Streszczenie
Niniejszy artykuł powicony jest zagadnieniom jakoci danych medycznych zwizanych ze sfer obsługi pacjenta. Autorka analizujc ródła, sposoby pozyski-wania i gromadzenia danych medycznych wskazała na czynniki rzutujce na jako tych danych.
Słowa kluczowe: dane medyczne, rodzaje danych medycznych, pozyskiwanie danych medycznych, jako danych medycznych
1. Wprowadzenie
Analiza dotyczca zapotrzebowania na dane i ich wymian w ramach funkcjonowania zakładów opieki zdrowotnej pozwala na wyodrbnienie nastpujcych podstawowych obszarów informacyjnych:
• sfera finansowa (zarzdcza, administracyjna), • sfera statystyczna,
• sfera obsługi pacjenta.
Sfera finansowa to obszar danych umoliwiajcych sprawne zarzdzanie i rozliczenia finansowe jednostki słuby zdrowia. Zakłady opieki zdrowotnej zobowizane s do sporzdzania sprawozdania finansowego, na które oprócz bilansu, rachunku zysków i strat, informacji dodatkowej składa si równie rachunek przepływów pieninych, zestawienie zmian w kapitale (funduszu) własnym oraz sprawozdanie z działalnoci jednostki. Zakres ewidencjonowania danych niezbdnych do przygotowania poszczególnych elementów sprawozdania wynika z ustawy o rachunkowoci1.
Na bazie sprawozdania finansowego dokonywana jest analiza finansowa. Obejmuje ona swym zakresem całokształt zagadnie zwizanych z działalnoci zakładu opieki zdrowotnej. Analiza prowadzona jest za pomoc tzw. wska ników finansowych pod ktem zyskownoci, płynnoci finansowej, wiarygodnoci kredytowej oraz sprawnoci w zarzdzaniu majtkiem zakładu opieki zdrowotnej2.
Dane ze sfery finansowej stanowi podstaw do oceny przeszłego, obecnego i przyszłego obrazu zakładu opieki zdrowotnej z okreleniem jednego z najistotniejszych aspektów jego funkcjonowania,
1
Ustawa z dnia 29 wrzenia 1994 r o rachunkowoci, (Dz. U. 1994 nr 121, poz. 591 z pó . zm.) 2
Wszechstronne i kompleksowe przedstawienie zagadnie dotyczcych budowy elastycznego systemu informacji ekono-micznej zakładu opieki zdrowotnej oraz prowadzenia analizy finansowej znale mona m.in. w nastpujcych publika-cjach:
J. Stpniewski, Strategia, finanse i koszty szpitala, Wolters Kluwer Polska - ABC, Warszawa, 2008. J. Rój, J. Sobiech, Zarzdzanie finansami szpitala, Wolters Kluwer Polska - ABC, Warszawa, 2006.
M. Hass-Symotiuk (red.), Rachunkowo i plan kont z komentarzem dla zakładów opieki zdrowotnej, Wolters Kluwer Polska - ABC, wyd. II, Warszawa 2006.
tj. finansów. Finanse bowiem w znacznej mierze determinuj wszelkie działania jednostki słuby zdrowia. W codziennym funkcjonowaniu zakładu opieki zdrowotnej dane z tej sfery dostarczaj informacji umoliwiajcej m.in. planowanie terminów i wielkoci zakupów (rodków trwałych i wyposaania) oraz prowadzenie wszelkiego typu rozlicze (z pracownikami, z odbiorcami oraz dostawcami usług i towarów).
Sfera statystyczna obejmuje zarówno informacje finansowe jak i te z obszaru obsługi pacjenta. Chodzi tu o gromadzenie informacji, któr zakłady opieki zdrowotnej maj obowizek przekazywa do Narodowego Funduszu Zdrowia oraz Urzdu Statystycznego.
Wzory formularzy sprawozdawczych dla Urzdu Statystycznego, objanienia co do sposobu ich wypełniania oraz wzory kwestionariuszy i ankiet statystycznych stosowanych w badaniach ustalonych w programie bada statystycznych statystyki publicznej na dany rok, okrelone s odpowiednimi rozporzdzeniami do ustawy z dnia 29 czerwca 1995 r. o statystyce publicznej3.
Z kolei zakres oraz szczegółowy sposób rejestrowania niezbdnych informacji przekazywanych przez zakłady opieki zdrowotnej do NFZ reguluje odpowiednie rozporzdzanie4 Ministra Zdrowia do ustawy z dnia 27 sierpnia 2004 r. o wiadczeniach opieki zdrowotnej finansowanych ze rodków publicznych5.
Sfera obsługi pacjenta to obszar zwizany z ewidencj danych o pacjentach zakładu opieki zdrowotnej, ich chorobach i wiadczonych im usługach.
Rodzaj dokumentacji medycznej w zakładach opieki zdrowotnej i sposób jej prowadzenia reguluj odpowiednie rozporzdzania Ministra Zdrowia6 do ustawy z dnia 6 listopada 2008 r. o prawach pacjenta i Rzeczniku Praw Pacjenta (Dz. U. 2009 nr 52 poz. 417, z pó . zm.).
Niniejszy artykuł powicony jest zagadnieniom jakoci danych medycznych zwizanych ze sfer obsługi pacjenta. Autorka analizujc ródła, sposoby pozyskiwania i gromadzenia danych medycznych wskae na czynniki rzutujce na jako tych danych.
2. Rodzaje danych medycznych
Choroby i ich leczenie zwizane s w duej mierze z obserwacj chorego oraz interpretacj danych pochodzcych z rónego rodzaju zleconych mu bada diagnostycznych. Uzyskane dane maj zazwyczaj kluczowe znaczenie w procesie podejmowania decyzji co do przebiegu opieki medycznej.
Ze wzgldu na posta mona wyróni nastpujce typy danych medycznych:
• dane opisowe – to dane uzyskiwane przede wszystkim podczas wywiadów z pacjentami, dotyczce opisu schorzenia, sytuacji rodzinnej i socjalnej oraz wszelkich innych odpo-wiedzi na pytania zadawane przez lekarza, które mog mie zwizek z aktualn dolegli-woci zgłaszan przez pacjenta. Niektóre dane opisowe rejestrowane s w formie skróconych haseł, zrozumiałych jedynie w rodowisku medycznym. Stanowi swego
ro-3
Ustawa z dnia 29 czerwca 1995 r. o statystyce publicznej, (Dz. U. nr 88, poz. 439, z pó n. zm.). 4
Aktualnie: Rozporzdzenie Ministra Zdrowia z dnia 20 czerwca 2008 r. w sprawie zakresu niezbdnych informacji gromadzonych przez wiadczeniodawców, szczegółowego sposobu rejestrowania tych informacji oraz ich przekazywania podmiotom zobowizanym do finansowania wiadcze ze rodków publicznych (Dz. U. z 2008 nr 123 poz. 801 wraz z po n. zm.)
5
Ustawa z dnia 27 sierpnia 2004 r. o wiadczeniach opieki zdrowotnej finansowanych ze rodków publicznych, (Dz. U. z 2008 nr 164 poz. 1027, z pó n. zm.).
6
Aktualnie: Rozporzdzenie Ministra Zdrowia z dnia 21 grudnia 2010 r. w sprawie rodzajów i zakresu dokumentacji medycznej oraz sposobu jej przetwarzania; (Dz. U. 2010 nr 252 poz. 1697).
dzaju umown notacj bdc form podsumowania rónorakich warunków, które cha-rakteryzuj pacjentów.
• dane liczbowe – to wszelkie parametry ilociowe, uzyskane podczas rónego rodzaju bada medycznych, jak np. bada laboratoryjnych (poziom hemoglobiny, liczba erytrocytów, OB), fizykalnych (waga, wzrost, temperatura, puls), a take podczas wywiadu z pacjen-tem (liczba omdle, liczba wyprónie, liczba napadów epilepsji w danym okresie). • sygnały – dane w formie cigłych sygnałów, wykorzystywane przede wszystkim do
mie-rzenia funkcji yciowych pacjenta, takich jak np.: puls, czynnoci oddechowe, rytm serca, czynnoci układu nerwowego. Sygnały mona rejestrowa za pomoc takich przyrzdów jak: EKG, USG, itp. Przedstawiane mog by w postaci analitycznej – za pomoc wzoru matematycznego, który definiuje funkcj opisujc zmiany wartoci sygnału lub w posta-ci graficznej – za pomoc wykresu lub grafu.
• obrazy i zdjcia – to przede wszystkim dane uzyskiwane z urzdze, np. podczas diagno-styki radiologicznej, ale równie rczne szkice sporzdzane przez lekarza, słuce zobra-zowaniu zaobserwowanych zmian, ich lokalizacji i rozmiaru. Zdjcia i rysunki takie mog by podstaw analizy porównawczej przy nastpnych badaniach lub stanowi cen-n informacj w przypadku wizyty u innego lekarza.
W zwizku z realizowanym przez Centrum Systemów Informacyjnych Ochrony Zdrowia projektem Elektroniczna Platforma Gromadzenia, Analizy i Udostpniania zasobów cyfrowych o Zdarzeniach Medycznych7, prowadzone s prace dotyczce identyfikacji i szczegółowej klasyfikacji typów danych medycznych, uwzgldniajcej kategori, grup, zakres danych, a take podstaw prawn ich gromadzenia, powizanie danych z rejestrem medycznym i niemedycznycm oraz wskazanie uprawnionych do dostpu do danych8.
7
Patrz art. 7 i art. 11 Ustawy z dnia 28 kwietnia 2011 r. o systemie informacji w ochronie Zdrowia (Dz. U. z 2011 nr 113 poz. 657.
8
M. Michalski, W. Ko ba, T. Nieczkowski, Ł. Ryfa, Identyfikacja, analiza i klasyfikacja typów danych medycznych oraz okrelenie modeli ich gromadzenia i udostpniania na potrzeby leczenia oraz prowadzenia polityki ochrony zdrowia z uwzgldnieniem aspektów syntaktycznych i semantycznych oraz ilociowych tych danych w kontekcie dowiadcze krajowych i midzynarodowych, Centrum Systemów Informacyjnych Ochrony Zdrowia, 2010.
3. ródła i sposoby pozyskiwania danych medycznych
Głównym sposobem pozyskiwania danych pacjentów s badania lekarskie, czyli badania przeprowadzane osobicie przez lekarza w czasie postpowania z pacjentem. Wyróni tu mona badanie podmiotowe, inaczej anamnez lub wywiad oraz badanie badanie przedmiotowe inaczej fizykalne9.
Drugim istotnym ródłem pozyskiwania danych s badania medyczne przy u yciu sprztu diagnostycznego10.
Analizujc proces pozyskiwania danych z punktu widzenia podmiotu gromadzcego je mona powiedzie, i kluczow rol w procesie zbierania i interpretacji danych z pewnoci odgrywaj lekarze. Oprócz badania pacjentów, prowadzenia wywiadów i gromadzenia danych opisowych dotyczcych sytuacji zdrowotnej, rodzinnej, społecznej i zawodowej pacjenta, obserwuj te jego reakcj na rozpoczt terapi oraz decyduj o potrzebie dodatkowych informacji, kierujc go na dalsze specjalistyczne badania diagnostyczne.
W przypadku leczenia szpitalnego istotn funkcj w dokonywaniu obserwacji i zapisie ich wyników spełniaj te pielgniarki. W warunkach szpitalnych spdzaj z pacjentami znacznie wicej czasu ni lekarze. To pozwala im budowa głbsze relacje midzyludzkie, umoliwiajce pozyskiwanie dodatkowych informacji, mogcych mie wpływ na dalsz terapi. Wana jest umiejtno dokładnej i prawidłowej rejestracji dokonanych spostrzee na temat przebiegu choroby i badania pacjenta, tak by móc te informacje przekaza lekarzowi decydujcemu o przebiegu leczenia.
Równie inni pracownicy opieki zdrowotnej maj swój duy udział w proces zbierania danych. S to midzy innymi fizykoterapeuci, personel laboratoryjny, technicy radiologiczni oraz farmaceuci. Rejestruj oni te dane o pacjentach, które s istotne i słu lepszemu wykonywaniu przez nich pracy.
Oczywicie w zwizku z rozwojem technologicznym ewidencja danych przez wyej wymienione osoby bardzo czsto wspomagana jest komputerowo. I nie chodzi tu tylko o elektroniczny zapis zgromadzonej w formie tradycyjnej informacji, ale o rónego typu urzdzenia wprost rejestrujce dane, jak np. sprzt laboratoryjny, generatory obrazów, sprzt kontrolny na oddziałach intensywnej terapii oraz przyrzdy miernicze takie, jak termometry, elektrokardiografy, urzdzenia do pomiaru cinienia krwi, pulsu, testowania funkcji płuc, itp. Rezultat pracy takich urzdze w wielu przypadkach zapisywany jest bezporednio na elektronicznym noniku danych, na podstawie którego to zapisu moe by pó niej wielokrotnie generowany, wywietlany na monitorze lub drukowany w celu analizy i interpretacji przez wyszkolonego specjalist.
9
Wicej na temat prowadzenia bada lekarskich w: J. Dacre, P. Kopelman, Badanie kliniczne, Wydawnictwo Lekarskie PZWL, 2004; J. Tato, A. Czech, Diagnostyka internistyczna, Wydawnictwo Lekarskie PZWL, 2005; M.C. Henderson, L.M. Tierney, Wywiad lekarski oparty na zasadach EBM, Wydawnictwo Lekarskie PZWL, 2007.
10
Wykaz rodzajów stosowanych urzdze diagnostycznych dostpny w raporcie: Rynek sprztu medycznego w Polsce 2008. Prognozy rozwoju na lata 2008-2010. PMR Publications, 2008.
4. Proces pozyskiwania danych jednym z procesów zarzdzania danymi
Pozyskiwanie danych medycznych, bdce jednym z istotniejszych zada pracowników szeroko pojtej słuby zdrowia i stanowice podstaw diagnoz i zalecanej formy leczenia, naley traktowa jako jeden z etapów złoonego procesu zarzdzania danymi, na który składaj si równie: przechowywanie danych, metody analizy i interpretacji, transfer, aktualizacja oraz sposób i stopie wykorzystania danych.
Kady z wymienionych etapów zarzdzania danymi wymaga opracowania odpowiednich procedur, pozwalajcych na sprawny przebieg, minimalizacj błdów i maksymalizacj korzyci.
O wykorzystaniu informatyki medycznej i zastosowaniu komputerów na rónych etapach zarzdzania danymi medycznymi szeroko pisze R. Tadeusiewicz11.
5. Cele gromadzenia danych medycznych
Gromadzenie danych medycznych umoliwia postawienie diagnozy, zapewnianie właciwej opieki i dobór metod leczenia poszczególnym pacjentom, których dane dotycz. Jednoczenie w szerszym kontekcie przyczynia si do rozwoju medycyny, dla dobra całego społeczestwa. Na podstawie danych uzyskanych od wielu pacjentów z okrelonymi dolegliwociami i na podstawie analizy wyników rónych form ich leczenia lekarz ma moliwo lepszego pokierowania kolejnym pacjentem z podobnymi problemami.
Obserwacje i rejestracja danych s zatem podstaw rozwoju wiedzy medycznej. Dziki agregacji i analizie statystycznej zbiorów danych zebranych od duych grup pacjentów moliwe jest wspieranie klinicznych bada naukowych i zdobywanie nowej wiedzy.
Gromadzenie danych to równie jeden z mechanizmów komunikacji pomidzy lekarzami, pielgniarkami, terapeutami, technikami medycznymi, farmaceutami oraz innym personelem medycznym lub socjalnym. Wymiana informacji jest warunkiem zapewnienia sprawnoci i cigłoci opieki nad pacjentem.
Opieka medyczna to nie tylko reakcja na nagł dolegliwo pacjenta. To take edukacja pacjentów w zakresie tego, jak ich rodowisko i styl ycia moe wpływa na rozwój choroby lub redukowa ryzyko jej wystpienia. Gromadzenie danych moe ułatwi rozpoznanie przynalenoci pacjenta to strefy wysokiego ryzyka pojawienia si choroby, nawet jeli w danym okresie czuje si on dobrze i nie zgłasza adnych dolegliwoci. Na podstawie zgromadzonych danych mona opracowa zestaw rodków zapobiegawczych takich jak dieta, leki lub odpowiednie wiczenia.
Zapis danych medycznych słuy take jako informacja o wszelkich formach podjtych działa profilaktycznych, zapobiegajcych wystpieniu chorób. Przykładem takich danych s wpisy o przyjtych przez pacjenta szczepieniach ochronnych i uodporniajcych. Łatwy dostp do tego typu informacji pozwala unikn niepotrzebnego leczenia, które moe by zwizane z dodatkowym ryzykiem lub znaczcymi kosztami.
Gromadzenie informacji dotyczcej danego zjawiska medycznego w dłuszym okresie pozwala na wychwycenie odchyle w oczekiwanej tendencji. Przykładem tego typu działa jest np. monitorowanie wzrostu i rozwoju dzieci, wykonywane przez pediatrów. Uyteczno tego typu danych widoczna jest, gdy stanowi one cz pewnej cigłoci czasowej.
11
I wreszcie dokumentacja danych jest te warunkiem moliwoci ich wykorzystania w sdzie. System prawny silnie podkrela konieczno zapisu danych, by mona było si do nich odwoływa. Podczas rozpraw niewielk warto przedstawiaj obserwacje i motywy podjtych decyzji pochodzce z ustnych relacji. Podstaw okrelenia, czy pacjentowi zapewniono właciw opiek jest zapis medyczny. Dlatego te jego istnienie ley w interesie zarówno pacjentów, jak i lekarzy.
Podsumowujc, do podstawowych celów gromadzenia danych medycznych zaliczy mona: • zapewnianie i dobór właciwej terapii poszczególnym pacjentom,
• wspomaganie rozwoju medycyny,
• ułatwianie komunikacji pomidzy dostawcami usług medycznych, • przewidywanie przyszłych problemów zdrowotnych i edukacja pacjentów, • ewidencja rutynowych działa profilaktycznych,
• obserwacje tendencji pewnych zjawisk i identyfikacje anomalii, • posiadanie dokumentacji akceptowanej przez sdy.
6. Błdy w procesie gromadzenia danych medycznych
Dan medyczn rozumie mona jako wynik dowolnej obserwacji pacjenta, na przykład mierzenia temperatury, badania liczby erytrocytów we krwi, przeprowadzonego wywiadu chorobowego, wykonanego przewietlenia płuc. Dan medyczn, zgodnie z wczeniej zaproponowan klasyfikacj, moe by zatem: dana ilociowa (wynik pomiaru temperatury), dana bdca obrazem (wynik przewietlenia płuc), sygnałem (wynik elektrokardiografii) lub dana opisowa (pochodzca z wywiadu z pacjentem).
Pomiar (obserwacja) moe by bezporedni, dokonany poprzez porównanie obserwowanej wartoci z wartoci wzorcow (np. pomiar masy, wzrostu) lub poredni (złoony), bdcy funkcj jednej lub kilku mierzonych wielkoci (np. mierzenie powierzchni koła poprzez pomiar jego rednicy, mierzenie gstoci ciała stałego poprzez niezalene pomiary jego masy i objtoci).
Poszczególne typy danych s mniej lub bardziej podatne na wystpowanie okrelonych błdów pomiarowych, czyli rónic pomidzy wartoci obserwowan a wartoci prawdziw mierzonej wielkoci. Ze wzgldu na sposób zapisu mona mówi o błdach:
• bezwzgldnych, stanowicych rónic pomidzy wartoci zmierzon, a wartoci rzeczy-wist. Błdy bezwzgldne mog mie warto zarówno dodatni jak i ujemn.
• wzgldnych, rozumianych jako stosunek błdu bezwzgldnego do prawdziwej wartoci mierzonej wielkoci. Błd wzgldny jest bezwymiarowy i moe by wyraony w procen-tach. Daje te moliwo porównania dokładnoci rónych pomiarów tej samej wielkoci fizycznej.
Na przykład mierzc wzrost pacjenta otrzymalimy warto h = (170 ± 1) cm. Błd wzgldny tego pomiaru jest zatem równy ok. 0,6%. Natomiast mierzc długo paznokcia z mniejszym błdem bezwzgldnym g = (1,2 ± 0,1) cm popełniamy błd wzgldny przekraczajcy 8%.
Błd wzgldny pozwala te porównywa dokładnoci pomiaru rónych wielkoci fizycznych, np. wysokoci pacjenta i temperatury jego ciała.
Biorc pod uwag ródło powstawania błdów i ich istot moemy wyróni12:
12
• błdy przypadkowe (losowe) – to błdy popełniane niezalenie od rodzaju pomiaru, któ-rych przyczynami s ograniczone zdolnoci rozpoznawcze zmysłów mierzcego (wzroku, słuchu), ograniczona precyzja ruchów, niedoskonało przyrzdów, chwilowe zmiany warunków otoczenia i inne czynniki, nad którymi mierzcy nie ma kontroli. Zasady po-zwalajce zmniejszy błdy przypadkowe oraz ustali ich warto podaje teoria błdów, zwana te rachunkiem błdów13.
• błdy systematyczne – wynikajce z niedokładnoci skalowania przyrzdów (np. pomiary masy ciała za pomoc wagi, której skala jest le ustawiona), błdnej metody obserwacji (np. nieprawidłowego posługiwania si przyrzdem i dokonywania odczytu pomiaru nie patrzc prostopadle do skali), działania czynników zewntrznych (np. niewłaciwej tem-peratury otoczenia). Błdy systematyczne powoduj przesunicie wartoci pomiarów od wartoci prawdziwej "w jedn stron". S to błdy, które nakładaj si na błdy losowe. Błdy w procesie gromadzenia danych mona popełni na etapie ich pozyskiwania (pomiaru, obserwacji) jak i zapisu.
Na przypadkowy błdny zapis dokonanego odczytu naraone s przede wszystkim dane liczbowe. Czstym błdem w przypadku tego typu danych jest te zaokrglanie wyników pomiarów. Obecnie opracowanie wyników obserwacji przeprowadza si niemal wyłcznie ze wsparciem techniki komputerowej. Zatem istnieje cenna moliwo prowadzenia wszystkich oblicze z maksymalnie du dokładnoci i zaokrglanie, zgodnie z przyjtymi zasadami, dopiero wyniku kocowego.
Błdy zapisu obserwacji w przypadku gromadzenia danych opisowych mog z kolei wynika z braku lub nieprzestrzegania standardów kodowania, niedopracowanego „wspólnego jzyka”, braku jednolitych formularzy wywiadów chorobowych, niestarannoci, nieczytelnoci zapisu prowadzcego wywiad, czy braku jednoznacznoci uywanych sformułowa.
Przy stawianiu diagnozy i podejmowaniu leczenia oprócz konkretnych danych powinny by równie uwzgldniane inne elementy (bardziej subtelne typy danych). Chodzi na przykład o indywidualne wraenia lekarza odnoszone podczas wywiadu medycznego z pacjentem, o kształtowane, na podstawie informacji dotyczcej warunków rodzinnych i finansowych, subiektywne odczucie odnonie przyczyny dolegliwoci. O ile nikt nie kwestionuje znaczenia tego typu obserwacji w procesie podejmowania decyzji na temat terapii pacjenta, to jednak dane te cechuj si du niedokładnoci i trudnoci w zrozumieniu odpowiadajcych im kryteriów decyzyjnych. To wszystko sprawia, i dane takie s bardzo trudne nie tylko do gromadzenia, ale nawet do przekazania w sposób oddajcy ich znaczenie, nawet podczas bezporedniej rozmowy dwóch lekarzy.
Owa nieumiejtno odpowiedniego gromadzenia niektórych elementów obserwacji, stosowane metody pomiarowe, zwizane z nimi zagadnienia dokładnoci, precyzji, czułoci, powtarzalnoci i odtwarzalnoci oraz wystpowanie wszelkich wyej omówionych rodzajów błdów decyduje o jakoci gromadzonych danych.
13
Por. np. A. Stanisz, Przystpny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny Tom 3. Analizy Wielowymiarowe, wyd. I, Kraków 2007; A. Petrie, C. Sabin, Statystyka medyczna w zarysie, PZWL, Warsza-wa 2006; J.M. Moczko, G.H. Brborowicz, R. Tadeusiewicz, Statystyka w badaniach medycznych, Springer PWN, Warszawa 1998.
7. Jako danych
Jako danych medycznych (z punktu widzenia uytkowników) mona okreli za pomoc nastpujcych charakterystyk:
• Dokładno danych, czyli zgodno z wartociami prawdziwymi, tzn. tymi, które otrzyma-no by, gdyby dane były zebrane, opracowane i zapisane bez błdów.
• Przydatno danych, czyli odpowiednio dla potrzeb uytkownika.
Dane przydatne to te, które mog by brane pod uwag przy podejmowaniu decyzji (tu: decyzji w obszarze ochrony zdrowia). Wyniki pomiaru mog by nieprzydatne w sytuacji, gdy na przykład nie przestrzegano procedury wykonania pomiaru lub czasu jego wykonania. Nieprzydatne bd zatem odczyty poziomu cukru we krwi pobranej po posiłku lub wykonane co dziesi minut, podczas gdy podejmowana jest decyzja o leczeniu schorzenia, w którym pomiar taki powinien by wykonany co minut.
• Aktualno danych, niezbdna w przypadku koniecznoci podejmowania decyzji na pod-stawie wyników biecych obserwacji, dotyczcych np. leczonych pacjentów.
Moment (czas) wykonania pomiaru, a take moliwo identyfikacji tego momentu mog by bardzo istotne dla interpretacji wyniku. W przypadku, gdy pacjent przynosi do szpitala wyniki bada wykonanych poza szpitalem (np. w przychodni), to po pierwsze mog one by ju nieaktualne do podjcia prawidłowych decyzji dotyczcych terapii, a po drugie informacja o momencie wykonania badania (moliwa do zidentyfikowania przewaanie z dokładnoci nie wiksz od jednego dnia kalendarzowego) moe by niewystarczajca. Nieaktualne dane bd brak informacji o dokładnym momencie wykonania pomiaru mog uniemoliwia skorzystanie z danych.
• Szczegółowo danych, czyli ewidencja wszelkich detali istotnych dla wykonywanego po-miaru.
Dla analizy danych medycznych wany moe by zapis okolicznoci ich uzyskania. Na przykład przy pomiarze cinienia istotna jest pozycja pacjenta (leca, stojca), stan (pełna wiadomo, podczas snu, po wysiłku) miejsce pomiaru (nadgarstek, rka, noga), model narzdzia rejestrujcego (cinieniomierz półautomatyczny, automatyczny), itp. Tego typu informacje dodatkowe, zwane czasami “modyfikatorami”, mog wpływa na odpowiedni interpretacj danych.
• Kompletno danych, czyli dysponowanie wszelkimi wymaganymi pomiarami (ronych pa-rametrów) lub cigami pomiarów (tych samych papa-rametrów) niezbdnymi do podejmo-wania decyzji.
By decyzja o zastosowaniu danej terapii była jak najbardziej trafna czsto wskazane jest wykonanie rónorodnych bada diagnostycznych lub ich kilkakrotne powtarzanie w okrelonych odstpach czasu lub w okrelonych warunkach. Czasami jednak, ze wzgldu na koszty bd czas, decyzja podejmowana jest na podstawie niepełnych danych, np. przepisanie antybiotyku po wykonaniu testu CRP i ustaleniu infekcji bakteryjnej, ale bez wykonanego antybiogramu.
• Porównywalno danych, czyli na tyle podobny sposób pomiaru i zapisu danych, aby mo-na było je ze sob porównywa.
Istotna jest moliwo porównywania danych w czasie – danych dotyczcych pomiaru okrelonej wielkoci u jednego pacjenta, jak równie moliwo porównywania danych dotyczcych pomiarów okrelonej wielkoci, w okrelonym momencie u wielu pacjentów. Na przykład
moliwo analizy postpów w leczeniu choroby wymaga porównania obecnego zdjcia radiologicznego pacjenta ze zdjciem sprzed dwóch lat. Z kolei w przypadku podania okrelonego specyfiku wikszej liczbie pacjentów moe zaj potrzeba porównania ich reakcji na lek po upływie ustalonej liczby godzin. Posiadane dane pomiarowe powinny zapewnia moliwo dokonywania takich porówna.
• Wiarygodno danych, czyli zaufanie do uzyskanych wyników, pewno, i s zgodne z rzeczywistoci, rzetelne.
Rzadko zdarza si, by wynik badania lekarskiego mógł by zaakceptowany z absolutn pewnoci. Róne choroby daj bowiem podobne objawy, za zblione wyniki bada mog wiadczy o rónych przypadłociach. Z drugiej strony przyczyn pozyskiwania niewiarygodnych danych moe by pacjent, który z rónych powodów nie zawsze udziela zgodnych z prawd odpowiedzi. Istnieje wiele moliwych sposobów postpowania w takich sytuacjach. Jedn z technik jest zbieranie uzupełniajcych informacji, które mog potwierdzi lub wyeliminowa wniosek wycignity na podstawie obserwacji pocztkowej. Wie si do jednak z dodatkowych kosztami gromadzenia danych i czasami moe by ryzykowne dla pacjenta. Wymaga bowiem czasu, podczas którego mogłoby ju zosta podjte leczenie.
• Jednoznaczno danych, czyli sposób ich ewidencji, uniemoliwiajcy rón interpretacj. Chodzi o to, by podczas analizy danych nie pojawiały si wtpliwoci co do ich znaczenia, utrudniajce lub wrcz uniemoliwiajce podjcie decyzji np. o wyborze metody leczenia okrelonego pacjenta.
• Integralno danych, czyli zgodno, spójno, brak sprzecznoci.
Dane pacjenta, dotyczce na przykład jego grupy krwi, zgromadzone i przechowywane u lekarza pierwszego kontaktu musz by zgodne z danymi na ten sam temat bdcymi w posiadaniu szpitala.
8. Podsumowanie
Posiadanie kompletnych, poprawnych, zweryfikowanych danych we właciwym czasie i miejscu czsto jest okolicznoci, która przesdza o zdrowiu, bd yciu, człowieka.
Przy pozyskiwaniu danych medycznych istotne jest opracowanie i stosowanie jednolitych, powszechnie obowizujcych zasad ich zbierania i gromadzenia, tak by moliwa była ich porównywalno oraz szybka i bezproblemowa wymiana midzy rónymi jednostkami słuby zdrowia.
W niniejszym artykule skoncentrowano si na danych stricte medycznych jednak warto zwróci uwag, i jako danych i szybki do nich dostp istotne jest równie w pozostałych sferach informacyjnych opieki zdrowotnej. Niestety system informacyjny w ochronie zdrowia w Polsce wci funkcjonuje w oparciu o wiele oddzielnych, rozproszonych i niewspółpracujcych ze sob systemów teleinformatycznych14.
Brak integracji pomidzy poszczególnymi rejestrami oraz dodatkowe problemy, jakimi s rozproszenie procesów informacyjnych oraz regionalna agregacja danych skutkuje m.in. redundancj
14
K. Nyczaj, Strukturalne determinanty rozwoju e-zdrowia, referat wygłoszony podczas konferencji „Technologie informa-tyczne w administracji publicznej i słubie zdrowia”, w dniu 9 grudnia 2010 r. w Warszawie.
danych, przypadkowoci ich gromadzenia, utrudnion dostpnoci, opó nieniami w przygotowywaniu zestawie sprawozdawczych, czyli po prostu nisk jakoci danych. Skutkuje to brakiem moliwoci wdraania efektywnych procesów decyzyjnych, utrudnia zarzdzanie wiedz w ochronie zdrowia i kształtowanie właciwej polityki zdrowotnej.
Jest szansa, e sytuacja ulegnie znacznej poprawie w zwizku z ustaw o systemie informacji w ochronie zdrowia15, która wchodzi w ycie z dniem 1 stycznia 2012 roku.
Bibliografia
[1] Dacre J., Kopelman P., Badanie kliniczne, Wydawnictwo Lekarskie PZWL, 2004. [2] Gajewski A., Błdy pomiarów, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków 1996. [3] Hass-Symotiuk M. (red.), Rachunkowo i plan kont z komentarzem dla zakładów opieki
zdrowotnej, Wolters Kluwer Polska – ABC, wyd. II, Warszawa 2006.
[4] Henderson M.C, Tierney L.M., Wywiad lekarski oparty na zasadach EBM, Wydawnictwo Lekarskie PZWL, 2007.
[5] Michalski M., Ko ba W., Nieczkowski T., Ryfa Ł, Identyfikacja, analiza i klasyfikacja ty-pów danych medycznych oraz okrelenie modeli ich gromadzenia i udostpniania na po-trzeby leczenia oraz prowadzenia polityki ochrony zdrowia z uwzgldnieniem aspektów syntaktycznych i semantycznych oraz ilociowych tych danych w kontekcie dowiadcze krajowych i midzynarodowych, Centrum Systemów Informacyjnych Ochrony Zdrowia, 2010.
[6] Moczko J.M., Brborowicz G.H., Tadeusiewicz R., Statystyka w badaniach medycznych, Springer PWN, Warszawa 1998.
[7] Nyczaj K, Strukturalne determinanty rozwoju e-zdrowia, referat wygłoszony podczas kon-ferencji „Technologie informatyczne w administracji publicznej i słubie zdrowia”, w dniu 9 grudnia 2010 r. w Warszawie.
[8] Petrie A., Sabin C., Statystyka medyczna w zarysie, PZWL, Warszawa 2006.
[9] Raport: Rynek sprztu medycznego w Polsce 2008. Prognozy rozwoju na lata 2008–2010. PMR Publications, 2008.
[10] Rozporzdzenie Ministra Zdrowia z dnia 20 czerwca 2008 r. w sprawie zakresu niezbd-nych informacji gromadzoniezbd-nych przez wiadczeniodawców, szczegółowego sposobu reje-strowania tych informacji oraz ich przekazywania podmiotom zobowizanym do finansowania wiadcze ze rodków publicznych (Dz. U. z 2008 nr 123 poz. 801 wraz z po n. zm.)
[11] Rozporzdzenie Ministra Zdrowia z dnia 21 grudnia 2010 r. w sprawie rodzajów i zakresu dokumentacji medycznej oraz sposobu jej przetwarzania; (Dz. U. 2010 nr 252 poz. 1697). [12] Rój J., Sobiech J., Zarzdzanie finansami szpitala, Wolters Kluwer Polska – ABC,
War-szawa, 2006.
[13] Stanisz A., Przystpny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny Tom 3. Analizy Wielowymiarowe, wyd. I, Kraków 2007
[14] Stpniewski J., Strategia, finanse i koszty szpitala, Wolters Kluwer Polska – ABC, War-szawa, 2008.
15
[15] Tadeusiewicz R., Informatyka medyczna, Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lubli-nie, Lublin 2011.
[16] Tato J., Czech A., Diagnostyka internistyczna, Wydawnictwo Lekarskie PZWL, 2005 [17] Ustawa z dnia 27 sierpnia 2004 r. o wiadczeniach opieki zdrowotnej finansowanych ze
rodków publicznych, (Dz. U. z 2008 nr 164 poz. 1027, z pó n. zm.)
[18] Ustawa z dnia 28 kwietnia 2011 r. o systemie informacji w ochronie zdrowia (Dz.U. z 2011 nr 113 poz. 657.
[19] Ustawa z dnia 29 czerwca 1995 r. o statystyce publicznej, (Dz. U. nr 88, poz. 439, z pó n. zm.).
[20] Ustawa z dnia 29 wrzenia 1994 r. o rachunkowoci, (Dz. U. 1994 nr 121, poz. 591 z pó . zm.).
OBTAINING AND COLLECTION OF MEDICAL DATA – QUALITY ANALYSIS Summary
This article is about the data quality related to the sphere of medical patient care. The author analyzed the sources and methods of obtaining and storing medical data indicated the factors affecting the quality of the data.
Keywords: medical data, types of medical data, medical data acquisition, medical data quality
Ewa Krok
Katedra Społeczestwa Informacyjnego Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarzdzania Uniwersytet Szczeciski
ul. Mickiewicza 64, 71-101 Szczecin e-mail: ewakrok@wp.pl
