DataBox. QZ Aarau medix Aarau Mai Marco Vecellio MD Innere Med. FMH & Allg. Med. FMH Psychosomatik SAPPM.

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1 DataBox QZ Aarau medix Aarau Mai 2011 Marco Vecellio MD Innere Med. FMH & Allg. Med. FMH Psychosomatik SAPPM

2 Etablierung eines ambulanten einfachen Clinical Info System (CIS) im Bereich Primary Care durch CIRS Solutions für medix zürich. Evaluation einiger Aspekte der Versorgungssituation von Diabetikern im ambulanten Bereich (Primary Care). Benchmarking mit Fokus auf Prozess- und Outcomeebene. Vergleich zu internationalen Guidelines und EQUAM-Kriterien.

3 x 106 x 103 WHO: The World Health Report 2003: Shaping the future. Geneva 2003

4 Hossain P et al. N Engl J Med 2007;356:

5 Kosten in CH ca. CHF 8000/Jahr/Fall WHO Schätzung: Mehr als 10% der GK für Diabetes Kosten USA Milliarden US-Dollars 2/3 medizinische Versorgung 1/3 Erwerbsausfall

6 Steno2 Study Effect of a Multifactorial Intervention on Mortality in Type 2 Diabetes. New Engl J Med 358;6 Reduktion>50%

7 USA ist in vielen Bereichen weiter: Bsp. Massachusetts General Hospital Web-basiertes Tool (DMA) Diabetes Care 26: , 2003

8 (Am J Managed Care. 2005;11: ) Diabetes disease management programs improve glycemic control and can increase screening for retinopathy and foot complications.

9 Intensivierte multifaktorielle Betreuung ist erforderlich Self-Empowerment der Patienten ist zentral Ausrichtung an internationalen Guidelines Elektronische Tools zur Protokollierung, Koordination und Administration sind hilfreich Evaluation und Management von Ergebnisund Prozessqualität

10 Courtesy M. Zoller MD personal communication

11 Koordination der Provider Automatisches Reminding & Ampelsystem EBM: Therapie nach wissenschaftlich gesichertem Wissensstand Evaluation ambulanter Daten Proaktives Vorgehen

12 Benchmarking 3 Level Color Feedback Reminding Tool for Lost Patients Cardiovasular Risk Assessment Databox Title Patient Registry Individualized Statistics Personalized Aims Proactive Patient Involvement Coordination Support With other Specialities

13 Oekonomische Eval.Verfahren! Evidenzorientierte! Medizin! Outcome Forschung! Health Technology Assessment! Merkmal! Einbeziehung von Kosten und monetären Ergebnisindikatoren in Evaluation" Analyse der efficacy einer med. Technologie" Analyse der Beziehung zwischen Struktur-, Prozess-, und Ergebnisqualität" Zusätzliche Einbeziehung von ethischen, rechtlichen, sozialen Faktoren" Entscheidungsproblem! Nutzenmaximierung Kostenminimierung von Gesundheitstechnologie" Selektion und Beurteilung relevanterdaten" Optimierung der " Ergebnisse" Auswahl und Timing von Gesundheitstechnologien" Theoretische Basis! Oekonomische Wohlfahrtstheorie, Entscheidungstheorie" " Epidemiologie, Metaanalyse" Qualitätsansatz von Donabedian, Gesundheitssystemforschung" Technologiefolgebewertung" Anwendung in Managed Care! Guidelines" Case Management" Guidelines" Disease Management" Quality Management, Vergütungsformen, " Disease Management" Leistungskatalog, Positivlisten" Adaptiert nach Amelung, Managed Care, Neue Wege im Gesundheitswesen, S. 254

14 Modul A Basis-Set für Einzelpraxen, Gruppenpraxien und Aerztenetze, bestehend aus rund 100 Qualitätsstandards, die auf dem EPA- Indikatorsystem (SwissPep) beruhen Modul B Zusatz-Modul für Versorgungsmodelle des Managed Care (Aerztenetzwerke, HMO-Praxen), höherwertige Prozessindikatoren (Qualitätszirkel, Guidelines, Disease-Management) Modul C Klinisches Zusatzmodul mit Standards zur Performance- und Outcomequalität. SAS- Akkreditierung für Diagnose Hypertonie 2007 erfolgt. --> Outcomemessungen/Performance

15 C2 EQUAM " Indikator" Bedeutung" Beispiele" 1" Diagnosestellung und Dokumentation" Hypertonieregister" Generierung Diabetesregister" 2" Systematische EBM-orientierte Basisuntersuchung" Vorlage einer Guideline" Basislaborwerte und Screening" 3" Diabetesschulung und Beratung" 4" Medikamentöse Therapie" 5" Erreichungsraten Zielwerte" 6" Aerztliche Qualitätszirkel und Fortbildung" Mehr als 80% der Patienten haben Schulung erhalten" Guideline-orientierte Ausrichtung" E.g. Mikroalbu.: Nephroprotektiva" >= 33% Zielwerte BD 130/80" >= 50% Cholesterol < 5.0 mmol/l" " Prüfung der Protokolle und Teilnehmerlisten der QZ"

16 DATABOX Datenbankserver Zugriff durch Patient Zugriff durch Versorgungsteams - Diabetesberaterin - Ernährungsberatung - Bewegungsspezialisten - Spezialisierte Schwestern - Leila - u.a. Zugriff durch Arzt und Apotheker

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21 Die Datenerhebung beruht auf reiner Selbstdeklaration der einzelnen teilnehmenden Ärztinnen und Ärzte. Ob die eingegebenen Daten der Realität entsprechen lässt sich nicht überprüfen. Zudem liegt die Vermutung nahe, dass eher Ärzte/innen am Projekt Databox teilnehmen, welche sich besonders für die Themen Qualität, Diabetes und/ oder medizinische Informatik interessieren. Die genannten Punkte zeigen, dass die Teilnahme am Databox-Projekt nicht auf einer reinen Zufallsauswahl beruht: Dies hat zur Folge, dass die erhobenen Daten nur mit grosser Vorsicht interpretiert werden dürfen. Zudem sind Abklärungen im Hinblick auf die Datenvalidität erforderlich. Zudem: Alle Ansätze zur Messung von Prozess- und Outcomequalität vermögen im besten Fall immer nur Teilaspekte medizinischer Versorgungsqualität abzubilden.

22 Beobachtungszeitraum Aktiv beteiligte Ärzte: 25 Anzahl erfasste Patienten: 926 Anzahl Einzelkontrollen: 4422

23 % Ärzte Aktiv Trial Bystander 25% 63% 12% N total =99 Ärzte 25 Ärztinnen und Ärzte sind regelmässig und dauerhaft aktiv

24 5000 Σ Patienten = Quartalsangaben (1-4) für Jahre Anzahl Patienten auf Netzebene Anzahl DM Kons. auf Netzebene

25 Ärzte Einzelpraxen Gemeinschaftsp. Gruppenpraxen 24% N aktiv =25 Ärzte 44% 32% Kriterium Gruppenpraxen: > 3 Ärzte mit unterschiedlicher Spezialisation

26 X-Koordinate: Arztnummer (1-25) Avg SD 33.1

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30 Kriterium:BD sys > 140 oder BD dia > 90 Avg 26.2% SD 16.8

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32 HbA1c Init 7.25 SD 0.75 HbA1c End 7.11 SD 0.49

33 Kriterium: HbA1c >= 8 Avg 16.6% SD 12.2

34 Kriterium: Nüchternglucose > 8 mmol/l Avg. 24.3% SD 19.8

35 Avg. 26.5% SD 12.3 Kriterium: Cholesterin total > 5 mmol/l ODER TG > 3 mmol/l

36 Avg. 53.0% SD 15.2 Vorgabe Modul C > 50% erreichen Chol-Zielwert <= 5.0 mmol/l

37 Vorgabe Modul C : > 50% erreichen LDL-Zielwert <= 2.5 mmol/l Avg. 39.4% SD 15.7

38 Vorgabe Modul C > 33.3% erreichen BD <= 130/80 Avg 35.0% SD 15.5

39 Avg. 36.6% SD 30.5 Vorgabe EQUAM Zielvorgabe >= 80% der Patienten erhalten Schulung

40 Avg. 31.3% SD 25.1 Kriterium Minimal Standard für die Diagnostik: 2-mal Nüchternplasmaglucose > 7.0 mmol/l oder2-mal Plasmaglucose 2 Stunden postprandial > 11.1 mmol/l

41 Avg. 49.2% SD 27.1

42 Avg 46.8% SD 22.1

43 Avg SD 21.7

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45 Dank dem Einsatz der medix Ärzte besteht ein grosser und differenzierter Datenbestand (Primary Care) Umsetzung eines CIS (Clinical Info System) in Primary Care ist machbar; verschiedene Verbesserungsmöglichkeiten Technische und psychologische Herausforderungen bezüglich Implementation sind vielschichtig Nachweis einer erheblichen Wertestreuung auf Prozess- und Outcomeebene mit Optimierungspotential Die Datenvalidität bedarf weiterer Klärung Zusätzliche Analysen sind gemeinsam mit dem IHAM der Universität Zürich in Ausarbeitung DataBox bleibt weiterhin verfügbar und in Betrieb