Kunnskapsrik visualisering av laboratorieresultater for effektiv monitorering av pasienter med kroniske sykdommer (LabVis)
Prosjekt
- Prosjektnummer
- 46056936
- Ansvarlig person
- Torbjørn Torsvik
- Institusjon
- NTNU, INB
- Prosjektkategori
- Phd-stipend 2015
- Helsekategori
- Other (ukjent, se veiledning)
- Forskningsaktivitet
- 7. Disease Management
Rapporter
Når pasientjournalen digitaliseres blir det mulig å visualisere journalens innhold på mange forskjellige måter.Dette prosjektet har som mål å undersøke hvordan den elektroniske pasientjournal kan tilpasses for otpimal presentasjon av laboratoriesvar. Prosjektet er delt i to hovedarmer.
1. Optimal framstilling av labsvar for den enkelte pasient.
Dagens pasientjournal tilbyr typisk et lite knippe standardiserte brukergrensesnitt for å se og vurdere blodprøvesvar. Vi har som regel en tabell, en enkel linjegraf og ofte også en liste over alle blodprøver som er tatt. I prosjektet har vi intervjuet erfarne overleger og spurt dem hvordan de bruker disse brukergrensesnittene når de skal finne og vurdere labsvar i forbindelse med pasientbehandling. Dette er arbeidet har nå resultert i en kvalitativ forskningsartikkel vom vi er i prosessen med å få publisert. I tillegg har denne studien dannet grunnlaget for utviklingen av en prototyp på en alternativ elektronisk pasientjournal som forhåpentligvis vil kunne bøte på en rekke mangler vi nå har identifisert i mange av dagens systemer. Prototypen er nå i uttestingsfasen. Vi forventer at dette vil lede til iallefall en artikkel passende for publisering i internasjonal tidsskrift.
2. Gjenbruk av produksjonsdata fra journalsystemer
Dette prosjektet har som første mål å designe, prototype og teste en informasjonsvisualiseringstjeneste som gjør det mulig for kliniker å danne tilpassede kunnskapsgrunnlag som kan benyttes i klinisk resonnering. Vi tenkte i utgangspunktet at det i hovedsak at det var labsvar som skulle visualiseres her, men har nå skiftet fokus mer over andre data vi nå kan hente ut fra produksjonssystemer tilknyttet pasientbehandling. Vi utvikler nå en prototyp på en visualiseringsstjeneste som planlegges utprøvd på revmatologer i løpet av våren 2018. Vi forventer at prosjektet vil resulterer i en artikkel publisert i internasjonalt tidsskrift.
Blodprøvesvar er viktige verktøy for leger i klinisk arbeid. Disse er lagret elektronisk og kan brukes på mange måter. Er dagens bruk optimal?I prosjektet skal vi se på hvordan leger bruker labsvar for oppfølging og behandling av kroniske pasienter.
Prosjektet er delt i to armer, hvor den ene vil fokusere på hvordan visualisering påvirker bruk av labsvar for den enkelte pasient. Den andre vil se på hvordan man kan benytte seg av de store mengder data som samles rutinemessig i sykehusets datasystem.
Arm1, "a patient like mine":
Blodprøver brukes ofte til å monitorere kronisk sykdom. Disse presenteres med et referanseområde som presenteres som "normalt". Dette normalområdet er nesten alltid basert på hva man forventer hos friske pasienter. Hva man "forventer" hos kronisk syke vil ofte variere. Det er i dag opp til den enkelte kliniker å veie alle pasientens bakgrunnsdata opp mot hverandre for å vurdere hva som er normalt for den enkelte pasient.
I prosjektet vårt har vi fått tilgang til å bruke rådata fra mange forskjellige kilder som allerede registreres rutinemessig. Det tas sikte på å utvikle algoritmer som kan “vaske” rådata og resultere i et sett med klart definerte egenskaper tilknyttet pasient. Dette vil være egenskaper som f.eks “tar insulin” eller “har diabetes”. Når kohorter er identifisert kan disse samstilles med laboratoriesvar knyttet til pasienter. Slik kan vi generere sykdomsspesifikke referanseintervall tilpasset den enkelte pasient.
Vår hypotese er at slike tilpassede referanseområder kan bidra til at klinikere med ulik erfaringsbakgrunn tolker komplekse pasientresultater riktigere og mer konsistent. Vi har nå fått hentet inn produksjonsdata fra St.Olavs hopsital samt tilknyttet fritekst journaldata fra SOHs EPJ og forskjellige strukturerte data på en undergruppe pasienter. Vi kan nå enkelt hente ut tilpassede referanseverdier på definerte grupper, og jobber nå med å finne hensiktsmessige metoder for å lage slike grupper, samt presentere resultat på hensiktsmessig måte for kliniker.
Arm2 "making sense of lab results":
For den kroniske pasient kan oppsamlet datamengde etter mange år i klinikken være formidabel. For å behandle den kroniske pasient vil kliniker ofte måtte skaffe seg et overblikk over tidligere sykehistorie. I lange journaler kan dette være krevende. Vi har her som mål å utforske hvordan forskjellige måter å framstille laboratoriedata vil påvirke klinikers forståelse og bruk av dem. Vi håper så å få laget og testet en prototyp for framvisning av labsvar som vil hjelpe kliniker til å letter få oversikt. Vi har gjennomført en kvalitativ studie blant overleger innen spesialiteter hvor kroniske pasienter utgjør en stor del av pasientvolument. Resultater er ferdig analysert, og vi jobber nå med skriving av artikkel. Vi har lært at bruk av labsvar varierer mye. Det som alltid går igjen er at et enkelt labsvar i seg selv ofte ikke vil være nyttig. Enkelte datapunkt får ikke klinisk verdi før de kan plasseres i en klinisk kontekst. Denne konteksten bygges ved å samle informasjon fra forskjellige deler av journalen (trendverktøy, akkumulert liste, ROS,notat modul, rtg modul). Klinikere forteller at det er krevende å samle og koordinere informasjon fra forskjellige kilder for å skaffe overblikk, spesielt for hendelser langt tilbake i tid. Endelig demo som nå skal testes vil tilby funksjonalitet ment for å dekke dette behovet.
Behandling av pasienter med kroniske sykdommer er en ressurskrevende oppgave for helsetjenesten i Norge. Blodprøver brukes ofte til å monitorere kronisk sykdom. Prosjektet skal utvikle og teste mer effektive løsninger for rapportering og presentasjon av unormale prøvesvar til bruk ved oppfølging og kontroll av pasienter med kroniske sykdommer.Prosjektet er delt opp i flere delprosjekt.
Delprosjekt 1:
Vi ønsker å evaluere hvordan utvalgte visuelle virkemidler påvirker en leges fortolkning av en pasients laboratorieprøveresultater. Pasienter med kronisk sykdom følges over flere år med jevnlig prøvetaking for å monitorere sykdomsaktivitet og fange opp eventuelle komplikasjoner eller andre interkurrente sykdommer som ikke nødvendigvis har noe med den kroniske sykdommen å gjøre. I denne studien ønsker vi å se spesifikt på hvordan prøveresultater kan visualiseres for å gi overblikk over både forløp i tid og variasjoner i prøveverdien. Metodisk vil vi benytte oss av to ulike forskningsdesign: 1) designforskning med deltakelse av leger som arbeider med pasienter med kronisk sykdom hvor vi gjør fokuserte intervjuer og analyserer data kvalitativt, og 2) kontrollerte eksperiment hvor vi bruker resultatene fra designforskningen til å lage alternative visualiseringer av prøveresultater, eksponerer andre leger for disse visualiseringer og registrerer hvordan ulike visualiseringer påvirker vurderingen (kvantitativ dataanalyse).
Det er rekruttert 10 overleger fra forskjellige spesialiteter hvor oppfølging av kronisk sykdom er viktig. Vi gjennomfører nå fikuserte intervju på disse.
Delprosjekt 2:
Blodprøvesvar fra pasienter presenteres i sammenheng med et referanseområde som presenteres som "normalt". Dette normalområdet er nesten alltid basert på hva man forventer hos friske pasienter. Hva man "forventer" hos kronisk syke vil ofte være avhenge av mange faktorer. Det er i dag opp til den enkelte kliniker å veie alle pasientens bakgrunnsdata opp mot hverandre for å vurdere hva som er normalt for den enkelte pasient. I delprosjekt 2 har vi fått tilgang til å bruke rådata fra mange forskjellige kilder som allerede registreres rutinemessig. Det tas sikte på å utvikle algoritmer som kan “vaske” rådata og resultere i et sett med klart definerte egenskaper tilknyttet pasient. Dette vil være egenskaper som f.eks “tar insulin” eller “har diabetes”. Når kohorter er identifisert kan disse samstilles med laboratoriesvar knyttet til pasienter. Slik kan vi generere sykdomsspesifikke referanseintervall tilpasset den enkelte pasient. Vår hypotese er at slike tilpassede referanseområder kan bidra til at klinikere med ulik erfaringsbakgrunn tolker komplekse pasientresultater riktigere og mer konsistent.
Vi jobber nå med å samstille data fra de kilder vi har fått tillatelse til å bruke. Vi har utviklet en metode for å identifisere de aktuelle pasienter som skal inkluderes, samt koble disse til labsvar samlet fra St.Olavs hospital. Vi er i dialog med HEMIT og registre for utlevering av resterende data.
Delprosjekt 3:
Det tas sikte på at resultater fra delprosjekt 1 (presentasjon av informasjon) og delprosjekt 2 (syntetisering/generering av informasjon) skal kunne danne grunnlag for delprosjekt 3, der vi vil forsøke å kvantitativt teste hvordan alternative måter å framvise labsvar på kan påvirke hvordan de forstås. Detaljer vedrørende delstudie 3 vil avhenge av resultater fra delstudie 2 og 3.
Deltagere
- Gustav Mikkelsen Medveileder, biveileder
- Børge Lillebo Medveileder, biveileder
- Arild Faxvaag Prosjektleder
- Torbjørn Torsvik Doktorgradsstipendiat
eRapport er utarbeidet av Sølvi Lerfald og Reidar Thorstensen, Regionalt kompetansesenter for klinisk forskning, Helse Vest RHF, og videreutvikles av de fire RHF-ene i fellesskap, med støtte fra Helse Vest IKT
Alle henvendelser rettes til Helse Midt-Norge RHF - Samarbeidsorganet og FFU