Data”løypa” – frå praksis til register/NPR 28. mars 2012 Torhild Heggestad Forskings- og utviklingsavdelinga i Helse Bergen

Følgjer utviklingstrekk? forenkle virkeligheten Valide data? Reliable data? Følgjer utviklingstrekk?

Kvifor er NPR-data så viktige? Basismateriale Monitorering/ styringsinformasjon Forsking Grunnlagsmateriale - operative nivå

Kvifor er NPR viktig? Basismateriale Leverandør av premissar for dataelement, kodeverk og format (PAS-systemet) Leverandør av offisiell styringsinformasjon og finansieringsgrunnlag Leverandør av data for (andres) monitorering, samanlikningar og forsking Data basis for mange av våre regionale og lokale styringsdata og analysar Data nyttast operativt via PAS-systema Ergo: Premissgivar på: lokalt, regionalt og nasjonalt nivå

Norsk pasientregister og NPR-melding Henvisning/ Venteliste · Henvisningstype Prioritet Ventetid Sykehus e pisode id Enhet/avdeling Ø-hjelp/elektiv I nnlagt/poliklinisk Prosedyrer Diagnoser Funksjonsstatus Utskrevet til Pasient Alder Kjønn Bosted Sosio-demografi S tart Slutt begrensa info – obs nytt prosedyrekodeverk-tiltak

Fra en episodebasert til en forløpsbasert grunntenking- Segmenter og serier -forløp- Henvisningsperiode Henvisning Polikl konsult Innleggelse Kontroll/ Polikl konsult tid Logisk struktur. Hvis ikke riktig registrert – f eks sekundærhenvisning – blir det andre også feil. Finansiering, betalt pr stk til forløp/utfall Avsluttet beh/ ingen nye avtaler om kontakt/ Fra en episodebasert til en forløpsbasert grunntenking- NPR-melding

Data-kjeda Registrering i PAS (Dips) Rapportar/styringsdata/forsking Lokale rapportar i PAS Registrering i PAS (Dips) Uttrekk frå PAS (NPR-melding) Lagring i database Rapportar/styringsdata/forsking lokalt-regionalt-nasjonalt ”Aktive” felt – Rutinebeskrivelser-Kvalitetssikring og ansvar - Tilpasning skjermbilder - overgansproblematikk – ulike resultat

Kvifor er vi så viktige for NPR? Det er våre data Vi registrerer Vi har ansvar for eigen datakvalitet Vi kjenner praksis Vi avdekkar registreringsutfordringar

Stort potensiale for analysar Utviklingstrekk ved praksis Forbruksmønstre Kvalitetsindikatorar Pasientgrupper- samansetting – utfall mm Tilgjenge til tenester – Ventelister og prioritering Pasientforløp/-flyt ”Bench-marking” Effektivitet/produktivitet

Ventetidutvikling – ventande i Helse Bergen Psykisk Helsevern vaksne 54 totalt – 31 og 115 dg

Kontakt- og intervensjonssone Mottakssone Vurderingssone Fra spesialist-helsetjensten Fra kommune-helsetjensten Ikke kompetanse (viderehenvist) Ikke kapasitet (utenfor egen region) Avslag - ikke behov (spes.helsetj.) Behandling (avklart) Utredning (uavklart) Prioritet + Prioritet - Kontakt- og intervensjonssone Ikke møtt Ikke behov Død UT Ventetid Frist Frist beslutningspunkter

”Pasientforløp” som strukturerende rammeverk – En vanlig tolkning: Standardiserte behandlingslinjer/forløp Også: Pasientkarriere – pasient”løype” Hendelser (hva), forflytninger (hvor) og tid (når) Utfall over tid – hvordan går det med pasienten? mortalitet (suicidalitet) reinnleggelser funksjonsnivå/livskvalitet pasientløype karriere

5 dg 10 dg-x 20 dg-x Tid x x Henvisings-tilstand Henvising mottatt Henvising vurdert Utgreiing starta Behandling starta Utskr. diagn. VL VL VL (VL) (VL) (VL) Tid Ansien-nitetsdato x NASJONAL (NPR) INDIKATOR x Bestemt utfrå utskr. diagnose og prosedyredato 5 dg 10 dg-x 20 dg-x NORMERT FORLØPSTID =Ikkje i PAS/NPR i dag VL=Ventelisteinformasjon TH juli 2011

Eksempel på tilnærminger Oppfølging etter utskriving treng å vite meir - datautfordringar

Reinnleggelses-begrepet Reinnleggelser som mål på pasientutfall – de ikke planlagte som kommer innen en måned etter utskriving

Reinnleggelser - psykiatri ulik risiko

Fordelingsperspektivet – ”storbrukere” Eksempel fra psykiatri 5%-43(45)% - 50% 97/95% - mange av desse sp på sh nivå har repetitive innleggingar. Somatikk: 10% bruker 50%

Forbruksmønster - fordeling flest schizo-aff – ulik aldersprofil sh/dps

Kan vi stole på data? Område med særleg store utfordringar på datakvalitet: Tvangsbruk: inntaksformalia og tiltak Aktivitetskategoriar dagbehandling ambulante tenester Ventelistedata Rett bruk av henvisingar Henvisingstype Ventetidsslutt Utsettingar

Konsekvensar av feil i data Uheldige følgjer for pasientane Upåliteleg representasjon av stoda Systematiske feil kan gje vridingar (samanlikningar blir feil) Risiko frå å bli utelatne frå viktige prosessar pga dårlege data Liten bruk av data til analysar

Tiltak - forbetringsområde Bruke og synleggjere data Transparens i kalkuleringar/framstelling av resultat Kvalitetskontrollar – systematikk Betre design og logiske sjekkpunkt i PAS Meir testing av uttrekk Meir presise kodeverk/definisjonar Betre presisering av basis for rapportar Betre samarbeid mellom NPR og sjukehusa

Tiltak – fokus for forbetring – innspel til NPR Systematiske kvalitetskontrollar og validering mot primærkjelder Validere pasientforløp Begrense datasett Bidra til å harmonisere registreringspraksis – meir presise definisjonar av kodeverk og sikring av ”einingar” Utfordre leverandører av PAS-system og uttrekk Forbetre kommunikasjon og samhandling med sektoren Dokumentere kvalitet på alle element i registeret Transparens og tilgjenge til ”metadata” Dokumentere ”usikkerhet” i data når ein sjølv analyserar (t d tidsseriar i ventelisterapporter) Utnytte det analytiske potensialet endå betre

”Brukerkompetanse” ved analyse og tolkning av data Vite om og kunne vurdere måleeiningar påvirkningsfaktorar og sammenhengar årsaker til variasjon usikkerheit Ta med disse faktorane i analyse, tolkning og framstelling av resultater Søke dokumentasjon av grunnelementer definisjonar begrep usikkerheit/presisjon Tidstrendar og sammenlikningar er særleg utfordrande