Bibhas Roy
INLEIDING
Health care outcomes zijn veranderingen in de gezondheidstoestand, meestal als gevolg van een interventie. Het bereiken van goede gezondheidsuitkomsten voor de patiënt is het fundamentele doel van de gezondheidszorg. Dit kan zowel voor individuen als voor populaties gelden. Het meten hiervan is een miljoenenindustrie geworden, deels gevoed door toenemende bezorgdheid in de samenleving. Het meten, rapporteren en vergelijken van uitkomsten is misschien wel de belangrijkste stap op weg naar snelle verbetering van uitkomsten en het maken van goede keuzes voor kostenverlaging.
Kwaliteitsmetingen zijn gebruikelijk in productieprocessen, maar dit kan zich slecht vertalen in de gezondheidszorg, omdat er veel minder directe verbanden zijn tussen handelingen en uitkomsten, en er andere verstorende factoren zijn die vergelijking moeilijk maken. Dit maakt risicocorrectie of risicostratificatie tot een essentieel onderdeel van uitkomstmetingen in de gezondheidszorg. Er zijn aanwijzingen dat een gevalideerd risicostratificatiemodel de nauwkeurigheid van de analyse van de uitkomsten verbetert.
Het concept van evidence-based practice is gebaseerd op bewijs uit studies en proeven, uitkomsten zorgen echter voor een andere manier van denken – een systematische analyse van uitkomsten kan veel voordelen hebben door het creëren van practice-based evidence.
Geschiedenis
Waarschijnlijk de eerste poging om routinematig uitkomsten te meten in de moderne geneeskunde werd gedaan door Florence Nightingale in de jaren 1850. Dit was tijdens de Krimoorlog en het onderzochte resultaat was de dood. Een van haar latere publicaties over het resultaat bevat echter een belangrijke les. Door een statistische fout dacht men dat het sterftecijfer in de Londense ziekenhuizen ongeveer 90% bedroeg; men had het sterftecijfer per bezet ziekenhuisbed berekend, en niet het sterftecijfer per totaal aantal opgenomen patiënten.Codman introduceerde zijn eindresultaatidee in het begin van de jaren 1900. Hij omschreef het idee als “het gezond verstand dat elk ziekenhuis elke patiënt die het behandelt, lang genoeg moet volgen om vast te stellen of de behandeling al dan niet succes heeft gehad, en vervolgens moet vragen: “Zo niet, waarom niet?” met de bedoeling soortgelijke mislukkingen in de toekomst te voorkomen”. Helaas kreeg dit weinig steun van zijn collega’s; hij werd verbannen en kreeg tijdens zijn leven geen enkele waardering.
Pogingen om de medische zorg te standaardiseren en te evalueren gingen sporadisch door en Donabedian’s klassieke paper in 1966 beschreef drie gebieden; structuur – de fysieke en personele kenmerken van de zorg voor patiënten; proces – de methode van toediening; en resultaat – de resultaten van de zorg. Moderne pogingen om de resultaten van de gezondheidszorg te meten zijn verre van begrijpelijk, maar dit wordt steeds belangrijker in de klinische geneeskunde en de gezondheidseconomie.
OUTCOME MEASUREMENTS
Vereisten voor een uitkomstmaat
Om nuttig te zijn, moet een uitkomstmaat valide zijn, d.w.z. beoordelen wat hij moet beoordelen, en betrouwbaar zijn, d.w.z. een minimum aan fouten vertonen. Hij moet ook gemakkelijk toe te passen zijn, gevoelig
(in staat om te identificeren wat wordt gemeten) en specifiek (in staat om valse positieven te identificeren), alsook responsief (in staat om verandering in de tijd te meten).
Procesmetingen zijn het eenvoudigst toe te passen, maar zij tonen vaak alleen het resultaat van administratieve in tegenstelling tot klinische interventies (d.w.z. wachttijden). Als basis voor doelstellingen in de gezondheidszorg kunnen pay-for-performance programma’s die ziekenhuizen stimuleren zich te richten op administratieve procesmaatregelen in verband worden gebracht met een verminderde naleving van klinische processen
Klinische uitkomsten zijn moeilijker te ontwikkelen en te implementeren. Door de patiënt gerapporteerde uitkomsten zijn echter veel gemakkelijker te gebruiken dan die waarvoor een klinische component nodig is, zoals informatie van een röntgenfoto, details van een operatie of beoordeling van het bewegingsbereik. Het zijn de door de clinicus gerapporteerde maatregelen die vaak de door de patiënt gerapporteerde scores aanvullen. Risicocorrectie voor door de patiënt gerapporteerde scores kan ook onmogelijk zijn zonder een van de arts afgeleid element. Er zijn specifieke instrumenten ontwikkeld om te proberen het potentieel voor
1. Klinische uitkomsten
Door de arts gerapporteerde
Dit is de traditionele “objectieve” maatstaf. De beroepsbeoefenaar in de gezondheidszorg beoordeelt de patiënt en de waarnemingen worden gewoonlijk in numerieke vorm vastgelegd. Dit maakt vergelijking van voor- en na-interventies mogelijk, evenals statistische analyses. Een van de eenvoudigste voorbeelden van dit soort resultaat is het meten van het bewegingsbereik.Patiëntgerapporteerd
De “subjectieve” maatregelen waarbij de gegevens door de patiënt worden verzameld in zelf in te vullen vragenlijsten en worden gescoord door hetzij clinici, hetzij computers. Pijnscores zijn de eenvoudigste scores van dit type.
De keuze van het instrument varieert van generiek, bv. EQ-5D (EuroQol Group, 5 Dimensions) tot aandoeningsspecifiek, bv. Oxford shoulder instability score. De generieke instrumenten worden vaak gebruikt voor gezondheidseconomische doeleinden en de meer specifieke zijn gevoeligere maten voor specifieke ziekten en interventies. Er zijn ook tussenscores die geschikt zijn voor een waaier van klinische situaties, bv. de Oxford schouder score.
Deze zijn vaak gevalideerd tegenover gevestigde clinicus gerapporteerde scores, en kunnen gevoeliger en responsiever zijn.
Biologische voorspellers van resultaten zijn geen uitkomsten, maar zij moeten de basis vormen van risicoaanpassingen wanneer de klinische scores worden gebruikt om zorgverleners te vergelijken.
Er zijn scores die zowel aspecten van clinicus gerapporteerde als van patiënt gerapporteerde maatregelen gebruiken om een geaggregeerde score te berekenen. De Constant shoulder score is zo’n voorbeeld.
Device generated
Deze kunnen de basis vormen van zowel klinische als economische doelstellingen – bv. bloedsuikerspiegel, of bloeddruk kan worden gemeten als een kwaliteitsindicator. Gewoonlijk moeten deze naast andere uitkomstmaten worden gebruikt.2. Procesmaten
Procesmaten zijn maten van onderdelen en activiteiten binnen het gezondheidszorgsysteem. Het zijn eenvoudige metingen (bv. wachttijden), gemakkelijk uit te voeren, met beperkte eisen voor risicocorrectie, en geven feedback aan clinici en andere groepen belanghebbenden over welke aspecten van het systeem moeten worden verbeterd. Deze gegevens kunnen snel worden verzameld omdat de vereiste steekproefomvang gewoonlijk kleiner is dan die van klinische uitkomsten.
Het kan echter moeilijk zijn om een geschikte populatie voor een proces te specificeren om klinische redenen zoals contra-indicaties, gezondheidsprioriteiten enz. Dit is ook een minder waardevolle maatstaf voor zowel clinici als patiënten, want om geldig te zijn moet er een sterk verband zijn tussen een proces en een klinische maatstaf, iets wat zelden het geval is (is het waarschijnlijker dat patiënten die snel worden gezien klinisch beter worden dan patiënten die langer wachten?).Als procesmaatregelen niet alomvattend zijn, kunnen ze misleidend zijn voor de gebruikers
3. Evenwichtige uitkomsten
Met evenwichtige maatregelen wordt het meetspectrum aangevuld. Deze hangen af van de keuze van de klinische en procesmaatregelen en bekijken het systeem vanuit een andere invalshoek, d.w.z. leidt een korte verblijfsduur tot meer heropnames? Om geldige uitkomsten aan te tonen, moeten evenwichtsmaatregelen een integrerend deel uitmaken van maatregelen voor het hele systeem.
TIJDPAD VOOR HET VERZAMELEN VAN GEGEVENS
Sample
Dit is de klassieke manier om uitkomstengegevens voor onderzoeksprojecten te verzamelen. De gegevens worden gedurende een bepaalde periode verzameld voor een specifieke steekproefgrootte om ze te vertalen in zinvolle informatie waarmee een hypothese kan worden bewezen of weerlegd. De steekproefgrootte wordt vooraf bepaald door statistische methoden waarbij rekening wordt gehouden met de power van de studie. Technieken zoals gerandomiseerde controles worden gebruikt om het effect van variaties ten gevolge van niet-gemeten beïnvloedende factoren te minimaliseren. Dit is de basis van het meeste “bewijsmateriaal” waarop wij ons baseren voor de hedendaagse “evidence based practice”. Dit is de gouden standaard voor het vaststellen van oorzaak & gevolg relaties.Echter, vanwege hun ontwerpkenmerken, weerspiegelen de bevindingen van studies niet altijd de vergelijkende effectiviteit van behandelingen voor alle soorten patiënten in de routine praktijk. Ondanks uitgebreide kwaliteitscontrole is de zuiverheid van de behandeling moeilijk te handhaven.
Continue
Een pragmatische manier om de onzekerheid over de effectiviteit van behandelingen te verminderen is het opzetten van practice based evidence. Hierbij moet uitgebreide informatie over patiëntkenmerken, processen en uitkomsten worden verzameld om de bijdrage van afzonderlijke processen aan uitkomsten vast te stellen, waarbij wordt gecontroleerd voor verschillen tussen patiënten. De gegevens moeten voor een maximale doeltreffendheid in real time in informatie worden omgezet, zodat het klinische team in real time op de hoogte is van de procesmaatregelen. Er zijn aanwijzingen dat deze aanpak de klinische zorg snel kan verbeteren
CONCLUSIE
Het meten van de resultaten van de gezondheidszorg is thans een essentieel onderdeel van de gezondheidszorg. De verschillende doelgroepen voor deze informatie variëren van de patiënten zelf tot de beleidsmakers in de gezondheidszorg. Geen enkele uitkomstmaat is voldoende om enig aspect van de gezondheidszorg uitvoerig te meten; de verschillende bovengenoemde instrumenten moeten door het multidisciplinaire team met inbegrip van de clinicus en de patiënt in overweging worden genomen om een passende “set” van maatregelen te verkrijgen. De uitdaging bestaat erin over voldoende van deze instrumenten te beschikken, met een passende risicoaanpassing, die vervolgens in real time worden gemeten met voortdurende feedback aan alle belanghebbenden. Bijlage I beschrijft een voorgestelde groep van uitgebreide metingen voor rotator cuff herstel.
BIJLAGE
REFERENTIE
1. Sheldon, T.A., The healthcare quality measurement industry: time to slow the juggernaut? Qual Saf Health Care, 2005. 14(1): p. 3-4.2. Porter, M.E., What is value in health care? N Engl J Med. 363(26): p. 2477-81. 3. Orkin, F.K., Risicostratificatie, risicoaanpassing, en andere risico’s. Anesthesiologie. 113(5): p.
1001-3. 4. Jacobs, J.P., et al., Stratification of complexity improves the utility and accuracy of
outcomes analysis in a MultiInstitutional Congenital Heart Surgery Database: Application of the Risk Adjustment in Congenital Heart Surgery (RACHS1) and Aristotle Systems in the Society of Thoracic Surgeons (STS) Congenital Heart Surgery Database. Pediatr Cardiol, 2009. 30(8): p. 1117-30.
5. Horn, S.D. and J. Gassaway, Practicebased evidence study design for comparative effectiveness research. Med Care, 2007. 45(10 Supl 2): p. S50-7.
6. Nightingale, F., Notes on hospitals (3rd ed.). Editor. 1863, Longman, Green, Longman, Roberts, and Green: London.
7. Iezzoni, L.I., 100 appels gedeeld door 15 rode haringen: een waarschuwend verhaal uit het midden van de 19e eeuw over het vergelijken van ziekenhuissterftecijfers. Ann Intern Med, 1996. 124(12): p. 1079- 85.
8. EA, C., De Schouder: Rupture of the Supraspinatus Tendon and Other Lesions In or About the Subacromial Bursa. 1934, Boston: Thomas Todd Co.
9. Donabedian, A., Evaluatie van de kwaliteit van de medische zorg. Milbank Mem Fund Q, 1966. 44(3): p. Suppl:166-206.
10. Pynsent, P.B., Het kiezen van een uitkomstmaat. J Bone Joint Surg Br, 2001. 83(6): p. 792-4. 11. Glickman, S.W., et al., Alternative payforperformance scoring methods: implications for quality improvement and patient outcomes. Med Care, 2009. 47(10): p. 1062-8.
12. Dawson, J., R. Fitzpatrick, and A. Carr, The assessment of shoulder instability. De ontwikkeling en validatie van een vragenlijst. J Bone Joint Surg Br, 1999. 81(3): p. 420- 6.
13. Preedy, V.R. and R.R. Watson, Handbook of disease burdens and quality of life measures, New York: Springer. 6 v. (lx, 4447 p.).
14. Dawson, J., et al., Comparison of clinical and patientbased measures to assess medium term outcomes following shoulder surgery for disorders of the rotator cuff. Arthritis Rheum, 2002. 47(5): p. 513-9.
15. Parsons, N.R., et al., A comparison of Harris and Oxford hip scores for assessing outcome after resurfacing arthroplasty of the hip: can the patient tell us everything we need to know. Hip Int. 20(4): p. 453-9.
16. Rubin, H.R., P. Pronovost, and G.B. Diette, The advantages and disadvantages of process based measures of health care quality. Int J Qual Health Care, 2001. 13(6): p. 469-74.
17. Beaulieu, P.A., et al., Transforming administrative data into realtime information in the Department of Surgery. Qual Saf Health Care. 19(5): p. 399-404.
Courtesy of www.shouldersurgery.info