Le modèle de données déve-loppé permet également d’effectuer une consolidation par fusion: on peut ainsi considérer les niveaux supérieurs comme des compartiments de plus grande taille pour les-quels on procède au même dénombrement que sur les compartiments élémentaires. De ce fait, les mouvements au sein d’un même compartiment (entrées et sorties in-ternes) sont gommés et on ne comptabilise alors que des mouvements entre compartiments de même type. Cela af-fecte 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 re-censées durant une période donnée et le nombre de sor-ties observées durant la même période. Ne nécessitant pas que les séjours soient terminés, il représente une al-ternative commode à l’estimation de la durée moyenne de séjour notamment dans le cas des séjours de longue du-rée. 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 temporelAfin de disposer d’une capacité d’analyse fine des flux, le modèle prévoit une discrétisation à l’heure de chaque sé-jour de patients. Tout d’abord, on procède pour chaque sé-jour, à l’identification des intervalles de temps durant les-quels 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 in-tervalles 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 les-quelles 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 sor-tie, 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.

ImplémentationA l’aide d’un traitement informatique rédigé en langage PERL, les données issues du dossier administratif des pa-tients 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 géné-rale 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 iden-tifiant unique (id EDS-TH) attribué à chaque couple (fig. 2).Grâce à ce modèle, le bi-lan d’un compartiment peut être extrait très rapidement de la base de données à l’aide d’une seule requête SQL. Via le champ id EDS-TH, celle-ci effectue la join-ture entre la table centrale et la table satellite du com-partiment concerné. On sé-lectionne alors dans la pre-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 re-quête 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 pré-cédent et du compartiment suivant. Les consolidations par agrégation sont obtenues en intégrant dans la requête les tables de structure pour pouvoir identifier les niveaux hié-rarchiques supérieurs. Par souci de simplification, ne sont représentés sur la figure, que les compartiments perti-nents du point de vue des lieux de soins.

Prise en compte du nombre de litsEn 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 intro-duite. Elle contient les informations suivantes, nécessaires au calcul de certains indicateurs, notamment le taux d’oc-cupation:– unité de soins;– nombre de lits en service;– date de début et date de fin de la validité du nombre de

lits en service.

Figure 1Agrégation versus fusion.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 l’institution est représentée tant du point de vue des lieux de soins que des responsabilités médicales. Les bilans par agrégation ou par fusion font apparaître l’impact de ces deux méthodes de consolidation sur les entrées et les sorties internes ainsi que sur l’index de durée de séjour. Par agrégation, ce dernier doit être vu comme un paramètre représentant le comportement «moyen» des compartiments élémentaires regroupés à un niveau hiérarchique donné alors que par fusion, il correspond au comportement de ce niveau considéré lui-même comme compartiment. Ainsi, du 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 pas-sage dans les services composant le département), alors qu’il est de 12 j par fusion si le département représente un compartiment (les patients restent «en moyenne» 12 j dans le département).

Figure 2Modèle relationnel.

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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 utili-sés à des fins d’analyse par les soignants eux-mêmes et mettent en relief des problématiques liées aux flux de pa-tients. 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’acti-vité 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 ac-cueillant à la fois des patients de cardiologie et des pa-tients de médecine interne.

Matrice de fluxLes deux unités ont un fonctionnement très différent qui s’explique notamment par une différence dans les moda-lités 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 sé-jours de plus longue durée. Après leur passage dans l’unité, les patients re-tournent pour la plupart à leur domi-cile (tableau 1).

Répartition des entrées sur l’annéeLa mise en évidence de la saisonnalité et d’éventuelles tendances dans l’acti-vité est possible par une présentation mensuelle ou hebdomadaire de l’in-formation. 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 com-prenant 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’affec-tation des ressources humaines. On observe ainsi que l’activité du 6-BL (patients urgents) est a priori plus sou-mise à une saisonnalité estivale, alors que le 6-AL (électif) a des baisses d’ac-tivité pendant la période des fêtes de fins d’année plus ou moins marquées d’une année à l’autre. En outre, on ob-serve une forte variabilité hebdoma-daire (fig. 3).

Comportement quotidien moyenLa répartition des entrées et des sor-ties en fonction des heures de la jour-née 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-

Figure 3Répartition des entrées sur l’année.

3a

3b

Tableau 1Matrices de flux

Provenance des entrées en 2009 Destinations des sorties en 2009

6-AL 6-BL 6-AL 6-BL

Hors HUG 573 Srv-Urgences 410 Hors HUG 876 Hors HUG 493

Srv-Soins intensifs 257 Srv-Soins intensifs 215 Autre 138 Autre 194

Srv-Urgences 140 Hors HUG 32

Autre 42 Autre 26

Total 1012 Total 683 Total 1014 Total 687

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rés des urgences et des soins intensifs, ce qui explique que les entrées sont bien réparties sur l’ensemble de la jour-née. 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 unitésLa figure 5a montre la variation de l’occupation des uni-tés 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 habituel-lement pour évaluer l’occupation des unités est si bas. La deuxième raison est que l’unité ferme 9 de ces 15 lits du-rant le week-end (et réduit les ressources humaines cor-respondantes): l’unité doit donc se vider le vendredi et se remplir le lundi.

L’analyse de la variabilité de l’occupa-tion permet d’estimer la fréquence à laquelle les unités de soins sont en si-tuation de débordement. A côté de l’oc-cupation moyenne, l’illustration de l’oc-cupation médiane et des percentiles d’occupation 90% est particulièrement intéressante. On observe ainsi une sous-occupation nette du 6-AL en se-maine (percentile 90% sous le nombre de lits) alors que le week-end est sur-occupé une fois sur deux (médiane en dessus des 6 lits ouverts). Ces constata-tions 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 varia-bilité de l’occupation doit également les aider à préciser les ressources néces-saires 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 si-tuation 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.

Simulation d’une fusion des unitésLes deux unités 6-AL et 6-BL sont si-tuées dans le même couloir et ac-cueillent des patients sous la respon-sabilité 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 confi-guration. La figure 5c montre en effet quelle aurait été l’occupation commune si les unités avaient été fusion-nées 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 pa-tients. L’outil permet notamment d’appréhender ces flux quel que soit le pas de temps d’intérêt et le com-partiment concerné. Son caractère générique lui confère par ailleurs un important potentiel. En effet, il est par-

Figure 4Comportement quotidien moyen.

4a

4b

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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 réa-lisation tandis que dans le second, l’entrée est représen-tée 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 rigoureu-

sement 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 en-gendré 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 puis-sants, un facteur limitant qui pourrait s’avérer plus aigu encore s’il fallait en-visager d’étendre l’approche à l’ana-lyse de flux particuliers tels que celui des échantillons de laboratoire dont le nombre est particulièrement élevé.

Perspectives et conclusion

Les premières analyses rétrospectives effectuées ont reçu un accueil très po-sitif de la part des différents respon-sables d’unités de soins rencontrés. Elles ont mis clairement en évidence la nécessité de mieux maîtriser une importante variabilité des flux habi-tuellement 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’amé-liorer l’utilisation des ressources dis-ponibles avant d’en demander de nouvelles. Par ailleurs, ils ont émis le souhait de pouvoir disposer de ma-nière autonome et régulière de ta-bleaux de bord leur fournissant l’en-semble 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 rétros-pective des flux de patients, il appa-raît également nécessaire de disposer d’une capacité de simulation de ma-nière à pouvoir étudier a priori l’im-pact du dimensionnement des struc-tures 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’in-fluence du nombre de lits des unités de

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

5a

5b

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

Références

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5 MEAH. La gestion des lits dans les hôpitaux et cliniques. Bonnes pra-tiques organisationnelles & Retours d’expériences. MEAH, Paris: 2008.

6 Rainardi V. Building a data warehouse with examples in SQL Server. Apress, Berkeley: 2008

soins et de la gestion des entrées et des sorties sur la du-rée de séjour des patients et la longueur des files d’attente aux urgences, a été entrepris. Ce travail s’appuie essentiel-lement 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 envi-sageable 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 re-cettes aux charges.Dans un contexte de renforcement des exigences en ma-tière de qualité des soins, de sécurité des patients et d’ef-ficience 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

42

Proceedings 2011


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 harmonisa-tion 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 clini-cal documentation work. It could also result in a basis for exchange of structured information (semantic interopera-bility) 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 utili-sés 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-à-dire 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

Summary

Introduction: Designing assessment forms for an elec-tronic 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 initi-ated 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 (Fé-dération des Hôpitaux Vaudois) hospitals. Form design and concept identification started in 2009. The first imple-mentation targeted forms related to surgery, emergency service and anaesthesia. Around this focus, concept iden-tification 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 vo-cabulary. 3. Semantic clarification. 4. Wording harmoni-sation. 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. Import-ing field definition into the system. 9. Design of assess-ment 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 in March 2009. Current roll out im-pacts the surgery department of seven hospitals. Another hospital is focused on psychiatry, with specific assessment forms. After 2 years we

1 UMLS is the Unified Medical Language System provided by the National Library of Medicine.


Christine Cohen-Galvagnia, Soumeya Achourb, Paul Cohenc

a Haute Ecole de la Santé La Source, Lausanneb DSI, CHUV, Lausannec Responsable Département applications cliniques FHVi, Prilly


Correspondance:Professor Christine Cohen-GalvagniHaute Ecole de la Santé La SourceAvenue Vinet 30CH-1004 [email protected]

43

Proceedings 2011


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 représen-tent 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 Sys-tem) les concepts retenus afin de leur attribuer un code (Concept Unique Identifiers [CUI) et si disponible une dé-finition; (3) proposer une organisation de ces concepts.

Méthode

La méthodologie du «Projet Données» est constituée de neuf étapes dont nous décrierons brièvement quelques-unes.– L’identification des formulaires liés à une activité mé-

tier a été effectuée sur la base de l’analyse de processus préalablement réalisée.

– Le recensement des termes contenus dans les docu-ments 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-

cuments cliniques recensés. Une fois les concepts iden-tifiés, 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 pré-cisé via son «Semantic Type» ou par rapport à sa lo-calisation dans l’organisation théorique des données. La recherche dans Snomed CT (Brouwser Cliniclue) peut aussi aider à identifier un concept et à finali-ser son choix dans un deuxième temps dans UMLS. La figure 2 présente le modèle général de l’organisa-tion des concepts.

Les concepts médicaux doivent dans la mesure du pos-sible appartenir à Snomed CT. Trombert Paviot et Rodri-gues [2] donnent des indications intéressantes quant à l’optimisation de la recherche des concepts dans UMLS. Les concepts soins infirmiers appartiennent dans la me-sure 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 har-moniser 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’implé-mentation initiale a ciblé les formulaires liés aux spécia-lités 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 re-censés qui sont ensuite discutés avec les représentants des spécialités. Sur la base des différents termes simi-laires identifiés, un terme préférentiel est choisi avant la recherche du concept dans UMLS.UMLS a été utilisé comme référentiel unique, tout en sa-chant 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 for-mulaires ont été construits autour de la prise en charge du patient chirurgical. Au premier trimestre 2010, la construction des formulaires pour la spécialité psychia-trique a débuté. La figure 3 ci-dessous représente l’évo-lution du nombre de formulaires et du nombre de para-graphes 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

Figure 2Organisation théorique des concepts médicaux et soins infirmiers.

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

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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 par-tage des données cliniques doit encore être évalué à par-tir 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 fran-

çais et terme en anglais.3. Compréhension de la relation entre UMLS et les classi-

fications 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 ru-briques 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 utili-sant un codage de leurs termes. Cette dernière opportu-nité prend toute son importance dans le cadre du projet eHealth de la confédération dans une future optique d’in-teropérabilité sémantique. A un autre niveau, la norma-lisation des rubriques et des concepts devrait permettre d’optimiser les recherches de données cliniques de par les liens pré-existants [4].

Références

1 Rey A (Ed.). La terminologie: noms et notions. Paris: Presses universi-taires de France; 1979.

2 Trombert Paviot B, Rodrigues JM. Peut-on rapprocher les catégories sé-mantiques des ontologies GALEN et UMLS? Applications aux concepts anatomiques utilisés dans la CCAM. Paper presented at the Journées Francophones d’Informatiques Médicales, Lille; 2005.

3 Nadkarni P, Chen R, Brandt C. UMLS concept indexing for production database: a feasability study. J Am Med Inform Assoc. 2001;8:80–91.

4 Pratt W, Fagan L. The usefulness of dynamically categorizing search results. J Am Med Inform Assoc. 2000;7:605–17.

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 3Evolution du nombre de formulaires et de paragraphes.

Figure 4Evolution du nombre de rubriques et de concepts des formulaires du dossier patient.

Tableau 1Evolution du nombre de rubriques et de concepts.

Rubriques totales

Rubriques réutilisées

Concepts UMLS

Ratio Rubriquestotales/concepts

août 09 316 18 164 52%

sept. 09 413 41 198 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%

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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 situationCPOE had been implemented hospital-wide permitting de-tailed 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 prophy-laxis rate of 58.1% (range 41.2–80.5%), including 8.7% combined prophylaxes (p <0.0001). In particular, a signif-icantly 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 pa-tients treated in internal medicine (5.2%, p <0.0001), re-flecting different frequencies of scheduled admissions.

Next step In order to expand and evaluate the eAlerts on a hospital-wide scale in the year 2011 a clinical protocol for a ran-domized controlled trial has been developed and submit-ted. 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 estab-lishment of guidelines for preventing VTE and their link-age to the clinical information system.

Discussion

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

Background

Venous thromboembolism (VTE) is an important compli-cation in hospitalised patients. Appropriate use of phar-macologic 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 com-puter-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 phy-sician 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 assessmentIn 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 assessmentEvaluation 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 were observed in the two control wards in which CPOE was used with-

Correspondence:Professor Jürg BlaserForschungszentrum MedizininformatikDirektion Forschung & LehreUniversitätsSpital SON6CH-8091 Zü[email protected]



Patrick Beelera, Beatrice Amann-Vestib, Jürg Blasera

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

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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 ap-propriate prophylaxis.Quality assurance programmes established in industry can also be applied to improving medical services. These methods are based on Shewhart’s cycles of plan/do/check/act. Quantitatively assessing the effectiveness of each cy-cle is of great importance in this iterative approach. Thus, controlled clinical studies have been included in the on-going effort to improve thromboprophylaxis at our insti-tution.

Computerised decision support reduces risks and de-creases rates of accidents and casualties in most busi-ness areas, e.g., in air traffic. Health care also offers great potential as most information on patients is now becom-ing digitally available in clinical databases. Specific elec-tronic reminders and warnings may promote more con-sistent adherence to evidence-based guidelines. In conclusion, VTE prophylaxis can be improved by eAlerts. Computer-based clinical decision support will in-creasingly contribute to better and safer care.

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Steffen M. Zeisbergera,b, Max Dürstelerc, Rainer Warthd, Peter Schramle, Daniel Simeon-Dubachd, Simon P. Hoerstrupa,b, Jürg Blaserf a Zentrum Regenerative Medizin (ZRM), UniversitätsSpital Zürich (USZ) und Universität Zürich (UZH), b Forschung Chirurgie, Herzchirurgie,

Univer sitätsSpital Zürich (USZ)c Direktion ICT, UniversitätsSpital Zürich (USZ)d biobank-suisse (BBS), Berne Institut Klinische Pathologie, UniversitätsSpital Zürich (USZ)f Forschungszentrum Medizininformatik Direktion F&L, UniversitätsSpital Zürich (USZ)

tional processes were defined to collect and manage data and biospecimens, and to allow for transfer of informa-tion and samples in an anonymised form to local or inter-national 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 require-ments of the individual biobanks. Specimens of various biological sources are identified according to different en-tities 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 re-spect to (i) procedures for identifying and anonymising pa-tient specimens (ii) user management and cooperations, including the creation of various access roles and individ-ualised access rights (iii) separation of biobank use for di-agnostic purposes, teaching and research and (iv) organ-isational issues including sharing and allocating human resources and expertise for computer system operations. Moreover, (v) new legal regulations for general or project-specific informed consent of patients have to be consid-ered to further use their specimens and document the as-sociated 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 shar-ing of data between different institutions and researchers.

Introduction

“Biobanks need publicity” has recently been advocated in Nature (March, 10th 2011), urging the promotion of Eu-ropean 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 hospi-tals 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 com-puter system has been implemented for data and spec-imen management of research biobanks. Heterogeneous technical and organisational solutions are used for stor-ing, documenting, searching and tracing materials do-nated from patients. The initial goal was to establish a computer system for a new biobank and subsequently to scale up its use for exist-ing biobanks in an ongoing project. Establishing a central-ised 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 Cen-ter, New York, USA. This web-based system was evalu-ated 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 bio-bank recently set up in the Centre of Regenerative Medi-cine. 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.

Results

Standard operation procedures (SOPs) for technical and organisa-

Correspondence:Professor Jürg BlaserForschungszentrum Medizininformatik Direktion F&LUniversitätsSpital SON6CH-8091 Zü[email protected]

No competing interests declared.

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Drug-drug interactions – who cares?

Patrick Beelera, Christoph Rosenb, Jürg Blasera

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

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 spe-ciality) 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 pa-tients visited on medical rounds, including 58 cases with potentially important DDIs. In 38 of these cases (66%) therapeutic consequences were drawn immediately, in-cluding change of medication, time-displaced administra-tion 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 auto-matically triggered alerts would be more effective.

Introduction

Clinical use of a drug-drug interaction (DDI) check imple-mented 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 pe-riod, 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 pa-tients 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 con-sultants (54%) compared to prescribers (internists 23%, surgeons 9%, other clinicians 14%). Highest hit ratio (2.3

DDIs detected per check) was found in general in-ternal medicine, and in no other clinic did more pre-

Correspondence:Patrick Beeler, MDUniversity Hospital ZurichResearch Centre for Medical InformaticsSonneggstrasse 6, D5CH-8091 [email protected]


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Hans Rudolf Straub, Michael LehmannSemfinder AG, Kreuzlingen

is more apt to face combinatorial explosion, cannot ex-press in a practicable way all the necessary dimensions (types), because there are too many of them (in our lim-ited example already eleven) [2].How can we achieve semantic interoperability, consider-ing 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 inter-operate, then builds composite concepts combining these types and uses transformation rules containing the com-posite concepts. In this way, it is possible to respect all se-mantic types in use and the meanings are made interop-erable, even between heterogeneous sources, codes and medical languages. No demands or restrictions concern-ing the use of a specific vocabulary are required from clin-ics and users.

References

1 Oemig F. Semantische Interoperabilität, Forum der Medizin_Doku-mentation und Medizin_Informatik, 1/2007, 9–12.

2 Straub HR, Duelli M. With Semantic Analysis from Noun Phrases to SNOMED CT and Classification Codes, an: Semantic Mining Confer-ence on SNOMED CT in Copenhagen, Okt. 2006. http://www.sem-finder.com/fileadmin/Daten/Dateien/Publikationen/Semantic_Analy-sis.pdf

3 Straub HR, Frei N, Duelli M. Semantische Interoperabilität: statische und dynamische Lösungsansätze. Deutsche Ges. für medizinische In-formatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Jahreskongress 2007, Abstractband, S. 349–50.

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 ex-changed. But how should this be done? Most authors pro-pose a fixed standard in the form of a classification (ICD-10) 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 stan-

dard 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 dimen-sion) is an independent attribute or feature with its own expressions, for example, the type “colour” with its expres-sions “green”, “red” etc. We found eleven independent se-mantic 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 ex-pressed by a standard, it cannot be interoperated. Con-sidering the great heterogeneity, it is obvious that no stan-dard will fit all purposes.In addition, the analysis exhibits a general characteris-tic 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 de-tails. 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 explo-sion [2], which makes interpretation and interoperability a very time-consuming, if not impossible manual task. The described effects cannot be prevented by a “better” stan-dard, but are due to the nature of standards as such. In

particular, it is not possible to make a “complete” standard which contains all types and their expressions. Even a multidimensional standard, which

Correspondence:Hans Rudolf Straub, MDSemfinder AGHauptstrasse 53CH-8280 [email protected]


Events in medical informatics

Switzerland

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

Europe/World

MIE 2011Medical Informatics EuropeAugust 28–31 Oslo, Norway 56. GMDS-JahrestagungSeptember 26–29, Mainz, Germanyhttp://www.gmds.de

AMIA Annual Symposium 2011October 22–26, Washington DC, U.S.A.www.amia.org

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50Swiss Medical Informatics 2011; no 72

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