Presentasjon lastes. Vennligst vent

Presentasjon lastes. Vennligst vent

NOIS Datakvalitet og kontroll

Liknende presentasjoner


Presentasjon om: "NOIS Datakvalitet og kontroll"— Utskrift av presentasjonen:

1 NOIS Datakvalitet og kontroll
Hege Line Løwer Rådgiver Nasjonalt folkehelseinstitutt

2 Hva har endret seg siden NOIS-1?
Hovedproblemer i NOIS-1 Mest praktiske problemer med koding av variablene Siste oppfølgingsdato Reoperasjon som risikovariabel og utfallsvariabel Pasientdiagnostisert infeksjon Oppfølging etter utskrivelse Kvalitetssikring av datagrunnlaget Hovedproblemer i NOIS-2 Problemene er ”dypere” Problemer med enhetlig koding av variabler på sykehus- og avdelingsnivå Sårkontaminasjon (renhetsgrad) ASA-score Ulik praksis på forskjellig sykehus Profylakseforeskriving Oppfølging etter utskrivelse Kvalitetssikring av datagrunnlaget Løk prinsippet Etter hvert som vi skreller av de øverste lagene med overordnede problemer, kommer vi lenger inn og finner andre , dypere problemer

3 Hva er bra? Datakvaliteten Utvikling og bruk av elektroniske løsninger
Flere sykehus som overvåker flere typer inngrep Oppfølging etter utskriving

4 Oppsummering av kjente problemer
Siste oppfølgingsdato Oppfølging etter utskriving Reoperasjon Ulik praksis ASA og renhetsgrad Antibiotikaprofylakse Kvalitetssikring Logiske kontroller Bruk av data

5 Siste oppfølgingsdato
siste dato for kontakt med pasienten hvor det ble foretatt en evaluering av infeksjonsstatus. Dette er den dato som sist fremkommer av: utskrivingsdato dato pasienten/legen svarte på brev dato for poliklinisk kontroll dato for død datoen pasienten utviklet organ/hulrom infeksjon Dersom siste kontakt er senere enn 30 dager (ett år ved implantatkirurgi) brukes denne(?) datoen, dvs 30 dager (ett år). Skriv mer her! se kladd I tilfeller hvor pasienten dør i løpet av oppfølgingsperioden, hvor man ikke kjenner infeksjonsstatus ved død og hvor det er vanskelig å følge opp, benyttes sist kjente evalueringstidspunkt (for eksempel infeksjonsstatus ved utskriving). Data fra pasienter som følges opp i mindre enn 30 dager (ett år), inkluderes i den nasjonale datasamlingen, men data merkes som ufullstendige. Disse pasientene vil bli fanget opp i systemet ved at siste oppfølgingsdag er før 30 dager (ett år ved implantatkirurgi), uten at de har utviklet den alvorligste infeksjonstypen (infeksjon i organ eller hulrom).

6 Oppfølging etter utskriving
30 dager (1 år) - stor jobb Store variasjoner innen samme region ved like operasjoner og lik sykehusstørrelse Tips og hint: Tidspunkt for skjema hjem til pasient er viktig Forskjellig taktikk for forskjellige pasientgrupper Sende skjema med pasienter ved utskriving dersom de skal til rehabilitering Inkludere god muntlig og skriftlig (brosjyre) informasjon ved utskrivingssamtale For alle inngrep følges pasienten opp i 30 dager etter inngrepet. Det registreres hvorvidt pasienten har hatt infeksjon i perioden etter inngrepet men innen utskriving og etter utskriving men innen 30 dager etter operasjonen For inngrep hvor fremmedlegeme settes inn (ved innsetting av hofteproteser), følges pasienten opp i ett år etter inngrepet. Da registreres det i tillegg hvorvidt pasienten har hatt infeksjon i perioden etter 30 dager men innen ett år etter operasjonen[shh1]  Dersom pasienten ikke fortsatt er innlagt, kontrolleres poliklinisk ved oppfølgingstidspunktet eller er død, skal et oppfølgingsbrev sendes ut. Brevet skal følge malen (Vedlegg 1 Brev til pasient). Brevet bør være på ett ark (tosidig). Brevet sendes hjem til pasienten ca 3 uker[hell2]  etter operasjonen. I brevet presiseres det at endelig utfylling av infeksjonsstatus og retur av skjema ikke skal skje før 30 dager (ett år) postoperativt. Brev som er besvart etter denne tid kan inkluderes, så lenge vurderingen av operasjonsområdet er basert på status ved 30 dager (ett år). Det må etableres et system for purring. Purring skjer ved utsendelse av et nytt brev ca 5 uker etter operasjonen. Hvis kravet om 80% oppfølging ikke oppnås ved hjelp av purrebrevet, må pasientene stilles de samme spørsmålene over telefon. Det er viktig å lage et system for å unngå å sende brev til personer som dør i oppfølgingstiden. Oppfølgingsbrevet og spørreskjemaet er oversatt til flere språk. Disse kan lastes ned fra våre hjemmesider (  [shh1]Aksepteres epost? Hvis ikke, bør det kanskje presiseres  [hell2]3-4 uker? Si noe mer om viktigheten av timing av brevet?!

7

8 Reoperasjon som risikovariabel og utfallsvariabel
Gjelder i hovedsak hofteproteser Vanskelige variabler er 25, 26 og 41 (40) Blir svært mye mindre når NFC utgår i NOIS-3

9 Ulik praksis ved sykehusene
2 dimensjoner: Forskjellig fortolkning: Sårkontaminasjon ASA-score Forskjellig praksis: Antibiotikaprofylakse

10 Sårkontaminasjon Nois-1
Rene sår inkluderer ikke-infiserte operasjonssår uten tegn til betennelsesreaksjon, og hvor verken luftveier, gastrointestinal-, urogenitaltractus eller nese-svelgkaviteten er berørt. I tillegg er de lukket primært, og om nødvendig drenert med lukket drenasje. Operasjonssår etter inngrep pga. ikke-penetrerende (stumpe) traumer bør plasseres i denne kategorien. Rene-kontaminerte sår inkluderer operasjonssår hvor luftveier, gastrointestinal- eller urogenitaltraktus er berørt under kontrollerte betingelser og uten uvanlig forurensing. Spesielt operasjoner i galleveier, appendix, vagina og svelg kan plasseres i denne kategori, dersom det ikke er tegn til infeksjon eller det har oppstått større svikt i teknikken. Kontaminerte sår inkluderer åpne, friske, traumatiske sår; operasjoner med stor svikt i den aseptiske teknikk eller med mye søl fra mage-tarmtraktus og sår hvor det viser seg at man finner akutt ikke-purulent betennelsesreaksjon. Urene og infiserte sår inkluderer gamle traumatiske sår med rester av devitalisert vev og alle sår med klinisk manifest infeksjon, eller perforerte innvoller. Denne definisjonen peker på at mikroorganismene som forårsaker den postoperative sårinfeksjonen, var til stede i operasjonsområdet før operasjonen.

11 Nois-1 ASA-score ”Frisk pasient”. Ingen organisk, fysiologisk, biokjemisk eller psykiatrisk forstyrrelse. Aktuelle lidelse er lokalisert og gir ikke generelle systemforstyrrelser. Røker mindre enn 5 sigaretter per dag. Alder under 80 år. Eksempel: Frisk 50 åring, ikke-røyker, til variceoperasjon. Moderat organisk lidelse eller forstyrrelse som ikke forårsaker funksjonelle begrensninger, men som kan medføre spesielle forholdsregler eller anestesitekniske tiltak. Lidelsen(e) kan enten være forårsaket av den aktuelle sykdom pas. Skal opereres for, eller annen patologisk prosess. Alder over 80 år og nyfødte under 3 mnd. Røyker mer enn 5 sigaretter per dag. Eksempel: Lett organisk hjertesykdom. Ukomplisert diabetes (type 1 og 2). Benign ukomplisert hypertensjon. Frisk 20-åring med kjeveleddsperre. Alvorlig organisk sykdom eller forstyrrelse som gir definerte funksjonelle begrensninger. Eksempler: Diabetes med organkomplikasjoner. Invalidiserende hjertesykdom. Moderat til alvorlig lungesykdom. Angina pectoris. Gjennomgått hjerteinfarkt (over 6 mnd siden). Livstruende organisk sykdom som ikke behøver å være relatert til den aktuelle kirurgiske lidelse eller - som ikke alltid bedres ved det kirurgiske inngrep. Eksempler: Malign hypertensjon. Nylig (mindre enn 6 mnd) gjennomgått hjerteinfarkt. Sterkt fremskreden lever, nyre, lunge eller endokrin dysfunksjon. Manifest hjertesvikt. Ustabil angina pectoris. Subaraknoidalblødning, våken - somnolent pasient. Moribund pasient som ikke forventes å overleve 24 timer uten kirurgi. Eksempler: Pasient med aortaaneurisme i sjokk. Dypt komatøs pasient med intrakraniell blødning.

12 Antibiotika-profylakse: Forskjellig praksis ved forskjellige sykehus (keisersnitt)

13 Kvalitetssikring – logiske kontroller

14 Hva kan sykehusene gjøre?
Mer ”datateknisk”: logiske kontroller bygget inn i datasystemene Datoer stemmer overens Inngrepets lengde er innenfor “normal” Kjønn og keisersnitt Alder og operasjonskoder Knivtid og operasjonskoder Antibiotikaprofylakse og operasjonskoder Infeksjonsdato og –type stemmer med periode (utskriving/30 dager/1 år) Sjekke at alle datoer ”henger på greip”. For de med infeksjon, at Infeksjonsdatoen stemmer med den oppfølgingsperioden den er registrert i. At siste oppfølgingsdato er etter infeksjonsdatoen Her vil vi legge ut sjekkliste for kontroll på nettsidene våre Særlig bra data: innskriving og utskriving Alder og kjønn Operasjonsdato Men det skader ikke å ha logiske kontroller likevel Ingen PS før utskriving, datoer i riktige perioder, ingen dato uten kode og vice-versa…

15

16 Ligger på:

17 Bruk av data skaper kvalitet
”Garbage in – garbage out” Hoveddelen av kvalitetssikringen må foregå på sykehuset Sykehusene må selv bruke egne data! Tilbakemelding til avdelingene/kirurgene Skape interesse lokalt om resultater Godt samarbeid mellom sykehus og FHI Rask og god levering av data til FHI Rask analyse og tilbakemelding fra FHI FHIs rolle blir en ”siste sjekk”

18 Oppsummering av utfordringene fremover
Entydig mal Enhetlig praksis Elektronisk datafangst Kvalitetssikring av data Oppfølging etter utskriving Bruk av data Entydig mal: FHIs jobb, men med innspill fra sykehusene/regionene Enhetlig praksis: betinger en enhetlig mal og gode definisjoner som blir FULGT! Elektronisk datafangst: få de siste om bord! Kvalitetssikring av data: Logiske kontroller og bruk av data Oppfølging etter utskriving: Gode rutiner, tilpasset opplegg Bruk av data: Raskere og bedre rapportering av resultater fra FHI (men da må datakvaliteten og innlevering av data gå raskere), mer bruk av data lokalt (neste foredrag! Problemområder: Siste oppfølgingsdato Oppfølging etter utskriving Reoperasjon Ulik praksis ASA og renhetsgrad Antibiotikaprofylakse Kvalitetssikring Logiske kontroller Bruk av data

19 Spørsmål?


Laste ned ppt "NOIS Datakvalitet og kontroll"

Liknende presentasjoner


Annonser fra Google