Knowledge Translation 2020: Maßgeschneiderte Informationen und Entscheidungshilfen

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1 1 Knowledge Translation 2020: Maßgeschneiderte Informationen und Entscheidungshilfen Carmen Khan Ärztliches Zentrum für Qualität in der Medizin äzq Gemeinsames Institut von Bundesärztekammer und Kassenärztlicher Bundesvereinigung 23. LL-Konferenz der AWMF,

2 AGENDA 2 Begriffsbestimmung und Hintergrund - Einführung Knowledge Translation (KT) Initiative international Tools für Knowledge Translation: Maßgeschneiderte Informationen und Entscheidungshilfen für Ärzte und für Patienten (z.b. Leitlinien, Option grids, Arriba, Drug Facts Box) Entscheidungshilfen lokal- und diagnosespezifisch (Behandlungspfade, IT-basierte Werkzeuge) Ausblick 2

3 3 Hintergrund Gründe für KT? Qualitativ hochwertiges Wissen vorhanden, jedoch gezielte Beschaffung immer noch zeitaufwändig. Anwendbarkeit und Umsetzung durch innere und äußere Faktoren limitiert

4 4 Gründe für KT? Hintergrund Inhaltliche Barrieren für die Anwendung von Wissen: Medizinische Forschung und LL häufig fokussiert auf einzelne eng umschriebene Erkrankungen, Anwendbarkeit auf einzelnen realen komplexen Patienten dadurch limitiert ( ) a challenging process of shaping the square peg of the evidence to fit the round hole of the patient s life. (Freeman AC et al., 2001) Formative Barrieren: Frage der adäquaten Formate (Länge, Form etc.) Mögl. Lösung: Entscheidungshilfen, Integrierung in Praxissoftware oder KIS-System etc.)

5 Definition 5 Das Canadian Knowledge Translation Clearinghouse (KTClearinghouse) des Canadian Institutes of Health Research (CIHR) hat KT definiert als a dynamic and iterative process that includes synthesis, dissemination, exchange and ethically-sound application of knowledge to improve the health of Canadians, provide more effective health services and products and strengthen the health care system.

6 AGENDA 6 Begriffsbestimmung und Hintergrund - Einführung Knowledge Translation (KT) Initiative international Tools für Knowledge Translation: Maßgeschneiderte Informationen und Entscheidungshilfen für Ärzte und für Patienten (z.b. Leitlinien, Option grids, Arriba, Drug Facts Box) Entscheidungshilfen lokal- und diagnosespezifisch (Behandlungspfade, IT-basierte Werkzeuge) Ausblick 6

7 7 Inhalt: KT Forschung Entwickeln, Implementieren und Evaluieren von Strategien / Theorien für KT zur Überwindung der Lücke zwischen Wissen und praktischer Umsetzung z.b. durch Trainingsmaßnahmen und Kooperationen

8 8 Vom Wissen zur Umsetzung (action cycle) (Graham ID et al, 2006)

9 AGENDA 9 Begriffsbestimmung und Hintergrund - Einführung Knowledge Translation (KT) Initiative international Tools für Knowledge Translation: Maßgeschneiderte Informationen und Entscheidungshilfen für Ärzte und für Patienten (z.b. Leitlinien, Option grids, Arriba, Drug Facts Box) Entscheidungshilfen lokal- und diagnosespezifisch (Behandlungspfade, IT-basierte Werkzeuge) Ausblick 9

10 Leitlinien 10

11 Leitlinien-Implementierung durch neue Medien NVL-Apps (seit September 2012) 11

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14 KIPs in 7 Sprachen 14 14

15 15 Entscheidungshilfen für Arzt und Patient - arriba

16 Entscheidungshilfen für Arzt und Patient - arriba 16

17 Entscheidungshilfen für Arzt und Patient - arriba 17 /downloads/arriba_beratungsbogen.pdf

18 RCT zu ARRIBA-Herz 18 2 Gruppen von Hausärzten (n=162) mit und ohne Anwendung von ARRIBA-Herz Endpunkte: Patientenzufriedenheit und Änderung des Risikoprofils nach 6 Monaten Ergebnisse: höhere Patientenzufriedenheit bei Verwendung von ARRIBA-Herz, jedoch kein signif. Unterschied hinsichtlich Änderung des Risikoprofils (0.32 (95% KI bis 0.95; p = 0.31)) Krones et al, Absolute Cardiovascular Disease Risk and Shared Decision Making in Primary Care: A Randomized Controlled Trial, 2008

19 Drug Facts Box 19 Entwickelt in USA, Dartmouth Unterstützung bei Studien und Implementierung durch FDA wichtigsten Vor- und Nachteile werden einander in Tabellenform gegenüber gestellt Verständlich dargestellt und visualisiert auch für medizinisch und statistisch nicht vorgebildete Personen

20 Drug Facts Box 20 Schwartz et al., Ann Intern Med. 2009;150(8):

21 Drug Facts Box 21 RCT zum Nutzen von Drug Facts Box Endpunkt Verständnis von Schaden und Nutzen Interventionsgruppe: 74% of the drug box Gruppe und 7% der Kontrollgruppe ARR korrekt wiedergegeben (P < 0.001). Der Nutzen von Clopidogrel wurde von 53% der Kontrollgruppe um den Faktor 10 überschätzt. Schwartz et al. Using a Drug Facts Box to Communicate Drug Benefits and Harms: Two Randomized Trials Ann Intern Med. 2009;150(8):

22 22 Implementierungsprojekte für KT Beispiele: Entwicklung/Umsetzung in Softwarealgorithmen in Praxen (z.b. INVIP-Reha) Entwicklung/Umsetzung in konkrete Behandlungspfade Entwicklung/Umsetzung der LL in Apps Entwicklung/Umsetzung in E-Learning Angebote (Blended Learning Konzepte).

23 23 Entscheidungshilfen für Patienten Option Grids: Programmstart 2009 Cardiff University, UK Kooperation mit NICE Evidenzbasierte Entscheidungshilfen für partizipative Entscheidungsfindung Struktur von FAQ Programmförderung durch Cardiff University und Health Foundation 23

24 Entscheidungshilfen für Patienten und Ärzte 24 24

25 25 Systematischer Review zu Entscheidungshilfen Einschluss von 86 RCTs zur Wirksamkeit von Entscheidungshilfen für Patienten mit verschiedenen Behandlungs- oder Screeningoptionen Ergebnisse: Mehr Wissen und genaueres Verständnis für die Risiken Weniger Entscheidungskonflikte durch Gefühl der fehlenden Informierung Weniger Passivität in der Entscheidungssituation Stacey D et al., 2011

26 Systematischer Review zu Entscheidungshilfen 26 Sek. Endpunkte: Weniger Entscheidungen für elektive invasive chirurgische Eingriffe (RR 0.85; 95% CI ) Weniger Entscheidungen für PSA-Screening (RR 0.85; 95% CI ) Ergebnisse zu anderen Endpunkten wie Adhärenz zur Entscheidung, Kosten-/ Resourcenverbrauch nicht eindeutig Stacey D et al., 2011

27 AGENDA 27 Begriffsbestimmung und Hintergrund - Einführung Knowledge Translation (KT) Initiative international Tools für Knowledge Translation: Maßgeschneiderte Informationen und Entscheidungshilfen für Ärzte und für Patienten (z.b. Leitlinien, Option grids, Arriba, Drug Facts Box) Entscheidungshilfen lokal- und diagnosespezifisch (Behandlungspfade, IT-basierte Werkzeuge) Ausblick 27

28 28 Behandlungspfade Maßgeschneiderte Entscheidungshilfen durch individuelle Anpassung an lokale/ regionale Strukturen evidenzbasierte Inhalte Identifizierung der Lücken zwischen Evidenz und Praxis im Vorfeld der Implementierung Identifizierung potentieller Implementierungsbarrieren Einführung von Erinnerungssystemen Einbeziehung aller lokaler Schlüsselpersonen in den Prozess und aller an der Patientenbehandlung beteiligten Mitarbeiterinnen/Mitarbeiter

29 Klinische Behandlungspfade - Ziele 29 optimale Patientenbehandlung effiziente Ablauforganisation fördern Teamwork und Kommunikation schaffen Prozesskostentransparenz Definition und Evaluierung von spezifischen Behandlungszielen Rotter T, et al. Clinical pathways: effects on professional practice, patient outcomes, length of stay and hospital costs. Cochrane Database Syst Rev 2010;3:CD

30 30 Behandlungspfade

31 AGENDA 31 Begriffsbestimmung und Hintergrund - Einführung Knowledge Translation (KT) Initiative international Tools für Knowledge Translation: Maßgeschneiderte Informationen und Entscheidungshilfen für Ärzte und für Patienten (z.b. Leitlinien, Option grids, Arriba, Drug Facts Box) Entscheidungshilfen lokal- und diagnosespezifisch (Behandlungspfade, IT-basierte Werkzeuge) Ausblick Ärztliches Zentrum für Qualität in der Medizin (ÄZQ) 31

32 32 Ausblick 2020 Verstärkt Barrierenanalysen Vermehrte Umwandlung der passiven Disseminierung in aktive Implementierung Wissen so aufbereitet, dass schnell und gezielt erreichbar (z.b. IT-basierte Werkzeuge im KIS oder Praxissoftware) Größerer Teil der vorhandenen wissenschaftlichen Ressourcen für die Entwicklung und Validierung von KT Maßnahmen wie Entscheidungshilfen eingesetzt Aufbau von interdisziplinären Teams für KT-Umsetzung: Zusammenarbeit von Wissenschaftlern, klinischen Anwendern, Patienten und IT-Spezialisten

33 33 Ausblick 2020 The Learning Health System and its Innovation Collaboratives, Update Report, 2011

34 34 Danke für Ihre Aufmerksamkeit 34