Lo studio scientifico “Physician Time Spent Using the Electronic Health Record During Outpatient Encounters”, che ha coperto 100.000 appuntamenti negli Stati Uniti, ha rivelato che per ogni appuntamento devono essere spesi 16 minuti per inserire i dati nella cartella clinica elettronica (in inglese Electronic Health Records – EHR). La maggior parte del tempo è dedicato alla revisione della cronologia degli appuntamenti (33%) e della relativa documentazione (24%).

Questo è un bel po’ di tempo, ma ancora molto meno che con la documentazione cartacea. L’EHR presenta numerosi altri vantaggi: accesso rapido ai dati dei pazienti da altri punti di cura, scambio di dati sicuro, visualizzazione e ordinamento più semplici delle informazioni, automazione tramite modelli e standard di note, prescrizione sicura e controllo della farmacoterapia.

Oltre ai vantaggi derivanti direttamente dalla forma digitale dei dati (elaborazione primaria), vi è un secondo gruppo di vantaggi concernenti l’utilizzo secondario dei dati. Stiamo parlando delle informazioni che possono essere ottenute analizzando i set di dati dei pazienti all’interno di una struttura sanitaria o di uno studio medico individuale. Per realizzare questo potenziale di dati, dovrebbe essere implementata una strategia di “gestione dei dati”.

La strategia di utilizzo dei dati comprende due elementi:

• un modo in cui un medico interagisce con i dati del paziente per supportare il processo decisionale clinico e preventivo (smistamento dei dati);
• una metodologia per elaborare i dati per intraprendere azioni di cura specifiche per gruppi o individui specifici di pazienti.

PANORAMICA DEL PAZIENTE

Ogni medico ha un proprio modo di lavorare. Tuttavia, durante una visita di un paziente di ritorno, hanno bisogno degli stessi dati: diagnosi precedenti, risultati diagnostici di laboratorio e di imaging, farmaci prescritti, note di appuntamento, allergie, andamento dei parametri di salute misurabili, avvisi di superamento degli standard di riferimento, ecc. chiamato dashboard EHR organizza queste informazioni in modo che il medico possa ottenere rapidamente un quadro completo della condizione di salute.

Sistemi IT ben progettati consentono l’individualizzazione dei riepiloghi dei pazienti, poiché questi variano in base alla coorte di pazienti, alla specialità e alle aspettative dei medici. La preconfigurazione aiuterà a risparmiare tempo dedicato alla revisione dei dati e all’apertura di finestre successive nel sistema. Quando si decide su una particolare visione del sistema, è necessario tenere presente l’effetto della distorsione. Mentre i dati selezionati e visibili a colpo d’occhio possono accelerare il processo decisionale, allo stesso tempo c’è il rischio di trascurare altri fatti essenziali che non sono evidenziati o semplicemente non inclusi nella cartella clinica elettronica. Pertanto, un buon cruscotto medico e infermiere è soggetto a valutazione sistematica. Anche se sembra una cosa ovvia, in pratica spesso viene dimenticata subito dopo l’implementazione del sistema IT.

SALUTE DELLA POPOLAZIONE E GRUPPI DI RISCHIO

È molto meno comune per le strutture sanitarie utilizzare le risorse di dati per prendere decisioni in merito alla cura o alla prevenzione. Tuttavia, possono aumentare la soddisfazione del paziente per i servizi e persino migliorare i risultati del trattamento del paziente. Una strategia di gestione dei dati dovrebbe specificare quali report vengono prodotti regolarmente, chi vi ha accesso – in linea con le norme sulla privacy dei dati dei pazienti e le procedure GDPR – e quali azioni comportano.

Un classico esempio è un elenco di pazienti per i quali sono già disponibili i risultati degli esami di laboratorio prescritti da un medico. Se questo è integrato con l’informazione se è già stato fissato un appuntamento di follow-up per il paziente, l’Assistenza Sanitaria di Base può decidere più facilmente quali azioni intraprendere: una telefonata al paziente per informarlo che tutto è a posto; una chiamata per un appuntamento; nessuna azione – i risultati sono stabili e l’appuntamento è fissato.

Procedure simili si applicano ad altre istruzioni generate dal sistema. Il numero di potenziali statistiche e dichiarazioni è ampio, il tutto dipende dagli obiettivi delle analisi, che potrebbero essere, ad esempio, miglioramento dell’assistenza, maggiore soddisfazione del paziente, ottimizzazione delle entrate, identificazione di colli di bottiglia nei flussi di lavoro, ecc.

• Pazienti con malattie croniche in condizioni stabili. Per questo gruppo, la struttura può offrire servizi simili, ma in una forma diversa. Ciò comporta consultazioni online durante le quali un medico prescrive una prescrizione elettronica. Un’adeguata gestione del flusso dei gruppi di pazienti è importante anche dal punto di vista delle entrate (servizio di consulenza online per i pazienti cronici – più appuntamenti gratuiti per i pazienti che necessitano di cure in loco).
• Ad esempio, una struttura medica può analizzare un elenco di pazienti diabetici e verificare se sono stati sottoposti a un esame della vista (o se sono stati registrati risultati) nell’anno precedente per escludere la neuropatia.
• Campagne preventive. Questo potrebbe essere un elenco di pazienti con malattie croniche, che dovrebbero organizzare appuntamenti di follow-up ma non lo fanno; o coloro che, a causa del loro gruppo a rischio, dovrebbero ricevere vaccinazioni preventive.
• Pazienti con un alto tasso di compliance. Coloro che sono coinvolti nel processo di trattamento, partecipano regolarmente agli appuntamenti, acquistano i farmaci prescritti e seguono le istruzioni fornite. Un’annotazione appropriata nel file aiuta a far corrispondere la comunicazione e l’assistenza.
• Frequenza delle visite. Un alto livello di pazienti di ritorno può derivare dal servizio di una specifica coorte di pazienti (anziani con molteplici morbilità), dall’insoddisfazione per il livello di servizio (appuntamenti dello stesso paziente con diversi medici di base) o dall’uso inappropriato della tecnologia disponibile (prescrizioni elettroniche per malati cronici). Esistono molte altre statistiche che possono identificare flussi di lavoro anomali: il tasso di mancato appuntamento, l’aumento del tempo medio di assistenza al paziente, la necessità di compilare la cartella clinica elettronica oltre la fine dell’appuntamento, ecc.
• Analisi a fini di ricerca scientifica. I dati EHR anonimi e di alta qualità sono spesso utilizzati nelle pubblicazioni scientifiche. Piccoli dati: dati raccolti localmente ma che rappresentano un’ampia coorte di pazienti; possono contenere informazioni uniche sulle tendenze sanitarie della popolazione regionale

fonte ICT&Health