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Minería de datos como herramienta de mejora continua del laboratorio clínico
Indicadores para Benchmarking
“No Hacer” de AEBM-MLDr. Félix Gascón Luna
Director UGC Laboratorio Clínico
Hospital “Valle de los Pedroches”, Pozoblanco (Córdoba)
Restricted © Siemens Healthcare GmbH, 2018
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http://www.mscbs.gob.es/organizacion/sns/planCalidadSNS/cal_sscc.htmCongreso Nacional Laboratorio Clínico 2018
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19 recomendaciones de “NO hacer” (5 Ministerio+14) con Indicadores (KPI) para su control
www.aebm.org/images/activos/publicaciones/DecisionesInteligentesdesdeLaboratorio.pdf
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Grupo Benchmarking:
Guadalupe Ruiz Martín
Enrique Prada de Medio
Santiago Prieto Menchero
Félix Gascón Luna
Antonio Moreno Martínez
Francisco Javier Rodríguez Álvarez
Mª Carmen Lorenzo Lozano
Valentín Moreno Carbonell (coordinador)
PROGRAMA AEBM-ML DE BENCHMARKING “No Hacer”
La Sección de Medicina de Laboratorio de la UEMS, aprobó dar soporte al Programa de Adecuación de la Demanda (Benchmarking) desarrollado en España y Portugal por la AEBM-ML, así como promover su difusión en otros países de la UE.
www.aebm.org/publicaciones/programa-de-benchmarking-aebm-ml.html
4º Edición del Benchmarking, convocatoria 2019 (datos de 2018), tiene cambios:
-El programa pasa a denominarse PEAD-ML “Programa de Evaluación de Adecuación de la Demanda en Medicina de Laboratorio”.
-Se hará a través del PSEC (Programa supervisión externa de la calidad) de AEFA & AEBM-ML.
-Añadimos nuevas recomendaciones, adicionales a las 5 del Ministerio, con nuevos indicadores
-Seguirá siendo gratuito.
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Ejemplo KPI para recomendaciones AEBM de “NO hacer”: HbA1c (I)
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Ejemplo KPI para recomendaciones AEBM de “NO hacer”: HbA1c (II)Número de Pacientes con petición de HbA1c por cada 1000 Hbts:
P ([HbA1c]; [PL]; [año]; [-]) * 1000 / [Hbts] *El resultado debería ser similar a la prevalencia de diabetes por 1000 Hbts en el área.
Ratio Determinaciones de HbA1c informadas/Nº Pacientes con petición de HbA1c:
D ([HbA1c]; [PL]; [año]; [-]) / P ([HbA1c]; [PL]; [año]; [-]) *El resultado debería estar entre próximo a 2 y en un rango entre 2 y 4.
Percentiles del número de Determinaciones informadas por Paciente al año:
D ([HbA1c]; [PL]; [año]; [por paciente]) p25-p50-p75-p95-p99-Máximo *El resultado 1 debería estar en solo en P bajos y el p99 no debería superar 4.
Nº de Pacientes con 2 o 3 Determinaciones informadas/año en rango no patológico por 1000 Hbts:
P ([HbA1c]; [PL]; [año]; [Pacientes con 2 o 3 Determinaciones informadas en un año dentro de rango de control]) * 1000 / [Hbts]
*El resultado debería situarse idealmente en la prevalencia x 1000 Hbts
Porcentaje de diabéticos en programa con criterio de buen control:
P ([HbA1c]; [PL]; [año ]; [Pacientes con 2 o 3 Determinaciones informadas en un año dentro de rango de control]) * 100 / Nº de diabéticos estimados en el área
*El objetivo debería ser el 100% sobre la prevalencia teórica de diabetes en el área.
Número de Determinaciones informadas de HbA1c por 1000 Hbts:
D ([HbA1c]; [PL]; [año]; [-] * 1000 / [Hbts] *Indicador bruto de actividad, útil como comparación con otros centros similares.
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Definición de términos e indicadores para uso en indicadores de laboratorio
y KPI. CONCEPTOS Y GLOSARIO Comité de Calidad, Gestión, Seguridad y
Evidencia (CCGSE) Versión 2.3 de 20.09.2016
http://www.aebm.org/images/activos/KPI/publico/Definicion-de-terminos-e-indicadores-para-uso-en-indicadores-de-laboratorio-y-KPI-v2.3.pdf
Características, notación y sintaxis para el diseño de indicadores claves de
proceso (KPI) en sistemas de adecuación de la demanda de laboratorio: el
ejemplo de las recomendaciones de no hacer de AEBM-ML
Laboratorio Clínico 2016;9(3):102-7
FÓRMULAS DE LOS INDICADORES: DOCUMENTOS DE CONSULTA
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-CÁLCULOS NECESARIOS= 23 Fórmulas
-VALORES REQUERIDOS PARA LOS CÁLCULOS43 Basados en datos del SIL6 Datos epidemiológicos o estructurales
5 RECOMENDACIONES DEL BENCHMARKING: DATOS NECESARIOS
Opciones actuales:
-Cálculo integrado en el SIL y envío de resultados de indicadores (Modulab, Werfen).
-Cálculo a partir del SIL y envío cumplimentando manualmente un Excel de datos.
Aproximación Servolab (Siemens):
-Cálculo integrado en el SIL y automatizar la cumplimentación del Excel de datos:
Más facilidad de implantación (control de resultados)
Mejor adaptabilidad a los cambios (nuevos indicadores)
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PERÍODO 2017LABORATORIO DE
REFERENCIA (EJEMPLO)
SU LABORATORIO (
COLUMNA A RELLENAR)
Población protegida del Área 428.606
Nº de Diabéticos estimados en función de la prevalencia de Diabetes en el área 37.117
Nº de Pacientes con alguna petición de HbA1c 45.928
Nº de Determinaciones informadas de HbA1c 59.632
Nº de Pacientes con dos o tres Determinaciones informadas / 2016 (todas ellas en rango no
patológico: ≤7%)2.537
Indicadores de Estructura
¿El SIL es capaz de identificar los pacientes diabéticos? (introducción manual o recibido desde el Sistema de Historia Electrónica)
Resultado del indicador (Si/No): Si
¿Sospechas o tienes la certeza de que en tu área los médicos solicitan HbA1c con criterio de cribado?
Resultado del indicador (Si/No/Desconocido): Si
Indicadores de Proceso
Indicador 2.1. Número de Pacientes con petición de HbA1c por cada 1000 habitantes
P ([HbA1c]; [PL]; [2017]; [-]) * 1000 / [Hbts] 45.928*1000 / 428.606
Resultado del indicador (Nº / 1000): 107
Indicador 2.2. Ratio de Determinaciones informadas de HbA1c respecto al número de Pacientes con petición de HbA1c
D ([HbA1c]; [PL]; [2017]; [-]) / P ([HbA1c]; [PL]; [2016]; [-]) 59.632 / 45.928
Resultado del indicador (Ratio): 1
Indicador 2.3. Percentiles del número de Determinaciones informadas por Paciente al año
D ([HbA1c]; [PL]; [2017;[por paciente])
Percentil 25 1
Percentil 50 1
Percentil 75 1
Percentil 95 2
Percentil 99 4
Máximo 14
Excel de datos(Ej: HbA1c)
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DATOS EXTERNOS (6):
Listado de todos los ítems requeridos por el Excel (I)
PobTotProtArea Población total protegida del Área
PobAdult15Area Población adultos (≥15 años) protegida del Área
MT_MonTatOnc ¿Existen perfiles -excluidos los de monitorización de tratamientos oncológicos- que contengan los marcadores tumorales?
SIL_IdPacDiab ¿El SIL es capaz de identificar los pacientes diabéticos? (introducción manual o recibido desde el Sistema de Historia Electrónica)
HbA1c_Ccribado ¿Sospechas o tienes la certeza de que en tu área los médicos solicitan HbA1c con criterio de cribado?
CKMB_Urg ¿Existe la CKMB en la cartera urgente?
Marcadores tumorales Hb Glicosilada Ac Antinucleares
MT_SolicitudesAP HbA1c_Pacientes ANA_Pacientes
MT_SolicitudesAPconMT HbA1c_Determinaciones ANA_Determinaciones
MT_PacientesCEA HbA1c_PacientesLastYearNoPat ANA_Solicitudes
MT_PacientesCA199 HbA1c_Percentil25 ANA_Percentil25
MT_PacientesCA153 HbA1c_Percentil50 ANA_Percentil50
MT_PacientesCA125 HbA1c_Percentil75 ANA_Percentil75
MT_PacientesPSA HbA1c_Percentil95 ANA_Percentil95
MT_PacientesAFP HbA1c_Percentil99 ANA_Percentil99
MT_DeterminacionesCEA HbA1c_Maximo ANA_Maximo
MT_DeterminacionesCA199 Estudio tiroideo CK y CK-MB
MT_DeterminacionesCA153 Tiro_PacientesTSH CKMB_PacientesUrgTropo
MT_DetetminacionesCA125 Tiro_DeterminacionesTSH CKMB_DeterminacionesUrgCK
MT_DeterminacionesPSA Tiro_DeterminacionesT4L CKMB_DeterminacionesUrgCKMB
MT_DeterminacionesAFP Tiro_DeterminacionesTSH_APCEX CKMB_DeterminacionesUrgTropo
CKMB_SolicitudesUrgTropoSinCKCKMB
CKMB_SolicitudesUrgTropo
DATOS DEL SIL (43):
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Creamos en Servolab las fórmulas de cada ítem y automatizamossu cálculo con un click (II)
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Se generan los valores de cada ítem y se
exportan desde Servolab en formato Excel (III)
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Hemos creado una hojaen el Excel de datosdel Benchmarkingpara cargar todos
los datos generados (IV)
También se han configurados todas las MACROS
necesarias para rellenar el resto de hojas del Excel
a partir de esta carga de datos
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Una vez introducidos los datos…clicamos “Cargar datos” y las macros
cumplimentan automáticamente todoslos ítems del Excel de Benchmarking (y V)
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Excel cumplimentado para su envío al programa de Benchmarking
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-Adaptar este automatismo a la nueva versión del Excel del programa PEAD-ML.
-Solicitar aval de AEBM-ML para su uso en el benchmarking.
-Implantar en todos los Servolabs para poder participar en el programa PEAD-ML (2019).
-Nuevos desarrollos:*Carga automática desde Servolab al Excel, sin necesidad de exportación previa.*Envío automatizado por correo-e a la dirección de PEAD-ML (Excel o Datos).*Archivo histórico de los resultados para analizar su evolución.*Integración de todo el proceso en Health Analytics.
-Disponibilidad de Siemens para facilitar los cálculos y macros de este Excel para su uso en cualquier SIL, con el objetivo de aumentar la participación en PEAD-ML.
Próximos pasos...
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GESTIÓN DE LOS DATOS:
Una oportunidad para los Laboratorios en el mundo digital
“Gestión de los datos es el petróleo del siglo XXI”…
…es lo que está moviendo el mundo
Los ALGORITMOS que hacen avanzar el conocimiento en salud necesitan:
DATOS…muchos, bien estructurados y codificados
+
MODELOS…basados en evidencia científica
+
COMPUTACIÓN…tecnología disponible hoy en día SIL + Health Analytics
Conocimiento
Los ponemos nosotros
A recordar del Workshop…
Trabajo en equipo
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