Identifying Quality and Safety Learning Opportunities Through EHR Data Analytics in Musculoskeletal Practice
Diese retrospektive Studie australischer Daten aus der Arbeitsmedizin zeigt, dass die Analyse routinemäßiger elektronischer Patientenakten (EHR) eine signifikante Variabilität in den klinischen Praktiken und Ergebnissen unter spezialisierten Fachkräften für Muskel-Skelett-Erkrankungen offenbart und somit umsetzbare Lernmöglichkeiten zur Verbesserung der Patientensicherheit und der beruflichen Weiterentwicklung jenseits der traditionellen Überwachung unerwünschter Ereignisse identifiziert.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich ein riesiges, digitales Notizbuch vor, in dem jedes Mal, wenn sich ein Arbeiter bei der Arbeit verletzt, ein Arzt genau aufschreibt, was passiert ist, wie er es behandelt hat und wie lange die Heilung dauerte. In dieser Arbeit geht es darum, diese tausenden Seiten dieser digitalen Notizbücher zu durchforsten, um verborgene Muster zu finden, die Ärzten helfen können, ihren Job besser zu machen.
Hier ist die Geschichte der Forschung, unterteilt in einfache Abschnitte:
Die große Idee: Das „Learning Health System“ (Ein lernendes Gesundheitssystem)
Betrachten Sie ein Krankenhaus oder eine Klinik nicht nur als einen Ort, der Menschen heilt, sondern als eine Schule, die niemals schließt. Die Forscher glauben, dass man, wenn man sich die Daten aus der täglichen Arbeit ansieht (wie ein Trainer, der Spielvideos analysiert), erkennen kann, wo Dinge gut funktionieren und wo sie verbessert werden könnten. Sie nennen das ein „Learning Health System“. Anstatt nur darauf zu warten, dass ein Fehler passiert (wie etwa, dass ein Patient erneut verletzt wird), wollen sie die routinemäßigen Daten nutzen, um „Lernmöglichkeiten“ zu finden, bevor Probleme groß werden.
Das Experiment: Die Ärzte der Lebensmittelproduktion
Die Forscher untersuchten die Daten einer Gruppe von Ärzten (Chiropraktiker, Physiotherapeuten und Osteopathen), die Arbeiter in Lebensmittelproduktionsbetrieben in Australien behandeln.
- Warum Lebensmittelbetriebe? Es ist, als würde man alle Läufer auf dieselbe Bahn stellen. Indem sie nur eine Art von Tätigkeit betrachteten, konnten sie sicherstellen, dass Unterschiede in der Genesung nicht einfach daher rührten, dass ein Arzt Büroarbeiter behandelte und ein anderer Schwerlastträger.
- Die Daten: Sie analysierten fast 47.000 Patientenbeschwerden von 52 verschiedenen Ärzten über einen Zeitraum von sieben Jahren.
Was sie fanden: Die Variationen im „Rezept“
Die Forscher verglichen, wie verschiedene Ärzte ähnliche Verletzungen handhabten. Sie fanden heraus, dass die Patienten zwar die gleichen Jobs verrichteten, die Ärzte aber sehr unterschiedlich vorgingen. Hier sind die Haupt„Geschmacksrichtungen“ der Variation, die sie verkosteten:
1. Die „Zeit bis zum Abschluss“ (Behandlungen bis zur Entlassung)
Stellen Sie sich zwei Ärzte vor, die einen schmerzenden Ellbogen behandeln.
- Arzt A sagt vielleicht: „Sie sind nach 2 Besuchen wieder einsatzbereit.“
- Arzt B sagt vielleicht: „Sie brauchen 6 Besuche, um sicherzugehen.“
- Das Ergebnis: Die Zeit, die es dauerte, die Patienten zurück in die Arbeit zu schicken, variierte stark. Einige Ärzte schickten Menschen nach etwas mehr als 1 Besuch nach Hause, während andere für denselben Körperteil über 5 Besuche benötigten. Dies deutet darauf hin, dass einige Ärzte etwas übersehen könnten, oder dass sie vielleicht einfach vorsichtiger sind.
**2. Die „Wiederaufnahme-Rate“
Manchmal wird ein Patient nach Hause geschickt, fühlt sich besser, kommt aber einige Wochen später zurück, weil der Schmerz wieder aufgetreten ist.
- Das Ergebnis: Einige Ärzte hatten eine Rückkehrrate ihrer Patienten von weniger als 2 %. Andere hatten Patienten, die fast 24 % der Zeit zurückkehrten.
- Die Metapher: Es ist wie ein Mechaniker, der ein Auto repariert. Wenn das Auto sofort wieder kaputtgeht, hat der Mechaniker vielleicht das Geräusch behoben, aber nicht den Motor. Die Forscher fragten sich, ob einige Ärzte den Schmerz behandelten, aber die Ursache übersehen hatten.
**3. Die „Hindernis“-Checkliste
Ärzte sollen Dinge aufschreiben, die die Heilung verlangsamen könnten, wie Stress, schlechten Schlaf oder einen schwierigen Chef (dies sind sogenannte „Hindernisse für die Genesung“).
- Das Ergebnis: Dies war der chaotischste Teil. Ein Arzt schrieb Hindernisse in 85 % seiner Fälle auf. Ein anderer Arzt schrieb sie in nur 2 % seiner Fälle auf.
- Die Metapher: Es ist, als würde ein Koch jedes verwendete Gewürz in einem Rezept aufschreiben, während ein anderer gar nichts aufschreibt. Wenn man es nicht aufschreibt, kann man später nicht daraus lernen. Die Forscher vermuten, dass die Hindernisse da waren, aber einige Ärzte sie einfach nicht in das digitale Notizbuch eingetragen haben.
4. Die „Kristallkugel“ (Prognose)
Beim ersten Besuch schätzen Ärzte, wie viele Behandlungen ein Patient benötigen wird.
- Das Ergebnis: Fast alle lagen falsch, aber auf die gleiche Weise. Ärzte überschätzten konsequent die Dauer – sie dachten, es würde länger dauern, als es tatsächlich der Fall war.
- Die Wendung: Dies galt für neue Ärzte ebenso wie für erfahrene Ärzte. Erfahrung machte die „Kristallkugel“ nicht präziser.
Was dies bedeutet (laut der Arbeit)
Die Arbeit stellt vorsichtig fest: „Wir sagen nicht, dass irgendein Arzt schlecht ist.“
Stattdessen sagen sie: „Wir haben eine Schatzkarte, aber wir müssen mit den Ärzten sprechen, um das ‚X‘ zu verstehen.“
- Die Daten sind ein Spiegel: Die Zahlen zeigen, dass Ärzte unterschiedliche Gewohnheiten, Voreingenommenheiten und Denkweisen haben.
- Das Ziel ist das Gespräch: Der Punkt, diese Unterschiede zu finden, ist nicht, jemanden zu bestrafen. Es geht darum, ein Gespräch zu beginnen. „Hey, mir ist aufgefallen, dass Sie Schulterverletzungen in 6 Besuchen behandeln, während Ihr Kollege es in 3 schafft. Können wir darüber sprechen, warum das so ist?“
- Das Sicherheitsnetz: Durch die Nutzung dieser Daten können Kliniken von einem „Raten“, wie man sich verbessert, zu einem tatsächlichen Sehen übergehen, wo man lernen kann.
Das Fazament
Diese Studie beweist, dass man die digitalen Aufzeichnungen, die Ärzte ohnehin täglich führen, nutzen kann, um verborgene Lektionen zu finden. Es ist, als würde man erkennen, dass man, wenn man die GPS-Daten aller Lieferfahrer einer Stadt betrachtet, sehen kann, welche Routen effizient sind und welche im Stau stehen, selbst wenn die Fahrer selbst das nicht bemerken.
Die Arbeit kommt zu dem Schluss, dass Ärzte, um sicherer und effektiver zu werden, aufhören müssen, sich nur auf ihr eigenes Gedächtnis oder ihr Gefühl darüber zu verlassen, wie sie arbeiten. Sie müssen die objektiven Daten nutzen, genau wie ein Sportteam Spielvideos analysiert, um eine Kultur aufzubauen, in der alle ständig lernen und gemeinsam besser werden.
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