Què són les metes dels indicadors?

Quan veiem les pantalles de SISAP-ECAP i les bateries d’indicadors, la primera impressió pot ser que hi ha molta informació. Hi ha estudis sobre com distribuïm la mirada quan visitem una pàgina web. Tendim a anar en zig-zag d’esquerra a dreta intentant abarcar el màxim d’informació possible en poc temps. El que acostuma a cridar més l’atenció a les pantalles, i on se’n va més la vista en el cas de SISAP-ECAP, és en els requadres verds i vermells de la pantalla.  Però, d’on venen aquests colors? Representen les metes dels indicadors.

Les metes són més que els marges entre els que el resultat d’un indicador es consideren estàndards. En anteriors posts us hem explicat com es calculen. Ens basem en la variació dels resultats dels indicadors i les ajustem per cada professional en funció dels pacients del seu contingent. Un cop estan calculades, les introduïm a les pantalles on veieu resultats.

Hi ha diverses maneres de mostrar aquests valors. Vam optar per marcar els resultats amb colors, ja que hi ha literatura extensa en molts àmbits que relacionen la funció dels colors en la transmissió d’informació. Per defecte, seguim el sistema de colors com als semàfors. Vermell quan el resultat és inferior a un valor determinat, verd a partir d’un valor estàndard. Tot i això, podeu triar combinacions de colors diferents i modificar alguns dels paràmetres de la pantalla des de l’apartat preferències segons les vostres necessitats o gustos. 

Però, en tot cas, recordeu que aquestes metes solen ser només orientatives, ja que cada territori les ha d’interpretar segons la seva realitat. En tot cas, esperem us siguin útils per a la interpretació de la informació i dels resultats que teniu a la vostra disposició.

Comença l’epidèmia de grip de 2020?

La setmana del 5 a l’11 de gener (segona setmana epidemiològica) gairebé s’han duplicat els casos de grip a Catalunya amb 48,67 casos per 100.000 habitants, mentre que el grup d’edat amb major augment ha estat el de 15 a 64 anys, amb una variació respecta la setmana anterior del 84,65%. Són dades que podeu consultar a través de Diagnosticat, una web que té com a objectiu principal proporcionar informació sobre els diagnòstics de la grip i les malalties transmissibles més rellevants de l’atenció primària de Catalunya.

Centrant-nos en la grip, si les taxes d’incidències de grip segueixen la tendència dels darrers anys, s’espera que aquesta setmana s’arribi als 100 casos per 100.000 habitants. En cas que la grip tingui un comportament similar a campanyes anteriors, els casos augmentaran exponencialment les properes setmanes i el pic de grip previsiblement tindrà lloc la setmana del 3 al 9 de febrer per aquest any 2020. Les dues setmanes compreses entre el 25 de gener al 9 de febrer sembla que seran el període amb mes casos.

Recordeu que, si voleu seguir l’evolució general de l’epidèmia gripal i comparar-la amb els darrers anys, podeu consultar el portal web Diagnosticat. Si voleu informació de la grip més detallada i diària la podeu trobar  al SeGrip.

 

Com en sou, de rurals o urbans?

Alguna vegada us havíem preguntat si éreu rurals o urbans, o com n’éreu, de rurals. Això és perquè una de les variables que es consideren importants per explicar algunes diferències entre equips d’atenció primària (EAP) és la ruralitat. Us n’hem parlat extensament altres vegades. Ja fa anys vam vam decidir crear una classificació que determini si un EAP és rural o urbà, i a més vam decidir dividir els equips rurals en semi-rurals, semi-urbans i rurals.

Els criteris que hem fet servir per establir la diferència es basen a partir de la concepció de ruralitat del següent document: Domínguez Amorós M, Monllor Rico N, Simó Solsona M (2010). “Món rural i joves. Realitat juvenil i polítiques de joventut als municipis rurals de Catalunya”. Col·lecció Estudis, 31. Generalitat de Catalunya.]. De forma resumida, apliquem el següent criteri:

Rurals	<7.500 habitants (En el centre més gran de l’EAP)           i          <100 habitants/Km2   (En l’EAP)
Semi-rurals	<7.500 habitants     i  >100 habitants/Km2                                  o bé>7.500 habitants     i  <100 habitants/Km2
Semi-urbans	>7.500 habitants     i  >100 habitants/Km2
Urbans	>10.000 habitants  i  >150 habitants/Km2

La diferència entre ruralitat i urbanitat està estudiada en profunditat a la literatura. La planificació i el serveis d’atenció a la salut en qualsevol societat s’han de preparar per garantir-ne l’accés i funcionalitat en àrees rurals o menys habitades (Madison, Combos, 1981). De la mateixa manera, cal tenir en compte les característiques socials i/o culturals intrínseques dels usuaris i proveïdors dels serveis sanitaris en qualsevol comunitat (Wright, 1976).

Dit d’una altra manera, encara que entre grups socials hi pugui haver diferències estructurals (infraestructures, comportaments, clima, medi ambient, etc), s’ha de garantir el seu accés a una atenció de qualitat ajustada a les seves necessitats. En el cas dels equips d’atenció primària (EAP) rurals, veiem que és un grup molt heterogeni on hi ha EAPs amb només uns 3.000 pacients assignats i d’altres amb més de 40.000. O un altre exemple, l’índex MEDEA, que serveix per classificar els EAPs urbans en diferents grups segons una variable socioeconòmica, no pot aplicar-se en l’àmbit rural (com us vam explicar en aquest altre post). Això fa que les prevalences del grup dels EAPs rurals tinguin més variabilitat que les del grup d’urbans.

Per què més pot servir-nos a nosaltres fer aquesta divisió? Per exemple, per ajustar a l’hora de calcular les esperades dels indicadors. Però també per observar-ne diferències, com per exemple en un indicador, l’EQA0207 – Tractament amb IECA o ARA-2:

En aquest gràfic, tenim d’esquerra els equips rurals i a la dreta els equips urbans. Cada punt representa un equip, i l’eix de les Y hi ha el % de resultat de l’indicador. Per tant, com més agrupats estiguin els punts, més homogeni serà els resultats. Pel contrari, com més escampats en vertical estiguin els punts, més diferències hi haurà entre els resultats dels equips. Fent una ullada al gràfic, podem veure com en aquest cas, els resultats dels equips rurals són menys homogenis que els dels equips urbans.

Bon Nadal i bones festes

Volem acomiadar l’any i desitjar-vos unes bones festes, i sobretot un agraïment per les vostres aportacions, comentaris, lectures i feina que hem pogut fer conjuntament amb tots vosaltres.

De cara al 2020, més!

Des de quan hi ha dades en salut?

L’estadístic Karl Pearson (Londres, 1857-1936) va dir una vegada “les estadístiques són la gramàtica de les ciències”. A la seva manera, venia a dir que les dades i resultats són la manera d’estructurar un missatge i comunicar-lo per explicar la realitat. Més d’un segle després, ens trobem que cada vegada hi ha més disponibilitat de dades, més demanda d’informacions i, fins i tot, estan apareixent perfils professionals nous com el de data scientist. Les dades serveixen per donar explicacions a realitats complexes, i la seva evolució ens pot permetre tenir un millor coneixement i incidència en la realitat.

És difícil establir des de quin moment hi ha dades sobre salut fiables registrades a qualsevol lloc. Una referència que es dona diverses vegades a la literatura és a l’inici del segle XVII. El comerciant i estadístic John Graunt (1620-1674) va publicar l’obra Natural and Political Observations Made upon the Bills of Mortality. En aquest text exposava diverses taules d’evolució de la mortalitat a Londres amb la idea d’estudiar-hi els canvis i mirar de fer-ne prediccions. Més o menys alhora, William Petty (1623-1687) va començar a publicar informes sobre mortalitat infantil relacionada amb diverses malalties. Fora de les illes britàniques també es treballava en aquest àmbit. Per exemple, el metge italià Bernardino Ramazzini (1633-1714)  va publicar l’obra De Morbis Artificum Diatriba (malalties dels treballadors) l’any 1700.

Un altre exemple rellevant és de l’any 1776, a Suècia, el científic Pehr Wargentin (1717–1783) va publicar les primeres dades de mortalitat d’una població d’un país sencer a través del registre de dates de naixements i mortalitats. Més enllà del valor històric d’aquest fet puntual, va ser la primera vegada que es va poder contrastar amb dades empíriques una hipòtesi poblacional. En aquest cas, es va veure que la mortalitat era menor en dones que en homes1. Amb una taula de text, amb fileres, columnes i xifres es va poder arribar a inferir aquesta informació i buscar-ne explicacions.

Avui en dia, però, aquests mètodes manuals ja fa uns quants anys que han quedat antiquats. Cada vegada treballem amb conjunts més grans de dades i necessitem recursos nous per presentar-los per poder transformar aquesta quantitat de dades en informació útil. La més habitual són els indicadors, conjunts definits de dades determinades que donen resposta a preguntes de la realitat a través de resultats tangibles i comptables.

Un cop hi ha la informació treballada, es decideix el format de visualització que se li donarà. Aquí entren en joc les presentacions gràfiques. N’hi ha de molts tipus i varietats, i cada una és adient per transmetre un missatge. Per exemple, farem servir gràfics de barres per comparar conjunts de dades equivalents, un gràfic de línies per mostrar l’evolució d’una dada determinada, o una dada  numèrica que canviï de color en funció de si és adient o no, com un semàfor.

Hem passat de taules i xifres escrites en paper a presentacions dinàmiques virtuals i tenim informacions gairebé per a tot. Esperem que ens siguin útils i ens serveixin per fer més i millor.

 

Com construïm un indicador

Alguna vegada ens han preguntat com es fa un indicador. Darrere hi ha una feina i tot un procés de treball. Com totes les receptes, necessiten temps, paciència i cuinar-se a foc lent.

En la creació d’un indicador hi intervé força gent que forma un equip heterogeni i multidisciplinar: professionals clínics, informàtics, documentalistes, estadístics… Això sí, per fer un indicador el procés segueix sempre aquestes fases:

Proposta d’indicador

Els indicadors no surten per si sols, sinó que la majoria neixen a través de peticions. Una de les principals fonts  és a través dels mateixos professionals. A SISAP-ECAP hi trobareu l’apartat “Proposa’ns nous indicadors”. Se t’obrirà un formulari que hauràs d’omplir amb la informació imprescindible per a que el valorem i hi treballem. Un cop ens arriba, ens hi comencem a endinsar en profunditat.

Definició de l’indicador

Aquesta etapa és la principal en el procés de creació d’un indicador. S’hi estableixen les pautes bàsiques i se li dona forma. El més important de tot és definir exactament i amb el màxim detall possible què es vol mirar (numerador) dins de quin conjunt de població (denominador). Un cop delimitats aquests paràmetres, comença una fase de recerca bibliogràfica exhaustiva. Cal mirar què es diu a la literatura sobre el tema, veure quines recomanacions hi ha i quin grau d’evidència tenen. És primordial que els indicadors estiguin definits en base a evidència científica i segueixin recomanacions sòlides de pràctica clínica. Un bon indicador permet mesurar l’adequació de la pràctica clínica als criteris establerts a la literatura. També es mira la factibilitat i els possibles efectes secundaris.

Quan donem per acabada aquesta fase, tenim un numerador, un denominador i les seves respectives exclusions.

Estudi d’operabilitat

Un cop tenim el marc teòric de l’indicador, cal veure si és traslladable en el dia a dia de la consulta. Un equip de professionals clínics es dedica a comprovar si la informació que es vol obtenir (el numerador) es pot (i cal) registrar de forma estructurada a l’ECAP. Si és el cas, també analitzen quantes maneres diferents hi ha de fer aquest registre. És important adaptar-se a les pràctiques que es duen a terme i intentar no crear indicadors que fomentin un registre excessiu d’informacions, facin gastar més temps del necessari fent clics a diverses pantalles, facin demanar proves o caure en un acarnissament terapèutic.

Si durant aquesta etapa no es veu que hi hagi una manera establerta de mesurar estructuradament el numerador, poden passar tres coses: l’indicador es descarta, es deixa en espera fins a disposar de la informació per poder-lo aplicar o es redefineix.

Explotació de dades

Aquesta part ja és purament informàtica. A través de les taules i bases de dades del sistema es fa la recerca d’informació que s’ha especificat i se n’obtenen uns resultats. L’arquitectura del warehouse de dades i el llenguatge informàtic per accedir-hi dependrà també del tipus d’informació que es necessiti. A través del recompte i suma de registres s’obtenen les n de numerador i denominador que es fan servir per calcular els resultats. Aquests processos requereixen un cert temps, ja que es treballa amb gran quantitats de dades, de manera que no és un procés immediat. Un cop s’obtenen els resultats, es processen i s’envien a la següent fase per seguir-los treballant.

Visualització

En aquest punt l’indicador ja és tècnicament operatiu i cal col·locar-lo en algun lloc per a que es vegi. En el cas dels indicadors de pràctica clínica que veuen els professionals, s’incorporen a SISAP-ECAP, a la pestanya corresponent i dins de la bateria d’indicadors als que es refereixi. En el cas dels indicadors destinats a les direccions d’equips, es fa el mateix procediment. Un cop introduït, també afegim la seva informació en una fitxa d’UMI que queda linkada a la pàgina web des d’on s’hi veuen els resultats.

Validació i revisió

Un cop està tot a punt, els indicadors es publiquen per a que siguin visibles a grups reduits de professionals que validen durant un temps determinat. Durant aquest període, els professionals poden revisar que la informació sigui coherent i que els pacients que apareixen als llistats (si n’hi ha) ho facin de manera correcta. En el cas que aparegui alguna incidència o els resultats no reflecteixin la realitat de la pràctica clínica, s’hi torna a treballar en la fase que sigui necessària per mirar de corregir-ho i es validen altre cop. 

Publicació

Un cop passat el període de validació, que varia en funció de cada indicador, s’afegeix a les pantalles de visualització de tots els professionals. La gran majoria d’indicadors que publiquem, en el moment que apareixen són informatius i no tenen puntuació de cara a l’EQA.

Seguiment

A partir d’aleshores comença el període de seguiment i anàlisi. Pot donar-se el cas que hi hagi alguna incidència que s’hagi passat per alt durant l’etapa de validació, ja sigui per algun cas concret aïllat o algun fenòmen poc replicable. En aquests casos, podeu fer servir la bústia per fer-ne un seguiment i notificar-ho.

Però els indicadors també han d’estar preparats per adaptar-se als canvis, ja que la forma en què estan calculats o definits pot canviar. Per exemple, amb el canvi de codificacions diagnòstiques a CIM-10-MC en alguns indicadors podia variar el denominador i modificar els resultats. O, per exemple, en el pas del mòdul d’ASSIR a la intel·ligència activa cal veure que els indicadors segueixin tenint uns resultats coherents amb la pràctica clínica.

Els avisos clínics, protagonistes d’un article de recerca

En posts anteriors ja us hem parlat dels avisos clínics. Són una de les diverses eines d’ajuda a la pràctica clínica que hem desenvolupat durant els anys. Es tracta d’un sistema de recordatoris clínics basats en la detecció de situacions clíniques rellevants. Amb aquesta eina, quan el professional assistencial accedeix a la història clínica o consulta l’agenda del dia, pot veure si el pacient té alguna situació clínica millorable (com, per exemple, pacients a qui cal controlar la tensió arterial, l’hemoglobina glicada o donar algun tractament determinat, sempre en funció de les patologies).

En relació amb els avisos, ens agradaria compartir amb vosaltres un article que s’ha publicat a la revista BMC Medical Informatics and Decision Making. S’hi explica l’assaig clínic que vam dur a terme fa uns anys per avaluar l’efecte dels avisos. S’hi detallen els resultats principals i us convidem a llegir-lo aquí (Coma, E., Medina, M., Méndez, L. et al. Effectiveness of electronic point-of-care reminders versus monthly feedback to improve adherence to 10 clinical recommendations in primary care: a cluster randomized clinical trial. BMC Med Inform Decis Mak 19, 245 (2019) doi:10.1186/s12911-019-0976-8).

L’article detalla l’assaig que es va realitzar, on es va estudiar si els avisos clínics eren realment útils, maneres de mostrar-los i els resultats que s’hi van trobar. L’assaig va ser un estudi de sis mesos en el que haver-hi un grup de control tres subgrups d’intervenció. El grup de control no rebia avisos clínics, mentre que dintre dels tres subgrups, els professionals tenien accés als avisos clínics en tres formats diferents:  

• Un grup disposava només de la visualització dels recordatoris a la pantalla d’ECAP “Avisos del pacient” 
• Un altre tenia, a més, una marca visual en l’agenda del dia. 
• L’últim dels grups d’intervenció podia, a més dels dos punts anteriors, configurar els avisos clínics segons les seves necessitats. 
  

 El principal resultat de l’estudi va ser que el percentatge de millora en la resolució de les situacions clíniques rellevants del grup intervenció (el que rebia avisos clínics) respecte el grup de control (que no en rebia) va augmentar en un 20%. Si a més de llegir l’article voleu consultar en més detall el protocol d’aquest estudi, el podeu consultar en aquest enllaç.

Esperem que us resulti interessant!

Nova pestanya d’organització a SISAP-ECAP

A partir d’avui podreu veure una nova pestanya d’organització a les pantalles del SISAP-ECAP amb informacions sobre longitudinalitat i accessibilitat en forma d’indicadors.

La longitudinalitat en l’atenció és fonamental per establir relacions de confiança i empàtiques entre pacients i professionals de la salut. Tot i que es disposa de poca evidència, s’associa amb un augment de l’eficiència del sistema sanitari i de la satisfacció del pacient, amb un menor ús d’urgències i millor ús dels serveis sanitaris, a més d’una menor mortalitat, morbilitat i millor control de les patologies cròniques. 

En aquesta línia, trobareu dos indicadors: El primer, CONT0002, l’índex del proveïdor assistencial principal, mostra el percentatge de visites que ha fet un metge majoritari sobre el total de visites fetes en els pacients assignats. Un altre indicador per mostrar la longitudinalitat en l’atenció el trobareu en el VISUBA, percentatge de visites que els pacients fan en una agenda UBA.

Per la seva banda, les visites amb una accessibilitat adequada en el temps amb els professionals assignats dels pacients són clau de cara a la continuïtat i la longitudinalitat amb l’atenció. Els indicadors d’accessibilitat en 2, 5 i 10 dies ens mostren el percentatge de pacients que, si demanessin hora per visitar-se amb el seu professional de referència, podrien tenir-hi cita en un termini de 2, 5 o 10 dies respectivament (es tenen en compte les visites 9C en agendes UBA). Acompanyant els resultats hi trobareu també un gràfic evolutiu dels últims 12 mesos per veure l’estacionalitat de l’accessibilitat, ja que aquesta pot no ser lineal. En el cas d’exemple de la imatge, es pot veure un descens puntual en els indicadors durant un període de vacances.

Per més detalls de la definició dels indicadors, podeu seguir els enllaços a la web de definició dels indicadors. Esperem que us resultin d’interès i d’utilitat. 

Canvi en l’indicador EQA0306 – Millora de l’activitat física en pacients insuficientment actius amb FRCV

Què està passant amb l’indicador “EQA0306 – Millora de l’activitat física en pacients insuficientment actius amb FRCV”

Fins al març del 2019 la variable Activitat Física que servia per a la construcció d’aquest indicador tenia les següents opcions de registre en pantalla:

• 1.- Correcte
• 2.- Insuficient
• 3.- Sedentari

 A partir d’aleshores, es va introduïr un canvi des d’Ecap en el qual, seguint les recomanacions extretes del PAFES, es van modificar les opcions de registre de la variable Activitat  Física i es va afegir la variable Qüestionari CBPAAT d’activitat física. Amb aquesta variable, des de llavors es pot registrar l’activitat física del pacient amb les opcions:

• 1.- Suficientment actiu
• 2.- Insuficientment actiu

 

Amb aquest canvi de registre, des del SISAP es va adaptar l’indicador i se’n van modificar la descripció i les variables. Tot i això, des de llavors el denominador de l’indicador no ha parat de créixer mensualment. Això fa impossible, per la metodologia de càlcul d’indicador que utilitzem, recalcular-ne les metes i adaptar-les a la nova situació.

És per aquest motiu que aquest indicador (EQA0306 – Millora de l’activitat física en pacients insuficientment actius amb FRCV) a final d’any serà informatiu i els seus punts de l’EQA es reponderaran a la resta d’indicadors.

Què és el data science?

Segur que cada vegada més heu sentit a parlar d’un tema anomenat Data Science, sigui per referir-se a feines amb dades o qualsevol tasca que impliqui algun treball amb dades, taules o números. És un àmbit que està en creixement, o com a mínim ho sembla si ens mirem quantes vegades s’ha buscat a Google en els últims cinc anys

Segons el TermCat, (Centre de Terminologia de la Catalunya), el data science (o ciència de dades), és “ciència que es basa en l’extracció d’informació pertinent a partir de dades massives amb l’ajuda d’algoritmes i amb la finalitat de fer-ne anàlisis posteriors”. Si voleu una definició una mica més profunda, l’estadístic japonès Chikio Hayashi va fer-ne una de les primeres definicions i en va dir que “no és només un concepte sintètic on unificar l’estadística, l’anàlisi de dades i la metodologia per fer-ho, sinó també els resultats. Es basa en tres fases: disseny, recopilació i anàlisi”.

Com ja sabeu, portem més d’una dècada bussejant en mars de dades i oferint-vos indicadors, llistats i resultats per ajudar-vos en la vostra pràctica clínica diària. Repassant el procés que seguim per a crear indicadors, hem vist que no s’allunya tant de la definició que va fer Hayashi, tot i que de moment no tenim clar si posar-nos l’etiqueta de data scientists.

En la fase de disseny, els professionals assistencials defineixen quins elements ha de tenir l’indicador, quina informació pot ser rellevant per a l’anàlisi i quins elements de la pràctica diària s’han de tenir en compte per medir-lo, considerar la seva viabilitat i utilitat.

En la fase de recopilació, l’extracció i processament de la informació ens permet obtenir una sèrie de resultats i dades, que posteriorment es visualitzen a les diferents pantalles i aplicacions de les que disposem.

Per últim, en la fase d’anàlisi fem el seguiment dels indicadors i en monitoritzem els canvis, fem anàlisis descriptives de la informació, mirem de donar respostes a hipòtesis que ens plantegem o ens arriben, participem en informes o mostrem la informació a professionals assistencials i equips d’atenció primària per a que us resultin d’utilitat.

La bibliografia mostra que hi ha millores en la pràctica clínica a través de la retroalimentació de resultats i dades, de manera que seguim amb l’objectiu de seguir millorant, aportant informació de qualitat  i generar sinèrgies positives per a tothom.