Routinedaten – das ungenutzte Potenzial in der Versorgungsforschung

Routinedaten entstehen als Nebenprodukt des normalen Betriebsalltags. Diese ohne Zusatzaufwand massenhaft generierten Daten lassen sich mit ökonomischen oder im Falle der Medizin auch mit gesundheitlichen Fragestellungen auswerten. Durch die nicht-kontrollierte Art der Sammlung von Routinedaten sowie aufgrund der uneinheitlichen Handhabung von elektronischen Krankengeschichten ergeben sich aber je nach Fragestellung Grenzen der Aussagekraft von Resultaten. Dieser Artikel widmet sich den Fragen rund um Herkunft, Verarbeitung, Interpretation und Nutzen von Routinedaten. Dabei werden auch Machine Learning und Big Data kritisch in den Kontext gebracht, sowie die Aspekte Datenschutz und Ethik. Hinsichtlich des Schweizer Gesundheitssystems zeigt der Artikel die notwendigen Voraussetzungen, damit das Potential von Routinedaten auch hierzulande zugunsten einer besseren medizinischen Versorgung genutzt werden kann. Today, a huge amount of data is created when medical care is provided, either in a hospital setting or in ambulatory care. Even if those data are not collected with the purpose to answer scientific questions, they can be used to this effect. The fact that data collection differs in quality and extent from setting to setting and no standardization regarding the documentation exists, means that the use of these data is often limited. Switzerland is one of the countries with the highest variety regarding Electronic Medical Records (EMR), nevertheless, routine data can be used if some standardization is used in aggregating and summarizing these data. They can provide important information about the extent as well as the quality of care and contribute to improve the health care system

Strong impact of smoking on multimorbidity and cardiovascular risk among human immunodeficiency virus-infected individuals in comparison with the general population.

Background.  Although acquired immune deficiency syndrome-associated morbidity has diminished due to excellent viral control, multimorbidity may be increasing among human immunodeficiency virus (HIV)-infected persons compared with the general population. Methods.  We assessed the prevalence of comorbidities and multimorbidity in participants of the Swiss HIV Cohort Study (SHCS) compared with the population-based CoLaus study and the primary care-based FIRE (Family Medicine ICPC-Research using Electronic Medical Records) records. The incidence of the respective endpoints were assessed among SHCS and CoLaus participants. Poisson regression models were adjusted for age, sex, body mass index, and smoking. Results.  Overall, 74 291 participants contributed data to prevalence analyses (3230 HIV-infected; 71 061 controls). In CoLaus, FIRE, and SHCS, multimorbidity was present among 26%, 13%, and 27% of participants. Compared with nonsmoking individuals from CoLaus, the incidence of cardiovascular disease was elevated among smoking individuals but independent of HIV status (HIV-negative smoking: incidence rate ratio [IRR] = 1.7, 95% confidence interval [CI] = 1.2-2.5; HIV-positive smoking: IRR = 1.7, 95% CI = 1.1-2.6; HIV-positive nonsmoking: IRR = 0.79, 95% CI = 0.44-1.4). Compared with nonsmoking HIV-negative persons, multivariable Poisson regression identified associations of HIV infection with hypertension (nonsmoking: IRR = 1.9, 95% CI = 1.5-2.4; smoking: IRR = 2.0, 95% CI = 1.6-2.4), kidney (nonsmoking: IRR = 2.7, 95% CI = 1.9-3.8; smoking: IRR = 2.6, 95% CI = 1.9-3.6), and liver disease (nonsmoking: IRR = 1.8, 95% CI = 1.4-2.4; smoking: IRR = 1.7, 95% CI = 1.4-2.2). No evidence was found for an association of HIV-infection or smoking with diabetes mellitus. Conclusions.  Multimorbidity is more prevalent and incident in HIV-positive compared with HIV-negative individuals. Smoking, but not HIV status, has a strong impact on cardiovascular risk and multimorbidity

Digitale Vernetzung und Qualitätsmessung Ausgangslage und Ergebnisse in der Schweizer Grundversorgung

Die stete Zunahme chronisch kranker und multimorbider Menschen stellt traditionelle Gesundheitssysteme weltweit vor eine grosse Herausforderung. Insbesondere hochspezialisierte, multisektorielle Gesundheitssysteme wie in der Schweiz stossen an ihre Grenzen, weil geeignete Infrastrukturen und Betreuungsressourcen für die proaktive, koordinierte Versorgung dieser Menschen fehlen. Allen diesbezüglich entwickelten neuen Ansätzen für die Versorgung sind zwei Kernelemente gemein: 1) Die Vernetzung aller an einer Behandlung beteiligten Leistungserbringer über traditionelle Grenzen der Versorgungssektoren und -ebenen hinweg und 2) kontinuierliches Qualitätsmanagement. Implizite Voraussetzung für beides ist die Verfügbarkeit und standardisierte Nutzung von Informationstechnologie (IT) im Praxisalltag der Leistungserbringer. Digitale Vernetzung und Qualitätsmessung werden damit einerseits zum Schlüsselfaktor für die Umsetzung neuer Versorgungsmodelle, andererseits für ihre Evaluation. Die verfügbaren Daten ermöglichen Versorgungsforschung zur Beurteilung der tatsächlichen Effekte neuer Behandlungsformen, und liefern damit evidenzbasierte Entscheidungsgrundlagen für die Restrukturierung des Gesundheitswesens. In dieser Habilitationsschrift werden drei Arbeiten vorgestellt, die die Ausgangslage für die digitale Vernetzung und Qualitätsmessung in der ambulanten medizinischen Grundversorgung der Schweiz untersuchen und erste klinische Qualitätsmessungen im Rahmen eines Forschungsnetzwerks in der Hausarztmedizin darstellen. Zunächst eine Querschnittsstudie, in der der aktuelle Stand der IT-Implementierung in der ambulanten Gesundheitsversorgung der Schweiz untersucht wurde. Besonderer Fokus lag auf der Nutzung strukturierter elektronischer Daten im Vergleich zu unstrukturierten elektronischen Einträgen und papierbasierter Dokumentation. Dies, weil strukturierte elektronische Daten die Voraussetzung für die Erfassung von Prozess- und Outcomeindikatoren für die Qualitätsmessung darstellen. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen konkret auf, wo Implementierungsdefizite bestehen. Dann folgen zwei Analysen von Daten aus dem FIRE («Family medicine ICPC Research using Electronic medical records») Projekt, einem hausärztlichen Forschungsnetzwerk, in dessen Datenbank seit 2009 anonymisierte strukturierte elektronische Daten aus der hausärztlichen Routineversorgung der Schweiz gesammelt werden. 3 Die erste Analyse untersucht, ob die verfügbaren strukturierten Daten geeignet sind, um die Qualität der Diabetesversorgung in der Hausarztpraxis mit Indikatoren nach dem Vorbild des britischen «Quality and Outcomes Frameworks» zu messen. Die Diabetesversorgung wurde mit Vorsatz gewählt, weil es sich dabei um eine epidemiologisch relevante Erkrankung handelt, die häufig in der Hausarztpraxis behandelt wird. Die Ergebnisse liefern eine Baseline-Messung der Qualität und zeigen die heute bestehenden Limiten der Qualitätsbeurteilung auf. Die zweite Analyse ist ein Beispiel für Versorgungsforschungsprojekte in der Hausarztmedizin, die mit Hilfe von vollständigen strukturierten elektronischen Datensätzen durchgeführt werden können und zur besseren Adaption von Behandlungsempfehlungen an die Versorgungsrealität der Grundversorgung beitragen. Es wird gezeigt, in welchen Merkmalen sich Hausarzt-Patienten, die eine Langzeittherapie mit Vitamin-K-Antagonisten erhalten, von entsprechenden Patienten in randomisiert-kontrollierten Studien unterscheiden und wie die Qualität der erreichten Antikoagulation (gemessen am International Normalized Ratio [INR]-Wert) differiert. Somit ermöglichen die drei Arbeiten eine Einschätzung darüber, wie bereit die Schweizer Grundversorgung für die nachhaltige Implementierung neuer Versorgungsmodelle ist und welches Qualitätsniveau es in Zukunft zu erhalten, resp. zu erhöhen gilt. In der Habilitationsschrift besprochene Arbeiten 1. Djalali S, Ursprung N, Rosemann T, Senn O, Tandjung R: Undirected health IT implementation in ambulatory care favors paper-based workarounds and limits health data exchange. International Journal of Medical Informatics 2015; 15(84): 920−932. DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2015.08.001. 2. Djalali S, Frei A, Tandjung R, Baltensperger A, Rosemann T: Swiss Quality and Outcomes Framework: Quality Indicators for Diabetes Management in Swiss Primary Care based on Electronic Medical Records. Gerontology 2014; 60(3): 263−273. DOI: 10.1159/000357370. 3. Djalali S, Valeri F, Gerber B, Meli D, Senn O: Anticoagulation control in Swiss primary care: Time in therapeutic range percentages exceed benchmarks of phase III trials. Clinical and Applied Thrombosis/Homeostasis 2016; E-Pub first. DOI: 10.1177/107602961664251

Mit dem COMCOLD-Index Komorbiditäten erfassen: Depression bei COPD-Patienten wiegt schwer

Haben Patienten mit COPD noch weitere chronische Leiden, fällt es schwer zu differenzieren, welche Krankheit den subjektiven Gesundheitszustand nun am meisten beeinflusst. Unterstützung bietet der COMCOLD-Index – ein einfaches Tool, das eigens für die Hausarztpraxis entwickelt wurde