CC BY
186
Информационные системы для поддержки муниципального здравоохранения
Материалы конференции «Информационное обеспечение реализации национального проекта «Здоровье»
Д.В.ГАВРИЛОВ,
Т.Ю.КУЗНЕЦОВА,
к.м.н.
И.П.ДУДАНОВ,
д.м.н., профессор, чл.-корр. РАМН,
Карельский научно-медицинский центр СЗО РАМН (КНМЦ СЗО РАМН), г.Петрозаводск
W-ЩШШ
kJH
I и информационные
технологии
ДИСПАНСЕРНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ ПАЦИЕНТОВ С ГИПЕРТОНИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНЬЮ - ВОЗМОЖНО ЛИ ЭФФЕКТИВНОЕ РЕШЕНИЕ СТАРОЙ ПРОБЛЕМЫ?
В работе представлено описание вед ения диспансерного наблюдения (ДН) пациентов с гипертонической болезнью на основе комплексной медицинской информационной системы.
Показаны примеры документов по ДН, основные результаты эффективности ДН.
t-
Известно, что гипертоническая болезнь (ГБ) является самой распространенной сердечно-сосудистой патологией, помимо этого ее значимость определяется вкладом в структуру сердечно-сосудистой смертности и инвалидности [1]. Однако при помощи активного профилактического вмешательства можно добиться снижения частоты сердечно-сосудистых осложнений, инвалидности и смертности. Основная роль претворения в жизнь профилактических программ приходится на первичное звено здравоохранения - врачей общей практики [2]. Для осуществления этих программ разработана система диспансерного наблюдения (ДН). Однако, в настоящее время, ее эффективность нельзя признать высокой, что обусловлено недостатками в организации процесса наблюдения, дефицитом времени за период врачебного приема, постоянно возрастающим потоком необходимой для постановки точного диагноза информации, большим количеством рутинной работы по заполнению отчетной документации [3]. В реальной работе врача практически невозможно качественно и полноценно выполнить все требования существующих нормативных документов по ДН, ведение ее зачастую осуществляется формально.
Ранее были попытки усовершенствования процесса наблюдения за пациентами с ГБ [4, 9], однако в них не акцентировалась реорганизация работы именно врачей общей практики, которым приходится тянуть весь «эшелон» ДН по ГБ.
В последнее время имеется ряд свидетельств эффективности информационных технологий как в организации здравоохранения в общем [5, 6], так, при наблюдении за пациентами с определенными нозологиями, например, ИБС [7, 8]. В связи с этим в поликлинике Медицинского центра г.Кондопога был внедрен ряд мер по улучшению оказания медицинской помощи пациентам с ГБ. Основой для электронного ДН стала комплексная медицинская информационная система (КМИС) «Кондопога», которая используется в поликлинике с 2002 г.
© Д.В.Гаврилов, Т.Ю.Кузнецова, И.П.Дуданов, 2006 г.
Информационные системы
для поддержки муниципального здравоохранения
Материалы конференции «Информационное обеспечение реализации национального проекта «Здоровье»
www.idmz.ru 2006, №4
W-ЩШШ I Ы.МЯЯ
Работа над переходом на электронную версию ДН пациентов с ГБ началась с 2003 г. и ретроспективно в ней можно выделить следующие этапы:
♦ выделение из «Паспорта здоровья» региона регистра пациентов с ГБ и оценка распространенности ГБ (2003);
♦ оценка нормативной базы по артериальной гипертонии (2003);
♦ разработка стандартов ведения пациентов с ГБ на основе КМИС (2004);
♦ разработка алгоритма автоматического формирования диагноза ГБ и необходимого программного обеспечения (2004);
♦ тестирование программного продукта (2004);
♦ внедрение новой формы диспансерного наблюдения в повседневную практику (2005).
Переход на электронное ведение документов по ДН составил около 2 лет. Регистр по ГБ был создан с целью полноценного учета пациентов и представляет собой электронную базу данных (БД) всех фактов, при которых была закодирована ГБ (110-113 согласно МКБ-10) (рис. 1). В настоящее время регистр содержит 1583 наблюдаемых по ГБ, что составляет 20,1% от обслуживаемого поликлиникой контингента (7860 чел.) и 34,9% от состоящих на ДН по всем видам заболеваний (4524 чел.). Регистр позволяет группировать пациентов с ГБ по стадиям заболевания, риску сердечно-сосудистых осложнений, отражает динамику численности пациентов на ДН, что позволяет оценивать эффективность проводимых лечебно-профилактических мероприятий. Накопление записей в регистре осуществляется из различных (БД) подсистем КМИС автоматически, и ни один пациент с зарегистрированной ГБ не остается без контроля вне
Рис. 1. Регистр по ГБ
LJj Новый документ Создать... т 2 Пациент... т ^’Открыть.. т Ы Уда
Фамилия, имя, отчества
ЕР * Амбулаторная карта № 8087
® к Стоматологическая карта
Ш ► Профилактический осмотр
3' ^ Диспансерный учет
К
"и Гипертоническая болезнь, стадия 1 Риск ср... (23.03.2004 -...)
=э Контрольная явка (14.03.2006)
■ Исследование Полиморфизм и АГ (14.03.2006)
д| =э Контрольная явка (14.12.2005)
д| о Контрольная явка (01.04.2805)
д) Контрольная явка (16.05.2004)
13 =э Постановочный ал икр из (29.03 2004)
t КРЛПИППЮКОЛЛ ИРИНА (OPhTRHA РК.11.10651
Рис. 2. Контрольная карта ДН
зависимости от того, при каких условиях и каким врачом диагностировано заболевание.
Электронная карта ДН является одним из разделов электронной медицинской документации КМИС наряду с амбулаторной, гинекологической, стоматологической картой, профосмотром (рис. 2).
107
Информационные системы для поддержки муниципального здравоохранения
F4M
Ы.МЛЛ
I и информационные
технологии
Материалы конференции «Информационное обеспечение реализации национального проекта «Здоровье»
Рис. 3. Постановочный эпикриз по ДН
В рамках подсистемы ДН разработаны электронные документы для диспансеризации пациентов с ГБ:
♦ контрольная карта ДН;
♦ постановочный эпикриз;
♦ контрольная явка;
♦ этапный эпикриз;
♦ приглашение на ДН.
Рис. 4. Динамика явок по ДН за 2003-2005 гг.
Контрольная карта динамического наблюдения является аналогом бумажной формы 30/у-04. Она создается при взятии под наблюдение пациента и несет в себе ряд статистических показателей (Ф.И.О., пол, возраст, дату взятия на учет, дату и причину снятия с учета, развернутый диагноз).
Постановочный эпикриз и контрольная явка являются документами осмотра пациента (рис. 3). Эти документы состоят из ряда разделов общих: паспортные данные, жалобы, анамнез; и специализированных: факторы риска (ФР), поражение органов-мишеней (ПОМ), ассоциированные клинические состояния (АКС), данных осмотра, развернутого клинического диагноза, рекомендаций, эффекта наблюдения, даты следующей явки.
Большая часть данных этих документов заполняется автоматически. Выборка данных программой осуществляется из амбулаторной карты пациента или его архива (если пациент находился в профилактории). Это касается всех диагностических (в том числе лабораторных) исследований. Например, внесение данных о холестерине - при нажатии клавиши «заполнить документ» происходит поиск последнего по актуальности анализа холестерина. Далее значение холестерина копируется в соответствующее поле документа, при этом оно сравнивается с нормой. При превышении нормальных значений автоматически устанавливается «гиперхолестеринемия».
Часть данных (например, анамнеза) вводится врачом. Но и при ручном введении эти данные хранятся в формализованном виде, то есть значения полей указываются пользователем из определенного списка вариантов. Это выполняется по 3 причинам: «не забыть внести», быстрота внесения данных и определенность вне-
Информационные системы
для поддержки муниципального здравоохранения
Материалы конференции «Информационное обеспечение реализации национального проекта «Здоровье»
www.idmz.ru 2006, №4
ГЧЯЯ
I Ы.МЯЯ
уК
4 а Я И
К \ 7. -Щ
Рис. 5. Динамика случаев и дней временной нетрудоспособности по ГБ за 2002-2005 гг.
сения, возможность статистической обработки. При этом традиционные логические значения наличия или отсутствия какого-то признака (например, дислипидемия) представлены 3 вариантами: «Да», «Нет» и «Не определено», что позволяет информационной системе правильно реагировать на последний вариант и рекомендовать дообследование пациента, если какой-то из параметров, влияющих на формирование диагноза, не определен. При этом невыполненное исследование программа включает в раздел «дообследование» автоматически, после чего врач может корректировать эти назначения по собственному усмотрению.
В настоящее время структура классификации ГБ позволяет разложить процесс формирования диагноза на элементарные шаги и объединить их в определенную последовательность, то есть составить алгоритм. После чего возможна информационная обработка данных с помощью программного приложения, с автоматическим формированием диагноза и возможностью стандартизованного наблюдения.
Для составления алгоритма формирования диагноза ГБ необходимо 4 группы данных: ФР,
ПОМ, АКС, степень АГ. При составлении алгоритма главным признаком-разграничителем стали АСК. Более подробно механизмы формирования диагноза описаны нами ранее [3]. После внесения всех данных происходит их автоматическая обработка и формируется развернутый диагноз гипертонической болезни. При этом обязательно предусмотрена врачебная корректировка диагноза.
Отметим еще несколько свойств электронного документооборота. При анализе большого объема информации часть ее можно позабыть. И для быстрого поиска интересующих данных нами включена возможность получения некоторой справочной информации непосредственно в документе. Например, при наведении курсора на слово «гиперхолестеринемия» появляется комментарий того, что под этим подразумевается (повышение уровня холестерина крови более 5,0 ммоль/л).
Если имеется потребность в получении более подробной информации, например, стандартизированных рекомендаций, то предусмотрена возможность быстрого перехода в базу данных стандартов, где расположены нацио-
109
Информационные системы для поддержки муниципального здравоохранения
F4M
Ы.МЛЛ
I и информационные
технологии
Материалы конференции «Информационное обеспечение реализации национального проекта «Здоровье»
Рис. 6. Динамика дней временной нетрудоспособности по ГБ за 2002-2005 гг. (до и свыше 10 суток).
нальные рекомендации по ведению пациентов с ГБ, или в базу данных действующего законодательства.
Важным моментом в ходе длительного наблюдения за пациентом является возможность отображения различных показателей здоровья с течением времени. Для этого предусмотрена специальная функция в документах дополни-
ЕЭ% случаев ВН до 10 дней среди всех случаев
Рис. 7. Изменение доли случаев утраты временной нетрудоспособности до 10 суток среди всех случаев ВН по причине ГБ за 2002-2005 гг.
тельных исследований. Так, возможно наглядно графически отобразить регрессию уровня холестерина крови при терапии статинами.
Также на формализованной основе происходит назначение терапии. При этом лекарства внесены в список согласно рекомендациям доказательной медицины и распределены по фармакологическим группам с указанием средней терапевтической дозы и кратности приема.
При ведении ДН с помощью информационной системы получены следующие результаты: количество состоящих на ДН - 1443 чел., что составляет 91,15% от зафиксированной ГБ среди обслуживаемого населения. Другие показатели эффективности представлены на рис. 4-7.
Таким образом, с помощью электронного документооборота ведение пациента с ГБ имеет ряд важнейших преимуществ: повышение наглядности и читаемости медицинской информации, значительное сокращение рутинных операций, повышение достоверности формируемых диагнозов за счет контроля над формализованными параметрами со стороны системы, что в свою очередь положительно сказывается на эффективности ДН.
Информационные системы
для поддержки муниципального здравоохранения
www.idmz.ru
Материалы конференции «Информационное обеспечение SOOB,
реализации национального проекта «Здоровье»
ВЫВОДЫ
1. Доказана возможность автоматического формирования диагноза ГБ.
2. Уменьшается время диагностического поиска, врач освобождается от рутинных вычислительных операций, увеличивается время для
непосредственной работы с пациентом.
3. Повышается уровень знаний врача.
4. Становится возможна статистическая обработка информации практическим врачом.
5. Улучшились показатели временной нетрудоспособности пациентов с ГБ.
ЛИТЕРАТУРА
1. Оганов Р.Г., Шальнова С.А., Деев А.Д. и др. Артериальная гипертония и ее вклад в смертность от сердечно-сосудистых заболеваний//Профилактика заболеваний и укрепление здоровья. - 2001. № 4. - С.11-15.
2. Оганов Р.Г., Калинина А.М., Сырцова Л.Е. и др. Организация и координация работы по профилактике заболеваний и укреплению здоровья в системе первичной медикосанитарной помощи (организационно-функциональная модель)//Профилактика заболеваний и укрепление здоровья. - 2002. № 3. - С.3-8.
3. Гаврилов Д.В., Гусев А.В., Кузнецова Т.Ю., Дуданов И.П. Автоматическое формирование диагноза гипертонической болезни в условиях комплексной медицинской информационной системы//Медицинский академический журнал. - 2005. - Т.5. - Прил. 7. -№3. - С.64-67.
4. Банщиков Г.Т., Колинько А.А., Попугаев А.И. и др. Выявление, учет и контроль артериальной гипертонии на региональном уровне (опыт Вологды)//Профилактика заболеваний и укрепление здоровья. - 2004. № 3. - С.44-48.
5. Кобринский Б.А. Использование информационных технологий в деятельности медицинских учреждений//Главврач. - 2005. - №6. - С.18-21.
6. Гаврилов Д.В., Гусев А.В., Романов Ф.А., Кемпи С.И., Дуданов И.П. Результаты комплексной автоматизации поликлиники Медицинского центра г.Кондопога//Материа-лы конференции «Электронный Петрозаводск», 2005.
7. Кириллова А.В., Доршакова Н.В. Диспансеризация больных ишемической болезнью сердца с применением медицинской информационной системы//Медицинский академический журнал. - 2005. - Т.5. - Прил. 6. - №2. - С.231-232.
8. Кириллова А.В., Дуданов И.П., Кузнецова Т.Ю., Гусев А.В. Повышение качества диспансеризации больных ишемической болезнью сердца//Медицинский академический журнал. - 2005. - Т.5. - Прил. 6. - №2. - С.232-233.
9. Чуднов В.П., Афанасьев В.С., Купряшина Н.В. Организация медицинской помощи па-
циентам с артериальной гипертензией в первичном звене здравоохранения//Главврач. - 2005. - №11 - С.65-78. ■■■:
111
