Anbefalinger til indhold og funktionalitet af en Kardiologisk Fællesdatabase og IT- platform

Anbefalinger til indhold og funktionalitet af en Kardiologisk Fællesdatabase og IT- platform Organisatorisk rapport: d 12. december 2012 Dette dokument er en organisatorisk rapport er udarbejdet af en arbejdsgruppe under Dansk Cardiologisk Selskab (DCS) og Regionernes Kliniske Kvalitetsudviklingsprogram (RKKP) i forbindelse med etablering af en Kardiologisk Fællesdatabase (KFD). Formålet med udvalgsarbejdet har været at formulere principperne og en fælles holdning til en Kardiologisk Fællesdatabase og IT-platform med udgangspunkt i de kliniske kvalitetsdatabaser for hjertesvigt og hjerterehabilitering, men med mulighed for at udvide databasen til andre kardiologiske områder. Rapporten giver et bud på indhold og funktionalitet med henblik på at kunne udvikle en rationel og fleksibel databaseløsning, der i fremtiden kan integrere kvalitetsmålinger og klinisk arbejde. Rapportens indhold har været kommenteret ved høringsrunde i DCS og RKKP november 2012 Side 1 af 19

Indholdsfortegnelse Indledning...3 Forkortelser og ordforklaring...3 Problem...3 Formål og afgrænsning...4 Målgruppe...4 Resume af anbefalinger...4 Kvalitetsmål og principperne for Kardiologisk Fællesdatabase...4 Klinisk funktionalitet af Kardiologisk Fællesdatabase...5 Procedure ved etablering af nye databaser under Kardiologisk Fællesdatabase...5 Del I: Udviklings- og analysefase...5 Tidsforløb og workshops...5 Arbejdsgruppens sammensætning...6 Kommissorium...6 Resultat af SWOT analyse...6 Brugere af KFD...7 Erfaringer fra eksisterende systemer...7 Kvalitet og tidsafhængige variabler...8 Funktionalitet og effektivisering...8 Forskning...8 Del II: Løsningsmodel med udgangspunkt i hjertesvigt og rehabilitering...9 Brugerinterface i relation til sygdomsforløb...9 Variabler skal godkendes af koordinationsgruppe i KFD...9 Variablers definition...10 Ejerskab til variabler og forskning...10 Dataudveksling med EPJ...11 Datafangst og validering...11 Data er tidsafhængige...12 Videre implementering af KFD under RKKP...12 Tjekliste til overvejelse ved tilslutning af nyt sygdomsområde til KFD...12 Fase I Ansøgning om ny database/sygdomsområde...12 Fase II-Godkendelse af nyt databaseområde...13 Fase III- Koordinering og udvikling af databasen...13 Appendix...15 Perspektiver til senere versioner...15 Ideer til forskningsanvendelse...15 Patientindtastning...15 Overvejelser om alternative løsninger...15 Appendix med tabeller og figurer...16 Figur med IT platform og Kardiologisk Fællesdatabase...16 Eksempel på variabler til brug for hjertesvigt og rehabilitering...16 Eksempel på kodning af variabler...17 Tabel Eksempel med registre som bruger forskellige variabel definitioner...18 Side 2 af 19

Indledning Forkortelser og ordforklaring KFD Kardiologisk Fællesdatabase, er den database som indeholder alle de kardiologiske stamdata og specialdata. Data tilgås ved en fælles IT platform RKKP Regionernes Kliniske Kvalitetsudviklingsprogram NIP National Indikator Projekt DCS Dansk Cardiologisk Selskab ESC European Society of Cardiology DHR Dansk Hjerteregister DHD Dansk Hjertesvigts Database SWOT Strengths, weaknesses, opportunities, threats analyse af fordele og ulemper [v1] Elementer der anbefales implementeret i første version af Kardiologisk fællesdatabase [v2] Elementer til overvejelse i senere version af Kardiologisk fællesdatabase FMK Fælles medicinkort Problem Måling af kvalitet i sundhedsvæsenet kræver målbare og valide data. De eksisterende registre kan ikke levere dette, og derfor ønskes supplerende data fra behandlere i sygehusvæsenet. I forvejen indberettes til landsdækkende kvalitetsdatabaser inden for invasiv kardiologi, hjertesvigt, ablation for atrieflimren samt pacemaker og ICD behandling. Derudover anvendes i kardiologien mere end 35 forsknings- og kliniske databaser i ind- og udland. Det er et problem, at databaserne benytter forskellige IT-platforme, som ikke umiddelbart tillader samkøring eller genbrug af data på tværs af databaserne. Det er et problem, at den tid læger og sygeplejersker bruger på indtastning tages fra den tid, der er afsat til patientbehandlingen. Løsningen kunne være at samordne de kardiologiske forsknings- og kliniske databaser således at dobbeltindtastning undgås. Det kræver en omstrukturering af databaserne, som tillader kvalitetsmåling, helst uden at besværliggøre den kliniske arbejdsproces. Derfor besluttede RKKP og DCS i 2010 at udvikle en kardiologisk fællesdatabase (KFD), med udgangspunkt i Dansk Hjerterehabiliterings Database (DHRD) og Dansk Hjertesvigts Database (DHD). Økonomien til arbejdet blev sikret gennem bevilling i 2012 til etablering og drift på ca. kr. 2,0 mio., der administreres af RKKP. Tidshorisonten er, at en minimumsversion etableres i første kvartal 2013. I december 2011 nedsatte DCS en ad hoc arbejdsgruppe til samordning af databaseområdet. Få måneder senere blev gruppen udvidet til også at omfatte repræsentanter fra RKKP og bistand fra professionelle IT konsulenter. Side 3 af 19

Formål og afgrænsning Formålet med denne rapport har været at beskrive principperne i en Kardiologisk Fællesdatabase (KFD) og tilhørende IT-platform. Formålet er at beskrive en model, der kan indsamle valide kvalitetsdata som en delproces af det kliniske arbejde. I del I beskrives muligheder og holdninger (SWOT analyse) på basis af to afholdte workshop. I del II fokuseres på indhold og funktionalitet af KFD, med fokus på supportfunktioner og andre tiltag, som kan motivere klinikere til at bruge en fælles IT-platform. I arbejdet tages udgangspunkt i de kliniske kvalitetsdatabaser for hjertesvigt og hjerterehabilitering, men hensigten er at udvide databasen trinvist, ud fra en af DCS prioriteret rækkefølge, så fællesdatabasen på sigt vil være dækkende for hele det kardiologiske område. Målgruppe Denne rapport er henvendt til DCS egne arbejdsgrupper, til regionerne, til RKKP og tilknyttede ITsamarbejdspartnere. DCS s arbejdsgrupper kan bruge rapporten ved udarbejdelse af nye kliniske databaser, idet der gives eksempler på hvilke elementer der skal overvejes ved etablering. Regionerne og RKKP kan bruge rapporten som en dokumentation for lægernes (DCS) holdning (ønsker og krav) til funktionalitet og anvendelse af de kliniske databaser. Det er et delmål at rapporten må inspirere og hjælpe kvalitetsdatabaser inden for andre lægevidenskabelige kliniske specialer, og som idekatalog for samarbejdende IT-leverandører. Resume af anbefalinger Det anbefales, at der udvikles en IT-platform, der fungerer som fælles indtastningsflade for de kardiologiske kvalitetsdatabaser således at alle indberettede data samles i en Kardiologisk Fællesdatabase (KFD). I rapporten markeres anbefalinger til implementering i første version med [v1], mens ideer til udvikling i senere versioner markeres med [v2]. Kvalitetsmål og principperne for Kardiologisk Fællesdatabase Det primære mål med KFD er at opsamle valide kvalitetsdata. Data indsamles via en fælles IT-platform, som er forberedt til at kunne udbygges med nye kardiologiske sygdomsområder. Fordelen ved kun at have én database, er at ændringer/opdateringer af variabler der foretages i én sammenhæng straks slår igennem i alle andre sammenhænge. Tidligere etablerede man forskellige databaser for hvert sygdomsområde, men nu defineres i stedet et tilhørende sæt af variabler for hvert sygdomsområde, men variabler deles på tværs af sygdomsområder. Kvalitetsforbedringer for de administrative brugere opnås ved at generere lister med patienter, som mangler opfyldelse af forskellige kvalitetsmål. En sidegevinst ved den foreslåede model er, at data også kan bruges i klinisk- og forskningsmæssig sammenhæng til fremme af kardiologiens udvikling i Danmark. Det er et ønske, at KFD også kan fungere som forskningsinfrastruktur, på samme måde som cancerdatabaserne, der både er kvalitets og forskningsdatabaser på cancerområdet. For eksempel har det været en del af DHRDs målsætning at kunne levere danske data til den europæiske database. Side 4 af 19

Klinisk funktionalitet af Kardiologisk Fællesdatabase Erfaringsmæssigt er det vanskeligt for hospitalsbrugere at finde tid og ressourcer til at indtaste valide kvalitetsdata, og derfor bliver IT-platformen nødt til at begunstige disse brugere. Begunstigelsen kan bestå i kliniske og administrative supportfunktioner, som giver brugerne tidsmæssigt råderum til at levere de påkrævede kvalitetsdata. Grundtanken er, at en IT-platform, der er tilpasset brugerne vil motivere til brug af systemet. Derfor må IT-platformen tilpasses specifikke situationer for et sygdomsforløb, f.eks.henvisning til klinikken/afdelingen, visitation, besøg ved læge og sygeplejerske. Supportfunktioner kan være tidsbesparende datafangst fra andre registre, genbrug af fællesdata (for at undgå dobbeltindtastning), bedre patientoverblik, beslutningsstøtte, udregning af risikoscore, og automatisk generering af journaltekster til den elektroniske patientjournal. Det er ikke ambitionen at skabe en elektronisk patientjournal, men at skabe et elektronisk register, der kan fremvise de indhentede kvalitetsdata så brugeren kan få et bedre overblik end gennem de eksisterende systemer. Selvom systemet baseres på datafangst og kliniske supportfunktioner må systemet kunne håndtere situationer hvor disse ikke slår til. Eksempelvis ved manglende patientfremmøde må systemet tillade en separat og hurtig indtastning af et minimum af kvalitetsdata. Procedure ved etablering af nye databaser under Kardiologisk Fællesdatabase Definition og dokumentation af variabler/datasæt for hvert sygdomsforløb udarbejdes ved de relevante DCS arbejdsgrupper. Definitioner skal følge etablerede standarder og være kompatible med andre vigtige registre, eksempelvis ESC. En koordinationsgruppe under DCS og RKKP skal udpeges for at vurdere de foreslåede variabler i relation til eksisterende variabler. En fælles variabeldefinition skal besluttes under hensyntagen til eksisterende databaser, databasebestyrelser og ved kontakt til de forskellige arbejdsgrupper under DCS. RKKP har det overordnede ansvar for styring af KFD med projektplaner, aftaler med IT-levarandør, og åbenhed vedrørende dokumentation. Det anbefales at der afholdes regelmæssige audit på udvalgte variabler for at sikre en høj datakvalitet. Del I: Udviklings og analysefase Tidsforløb og workshops Det første møde i arbejdsgruppen blev afholdt december 2011 med deltagelse af OW, SPJ og repræsentant fra IT firmaet Trifork. På mødet planlagdes arbejdsprocessen og efterfølgende workshop. Engagementet af eksternt IT firma muliggjorde en uafhængig vurdering af muligheder og brugernes behov. På de to workshops afdækkedes ønsker, krav, bekymringer, forhindringer og muligheder (SWOT analyse) i en kreativ proces. Den første workshop d 3.januar 2012 blev afholdt med temaet "Den ultimative løsning" med deltagelse fra alle inviterede arbejdsgrupper. På mødet diskuteredes spørgsmål som "Hvad skal vi kunne med systemet?", " Hvordan kan patientforløbene defineres?", "Hvad er behovet og fordelen ved strukturerede data?", "Hvordan kan et system hjælpe os ved patientovergange?". På den anden workshop (d. 7. februar 2012) gennemgik man konklusioner fra første workshop, og formulerede et udkast/forslag til Side 5 af 19

datastruktur opbygget over en simpel model. I April 2012 blev arbejdsgruppen omstruktureret til også at omfatte repræsentanter fra kompetencecentre under RKKP. I Juni indgik RKKP en aftale med det Århusbaserede firma, IT-Medico, om at udvikle den fælles IT-platform og danne den fælles database. Arbejdsgruppens sammensætning Forfattere: Olav W Nielsen og Søren Paaske Johnsen på vegne af arbejdsgruppen. De inviterede DCS arbejdsgrupper og deltagere fra udvalgs og høringsarbejde ses nedenfor Fra DCS DCS-bestyrelse - Olav W Nielsen, Dan Høfsten, DHR - Poul Erik Mortensen (thoraxkirurg), Anne Dorte Zwisler Arbejdsgrupperne for: - Iskæmi og interventionel kardiologi - Christian Juul Terkelsen, Mads Andersen - Arytmi - Christian Gerdes, Jens Brock Johansen - Hjertesvigt - Olav W Nielsen, Kenneth Egstrup, Lars Køber - Hjerterehabilitering - Ole May, Ida Gustafsson, Eva Prescott fra RKKP: Kompetencecenter for Klinisk Kvalitet og Sundhedsinformatik-vest (KCKS-Vest) - Anne Nakano Kompetencecenter for Klinisk Epidemiologi og Biostatistik-Øst (KCEB-Øst) - Charlotte Cerqueira Kompetencecenter for Klinisk Epidemiologi og Biostatistik-Nord (KCEB-Nord) Søren Paaske Johnsen Kommissorium DCS formulerede i december 2011 et oplæg til igangsættelse af processen: - Angiv hvilke fælles kardiologiske variabler fra forskellige hjertesygdomsgrupper der kan samles, og hvorledes de bør defineres, i en fælles database - Angiv hvilke variabler (med tilhørende definition) fra de specielle hjertesygdomsgrupper inden for hjertesvigt, iskæmisk hjertesygdom, arytmi, og rehabilitering, der bør tilgodeses i forskellige underdatabaser. I arbejdet ønskes Hensyntagen til variabler fra de nationale registre inden for hjerteinsufficiens, rehabilitering, arytmi, og iskæmisk hjertesygdom At data er kompatible med de europæiske surveys (EuroObservational Studies) i et omfang som muliggør eksport af alle eller dele af variabler til ESC-registre Forslag til hvorledes registrene kan indarbejdes og lette en klinisk hverdag, f.eks. implementering af scoringssystemer, henvisningsskemaer, og automatisk generering af tekst til patientjournal og epikrise. Kommissoriet har tjent som inspiration til udvalgsarbejdet og nærværende rapport. Men da valget af variabler er en pågående og iterativ proces har vi her valgt at beskrive principperne for proces, mens det konkrete valg af variabler og definitioner vil blive beskrevet i et parallelt udvalgsarbejde. Resultat af SWOT analyse Tabel 1 Definition af brugere på 4 niveauer. Politiske Repræsenteret ved regionerne (f.eks med ønske om redskab til kvalitetsmåling ) Administrative Brugere på hospitals/afdelingsniveau, der har ønske om at kunne lave statistik på patientforløb, visitere patienter og spare tid Patientnære Læger og sygeplejersker som skal levere data til systemet, og få noget tilbage fra systemet i form af bedre overblik og autogenerede tekstnotater Forskere Forskere der beskriver sammenhænge ved at koble databasen med andre registre Side 6 af 19

Brugere af KFD Ved omtale af systemet og funktionalitet skelnes mellem politiske, administrative, patientnære og forskningsorienterede brugere af systemet (Tabel 1). Erfaringer fra eksisterende systemer På baggrund af positive erfaringer (Tabel 2) og negative erfaringer fra ( Tabel 3) tidligere systemer kunne formuleres nogen ønsker for et nyt system: [v1] Skal være online, landsdækkende, tilpasset klinisk dagligdag, kunne eksportere tekstdata til EPJ, være let anvendeligt, og med mulighed for eksport af data til egen databehandling. [v1] Bør have en gennemskuelig organisation, kunne genbruge data fra andre databaser, og give mulighed for at opfange hvis data ændrer sig over tid. Konfliktområder ved udvikling af et nyt system blev også afdækket under workshoppen, f.eks. begrænsede tidsressourcer til indtastning, problemer med ejerskab af data, frygt for ringe datakvalitet, og om der kunne gives mulighed for at supplere med variabler til forskningsbrug (Tabel 4) Tabel 2 Positive elementer ved eksisterende systemer Dansk Hjerteregister Kombinerer data fra Østdanmark, Vestdanmark og Landspatientregister (DHR) Landsdækkende og online Webpats (kard.lab Østdanmark) Vestdansk hjertebase (kard.lab Vest DK) NIP har en lettilgængelig analyseportal. Er velfungerende og indarbejdet til klinisk brug, Data af høj validitet fordi de indtastes af speciallæger, Data kan eksporteres til EPJ ved automatisk tekstgenerator Webbaseret. Dataeksport til regneark Godt indarbejdet. Let anvendeligt NIP hjertesvigt har medført en generel bedre kvalitet på afdelingsniveau Tabel 3 Begrænsninger ved eksisterende systemer Organisatoriske Administrative problemer ved datafangst/låning fra andre systemer Skrøbelig organisation, baseret på få ildsjæle, begrænset økonomi De fleste databaser i dag er ikke nationale Flere databaser er uden sammenfald af variabler og uden datagenbrug Kvalitetsmæssige Ressourcekrævende DHR Indeholder kun invasive kardiologiske data (ikke anden vigtig information) Nogen databaser er vanskelig at få data fra pga "ejerskabsfølelse" fra ildsjæle Visse data i eksisterende databaser er indtastet i hast, og er ikke valide Uens datadefinition af samme typer variabler mellem forskellige databaser Ændringer af dynamiske variable opfanges ikke Indtastning er tidsrøvende og der kommer intet tilbage til brugeren i dag Databaserne er adskilt fra klinisk praksis, dårlig/ingen snitflade til EPJ Dobbeltregistrering i forskellige databaser tidsspilde og medfører risiko for fejl NIP kvalitetsdata anvendes ikke direkte af den patientnære bruger Tabel 4 De patientnære brugeres forbehold ved nyt register Hvordan skal vi finde tid og ressourcer til ekstra tidsforbrug ved indberetning/registrering? Hvordan undgår man sløset dataindberetning som i nogen af de eksisterende systemer? Hvordan sikres datakvalitet hvis man laver datafangst, eller hvis noget er indtastet sløset? Hvordan sikrer man at data er synkroniseret med (EPJ) og medicin modul? Hvordan sikres ejerskab og særinteresser i de enkelte data og databaser til forskningsbrug? Side 7 af 19

Kvalitet og tidsafhængige variabler En velfungerende IT-platform bør indeholde kvalitetsforbedrende funktioner for alle type af brugere (Tabel 5). En særlig styrke ved en dynamisk IT-platform og database er muligheden for at lave kvalitetsmål på tidsforløb, og forløbsorienterede data. Funktionalitet og effektivisering De patientnære brugere er i forvejen underlagt tidskrævende dokumentationskrav og kan ikke pålægges yderligere. Derfor anbefales: [v1] at systemet implicit skaber tidsmæssigt råderum og incitamenter for de patientnære brugere til at levere ekstra kvalitetsdata: F.eks. ved bedre patientoverblik, autogenerering af journaltekst til EPJ, og genbrug af data kan der spares tid til brug for mere dokumentation. (Tabel 6) Forskning Klinisk forskning er tæt associeret med kvalitetsområdet. Derfor ønskes at: [v2] basale kardiologiske data fra en fællesdatabase kan bruges i forskningssammenhæng. F.eks ved at data (efter godkendelse fra relevante myndigheder) kan kobles med andre registre (Tabel 7). Tabel 5 Eksempler på kvalitetsforbedrende funktioner i KFD i forhold til brugerne Sundhedspolitisk og Kunne måle varighed fra henvisninger til diagnose eller behandling [v2] Kunne kvalitetsmåle på indikatorer såvel som på tidsforløb [v1] forsker Krydse data til register og kohorteforskning (DHR, Euroheart survey) [v2] Afdelings administrator Patientnær behandler Udskrive løbende tjekliste af indikatorer, og mulighed for at lave for statistik herpå [v2] Give tilbagemelding om datakvalitet og tidsforløb [v2] Komplikationsregistrering [v2] Lave lister (evt sende warnings til egen læge / egne læger) mhp ekstra patientkontroller [v2] Lave lister på vilkårligt valg af variabler for at tjekke datakvalitet og indhold Få bedre overblik ved at følge tidsmæssig udvikling af variable (blodprøver, Blodtryk etc [v2] Få feedback i form af tjeklister mhp at øge kvalitet i behandling, F(.eks. huske at henvise til rehabilitering, eller ICD enhed ) [v2] Få beslutningstøtte ved mulighed for scoreberegning af risiko (ChadVasc, Hasbled) [v1] Få warnings/popup på patientniveau ved særlige afvigelser fra god kvalitet [v2] Tabel 6 Eksempler på rationaliseringsfunktioner ved KFD For patientnær Ved at data overføres til EPJ ved at autogenere resume til brug for indlæggelsesnotater, brugere epikriser, henvisninger, og oplæg ved tilsynsanmodning. [v1] [v2] (tidsbesparelse) Ved at få et bedre patientoverblik ved hurtig at præsentere kliniske relevante data eller ved automatiseret resume. (f.eks Stamdatablad med basisfelter plus udvalgte felter) [v1] [v2] Ved at levere og hente data fra FMK vs. EPM t(datafangst). Udnyt genbrug af data og undgå dobbeltindtastning i flere forskellige flere kliniske databaser [v2] For afdelingsadministration Ved at give straksmelding til brugeren vedrørende tjeklister [v2] Give bruger mulighed for selv at søge i databasen [v2] Give mulighed for statistik ved automatiserede søgninger (queries) [v2] Tabel 7 Eksempler på forskningsanvendelse og potentiale ved KFD Kunne eksportere og koble data med andre forskningsregistre/internationale surveys/ DHR [v2] Kunne identificere patienter til forskning ved screening af databaser [v2] Kunne ad hoc randomisere patienter til landsdækkende protokoller (mhp follow up studier) til at teste effekten af forskellige administrative patientforløb eller behandlinger [v2] Side 8 af 19

Del II: Løsningsmodel med udgangspunkt i hjertesvigt og rehabilitering De patientnære brugere forventes at blive pålagt indrapportering af data til systemet efter at have set patienten. Hvis man ønsker valide kvalitetsdata må systemet tilpasses disse brugere, så det kan bruges i de forskellige kliniske situationer. I det følgende beskrives en løsning for hjertesvigt og rehabilitering efter en generel model, med mulighed for senere at tilknytte nye underdatabaser. Tabel 8 Brugerinterface (Userinterface, UI) i relation til forskellige situationer i et sygdomsforløb Situation Version Bruger Henvisning [v1] [v2] Til læger, der henviser til afdelingen/klinikken Visitation [v2] Til lægen, der visiterer patienten til afdeling/klinikken Forløb læge [v1] Til lægen, der følger pt i klinkken Forløb sgpl [v1] Til sygeplejerske, der følger pt i hj.svigtklinikken Kvalitet [v1] Til kvalitetsperson, der tjekker målopfyldelse af kvalitetsindikatorer Patient [v2] Online formular til patienten indtaster før besøg/indlæggelse Forskning [v2] Til forskere kan defineres særvariabler Indlæggelse [v2] Til læger og sygeplejersker der modtager pt ved akut indlæggelse Epikriser [v2] Til læger og sygeplejersker der udskriver patient Brugerinterface i relation til sygdomsforløb Et sygdomsforløb kan opdeles i en række situationer med hver sin lægelige eller sygeplejefaglige procedure. Hver af disse situationer i et sygdomsforløb kræver et særlig brugerinterface med tilhørende variabler: [v1] IT-platformen må gengive et sygdomsforløb på en for brugeren meningsfuld og nyttig måde. (Tabel 8). Eksempelvis vil det for en ambulant hjertesvigtspatient gælde, at patienten skal 1) henvises, 2) visiteres, 3) se en læge, 4) se en sygeplejerske, og 5) en udnævnt kvalitetsmedarbejder (f.eks sygeplejerske) skal tjekke om alle kvalitetsindikatorer er indberettet for hver enkelt underdatabase. [v2] På sigt kan modellen udbygges med patientindtastede data, forskningsrelevante data, og data fra en hospitalsindlæggelse. Variabler skal godkendes af koordinationsgruppe i KFD [v1] Udvælgelse af hvilke variabler, der skal medtages i KFD, baseres på ensartede kriterier (Tabel 9). F.eks. ønsket om at måle og give bedre kvalitet i behandlingen. Et andet kriterium er at medtage variabler, som kan give de patientnære brugere mere tid eller bedre overblik, eller forskningspotentiale. [v1] Det endelige sæt variabler skal koordineres ved en koordinationsgruppe sammensat af RKKP og DCS. En sådan koordinationsgruppen skal identificere potentielle konflikter, og koordinere definitionen af variabler med de meste relevante arbejdsgrupper. Side 9 af 19

Tabel 9 Forslag til kriterier for at vælge variabler til KFD. Kvalitet Kvalitetsindikatorer, der er nøje beskrevet og dokumenteret i dokumentalistrapport. [v1] Resume Variabler, der er nødvendige for at kunne resumere patientens samlede sygdomsforløb ( f.eks. iskæmisk hjertesygdom, EF, NYHA, ACE i, EKG, ekko, hypertension, komorbiditet Klinisk Tværfagligt Score Forskning (lungesygdom, nyresygdom) [v1] Variabler, der er nødvendige for at generere et meningsfuldt journalnotat ud fra en konsultation, f.eks BT, puls, [v1] Variabler, der er nødvendig i forhold til sygepleje/fysioterapi (f.eks. patient uddannelse, hjemmesituation, sygdomsforståelse ) [v1] Variabler som kan bruges til at beregne en udvalgt risikoscore (f.eks. ChadVasc) [v1] Supplerende variabler mhp forskningsprojekter/registre (f.eks ESC) [v2] Tabel 10 Regler for variablers standard og definition Skal baseres på åbne standarder (data, udviklingsmiljø, kode osv) og følge internationale definitioner [v1] En ansvarlig arbejdsgruppe skal give forslag til definition på en basal og avanceret skala. Dette forslag skal i høring i andre relevante arbejdsgrupper[v1] Variable skal være tidsmarkerede så man kan følge dynamiske ændringer (gemmes med tidsstempel) [v1] Kilden og dato ved en datafanget variabel bør kunne rekonstrueres og evt vises [v1] Levetiden for en variabels gyldighed skal angives, (dvs hvor længe kan den accepteres før opdatering) [v1] Variabler skal være struktureret og defineret ens på tværs af underdatabaser [v1] En variabel skal have valideringsregler [v1] Variablers definition [v1] Definitionen må baseres på gældende internationale standarder tilpasset danske forhold, dvs åbne standarder, dannet i konsensus mellem relevante arbejdsgrupper, og så vidt muligt kompatible med internationale surveys/registre (Tabel 10). Det kan være en fordel at definere grupper af variable (moduler), som kan eksporteres og valideres en bloc (f.eks et sæt af livsstilsvariabler, der kan bruges i forskellige underdatabaser). Tabel 11 Problemområder vedrørende ejerskab til variabler Skal der være mulighed for Lokalt (afdeling) og for en arbejdsgruppe (nationalt) at indsamle data og kunne indtaste ekstra variable? Skal der være fagligt ejerskab til variable (til forskningsbrug) på basis af forskningsprotokoller indgivet til en koordinationsgruppe, evt en særlig styringskomite for hver kvalitetsdatabase? Skal særlig forskningsmæssige variabler kunne tilknyttes en ejer (evt i en tidsbegrænset periode)? Hvordan skal man kunne udtrække fællesvariabler, evt forskningsvariabler, til databehandling? Ejerskab til variabler og forskning Ejerskabet" til variabler har haft sin særlige diskussion, men rapporten giver ikke nogen løsning på det problem idet der afventes en politisk beslutning. På den ene side er der fremført ønsker om at data skal kunne anvendes til forskning. På den anden side ønsker enkelte interessegrupper et ejerskab til særlige variabler fordi der har været anvendt særlige ressourcer på dataindsamling. (Tabel 11). Side 10 af 19

[v2] Der er enighed om at KFD vil kunne reducere behovet for individuelle forskningsdatabaser. Derfor efterspørges en fleksibel løsning, hvor læger vil kunne definere supplerende forskningsvariabler der nemt kan implementeres af leverandøren. Dataudveksling med EPJ Det vil være motiverende for indtastning hvis de strukturerede data fra KFD kan give brugeren et bedre patientoverblik og spare tid. Det kan for eksempel gøres ved at data automatisk omsættes til journaltekst som efterfølgende eksporteres til en lokal EPJ: [v1] Der ønskes mulighed for at danne et summarisk kardiologisk overblik (a la det tidligere anvendte "resumeark" eller "hovedkort"). Automatisk tekstdannelse findes i dag i PATS, Vestdansk hjertedatabase, og fra medicinjournal til EPJ (OPUS i Region Hovedstaden). [v2] På sigt kan man forestille sig at data kan udveksles på variabelniveau, hvis den regionale EPJ vil tillade det. Men udveksling af data med EPJ er kontroversielt. De 5 regioner anvender forskellige EPJ systemer, og selv inden for samme region er der forskellige krav til strukturering af kliniske datatyper. De fleste regioner har en EPJ, der består af flad tekst med ikke-søgbare felter, mens andre eksempelvis kræver særlig indtastning af blodtryk og puls i strukturerede variabler. På grund af disse forskelligheder vil der være forskellige behov og ønsker, der ikke kan tilgodeses i første version af IT-platformen, men som der evt kan arbejdes på i efterfølgende versioner. Tabel 12 Overvejelser ved datafangst i KFD Konverterings Der må laves konverteringsalgortimer af historiske data, som skal med i ny fælles database algoritmer (f.eks.fra DHR, Rehab, NIP hjerteinsufficiens) [v1] Markering af Kilden til indhold af en variabel skal vises (f.eks. LPR ved datafangst, patient hvis en patient input kilde konfirmation har tastet data online) [v1] Lægen skal kunne overskrive datafangede data (evt på samme måde som medicin valideres i FMK eller smartere) [v2] Tabel 13 Forslag til tidspunkter for statusopdatering af variabler Forundersøgelse Hvis en patient har angivet basisoplysninger online [v2] og indlæggelse Hvis en læge/sgpl validerer data og taster nye ind. [v2] Afslutning Når (special) lægen opdaterer informationer ved afslutning [v2] Når der dannes struktureret resume af resultat i journalvenlig tekst til epikrise (evt henvisninger). [v2] Når Lægen kan redigere teksten inden eksport til EPJ [v2] Statustidspunkter ajourføring af KFD Når medicin opdateres i EPM/FMK, og datafanges til KFD og journaltekst ved [v1] Datafangst og validering Datafangst er en arbejdstidsbesparende proces, der eksempelvis kan gøres fra følgende kilder: Medicin (FMK/receptregister), EKG (EKG database), LPR diagnose (f.eks. tidligere PCI, Hjerteoperation, Pacemaker/ICD), biokemiske analyser. [v1] Datafangst anbefales i videst muligt omfang, men der vil være brug for at validere de indfangede oplysninger. Det betyder at alle variabler skal være mærket med en dato for opdatering og kode for seneste Side 11 af 19

kilde (Tabel 12). Automatisk datafangst fra PATS og vestdansk database til hjerterehabiliteringsformål kan være hensigtsmæssigt at prioritere tidligt. [v2] Det vil formentlig blive nødvendigt at definere et hierarki for hvilke datakilder, der er mest valide i henhold til enkelt variable, ligesom dato for fangsten er vigtig. Data er tidsafhængige Datavalidering er nødvendigt ved datafangst og ved variabler som kan ændre sig over tid. Der kan eksempelvis være brug for opdatering i henhold til bestemte tidspunkter. (Tabel 13) [v1] I første omgang besluttes at indføre en levetid eller varighed for gyldigheden af en variabel som må formodes at ændre sig med tiden. (f.eks. en blodprøveværdi, blodtryk, oplysning om hypertension) [v2] Tidsafhængighed af variabler er et komplekst område, som må granskes i senere versioner sammen med de IT-partnere som skal implementere systemet. Videre implementering af KFD under RKKP [v1] En minimumsløsning skal give mulighed for at indsamle og give oversigt af variabler som bruges til måling af kvalitetsindikatorer kunne vise en liste med patienter fra den basispopulationen som er målgruppe for et givent indikatorsæt, og/eller patienter som bare er henvist til klinikken [v1] En brugbar løsning skal bygge videre på ovenstående og kunne datafange fra LPR, DHR, FMK/receptregister tillade indtastning af data tilpasset det aktuelle patientforløb kunne præsentere og genbruge allerede gemte data give brugeren mulighed for at validere datafangede variabler [v1] En funktionel løsning skal bygge videre på ovenstående og ved afslutning/henvisning generere en automatiseret tekst på basis af de strukturerede indtastede/datafangede variabler (som evt kan overføres til journal via simpel cut-and-paste funktion) kunne generere lister med patienter der skal visiteres/indkaldes kunne forenkle henvisninger og beregning af risikoscore Ved udvikling af KFD kan det være en fordel at starte med få udvalgte og veldokumenterede variabler. ved en iterativ og agil proces at justere skærmbilleder (userinterfaces) og variabeldefinitioner. at generere henvisninger med eksport af data til PATS og vest dansk hj.database og arytmiregister. at give afdelinger løbende overblik af kvaliteten ved hjælp af automatiserede queries Tjekliste til overvejelse ved tilslutning af nyt sygdomsområde til KFD Fase I Ansøgning om ny database/sygdomsområde [v1] En arbejdsgruppe under DCS som vil etablere en kvalitetsdatabase skal primært definere problemstillingen og skitsere hvad der er god kvalitet på området. På dette grundlag kan der fremsendes ansøgning til først DCS og siden RKKP. Side 12 af 19

Fase II Godkendelse af nyt databaseområde [v1] Såfremt der opnås godkendelse fra DCS/RKKP til at tilslutte sig KFD kan følgende tjekliste anvendes: Udarbejde dokumentalistrapport, som beskriver den videnskabelige evidens for at valg af indikatorer (der henvises til dokumentalist rapport for Hjerteinsufficiens som eksempel) Udarbejde variabelliste for kvalitetsdatabasen med tilhørende udfaldsrum (svarmuligheder). Der skal defineres et simpel og basalt udfaldsrum for hver variabel (se senere under fase III) Beskriv de kliniske situationer, hvor de individuelle variabler kunne være relevante (Tabel 8) Overvej om der skal suppleres med andre variabler som kan skabe værdi for brugerne, der skal indtaste. Se evt forslag til kriterier for at vælge variabler (Tabel 9). Forbered variablers standard og definition så de kan koordineres med regionernes koordinationsgruppe for KFD (Tabel 10). F.eks. ved at sammenligne definitionen med eksisterende variabler i KFD og fra andre relevante forskellige danske og internationale databaser. (se eksempelvis TABEL APPENDIX -REGISTRE). Det vil være nødvendigt at modificere variabler til den mest dækkende/favnende definition. [v2] Forbered, at der på sigt kan inkluderes ekstra variabler med relevans for forskning Fase III Koordinering og udvikling af databasen [v1] I samarbejde med koordinationsgruppen uddybes og defineres variabler. Vær beredt på at koordinationsgruppen foretager høring om variabeldefinition fra andre relevante arbejdsgrupper under DCS. Definer i hvilke situationer det er relevant at efterspørge/fremvise variablen. Til hver situation vil der blive skabt et relevant skærmbillede (Userinterface, UI) (Tabel 8). Lav et flowdiagram (Figur appendix) som illustrerer hvorledes variabler 1,2, xx kan vises i forskellige patientforløb for hjertesvigtklinik og rehabiliteringsklinik. I appendix ses en tabel (Tabel 15) med eksempel på variabler, som optræder i 6 forskellige scenarier der kræver hver sit "context sensitive" skærmbillede (User Interfaces- UI). For hver variabel tilføjes en række metadata som bruges for at strukturere variablen i databasen (Tabel 14 og kolonner i Tabel 15, appendix): o Et unikt navn. o En dato for indtastning/redigering. (gives automatisk) o Et gruppenavn der samler en gruppe variable i samme familie (2.kolonne). Fordelen er at en sammenhørende gruppe data kan præsenteres sammen på skærmbillederne o Angiv hvilke udpegede primære arbejdsgrupper (3.kolonne) som skal høres vedrørende definition. o Angiv en varighed eller levetid for hvor længe en variabel skal kunne videreføres i databasen uden at blive afkrævet en opdatering. Når en varigheden for variablen er overskredet vil dette blive markeret i indtastningsfladen. (Tabel 13) o Lav en beskrivende tekst (eller spørgsmål) for variablen o Angiv udfaldsrum på basal skala. En forsimplet udgave (f.eks ryger: nej/ja) som er tilstrækkelig til generelle formål. (Tabel 14) o Angiv udfaldsrum på avanceret skala (f.eks. ryger: nej/ nej eksryger / ja ryger), som beskriver en øget detaljeringgrad til specielle formål (Tabel 14) o Angiv inputmetode, som giver mulighed for at nogen variabler kan indfanges ved datafangst (Tabel 12), mens andre må indtastes manuelt. Når ovenstående skemaer og figurer er lavet kan koordinationsgruppen i RKKP tage kontakt til ITfirma mhp implementering. Programmering og implementering foregår ved en iterativ agil proces hvor der må være tæt kontakt mellem koordinationsgruppen, relevante DCS arbejdsgruppe og IT-firma mhp at udvikle og afprøve systemet. Test af systemet foregår først ved betaversion og med simulerede patientsituationer. Senere test foregår på mindst to udvalgte afdelinger som hver indtaster 20 patienter. årlig afrapportering af kvalitetsindikatorer må påregnes Side 13 af 19

Tabel 14 For hver variabel angives oplysninger om detaljeringsgrad og metadata Unikt navn Et sigende og unikt navn for variablen Dato Gives automatisk for sidste ændring Gruppe på UI Hører variablen til i en særlig gruppe af variabler som skal vises sammen (f.eks. anamnese, organisatorisk, patient relateret, patientundervisning) DCS arb.gruppe Hvilke/n DCS arbejdsgruppe/r skal høres om variablens definition Levetid Hvor længe kan man acceptere en gyldighed af en indtastet variabel (f.eks. 1 dag ~ kan ændre sig dagligt ; 365 dage ~ bør opdateres én gang årligt) Tekst Hvilken beskrivende tekst/spørgsmål skal brugeren præsenteres for på skærmen (f.eks. Tidligere AMI?) Kodeudfald B Basale udfaldsværdier for variablen (f.eks. 0 nej; 1 ja) Kodeudfald A Avancerede udfaldsværdier for variablen (f.eks. 0 nej; 1.1 ja én gang; 1.2 ja flere gange) Udfald Tekst Hvis udfaldsværdien er en tekst angives tekstlængden, f.eks 30 karakterer Variabelbrug Er variablen en (B)asal variabel, (K)valitetsparameter eller til (F)orskningsbrug Datafangst Ikke forpligtende forslag til kilden hvor variablen evt kan datafanges. F.eks. LPR for iskæmidiagnoser, VHD hvis vestdansk hjertedatabase, LABKA hvis blodprøve, RECEPT hvis medicin fra receptregistret. Db_rehab På hvilke/n skærmbilleder (UI) inden for rehabiliterings sygdomsforløb ønskes variablen præsenteret? henvisning, visitation, startforløb, slut samtale, indikatortjek (her udfylder man kun for database svarende til egen arbejdsgruppe) Db_hjertesvigt Db_NYBASE På hvilke/n skærmbilleder (UI) inden for hjertesvigt sygdomsforløb ønskes variablen præsenteret? henvisning, visitation, lægeforløb, sgpl forløb, indikatortjek Det angives for hver af disse UI om variablen skal vises med basal/avanceret svarmulighed (her udfylder man kun for database svarende til egen arbejdsgruppe) På hvilke/n skærmbilleder (UI) inden for den nye databases sygdomsforløb ønskes variablen præsenteret? henvisning, visitation, startforløb, slut samtale, indikatortjek (her udfylder man kun for database svarende til egen arbejdsgruppe) Side 14 af 19

Appendix Perspektiver til senere versioner Ideer til forskningsanvendelse På sigt at den kardiologiske fællesdatabase også kan bruges til indsamling af forskningsdata via det samme kliniske værktøj, it-platformen, som benyttes til indsamlingen af kvalitetsdata. Et eksempel kunne være at undersøge om fysisk træning efter model A er bedre end træning efter model B, hvor arbejdsgruppen for rehabilitering har indsamlet den slags data jvf protokol. En sådan protokol må godkendes af styregruppen for databasen, og data skal primært publiceres af de protokolansvarlige. Ideelt vil databasen kunne randomisere patiententen til et af de to beskrevne træningsforløb Alle indsamlede data bør ideelt kunne tilgås på enkeltpatientsniveau, som idag hvor enhver kan læse i journalen. En undtagelse kan være ved tilsigtede blindede observationer/behandlinger. Hvis et større automatiseret dataudtræk planlægges må det være godkendt efter protokol fra en styringskomite og relevante myndigheder Patientindtastning På sigt kunne man lade patienten selv indberette data via et onlineskema, f.eks. baggrundsoplysninger før en forundersøgelse, eller blodtryksværdier målt hjemme. Sådanne data kan mærkes med kilden "patientdata", og kan eventuelt aktivt godkendes/valideres på samme måde som anden datafangst. Validering må ske i forbindelse med journaloptagelse. Overvejelser om alternative løsninger Alternativer til den foreslåede model har været overvejet men er fravalgt: Det gælder den øst (PATS) og vest danske hjertedatabase (VDH), det svenske Swedeheart, og KMS systemet der kendes fra NIP. Disse systemer findes dog begrænset af den statiske struktur, som ikke nemt tillader deling af underliggende variabler. Separate systemer uden datafællesskab vil vanskeliggøre muligheden for kontinuert variabelopdatering og genbrug Side 15 af 19

Appendix med tabeller og figurer Figur med IT platform og Kardiologisk Fællesdatabase For hvert sygdomsforløb defineres forskellige situationer svarende til et brugerinterface.(øverste halvdel af figuren) Situation med eget brugerinterface Sygdomsforløb Henvisning Visitation Læge Sgpl/fys/diæt Kvalitet Eksport til EPJ 1 hjerterehabilitering 2hjertesvigt Var 1 Var1-2 Var 1-5 Var 1-5 Var 1 x-1 AKS? Var 2 Var 4 Var 6 Var 10 Var 3 x Klapsygdom? Var 3 Var 5 Var 7 Var 11 Var 4 Var 8 Var 12 Var 22 Var 23 LPR /DHR (diagn), FMK (medicin), LABKA (biokemi), Pats -VHD Data Var 1 Data- Fangst Kardiologisk Var 2 Eksport Fælles- Var 3 Database Var.. Var.. Var xx pile angiver udveksling af data EPJ EuroHeart DHR Eksempel på variabler til brug for hjertesvigt og rehabilitering Eksemplet omfatter sygdomsforløbene hjertesvigt og rehabilitering. Tabel 15 angiver i hvilke situationer/sygdomsforløb den enkelte variabel skal optræde. Hjertesvigtsklinikken Henvisning af patienten Visitation af patienter til et forløb i klinikken Forløb ved læge Forløb ved sygeplejerske Indikator tjek hvor en kvalitetsperson (evt. sygeplejerske) kan tjekke om indikatorer er opfyldt/indberettet Rehabilitering Henvisning af patienten Visitation af patienter til et forløb i klinikken Startforløb ved læge Slutforløb ved sygeplejerske Indikator tjek hvor en kvalitetsperson (evt. sygeplejerske) kan tjekke om indikatorer er opfyldt/indberettet For hver af disse kolonner er angivet hvorledes variablen skal præsenteres (Tabel 14, Tabel 15) a. variablen kan kodes på avanceret niveau b. variablen kan kodes på basalt niveau Side 16 af 19

Eksempel på kodning af variabler Tabel 15 Eksempel med variabler og deres kodning i hjertesvigt og rehabiliteringsdatabasen 1.2: afli, persist 1.3: afli, kron.persist (Ved datafangst foreslås værdi 1 b) 1.4: afli, permanent EF_vaerdi gr_card_us CHF 360 Præsenter og angiv LVEF (0-hvis ukendt/ikke målt) " " procent a a a a a a a Ekko Hjælp hvis kategori: skriv 21% (for <25); 30 (25-35); 38 (36-40); 45 (41-50); 55 (>50) EF_dato gr_card_us CHF 360 Dato for sidste EF-bestemmelse ""dd-mm-åå" hvis < 6mdr a a Ekko (hvis EF_vaerdi > 0) kun "årstal" hvis > 6 mdr, 99 hvis ukendt 1: ja 1.1: afli, parox Foreslås ved datafangst (jvf datakomplethedsalgoritme) 1.2: ja, opfylder NIP-krit AMI_tidl gr_anamnese DHR 360 Har patienten haft AMI 0: nej a b a a ISK 1: ja 1.1: Ja, én gang (foreslået værdi 1 eller 2 fra datafangst) 1.2: Ja, flere AMI_dato gr_anamnese DHR 360 Dato for sidste AMI ""dd-mm-åå" hvis < 6mdr b b Isk (hvis AMI_tidl er ja) kun "årstal" hvis > 6 mdr, 99 hvis ukendt Atrieflimren gr_anamnese Ary 360 Har patienten atrieflimren 0: nej a b a niveauer) avancerede uddybes i 1: ja (skal 1.1: ja men ekskl til NIP (foreslået værdi 1 fra datafangst) 1.2: Ambulant diagn Hjertesvigt_dato gr_anamnese CHF 9999 Dato for diagnosen hjertesvigt ""dd-mm-åå" hvis < 6mdr b b b b (hvis hjsvigt_tidl er ja) kun "årstal" hvis > 6 mdr, 99 hvis ukendt hjsvigt_indikator gr_anamnese CHF 360 patient er nydiagnostiseret med hjertesvigt 0: nej b a a 1: ja 1.1: Ja, tidl indlagt Kons_anledn gr_organis KFD 360 Anledning til konsultation 0: rutine besøg- kendt i klinikken b b b 1: første besøg med aktionsdiagnose 2: forværring af aktionsdiagnose (relevansen følger patientforløbet og datoen) 3: afslutning på forløb Hjertesvigt_tidl gr_anamnese CHF 360 Har patienten hjertesvigt 0: nej a a a a a b b Unikt navn dato Gruppe til user-interface Arbejds Varighe gruppe d indtil med opdateri Tekst/spørgsmål på user-interface ansvar ng (med tilhørende hjælpetekst med blå skrift) b-basal udfald a-avanceret udfald *default værdi *default værdi Henvisning Visitation Forløb læge Forløb sgpl Indikator tjek Henvisning Visitation start forløb Koder for variabler i relation til Hjertesvigt Rehabiliter sygdomsforløb/klinikforløb option journal option journa Side 17 af 19

Tabel Eksempel med registre som bruger forskellige variabel definitioner EKSEMPLER på variable som går på tværs i alle her nævnte dataregistreringer Hjerterehabilitering DHRD Dansk Hjertesvigts Database Heart Failure Registry EURObervational Research Programme Ablation of Atrial Fibrillation Dansk Hjerteregister (DHR) Type of patient (hospital) Indlagt eller ambulant (I det aktuelle sygdomsforløb) Type of patient (Outpatient/ inhospital) Cardiology ward, Heart Failure Unit/clinic Køn: mand kvinde Køn: Kvinde/mand Sex: male female Gender: male female Dato for Date of indexdiagnose visit/hospitalisation Anamnese: hypertension, hjerteklapsygdom, AMI, ACS, UAP, AP, hjerteklapsygdom/oper ation, pacemaker Rygeanamnese (aldrig ryger, exryger>1/2 år, aktuel ryger, uoplyst) Har patienten kendt diabetes (ja, nej) Hvis ja, eller har nykonstateret diabetes, da behandlet med diæt eller diæt og medicin Fysisk aktivitetsniveau (antal dage med moderat/anstrengende fysisk aktivitet 1-7 dage>30min/dag Første fremmøde for patienten: Left Ventricular Ejection fraction (aktuelt %) Start på rehab: NYHA-classifikation; NYHA I; NYHAII; NYHAIII; NYHAIV Blodprøver (senest målte inden opstart på rehabilitering): Dato for indlæggelse/ambulant kontakt Status ved aktuelle sygdomsforløb: Akut myokardieinfarkt, apopleksi, behandlingskrævende COLD, behandling for hypertensio arterialis, s-crea>=150 µmol/l, Rygning: Ryger, tidligere ryger>1/2 år, aldrig røget, uoplyst Har pt. Kendt diabetes (ja, nej) Er der foretaget ekkokardiografi i relation til aktuelle forløb? (ja: tidspunkt; eksakt værdi, eller EF<25%;25% EF 35%; 35%<EF 40%; 40%<EF<50%; EF 50% NYHA-klassifikation: Hvilken klasse tilhørte patienten ved udskrivelsen/første ambulante kontakt, eller indenfor de første 12 uger af sygdomsforløbet Blodprøve: s-creatinin niveau 150 µmol/l Primary etiology: Hypertension; valve disease Only if patient is in hospital: Heart failure, Myocardial Ischemia, Atrial fibrillation, Bradyarrythmia, ACS, Ventricular arrythmia Smoking status (never, current, former) Diabetes (no, yes, newly diagnosed If yes or newly diagnosed diabetes, details; dietary control; oral medication, insulin; oral and insulin Physical activities (none, moderate, intensive) Last known ejection fraction available; if yes %. (Method: Echocardiogram, angiography, Scintigraphy, CMR) NYHA-class outpatient ; NYHA I; NYHAII; NYHAIII; NYHAIV Chemistry outpatient: s- creatinine mg/dl- µmol/l; Date of enrollment/date of admission Patient history: Hypertension Previous TIA, Previous stroke, coronary artery disease (AMI, AP), valvular disease, Smoking (no, yes, former>1 year, unknown) Diabetes mellitus (no, yes, unknown) If yes to diabetes, type 1; type 2 Ejection fracion available (no, yes, unknown). Date of evaluation If chronic heart failure, then: NYHAclassification; NYHA I; NYHAII; NYHAIII; NYHAIV Lab at admission: creatinine mg/dl Patienttype (hospital, udførelse af procedurer, sks koder) Køn: M/K Dato? Henvisningsmåde: Akut/subakut/elektiv <24 timer efter henvisning, under indlæggelse efter henvisning/ventelist e Indikation: Stabil AP, Ustabil AP (braunvalds klassifikation), STEMI (Primær PCI eller rescue PCI), Andet Rygning (aktiv/ophørt/aldrig) Diabetes (ja/nej) Anamnestisk diabetes mellitus uden hensyn til diabetes varighed eller behandling Nyreinsufficiens (ja, nej) Creatininn >200µmol/l SWEDEHEART Regelverk för swedeheart Patienttype (indlagt) Ankomstdato Tidligare hjärtsjukdom/tidliga re sjukdomer: Tidligare hjärt-infarkt (0 nej, 1 ja), tidligare hjärtkirurgi (avser ej pacemaker) (0 nej, 1 ja), Tidigare Stroke (0 nej, 1 ja) Rygning (aldrig rökare, Ex-rök>1mån, Rökare) Tidligere Diabetes (0 nej, 1 ja) Laboratorieuppgifter (ankomst) kreatinin, Side 18 af 19

FORTSAT: EKSEMPLER på variable som går på tværs i alle her nævnte dataregistreringer Hjerterehabilitering DHRD EKG (basis) Rytme: Hvad viser det aktuelle ekg: SR, afli/afla, pacerytme, andet Basis LVEF % Afsluttende LVEF % Basis: Patientens fysiske niveau: CCS1, NYHA-klassifikation Har patienten fået udført PCI/CABG AngiotensinII receptor blockers (ARB) (aktuelle medicin ved første besøg til rehabilitering) Betablokkere (aktuelle medicin ved første besøg til rehabilitering) Undervisning. Følger patienten et undervisningsprogram (ja på hold/ja individuelt/nej ikke relevant/nej/) Dansk Hjertesvigts Database Er der udført ekg på patienten (ja, nej) Hvilken hjerterytme har patienten (SR, afli/afla, andet) Se tidligere ekkokardiografi Hvilken NYHAgruppe tilhørte patienten ved udskrivelsen/første ambulante kontakt, eller indenfor de første 12 uger indenfor deres sygdomsforløb Betablokkere Var pt. I behandling ved indlæggelse/første ambulante kontakt (ja, nej) Hvis nej Er pt. Opstartet/forsøgt opstartet behandling under dette aktuelle forløb (ja, startet (dato), nej)) Undervisning Er pt. Påbegyndt et struktureret undervisningsprogram i hjertesvigtsklinik Heart Failure Registry EURObervational Research Programme ECG outpatient (performed/not performed) date Rhythm: Sinus, atrial fibrillation/flutter, paced, other ECHO-doppler outpatient? Performed/not performed (date EF%) ECHO-doppler discharge? Performed/not performed (date EF%) Ability to exercise, outpatient: no/yes/patient can not perform it, date Peak exercise, cycle ergometer (watt) PCI/CABG outpatient (performed/not performed) date AngiotensinII receptor blockers (ARB) (prior) (no/candesartan, losartan, valsartan, other/dose). (outpatients and hospitalised) Mangler I materialet der star fejlagtigt ARB, men det er betablokkere. Betablokkers (prior) (no/carvedilol, bisoprolol, metoprolol, nebivolol, other/dose). (outpatients and hospitalised) Education (no/yes) if yes, specify: heartfailurematters.org, national booklets, other websites, other Ablation of Atrial Fibrillation ECG qualifying AF date Rhythm: Atrial flutter Transthoracic echocardiography available (no/yes/unknown) date LVEF % Transthoracic echodoppler (performed/not performed)if performed, number date (12 months follow-up) ARB s before hospital admission (no/yes/unknown) Betablokkers before hospital admission (no/yes/unknown) Dansk Hjerteregister (DHR) EF % fra ventrikulografi eller ekkokardiografi SWEDEHEART Regelverk för swedeheart EKG Ankomststatus Rytm: 1 sinus, 2 Förmarksflimmer/fladder 8 övrigt kend nedsatt vänsterkammarfunkt ion (0 nej, 2 ja lätt ned-satt (40-49%), 3 ja måttligt nedsatt (30-39%), 4 ja kraftigt nedsatt (<30%), 5 ja men okänd grad Vänsterkammarfunk tion (LVEF) 1 Normalt ( 50%) 2 lätt nedsat (41-49%) 3 måttligt (31-40%) 4 uttalat nedsatt ( 30%) Tidigare PCI (0 nej, 1 ja) CABG 0 nej, 1 ja, akut CABG, 2 ja under vårdkedjan, 3 planerad efter utskrivningen A2-blockerare ved ankomsten (0 nej, 1 ja) Betablockerare ved utskrivningen (0 nej, 1 ja) Side 19 af 19