FLIS. Region Hovedstadens Fælles Ledelsesinformationssystem. Landsdækkende Kliniske Kvalitetsdatabaser

Transkript

1 2014 FLIS Region Hovedstadens Fælles Ledelsesinformationssystem Landsdækkende Kliniske Kvalitetsdatabaser En introduktion til afrapporteringen af resultater fra de Landsdækkende Kliniske Kvalitetsdatabaser i FLIS

2 Landsdækkende Kliniske Kvalitetsdatabaser i FLIS Region Hovedstadens Fælles Ledelses Informations System FLIS er Region Hovedstadens fælles ledelsesinformationssystem. FLIS er opbygget med udgangspunkt i de kliniske afdelingers behov for et effektivt styrings- og beslutningsværktøj. Denne manual giver dig en introduktion til den del af systemet, der vedrører de kliniske kvalitetsdatabaser Siden januar 2014 tilgås den løbende afrapportering af resultater fra de landsdækkende kliniske kvalitetsdatabaser via FLIS/Kvalitet/Kliniske databaser. Denne afrapportering erstatter de tidligere standardrapporter og viser udviklingen af indikatorresultaterne over tid i seriediagrammer. I sin nuværende form vises alene data, der vedrører databasens indikatorer samt for flere databaser også databasens dækningsgrad (databasekomplethed). Der er mulighed for at vise årsdata svarende til data i årsrapporterne. Manualen er udarbejdet af en arbejdsgruppe bestående af : Peder Brøgger, Specialkonsulent, Center for Økonomi Mark Krasnik, overlæge, Risk Manager, Rigshospitalet Charlotte Cerqueira, overlæge, Center for Sundhed - Forskningscenter for Forebyggelse og Sundhed. Bo Hempel Sparsø, overlæge, Center for Sundhed Enhed for Kvalitet og Patientsikkerhed Jørgen Balslev Jørgensen Kvalitetskonsulent, Gentofte Hospital Dorte Hendel Møller, Udviklings- og kvalitetskoordinator, Nordsjællands Hospital 1

3 Indhold Hvordan kommer du ind i FLIS?... 3 Når du vil generere en simpel rapport... 3 Seriediagrammer... 6 Fortolkning af seriediagrammer... 7 Patientdata... 7 Specielt om adgang til rapporten Patientdata Eksport af data til Excel...10 Udskrivning af rapport...10 Hvor kan du få hjælp?...11 Yderligere info nyttige links...11 Ordforklaringer

4 Hvordan kommer du ind i FLIS? Alle kan tilgå resultater i FLIS på afdelings- hospitals- og regionsniveau. Når du går på FLIS enten via linket på eller kommer du til FLIS forsiden. FLIS ved allerede hvem du er, da FLIS anvender single-sign-on. Når du vil generere en simpel rapport Vælg menupunktet Rapporter, Kvalitet og Kliniske Databaser. Du er nu kommet til første side, hvor du skal træffe en række valg, før du får vist de data, du søger. Figur 1 Først skal du vælge en database, dernæst indikatorer, organisation, periode og eventuel sammenligning. Her er valgt Dansk Intensiv Database. Figur 2 Check at der kun er afsat ét 3

5 Dernæst vælger du en eller flere indikatorer. I figur 3 er der sat flueben i vælg alle. Figur 3 Når databasen og indikatorerne er valgt, bliver dine valgmuligheder i forhold til organisationen (hospital, center, afdeling og afsnit) automatisk begrænset til de dele af organisationen, hvor der findes data for den valgte database og indikatorkombination. Niveauet svarer til den del af organisationen, hvor data indberettes, f.eks. fra et ambulatorium. Sker indberetning i flere afsnit i afdelingen (f.eks. både fra sengeafsnit og ambulatorium), kan man vælge udelukkende at se resultater på hospitalsniveau. F.eks. fremgår det af figur 4, at når Bornholms Hospital vælges, så ligger registreringerne fra DID på Anæstesi afsnittet. Videre fremgår det, at nyeste data stammer fra marts Du kan vælge en anden periode, hvis der er behov for at se ældre data. Figur 4 Næste valgmulighed er Sammenlign med. Hvis du ikke træffer et aktivt valg her, vælger systemet automatisk at vise landsgennemsnittet. Figur 5 Tryk herefter på Vis rapport øverst i højre side af skærmen Herefter kommer rapporten frem. 4

6 Overblik over indikatorer og tilhørende datagrundlag Figur 6: Overblik over indikatorer (2) (1) Indikatorteksten er begrænset af IT-tekniske årsager. Den fulde indikator-tekst kan ses på under punktet kvalitet i dokumentet Landsdækkende kliniske databaser indikatoroversigt. I flere databaser, bl.a. for de tidligere NIP-databaser, findes disse informationer: Dækningsgrad = databasekompletheden - andelen af patienter registreret i databasen, set i forhold til andelen af patienter der er registreret i centrale registre, typisk Landspatientregisteret (LPR). Dækningsgraden udtrykker således, hvor stor en andel af alle patienter med pågældende sygdom/tilstand med behandlingskontakt, der reelt findes i databasen. Opgørelsen forudsætter, at der findes et register at sammenligne med. Overensstemmelse Andelen af patienter i databasen, hvor der er overensstemmelse med et centralt register, typisk LPR. All-or-None andelen af patienter, der modtager den fulde behandlingspakke, defineret for den enkelte database via et antal procesindikatorer, der indgår i opgørelsen. Dvs. hvor stor en andel af patienter, der opfylder 100 % af indikatorerne. Indikatoren underopdeles således: a. Procentdel, der opfylder 0-25 % af behandlingspakken b. Procentdel, der opfylder % af behandlingspakken c. Procentdelen, der opfylder % af behandlingspakken d. Procentdel, der opfylder % af behandlingspakken a.-d. kan give overblik over udviklingen over tid, f.eks. i grafisk fremstilling. Opnået proceskvalitet angiver, hvor mange mulige processer afdelingen har givet. Det vil sige andelen af opfyldte indikatorer set i forhold til antal muligt opfyldte indikatorer. For mere information henvises til information på RKKPs hjemmeside: mentation_appendiks_ pdf 5

7 Fra Indikatorer, kliniske kvalitetsdatabaser er der to muligheder for at komme dybere ned i data: 1. Den ene mulighed er, at du klikker på en værdi i kolonnen Antal Patienter, så kommer du direkte til en cpr-liste, der angiver status for de involverede patienter (1). 2. Den anden mulighed er at klikke på den lille blå graf, der vises i kolonnen Udvikling (2), hvorfra du kommer til et seriediagram. I begge tilfælde vedrører data den valgte indikator. Seriediagrammer Seriediagrammet er et enkelt grafisk redskab, som gør det let at se om den indikator, du studerer, er stabil eller har stigende eller faldende tendens over tid. Populært sagt, viser seriediagrammet, om data har niveau eller retning. Inden for den gren af statistikken, som beskæftiger sig med kvalitetsmålinger, taler man om tilfældig eller ikke-tilfældig variation. Her er der trykket på den lille blå graf (pil 2 i figur 6) også kaldet Spark-line. Og frem kommer et seriediagram. Figur 7 Medianen i FLIS er beregnet på baggrund af de observationer, der er vist i seriediagrammet. 6

8 Fortolkning af seriediagrammer Figur 8 viser et eksempel med seriediagrammer over forekomsten af hospitalserhvervede urinvejsinfektioner på to hospitaler. Hospital A har den højeste gennemsnitlige forekomst, men samtidig ikke-tilfældig variation i form af en sikker faldende tendens. Ikke-tilfældig variation er markeret ved den røde midtlinje. Modsat har hospital B en stabil (= tilfældig) forekomst af urinvejsinfektioner markeret ved den grønne midtlinje. Figur 8 Patientdata Fra Seriediagrammet kommer du til Patientdata ved at klikke på enten en værdi i tabellen eller et punkt på grafen. For at komme tilbage til indikatoroversigten skal du altid trykke på den lille blå pil i bjælken over diagrammet i figur 9. I rapporten Patientdata kan du finde oplysning om, hvilke patienter der indgår i opgørelsen af den enkelte indikator, samt hvorvidt patienten indgår i opgørelsen af indikatoren (se nedenfor). Listerne med patientdata erstatter de tidligere udsendte fejl-mangellister. Specielt om adgang til rapporten Patientdata. Adgang til Patientdata/CPR-niveauet tildeles efter samme kriterier som adgang til EPM. Dvs. har du adgang til EPM, har du samme adgang til patientdata i FLIS. Hvis du ikke har adgang til EPM og skal have adgang til patientdata i FLIS, skal du kontakte din afdelingsledelse og anmode om adgang. Hvis din afdelingsledelse er enig, skal de sende en anmodning om adgang til COK-FP-LedelsesInformation 7

9 Eksempel på patientdata fra marts 2014, Nordsjællands Hospital, Intensiv afdeling, Dansk Intensiv Database, om indikator nr udskrivning i aften-nattetimer: Figur OBS: også her forgår navigation ved hjælp af den lille blå pil i toppen af rapporten. I det følgende forklares betydningen af de enkelte kolonner. Bagerst i materialet er der desuden en supplerende ordforklaring. Hændelsesdato (1): Den dato som den enkelte indikator beregnes ud fra, eksempelvis udskrivelsesdato, dato for seneste kontakt, operationsdato eller lignende. Tæller (2): Angiver om patienten opfylder indikatoren 0=Nej 1=Ja, eller eksempelvis for mortalitet 0=Levende, 1=Død Nævner (3): Angiver om patienten rent faktisk indgår i beregningen (=1) eller om patienten havner i kategorien uoplyst pga. manglende oplysninger i datasættet (nævner=0). Nævner potentiel (4):Angiver om patienten bør/ kunne indgå i indikatoropgørelsen (1=ja) eller om indikatoren er irrelevant for patienten (0=nej). Her følger nogle eksempler mellem udfald fra KOL databasen Nævner Potentiel=0 º patienten er ikke relevant for opgørelsen, her vil Tæller og Nævner også være 0. º F.eks. patienten har aldrig været ryger og indgår derfor ikke i en indikator om tilbudt rygestop Nævner Potentiel=1, Nævner=0, Tæller=0, Datafejl=1 8

10 º Patienten kunne potentielt indgå i opgørelsen, men gør det ikke, da der er mangelfulde data til at opgøre indikatoren. º F.eks. at der mangler oplysninger om patientens rygestatus º Her kan Eksklusion id være udfyldt med en eller flere årsager, som kan angive hvilke data der mangler at blive indberettet før patienten kan indgå. Nævner Potentiel=1, Nævner=0, Tæller=0, Datafejl=1 º Patienten kunne potentielt indgå i opgørelsen, men gør det ikke, da der er mangelfulde data til at opgøre indikatoren. º F.eks. at der mangler oplysninger om patientens rygestatus º Her kan Eksklusion id være udfyldt med en eller flere årsager, som kan angive hvilke data der mangler at blive indberettet før patienten kan indgå. Nævner Potentiel=1, Nævner=1, Tæller=0, Datafejl=0 º Patienten indgår i opgørelsen men opfylder ikke indikatoren º F.eks. patienter, der er rygere og som ikke er tilbudt rygestop Nævner Potentiel=1, Nævner=1, Tæller=1, Datafejl=0 º Patienten indgår i opgørelsen og opfylder indikatoren º F.eks. patienter, der er rygere og er tilbudt rygestop inden for det seneste år Værdi (5): Anvendes ved indikatorer som har en given værdi (ex. HbA1 eller antal dage) eller ved afrapportering af værdier, der ikke angives som en andel fx alder eller vægt. Datafejl(6): Hvis patienten/forløbet ikke indgår i opgørelsen pga. fejl i datagrundlag, der mangler altså data til at beregne indikatoren er denne udfyldt., 1=Utilstrækkelige data til at indgå i beregning af indikator. EksklusionsID (7): Angiver kobling til tabel med eksklusionsårsager, (beskrivelse af typen af datafejl eller hvorfor indikatoren ikke er relevant, altså tilfælde hvor Nævner potentiel=0). 9

11 Eksport af data til Excel I alle rapporter kan du eksportere data til f.eks. Excel-regneark til yderligere bearbejdning af data. Figur 10 Udskrivning af rapport Udskriftsfunktionen: prøv den f.eks. i A3-format og hæng på opslagstavlen Figur 11 10

12 Hvor kan du få hjælp? a. Dine nøglepersoner i afdelingen b. Hospitalskoordinatorer for Klinisk Kvalitet i hospitalets kvalitetsenhed link c. De regionale kontaktpersoner link d. FLIS direkte COK-FP-Ledelses Information evt. tlf e. Databasen eller det til databasen knyttede kompetencecenter/datamanager (se nedenfor) f. Databasernes Fællessekretariat, RKKP (se nedenfor) Yderligere info nyttige links I FLIS rapporteres løbende på ca. 40 landsdækkende, kliniske databaser. Disse og afrapporteringsfrekvensen kan ses hér: 1. Tidsplanen for processen omkring årsrapporterne kan tilgås hér: 2. Bemærk, at 1 og 2 opdateres hyppigt, så har du brug for oplysningerne, anbefales det at se seneste nyt på siden via linket. 3. På kan du se følgende materiale: a. Generisk model (dokumentationen) b. Landsdækkende Kliniske Databaser (overordnet vejledning til FLIS/Kvalitet/Kliniske databaser) c. Landsdækkende kliniske databaser - indikatoroversigt (den fulde indikator-tekst) d. Generisk model, kalender Regionernes Kliniske Kvalitetsudviklingsprogram, RKKP, er det organisatoriske omdrejningspunkt for de landsdækkende kliniske kvalitetsdatabaser. Organisationen tilgås hér: 4. Klik dig ind på RKKP-forsiden med oversigten over alle databaserne 5. Når du klikker på en database, får du adgang til en række fakta, fx kontakt til kompetencecentre/datamanager, databasens styregruppe, dokumentalistrapport, indikatoroversigt, indikatordefinitioner og beregningsmetoder, f.eks. her: 6. Vil du vide mere om Region Hovedstadens arbejde med de kliniske kvalitetsdatabaser, kvalitetsorganisationen, opgaver og ansvar for alle involverede parter, kan du tilgå Drejebogen hér. Den opdateres løbende: 7. Se under Kvalitet 11

13 Ordforklaringer Antal patienter Datafejl Datakomplethed Dato skæring/ hændelsesdato Eksklusions id Indikator Konfidensinterval Opgørelsesperiode Sammenligning Seneste værdi Antal patienter er den patientpopulation, der indgår i beregningen af de enkelte indikatorværdier, forskelle i det indgående patientantal mellem forskellige indikatorer kan være begrundet i forskelle i datakompletheden/ - kvaliteten (f.eks. af et antal uoplyste ) Hvis patienten/forløbet ikke indgår i opgørelsen pga. fejl i datagrundlag, der mangler altså data til at beregne indikatoren er denne udfyldt., 1=Utilstrækkelige data til at indgå i beregning af indikator. Datakomplethed angiver om alle relevante datafelter er udfyldt i hvert enkelt datasæt (for den enkelte patient) Den dato som den enkelte indikator beregnes ud fra, eksempelvis udskrivelsesdato, dato for seneste kontakt, operationsdato eller lignende. Angiver kobling til tabel med eksklusionsårsager, (beskrivelse af typen af datafejl eller hvorfor indikatoren ikke er relevant, altså tilfælde hvor Nævner potentiel=0) En indikator er en målbar variabel, der anvendes til at overvåge og vurdere den sundhedsfaglige kvalitet. Indikatorerne relaterer sig enten til struktur, proces eller resultat inden for et givent sygdomsområde. I databaserne anvendes primært proces- og resultatindikatorer, hvor indikatorresultaterne opgøres kvantitativt i form af andele. En indikator, der udvikles på dokumenteret og aktuelt videnskabeligt grundlag, kan anvendes til sammenligning og gøre det muligt at følge udviklingen over tid. Konfidensintervallet er de statistisk beregnede sikkerhedsgrænser for indikatorresultatet, der udtrykker, at 95 % af de observerede resultater med sikkerhed ligger indenfor det angivne interval/ grænserne. Opgørelsesperioden eller observationsperioden, er den tidsramme indenfor hvilken indikatorens handlinger har fundet sted, og indenfor hvilken resultatet er beregnet. Sammenligning viser indikatorværdien for det valgte organisatoriske sammenligningsniveau. Opgørelsesperioden er den samme som den seneste periodes indikatorværdi seneste værdi er beregnet for. Resultatet for egen afdeling indgår i såvel regions- som landsresultat. Den seneste værdi er det indikatorresultat, der er beregnet for den givne patientpopulation (antal patienter) i den valgte opgørelsesperiode Grøn: Standarden er opfyldt. Det målte indikatorresultat er lig med eller større/ bedre end den fastsatte standard. Gul: Standarden er opfyldt, når der tages højde for den statistiske usikkerhed. Indikatorresultat er lavere / dårligere end standarden, men konfidensintervallet (95 % sikkerhedsgrænserne) for indikatorresultatet indeholder standardens værdi. Rød: Standarden er ikke opfyldt. Indikatorresultat ligger lavere / dårligere end standarden, og konfidensintervallet indeholder(95 % sikkerhedsgrænserne). Standard En standard er et kvalitetsmål, og defineres som det mål for kvalitet, der danner grundlag for vurdering og evaluering af en ydelses kvalitet (DSKS 2003). 12

14 Standarden bygger i videst muligt omfang på faglig evidens og fastsættes sædvanligvis af databasens styregruppe. For nogle indikatorer er der ikke fastsat en standard. I andre tilfælde kan standarden være defineret som landsgennemsnittet, og vil derfor variere over tid. Udvikling Kurven viser den faktiske udvikling over tid, og giver således et hurtigt overblik over tendensen. 13