Informatik als Werkzeug zur Qualitätsverbesserung: Schnelle Umsetzung von Leitlinien für das Management chronischer Nierenerkrankungen in England als Beispiel

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Simon de Lusignan, MD(Res), FHEA

Institut für Management und Politik im Gesundheitswesen, University of Surrey, Guildford, UK

Ziele: Chronisches Nierenleiden(CKD) ist eine wichtige Ursache für übermäßige kardiovaskuläre Mortalität und Morbidität; sowie mit dem Fortschreiten einer Nierenerkrankung im Endstadium in Verbindung gebracht werden. Diese Bedingung war in der englischen Grundversorgung vor der Einführung von leistungsbezogenen Vergütungszielen für das Management im Jahr 2006 weitgehend unbekannt. Eine realistische Überprüfung des WieInformatikist ein Mechanismus für die nationale Umsetzung von Leitlinien für das verbesserte Management von CKD （Chronisches Nierenleiden). Methoden:Eine realistische Überprüfung des Kontexts, des englischen National Health Service mit dem Bestreben, explizite nationale Qualitätsstandards umzusetzen; Mechanismus, derInformatikInfrastruktur und ihre Ausrichtung an politischen Zielen; und Ergebnisse werden auf Mikrodaten- und Messaging-, Meso-Patientenversorgungs- und Qualitätsverbesserungsinitiativen sowie auf Marco-nationaler Politikebene beschrieben.Ergebnisse:Auf der Mikroebene können computerisierte Krankenakten verwendet werden, um Menschen mit CNE zuverlässig zu identifizieren; obwohl Unterschiede in Kreatinin-Assays, Schwankungen in der Nierenfunktion und Fehler in der Diabetes-Kodierung weniger gut verstanden wurden. Auf der Mesoebene scheint eine aggressivere Steuerung des Blutdrucks (BP) bei einzelnen Patienten den Rückgang der Nierenfunktion zu verlangsamen oder umzukehren; Technologie kann die Fallfindung und Qualitätsverbesserung auf der Ebene der Hausarztpraxis unterstützen. Auf der Makroebene können Informatiker dazu beitragen, diese Hebelwirkung sicherzustellenInformatikwird in die Politik aufgenommen, und ökologische Untersuchungen geben Aufschluss darüber, ob es einen Zusammenhang mit verbesserten Gesundheitsergebnissen gibt.Schlussfolgerungen:Im richtigen politischen KontextInformatikscheint ein Wegbereiter für eine schnelle Qualitätsverbesserung zu sein. Ein kausaler Zusammenhang oder eine Verallgemeinerbarkeit dieser Befunde konnte jedoch nicht nachgewiesen werden.

Schlüsselwörter: MedizinInformatik, Niereninsuffizienz, Diabetes mellitus, Computerisierte Krankenaktensysteme, Nierenfunktionstests, Gesundheitspolitik, Qualität der Gesundheitsversorgung

Cistanche nährt die Niere und behandelt Nierenerkrankungen

I. Einleitung

1. Chronische Nierenerkrankung

Chronisches Nierenleiden(CKD) ist eine häufige und im Allgemeinen symptomlose Erkrankung, von der 5 % -10 % der Bevölkerung betroffen sind. CKD ist wichtig, da diese Erkrankung mit einem erhöhten Risiko für kardiovaskuläre Morbidität und Mortalität [1], Krankenhauseinweisung [2] und Fortschreiten einer Nierenerkrankung im Endstadium verbunden ist. CKD tritt wie viele Langzeiterkrankungen häufiger in höheren Altersgruppen auf. Es ist häufiger bei Frauen, aber der Anteil der Männer steigt mit abnehmender Nierenfunktion [3,4]; wobei Männer eher eine Proteinurie entwickeln [5]. CNE（Chronisches Nierenleiden)unterscheidet sich zwischen den ethnischen Gruppen und mit zunehmender Deprivation.

CKD wird mit Herzerkrankungen, Herzinsuffizienz, Bluthochdruck und Diabetes in Verbindung gebracht. Die strenge Kontrolle des systolischen Blutdrucks (SBP) verlangsamt bekanntermaßen das Fortschreiten [6,7] und kann kosteneffektiv sein [8,9].

2. IT im englischen National Health Service

Der englische National Health Service (NHS) ist hochgradig computerisiert. Das englische Nationale Programm für IT (NPfIT) war sehr ehrgeizig und teuer und in einigen Bereichen erfolgreich, in anderen jedoch erfolglos [10]. Sein Vermächtnis war jedoch eine nationale eindeutige ID, die im gesamten Gesundheitssystem verwendet wird (NHS-Nummer), ein Mindestdatensatz wird landesweit für jede Krankenhausepisode gesammelt, und fast alle Begegnungen mit der Primärversorgung werden auf dem Computer am Point of Care aufgezeichnet [11]. . Die Grundversorgung hat ein registrierungsbasiertes System, was bedeutet, dass sich Patienten nur bei einer Praxis anmelden können. Praxen sind computerisiert und elektronische Patientenaktensysteme (EPR) werden fast überall am Point-of-Care verwendet [12]. Daten zu wiederholten Verschreibungen sind vollständig und elektronische Verbindungen zu Pathologielaboren bedeuten, dass Testergebnisse direkt an EPR-Systeme der Praxis gesendet werden. Das britische P4P-Programm (Pay-for-Performance) für die Primärversorgung belohnt Qualität auf der Grundlage routinemäßig erhobener Datenmessungen; dies wiederum hat die Datenqualität weiter verbessert [13]. Die Bereitstellung einer gemeinsamen Datenextraktionsplattform für die verschiedenen Marken von EPR-Systemen (Morbidity Information Query and Export Syntax, MIQUEST) ermöglicht es, eine gemeinsame Datenextraktionsabfrage über verschiedene Praxen hinweg durchzuführen; und während es unvermeidliche Probleme mit dem Extraktionsprozess gibt [14], ist es möglich, Routinedaten zuverlässig zu kombinieren und zu verarbeiten [15,16].

Ich wurde in die CNI-Forschung involviert, weil Nierenspezialisten daran interessiert waren, Menschen mit CNI zu finden（Chronisches Nierenleiden)aus routinemäßigen Primärversorgungsdaten fehlte das technische Fachwissen, um dies zu tun. Damit begann eine Reise, zu der ich und meine Forschungskollegen beigetragen habenInformatikund hausärztliche Expertise. Dieser Übersichtsartikel ist eine realistische Übersicht darüber, wieInformatikist ein Mechanismus für die nationale Umsetzung von Leitlinien für ein verbessertes CKD-Management.

Informatik für chronische Nierenerkrankungen

II. Methoden

1. Überblick, eine realistische Bewertung

Diese Überprüfung wurde als realistische Überprüfung durchgeführt; Erklärende Analysen zum Warum und Wie entwickelnInformatikMechanismus – in Wirklichkeit ein komplexer Eingriff, der die Nutzung verfügbarer IT maximiert – im Zusammenhang mit der Verbesserung des Managements von CKD erfolgreich oder fehlgeschlagen sein könnte（Chronisches Nierenleiden)der englische NHS. Das Mantra der Realisten ist „Kontext (C)“ plus Kausalverknüpfung mit einem geeigneten „Mechanismus (M)“, was zu einem „Ergebnis (O)“ führt [17]. Dies kann als Formel dargestellt werden: C plus M=O. Teil der realistischen Perspektive ist, dass Wirkungen nach den drei Ws berichtet werden: "Was funktioniert, für wen und unter welchen Umständen." Zum Zweck dieser Analyse haben wir Folgendes berücksichtigt: - Der Kontext ist der englische NHS, ein staatlich finanziertes nationales Gesundheitssystem. Es ist zum Zeitpunkt der Lieferung kostenlos und strebt danach, einen evidenzbasierten Service auf der Grundlage expliziter nationaler Qualitätsstandards zu liefern. - Der Mechanismus umfasste Gesundheits-IT und Informatiker. - Die Ergebnisse wurden unter Verwendung des klassischen Bewertungsrahmens von Donabedian untersucht: Betrachtung von Strukturen, Prozessen und jeder Änderung der Krankheitsergebnisse [18].

2. Untersuchung von Mechanismen und Ergebnissen auf Mikro-, Meso- und Makroebene

Die Mechanismen und die damit verbundenen Ergebnisse werden auf Mikro-, Meso- und Makroebene beschrieben. Wir verwendeten eine Klassifikation, die im Rahmen eines europäischen Projekts entwickelt wurde, um die Bereitschaft zur Teilnahme an der Forschung zu bewerten [19,20].

1) Mikroebene

Die Datenelemente auf Mikro- oder Datenebene sind diejenigen, die in diesem Kontext semantisch interoperabel sein müssen. Von entscheidender Bedeutung in diesem Review sind Daten, die eine CKD-Diagnose definieren（Chronisches Nierenleiden)und einschließlich Messungen der Nierenfunktion. Dies schließt Codes für CKD ein（Chronisches Nierenleiden)Diagnose; geschätzte glomeruläre Filtrationsrate (eGFR) – ein Maß für die Nierenfunktion, das zur Diagnose von CKD verwendet wird [21]; wichtigsten Komorbiditäten wie Bluthochdruck und Diabetes. Die erfasste Inzidenz und Prävalenz der Erkrankung wird aus der Erfassung diagnostischer Codes oder der Anzahl der Personen mit reduzierter eGFR (Stadien 3 bis 5 CKD werden durch eine eGFR definiert<60>

2) Meso-Ebene

Die Meso-Ebene ist die örtliche oder praxisbezogene Versorgungsebene und umfasst die Krankenakte und die Auswirkungen der Methode der Datenextraktion. Daten können für Forschungs- und Standortprüfungen mit MIQUEST, einem Datenextraktionstool des Gesundheitsministeriums, extrahiert werden. Eine andere Methode wird verwendet, um Fälle für die P4P-Indikatoren zu zählen. Dies erfolgt mithilfe eines Audit-Tools, das Fälle zählt, die mit bestimmten Codes gekennzeichnet sind. Anschließend wird eine Zählung der Anzahl der berechtigten Personen im Krankheitsregister und für ihre Versorgungsqualität hochgeladen. Das P4P-Tool liefert also ein Qualitätsmaß, ohne personenbezogene Daten weiterzugeben.

3) Makroebene

Die Makroebene ist das Gesundheitssystem, der soziale und kulturelle Kontext, innerhalb dessen die Versorgung erbracht wird. Im englischen NHS gibt es explizite nationale Leitlinien. Dies erfolgt in Form von Richtlinien, die vom National Institute for Health and Clinical Excellence (NICE) erstellt wurden; Für bestimmte chronische Schlüsselerkrankungen gibt es National Service Frameworks und nationale klinische Leiter „Zars“. P4P für das Management chronischer Krankheiten ist ebenfalls vorhanden. Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften nimmt zu, da Ärzte und andere Angehörige der Gesundheitsberufe bewertet werden und erneut validiert werden müssen, um ihre Berufspraxis fortzusetzen. Ungeachtet dieser Richtlinien und der zunehmenden Regulierung bleiben Kliniker in England relativ unabhängig, wobei die meisten Allgemeinmediziner selbstständige Vertragspartner sind.

3. Datenquellen und Studienzeiträume

Die primäre Datenquelle, die in dieser Studie verwendet wurde, war die Qualitätsverbesserung inChronisches Nierenleiden(QICKD) Versuchsdaten. Diese Daten wurden zwischen 2008 und 2011 von einer nationalen repräsentativen Stichprobe von etwas mehr als 1 Million Patienten in der Primärversorgung gesammelt, von denen etwa 7 Prozent CKD hatten [4,22]. Wir hatten auch einen zugehörigen systematischen Review durchgeführt [6]. Zuvor waren sie an der Studie „New Opportunities for Early Renal Intervention by Computerized Assessment“ (NEOERICA) beteiligt, die zeigte, dass es möglich ist, Menschen mit CKD zu identifizieren（Chronisches Nierenleiden)aus Computeraufzeichnungen der Grundversorgung, wurde dies von 1998 bis 2003 durchgeführt; unter Verwendung von Aufzeichnungen einer erwachsenen Population von 130.226 Erwachsenen [8,23,24]. Wo wir Studien auf nationaler Basis durchgeführt haben, haben wir national öffentlich verfügbare Datensätze des UK Renal Registry (www.renalreg.com) und des NHS Information Centre (www.ic.nhs.uk) verwendet. Die für unsere ökologische Studie gemeldeten „makro (nationalen) Daten“ haben wir zwischen 2003 und 2008 verwendet [25]. Die Einzelpatienten-Fallstudie über die Auswirkungen eines aktiven BP-Managements bei CKD wurde aus der Praxis des Autors entnommen, wobei Daten verwendet wurden, die zwischen 2006 und 2012 erhoben wurden.

Informatik für chronische Nierenerkrankungen

III. Ergebnisse

1. Mikroebene

Auf der Mikroebene können computergestützte Krankenakten verwendet werden, um Menschen mit CNE zuverlässig zu identifizieren（Chronisches Nierenleiden); obwohl Unterschiede in Kreatinin-Assays, Schwankungen in der Nierenfunktion und Fehler in der Diabetes-Kodierung weniger gut verstanden wurden. Wir fanden auch signifikante Fehler bei der Codierung von Menschen mit Diabetes und der Endzifferpräferenz bei der Blutdruckaufzeichnung, was dies zu einem stumpfen Instrument zur Qualitätsmessung macht.

Wir haben uns mit CNI beschäftigt（Chronisches Nierenleiden)in Zusammenarbeit mit Nierenspezialisten, die daran interessiert sind, Menschen mit CKD anhand von Computeraufzeichnungen der Allgemeinmedizin zu identifizieren [23].

Die Nierenfunktion kann mit einer einfachen Formel zur Berechnung der eGFR geschätzt werden. Dies wird als vereinfachte Modifikation der Ernährung bei Nierenerkrankungen (MDRD) bezeichnet, die weniger Informationen erfordert als andere Methoden zur Berechnung der GFR; Benötigen Sie nur Serumkreatinin (SCr), Geschlecht, Alter und ob die ethnische Gruppe schwarz ist, streng afrokaribisch, da diese ethnische Gruppe eine größere Muskelmasse hat [26] (Abbildung 1). Da fast alle englischen Hausarztpraxen eine registrierte Bevölkerung haben (also Alter und Geschlecht bekannt sind) und Laborverbindungen bedeuteten, dass alle SCr-Messungen leicht verfügbar waren. Die Erfassung der ethnischen Zugehörigkeit war weniger vollständig [27]. Es gab eine gewisse Skepsis, dass die Computersuche gültig sei, daher haben wir 500 Datensätze von Hand durchsucht, um zu zeigen, dass elektronische Suchen gültig sind [28]. Sobald dies geschehen ist, könnten Routinedaten verwendet werden, um die Prävalenz von CKD im Vereinigten Königreich zu definieren [24].

Später stellten wir diese Ergebnisse jedoch in Frage und revidierten unsere Schätzung der Prävalenz von CKD nach unten（Chronisches Nierenleiden)als wir mehr über die Inkonsistenz von Kreatinintests und die Schwankungen der Kreatininwerte einzelner Patienten erfuhren. Die Zuverlässigkeit des SCr-Assays und damit die Diagnose von CKD（Chronisches Nierenleiden)nach 2006 verbessert, als ein nationales Qualitätskontrollsystem für Kreatinin-Assays eingeführt wurde [29]; Zuvor war es jedoch erforderlich, die Ergebnisse an den im örtlichen Labor verwendeten Assay anzupassen.

Bei der Fluktuation traten zwei wichtige Merkmale hervor. Erstens, da Kreatinin schwankt, ist es wichtig, zwei Messwerte im Abstand von mindestens drei Monaten zu haben, da die Nichtverwendung von zwei Messwerten zu einer um etwa 20 Prozent überhöhten Schätzung der Prävalenz führt [4]. Zweitens haben wir begonnen, den Grad der Fluktuation bei einzelnen Patienten zu untersuchen, und festgestellt, dass es erhebliche Unterschiede gibt [30]. Wir beobachteten, wie es beträchtliche Schwankungen und manchmal eine Verbesserung sowie eine Verschlechterung der Nierenfunktion gab. Abbildung 2 zeigt die Variation in einer Gruppe von Frauen mit Diabetes; Während der allgemeine Trend dahin geht, die Nierenfunktion mit zunehmendem Alter zu verringern, gibt es enorme individuelle Unterschiede. Das Diagramm beinhaltet einen Versuch, eine Regressionslinie über und unter der schwankenden eGFR für jede Person zu zeichnen.

Abbildung 1. Schätzung der Nierenfunktion mit der Formel „Modification of Diet in Renal Disease“ (MDRD).

Auf der Mikroebene entdeckten wir auch Probleme bei der Diagnose von Diabetes [31]. Wir fanden Probleme mit: 1) Fehlklassifizierung, am häufigsten Menschen mit Typ-2-Diabetes, die fälschlicherweise als Typ-1-Diabetes bezeichnet wurden; 2) Fehlcodierung, bei der Personen vage Codes gegeben wurden, die die Art von Diabetes, die sie hatten, nicht unterschieden; und Fehldiagnosen, bei denen Patienten als Diabetiker bezeichnet wurden, aber keine Behandlung erhielten und die Bluttestergebnisse nicht mit der Diagnose vereinbar waren.

Abbildung 2. Veränderung der Nierenfunktion, gemessen anhand einer Schätzung der glomerulären Filtration (eGFR) [30].

Abbildung 3. Verbesserung der Nierenfunktion seit der Einführung eines computergekennzeichneten Primärversorgungsziels für das Managementchronisches Nierenleiden; die Verbesserung der Nierenfunktion eines einzelnen Patienten. Screenshot vom EMIS LV-Computersystem, vom Autor. eGFR: Schätzung der glomerulären Filtrationsrate.

Eine anschließende Untersuchung der Krankenakten deutete darauf hin, dass etwa 40 Prozent der am Computer entdeckten Fehler von klinischer Bedeutung waren [32]. Patienten, die aus den Krankheitsregistern gestrichen wurden, wurden suboptimal versorgt [33].

Schließlich stellten wir fest, dass es eine ausgeprägte Endziffernpräferenz gab. Dies ist die Präferenz für das Runden des Blutdrucks, und dieses Datenproblem macht die Blutdruckmessung zu einem stumpfen Instrument. Es gab auch einige Hinweise auf eine Zielverzerrung, mit einer größeren Tendenz, einen BD-Wert knapp unter dem Behandlungszielwert aufzuzeichnen [34].

2. Meso-Ebene

Auf der Mesoebene nutzten wir Routinedaten, um die Qualität zu verbessern. CNE（Chronisches Nierenleiden） war ein neues Konzept in der Primärversorgung und Methoden zur Schätzung der Nierenfunktion (eGFR) waren nicht ohne weiteres verfügbar. Wir haben diese Lücke gefüllt, indem wir Taschenrechner für Telefone und persönliche digitale Assistenten sowie Tabellenkalkulationen mit Makros zur Berechnung der eGFR für eine ganze Praxis entwickelt haben [35].

Menschen in der Grundversorgung waren skeptisch gegenüber CNI（Chronisches Nierenleiden)[36], denen es an Selbstvertrauen mangelte, waren in ihren Tests der Nierenfunktion uneinheitlich [37], und der Mangel an Selbstvertrauen war mit geringeren Leistungsniveaus verbunden [38]. Eine pädagogische Intervention verbesserte die Qualität, auch diese Verbesserung wurde anhand von Routinedaten gemessen [39].

Eine Fallstudie eines einzelnen Patienten veranschaulicht, wie IT dabei hilft, Menschen mit CNI zu identifizieren und zu kennzeichnen（Chronisches Nierenleiden)wer vor-2006 in der Primärversorgung nicht erkannt worden wäre. Diese Fallstudie betrifft eine Witwe im Alter von 79 Jahren im Jahr 2006. Vor der Einführung des CKD-P4P-Ziels wäre ihre Nierenfunktion altersbedingt nicht als abnormal angesehen worden (SCr, 132 mmol/l), und der Blutdruck war zwischen einem systolischen Wert eingestellt worden von 145 und 185 mmHg. Nach der Einführung des CNE P4P wurde ihre eGFR jedoch berechnet (34 ml/min) und ihr Datensatz automatisch als CNE gekennzeichnet. Dies führte zu einem aggressiveren Umgang mit ihrem Blutdruck. Ihr SCr ist gesunken und ihre Nierenfunktion hat sich verbessert (Abbildung 3). Ohne die automatische Kennzeichnung dieses Falls wäre dies nicht passiert.

Informatik für chronische Nierenerkrankungen

3. Makroebene: Nationale Leitlinien, leistungsbezogene Vergütung

Auf Makroebene haben wir dazu beigetragen, diese Hebelwirkung sicherzustellenInformatikwird in die Politik aufgenommen, und ökologische Untersuchungen geben Aufschluss darüber, ob es einen Zusammenhang mit verbesserten Gesundheitsergebnissen gibt. CNE（Chronisches Nierenleiden)Management war Teil eines National Service Framework [40] mit detaillierten Leitlinien, die später vom NICE herausgegeben wurden [41]. NHS Employers, die Vertragsorganisation, hat zusammen mit der British Medical Association Wissensunterstützung in Form einer Reihe von Monographien mit häufig gestellten Fragen in Auftrag gegeben; diese Monographie wurde von Praktikern als hilfreich erachtet und liegt nun in der dritten Auflage vor [42]. P4P wurde erstmals im April 2004 eingeführt und zielte hauptsächlich auf Gefäßerkrankungen ab, wobei der CKD-Bereich 2006 hinzugefügt wurde. Dieses Schema verwendet Routinedaten, um den Grad der Fallfeststellung in einem Krankheitsregister zu bestimmen, und setzt finanzielle Anreize für Qualitätsindikatoren. Der CKD-Indikator beinhaltet ein Behandlungsziel, den Blutdruck unter 140/85 mmHg zu halten, vorzugsweise unter Verwendung von Angiotensin-modulierenden Medikamenten bei Vorliegen einer Proteinurie. Die anfängliche Skepsis gegenüber CNE wurde durch ein verbessertes Engagement der Primärversorgung bei CNE ersetzt（Chronisches Nierenleiden)Verwaltung [43]. Der Autor leitete die Gruppe, die die CNI entwickelt hat（Chronisches Nierenleiden)Indikator.

Eine ökologische Studie legte nahe, dass die Prävalenz von Diabetes und der Anteil der Menschen, die den Blutdruckzielwert nicht erreicht haben, wie in den P4P-Zielwerten erfasst, zu den bekannten Prädiktoren für die Variation des Bedarfs an Nierenersatz hinzugefügt werden könnten [25].

IV. Diskussion

Informatikist ein wichtiger Mechanismus zur Umsetzung nationaler evidenzbasierter Richtlinien für CKD. Es ist schwer zu sehen, wie die schnelle Implementierung von CKD（Chronisches Nierenleiden)ohne die vorhandene IT-Infrastruktur und -Prozesse und die Unterstützung durch Informatiker wäre die Anleitung so schnell erfolgt. Labore schätzen die Nierenfunktion und diese Daten werden mit Daten kombiniert, die auf Computersystemen der Primärversorgung gespeichert sind, um CNE-Fälle zu identifizieren, die dann zur Überprüfung und zum Rückruf markiert werden. Dieser Prozess läuft reibungslos, obwohl es Anfangsschwierigkeiten gab, die auf mangelnde Standardisierung hindeuteten.

Auf der Ebene des einzelnen Arztes und der Praxis ist CKD（Chronisches Nierenleiden)war vor 2006 in der englischen Grundversorgung weitgehend unerkannt. In der Folge wurde es allmählich anerkannt und akzeptiert und wurde innerhalb weniger Jahre Teil der Mainstream-Praxis. Die Politik wurde durch das Potenzial von EPR-Systemen zur Identifizierung von CNI-Fällen informiert, und diese Systeme wurden auch zur Implementierung und Überwachung von P4P-CNI-Indikatoren verwendet.

Die Implikationen dieser Erkenntnisse sind, dass eine Kombination aus: Technologie, evidenzbasierter Beratung und Gesundheitsmanagement eine Qualitätsverbesserung erreichen kann. Der Kontext war die NHS-Politik zur Umsetzung expliziter evidenzbasierter Leitlinien und zur Nutzung von P4P als Anreiz für diesen Prozess. DasInformatikInfrastruktur und Informatiker waren der Mechanismus, um Veränderungen zu bewirken und zu messen. In Wirklichkeit sind sie jedoch eher miteinander verflochten als getrennt. Die Leistungsfähigkeit des Informationssystems hat die Politik informiert, wobei ein klinischer Informatiker (der Autor) die Entwicklung des P4P-Indikators für die Qualität der Primärversorgung für CKD leitete（Chronisches Nierenleiden). Ungeachtet dieser gegenseitigen Abhängigkeiten war die Standardisierung von Infrastruktur, Messaging und unterstützender Informatik in diesem Bereich der Qualitätsverbesserung von zentraler Bedeutung [10].

Die Einführung neuer Technologien schafft Herausforderungen; Zwingen der „Akteure“ an einem Arbeitsplatz, zu überdenken, was sie tun; in diesem Fall Erkennung und Management eines neuen Zustands. Aus soziotechnischer Sicht ist dies ein Prozess der gegenseitigen Transformation von Organisation, klinischem Arbeitsablauf und Technologie zum Management von CKD（Chronisches Nierenleiden) [44].

Es gibt Einschränkungen bei dieser Studie zur nationalen Umsetzung eines verbesserten CKD-Managements. Wir haben keinen kausalen Zusammenhang zwischen bewiesenInformatikund die Verallgemeinerbarkeit dieser Ergebnisse. Eine realistische Überprüfung lieferte einen plausiblen Mechanismus für die Rolle vonInformatikaber andere können vorschlagen, dass ein anderer Mechanismus wichtiger ist. Ebenso zeigt eine Überprüfung dieser Art keine Verallgemeinerung bei dieser CKD（Chronisches Nierenleiden)ist ein relativ einzigartiger Zustand (wie Diabetes), der vollständig anhand numerischer Daten diagnostiziert werden kann, die in Computersystemen enthalten sind.

Abschließend der richtige politische KontextInformatikscheint ein Wegbereiter für eine schnelle Qualitätsverbesserung zu sein. Informatik ist kein Allheilmittel und wir können keinen kausalen Zusammenhang nachweisen. Informatiker, die mit klinischen Leitern und Managern zusammenarbeiten, haben zur schnellen Einführung von CKD beigetragen（Chronisches Nierenleiden)Management in den englischen NHS.

Interessenkonflikt

Es wurde kein für diesen Artikel relevanter potenzieller Interessenkonflikt gemeldet.

Danksagungen

Patienten und Praxen, die Daten und Zeit zur Forschung beigetragen haben, die diese Reise untermauert, Forschungskollegen, viele Geldgeber, einschließlich der Health Foundation, die die Hauptgeldgeber der QICKD-Studie sind.

Verweise

1. Herzog CA, Asinger RW, Berger AK, Charytan DM, Diez J, Hart RG, et al. Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei chronischer Nierenerkrankung. Ein klinisches Update von Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO). Niere Int 2011;80(6):572-86.

2. Weiss JW, Johnson ES, Petrik A, Smith DH, Yang X, Thorp ML. Systolischer Blutdruck und Sterblichkeit bei älteren Erwachsenen mit CNE. Am J Kidney Dis 2010;56(6):1062-71.

3. Eriksen BO, Ingebretsen OC. Das Fortschreiten chronischer Nierenerkrankungen: eine 10--jährige populationsbasierte Studie zu den Auswirkungen von Geschlecht und Alter. Niere Int 2006;69(2):375-82.

4. S. de Lusignan, C. Tomson, K. Harris, J. van Vlymen, H. Gallagherchronisches Nierenleiden. Nephron Clin Pract 2011;117(3):c213-24.

5. O'Seaghdha CM, Hwang SJ, Upadhyay A, Meigs JB, Fox CS. Prädiktoren für eintretende Albuminurie in der Framingham-Nachkommenskohorte. Am J Kidney Dis 2010;56(5):852-60.

6. Gallagher H, de Lusignan S, Harris K, Cates C. Qualitätsverbesserungsstrategien für das Management von Bluthochdruck inchronisches Nierenleidenin der Primärversorgung: eine systematische Überprüfung. Br J Gen Pract 2010;60(575):e258-65.

7. N. Richards, K. Harris, M. Whitfield, D. O'Donoghue, R. Lewis, M. Mansell et al. Das hausärztliche Krankheitsmanagement der chronischen Nierenerkrankung (CKD) auf der Grundlage der geschätzten glomerulären Filtrationsrate (eGFR) verbessert die Behandlungsergebnisse für die Patienten. Nephrol Dial Transplant 2008;23(2):549-55.

8. Klebe B, Irving J, Stevens PE, O'Donoghue DJ, de Lusignan S, Cooley R, et al. Die Kosten für die Umsetzung der britischen Richtlinien für die Verwaltung vonchronisches Nierenleiden. Nephrol Dial Transplant 2007;22(9):2504-12.

9. Couser WG, Remuzzi G, Mendis S, Tonelli M. Der Beitrag vonchronisches Nierenleidenauf die globale Belastung durch schwere nichtübertragbare Krankheiten. Niere Int 2011;80(12):1258-70.

10. Swindells M, de Lusignan S. Lektionen des englischen Nationalprogramms für IT über Struktur, Prozess und Nutzen. Stud Health Technol Inform 2012;174:17-22.

11. Kumarapeli P, de Lusignan S. Verwendung des Computers in der klinischen Beratung; Bühne bereiten, überprüfen, aufzeichnen und Maßnahmen ergreifen: Mehrkanal-Videostudie. J Am Med Inform Assoc 2012 Dec 15 [Epub]. http://dx.doi.org/10.1136/amiajnl-2012-001081.

12. Schade CP, Sullivan FM, de Lusignan S, Madeley J. E-Verschreibung, Effizienz, Qualität: Lehren aus der Computerisierung der Hausarztpraxis im Vereinigten Königreich. J Am Med Inform Assoc 2006;13(5):470-5.

13. de Lusignan S, Chan T. Die Entwicklung der Informationstechnologie für die Grundversorgung im Vereinigten Königreich. J Ambul Care Manage 2008;31(3):201-10.

14. Michalakidis G, Kumarapeli P, Ring A, van Vlymen J, Krause P, de Lusignan S. Ein System zur lösungsorientierten Meldung von Fehlern im Zusammenhang mit der Extraktion routinemäßig erhobener klinischer Daten für Forschung und Qualitätsverbesserung. Stud Health Technol Inform 2010;160(Pt 1):724-8.

15. J. van Vlymen, S. de Lusignan, N. Den Haag, T. Chan, B. Dzregah. Gewährleistung der Qualität aggregierter Allgemeinpraxisdaten: Lehren aus dem Primary Care Data Quality Program (PCDQ). Stud Health Technology Form 2005;116:1010-5.

16. de Lusignan S, Liaw ST, Michalakidis G, Jones S. Definieren von Datensätzen und Erstellen von Datenwörterbüchern zur Qualitätsverbesserung und Erforschung chronischer Krankheiten unter Verwendung routinemäßig gesammelter Daten: ein Ontologie-gesteuerter Ansatz. Informieren Sie Prim Care 2011;19(3):127-34.

17. Pawson R. Evidenzbasierte Politik: eine realistische Perspektive. Thousand Oaks (CA): Salbei; 2006.

18. Donabedian A. Bewertung der Qualität der medizinischen Versorgung. Milbank Mem Fund Q 1966;44(3 Pt 2):166-206.

19. de Lusignan S, Pearce C, Shaw NT, Liaw ST, Michalakidis G, Vicente MT, et al. Was sind die Hindernisse für die Durchführung internationaler Forschung mit routinemäßig erhobenen Primärversorgungsdaten? Stud Health Technol Inform 2011;165:135-40.

20. S. de Lusignan, P. Krause, G. Michalakidis, M. T. Vicente, S. Thompson, M. McGilchrist et al. Die Geschäftsprozessmodellierung ist ein wesentlicher Bestandteil einer Anforderungsanalyse. Beitrag der EFMI Primary Care Working Group. Yearb Med Inform 2012;7(1):34-43.

21. National Kidney Foundation. K/DOQI Richtlinien für die klinische Praxis fürchronisches Nierenleiden: Bewertung, Klassifizierung und Stratifizierung. Am J Kidney Dis 2002;39(2 Suppl 1): S1-266.

22. S. de Lusignan, H. Gallagher, T. Chan, N. Thomas, J. van Vlymen, M. Nation et al. Das QICKD-Studienprotokoll: eine cluster-randomisierte Studie zum Vergleich von Interventionen zur Qualitätsverbesserung mit niedrigerem systolischem Blutdruck bei chronischer Nierenerkrankung (CKD) in der Primärversorgung. Implementieren Sie Sci 2009;4:39.

23. S. de Lusignan, T. Chan, P. Stevens, D. O'Donoghue, N. Den Haag, B. Dzregah, et al. Identifizierung von Patienten mitchronisches Nierenleidenaus Computeraufzeichnungen der Allgemeinpraxis. Fam Pract 2005;22(3):234-41.

24. Stevens PE, O'Donoghue DJ, de Lusignan S, Van Vlymen J, Klebe B, Middleton R, et al.Chronisches NierenleidenManagement im Vereinigten Königreich: Ergebnisse des NEOERICA-Projekts. Niere Int 2007;72(1):92-9.

25. Dhoul N., de Lusignan S., Dmitrieva O., Stevens P., O'Donoghue D. Qualitätsleistung und Krankheitsprävalenz in der Primärversorgung prognostizieren regionale Unterschiede bei der Inzidenz der Nierenersatztherapie (RRT): eine ökologische Studie. Nephrol Dial Transplant 2012;27(2):739-46.

26. Levey AS, Bosch JP, Lewis JB, Greene T, Rogers N, Roth D. Eine genauere Methode zur Schätzung der glomerulären Filtrationsrate aus Serumkreatinin: eine neue Vorhersagegleichung. Änderung der Ernährung in der Studiengruppe für Nierenerkrankungen. Ann Intern Med 1999;130(6):461-70.

27. Kumarapeli P, Stepaniuk R, de Lusignan S, Williams R, Rowlands G. Ethnizitätsaufzeichnung in Computersystemen für Allgemeinmedizin. J Public Health (Oxf) 2006;28(3):283-7.

28. S. Anandarajah, T. Tai, S. de Lusignan, P. Stevens, D. O'Donoghue, M. Walker et al. Die Gültigkeit der Suche nach routinemäßig gesammelten Computerdaten der Allgemeinmedizin, um Patienten zu identifizierenchronisches Nierenleiden(CKD): eine manuelle Überprüfung von 500 Krankenakten. Nephrol Dial Transplant 2005;20(10):2089-96.

29. Lamb EJ, Vickery S, Dalton RN, Stevens PE. Schätzung der GFR mit rückführbaren ID-MS-Kreatinin-Assays. Ann Clin Biochem 2006;43(Teil 4):327.

30. Poh N, de Lusignan S. Datenmodellierung und Visualisierung inchronisches Nierenleiden(CKD): ein Schritt in Richtung personalisierter Medizin. Informieren Sie Prim Care 2011;19(2):57-63.

31. S. de Lusignan, Khunti K., J. Belsey, A. Hattersley, J. van Vlymen, H. Gallagher et al. Eine Methode zur Identifizierung und Korrektur von Fehlkodierungen, Fehlklassifizierungen und Fehldiagnosen bei Diabetes: eine Pilot- und Validierungsstudie routinemäßig erhobener Daten. Diabetes Med 2010;27(2):203-9.

32. de Lusignan S, Sadek N, Mulnier H, Tahir A, RussellJones D, Khunti K. Fehlcodierung, Fehlklassifizierung und Fehldiagnose von Diabetes in der Primärversorgung. Diabetes Med 2012;29(2):181-9.

33. Hassan Sadek N., Sadek AR. Tahir A., ​​Khunti K., Desombre T., de Lusignan S. Bewertung von Instrumenten zur Unterstützung einer neuen praktischen Klassifikation von Diabetes: Exzellente Kontrolle kann eine Fehldiagnose darstellen und die Auslassung aus Krankheitsregistern ist mit einer schlechteren Kontrolle verbunden. Int J Clin Pract 2012;66(9):874-82.

34. Alsanjari, ON, de Lusignan, S., van Vlymen, J., Gallagher, H., Millett, C., Harris, K., et al. Trends und vorübergehende Änderung der Endziffernpräferenz bei der Blutdruckaufzeichnung: Studien zu sequentiell und längsschnittlich erhobenen Primärversorgungsdaten. Int J Clin Pract 2012;66(1):37-43.

35. Kumarapeli P, de Lusignan S, Robinson J. Online-Ressourcen fürchronisches Nierenleiden(CKD) für die Grundversorgung. Informieren Sie Prim Care 2006;14(2):139-42.

36. Crinson I, Gallagher H, Thomas N, de Lusignan S. Wie bereit ist die allgemeine Praxis, die Qualität einer diagnostischen Analyse bei chronischer Nierenerkrankung zu verbessern? Br J Gen Pract 2010;60(575):403-9.

37. de Lusignan S., Nitsch D., Belsey J., Kumarapeli P., Vamos EP, Majeed A., et al. Unterschiede beim Testen der Nierenfunktion in der britischen Grundversorgung: eine Querschnittsstudie. Fam Pract 2011;28(6):638-46.

38. Tahir MA, Dmitrieva O, de Lusignan S, van Vlymen J, Chan T, Golmohamad R, et al. Vertrauen und Qualität bei der Behandlung von CKD im Vergleich zu anderen Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Diabetes mellitus: eine verknüpfte Studie des Fragebogens und routinemäßiger Primärversorgungsdaten. BMC Fam Pract 2011;12:83.

39. S. de Lusignan, H. Gallagher, S. Jones, T. Chan, J. van Vlymen, A. Tahir et al. Audit-basierte Bildung senkt den systolischen Blutdruck inchronisches Nierenleiden: die Studienergebnisse zur Qualitätsverbesserung bei CKD (QICKD). Kidney Int 2013 Mar 27 [Epub]. http://dx.doi.org/10.1038/ki. 2013.96.

40. Gesundheitsministerium. Nationaler Servicerahmen für Nierendienste. Zweiter Teil:chronisches Nierenleidenakutes Nierenversagen und Versorgung am Lebensende. London: Gesundheitsministerium; 2005.

41. Nationales Kooperationszentrum für chronische Erkrankungen.Chronisches Nierenleiden: eine nationale klinische Leitlinie für die Früherkennung und das Management bei Erwachsenen in der Primär- und Sekundärversorgung. London: Royal College of Physicians; 2008.

42. S. de Lusignan, H. Gallagher, P. Stevens, K. Harris, O. Dmitrieva, A. Tahir, et al.Chronisches NierenleidenHäufig gestellte Fragen. 3. Aufl. London: NHS-Arbeitgeber/BMA; 2007.

43. Stevens PE, de Lusignan S, Bauer CK, Tomson CR. Einbindung der Primärversorgung in CNE-Initiativen: die Erfahrung in Großbritannien. Nephrol Dial Transplant 2012;27 Anhang 3:iii5-11.

44. Berg M. Implementierung von Informationssystemen in Organisationen des Gesundheitswesens: Mythen und Herausforderungen. Int J Med Inform 2001;64(2-3):143-56.