El proyecto ACT@Scale surge de la necesidad de profundizar en los resultados y conclusiones aportadas en el proyeto previo Advancing Care Coordination and Telehealth Deployment(2013-2015) y sigue las líneas estratégicas propuestas por la Asociación Europea sobre Envejecimiento Activo y Saludable (EIP on AHA).
Este nuevo proyecto, ACT@Scale, nace el mes de marzo de 2016 en el marco del programa Horitzó 2020 siendo financiado por la Unión Europea. El objetivo se centra en transformar los procesos de salud y la prestación de servicios en relación con la atención integrada y la telemonitorización.
¿Cómo lo hemos trabajado?
Diferentes regiones de Europa, la industria e instituciones académicas innovadoras hemos trabajodo conjuntamente durante estos últimos tres años. La Agencia de Calidad y Evaluación Sanitarias de Cataluña (AQuAS) ha sido uno de los socios del consorcio, liderando el paquete de trabajo de Change Management, Stakeholder management y Staff Engagement.
De forma conjunta con 15 socios de 8 países de la Unión Europea, y asociados con la coordinación de Philips Healthcare, hemos trabajado de forma colaborativa para consolidar y escalar las mejores prácticas identificadas en la atención integrada y la telemonitorización para que puedan ser transferidas a otras regiones europeas.
País Vasco, Dinamarca, Países Bajos, Escocia, Alemania y Cataluña han aportado un total de 15 programas de atención integrada innovadores y referentes en buenas prácticas de salud. Específicamente, Cataluña ha participado aportando cinco programas referentes en buenas prácticas en atención integrada: Programa de atención al paciente crónico, de Badalona Servicios Asistenciales; Atención sociosanitaria, de MUTUAM; Atención al paciente frágil, del Parque Sanitario Pere Virgili; Atención al paciente crónico complejo, del Hospital Clínic de Barcelona y Promoción de la actividad física, también del Hospital Clínic de Barcelona.
ACT@Scale ha desarrollado un marco de evaluación basado en la experiencia, la práctica y la evidencia, fundamentado en el marco teórico Donabedian. La implementación de los programas se ha fundamentado en la metodología colaborativa (Plan-Do-Study-Act), y para evaluar los procesos de implementación y escalabilidad, la investigación se ha fundamentado en cuatro paquetes de trabajo:
Change Management and Stakeholder Management, liderado por AQuAS
¿Qué hemos aprendico en relación con el Change Management, Stakeholder y Staff Engagement?
En relación con el Stakeholder Management, los líderes de los programas que respondieron los cuestionarios estuvieron de acuerdo que, para mejorar la calidad de la atención integrada y disminuir la resistencia al cambio por parte de los stakeholders, es necesaria la introducción de estrategias participativas y de co-creación, donde todos los stakeholders identificados se sientan parte del proceso.
Sobre el Change Management, en relación con el liderazgo, nuevas estrategias de comunicación han de ser incorporadas y deberían estar basadas en metodología colaborativa, que permita detectar y priorizar las necesidades, implementarlas y hacer el seguimiento y la evaluación en los procesos de cambio iniciados.
En relación con el Staff Engagement, podemos confirmar que la implementación de los programas de atención integrada es un proceso dinámico donde los riesgos potenciales han de ser identificados y, por tanto, la evaluación y el rediseño ha de ser un proceso continuo.
La atención integrada contribuye a la creación de nuevos escenarios de salud, unos en fase de cambio y otros aún desconocidos. Estos nuevos escenarios nos haría de hacer reflexionar sobre la necesidad de definir nuevos perfiles profesionales, nuevas competencias y nuevos actores y “actrices“.
El projecte ACT@Scale sorgeix de la necessitat d’aprofundir en els resultats i les conclusions aportades amb el projecte previ Advancing Care Coordination and Telehealth Deployment(2013-2015) i segueix les línies estratègiques proposades per l’Associació Europea sobre Envelliment Actiu i Saludable (EIP on AHA).
Aquest nou projecte, ACT@Scale, neix al mes de març de 2016 en el marc del programa Horitzó 2020 essent finançat per la Unió Europea. L’objectiu es centra en transformar els processos de salut i la prestació de serveis en relació amb l’atenció integrada i el telemonitoratge.
Com ho hem treballat?
Diferents regions d’Europa, la indústria i institucions acadèmiques innovadores hem treballat conjuntament durant aquests darrers tres anys. L’Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries de Catalunya (AQuAS) ha estat un dels socis del consorci, liderant el paquet de treball de Change Management, Stakeholder management i Staff Engagement.
De forma conjunta amb 15 socis de 8 països de la Unió Europea, i associats amb la coordinació de Philips Healthcare, hem treballat de forma col·laborativa per tal de consolidar i escalar les millors pràctiques identificades en l’atenció integrada i el telemonitoratge i per tal que puguin ser transferides a altres regions europees.
País Basc, Dinamarca, Països Baixos, Escòcia, Alemanya i Catalunya han aportat un total de 15 programes d’atenció integrada innovadors i referents en bones pràctiques de salut. Específicament, Catalunya ha participat aportant cinc programes referents en bones practiques en atenció integrada: Programa d’atenció al pacient crònic, de Badalona Serveis Assistencials; Atenció sociosanitària, de MUTUAM; Atenció al pacient fràgil, del Parc Sanitari Pere Virgili; Atenció al pacient crònic complex, de l’Hospital Clínic de Barcelona i Promoció de l’activitat física, també de l’Hospital Clínic de Barcelona.
ACT@Scale ha desenvolupat un marc d’avaluació basat en l’experiència, la pràctica i l’evidència, fonamentat en el marc teòric Donabedian. La implementació dels programes s’ha fonamentat en la metodologia col·laborativa (Plan-Do-Study-Act), i per tal d’avaluar els processos d’implementació i escalabilitat, la recerca s’ha fonamentat en quatre paquets de treball:
Change Management and Stakeholder Management, liderat per l’AQuAS
Què hem après en relació amb el Change Management, Stakeholder i Staff Engagement?
En relació amb l’Stakeholder Management, els líders dels programes que van respondre els qüestionaris van estar d’acord que, per tal de millorar la qualitat de l’atenció integrada i disminuir la resistència al canvi per part dels stakeholders, és necessària la introducció d’estratègies participatives i de co-creació, on tots els stakeholders identificats es sentin part del procés.
Quant al Change Management, en relació amb el lideratge, noves estratègies de comunicació han de ser incorporades i haurien d’estar basades en metodologia col·laborativa, que permet detectar i prioritzar les necessitats, implementar-les i fer el seguiment i l’avaluació en els processos de canvi iniciats.
En relació amb l’Staff Engagement, podem confirmar que la implementació dels programes d’atenció integrada és un procés dinàmic en què els riscos potencials han de ser identificats i, per tant, l’avaluació i el redisseny ha de ser un procés continu.
L’atenció integrada contribueix a la creació de nous escenaris de salut, uns en fase de canvi i d’altres encara desconeguts. Aquests nous escenaris ens haurien de fer reflexionar sobre la necessitat de definir nous perfils professionals, noves competències i nous actors i “actrius “.
The Catalan Health Department deserves many congratulations on the launch of the website Shared decisions to help patients make decisions about their care. Nowadays the internet makes it possible to find vast quantities of information about health and healthcare, but this can be confusing and some of it is misleading and unreliable. So it is especially important to ensure that people are given access to trustworthy information to help them make decisions about their health.
We all want healthcare to be responsive to our needs and wishes. We want to be listened to, to be given clear explanations and to have our values and preferences taken seriously. Many of us want to be able to influence any decisions that affect us, including treatment decisions.
The key questions that we want answers to are as follows:
What are my options?
What are the benefits and possible harms?
How likely are these benefits and harms?
How can you help me make a decision that’s right for me?
Shared decision making is central to a patient-centred approach. It involves clinicians and patients working together to select tests, treatments, management or support packages, based on clinical evidence and the patient’s informed preferences. It requires the provision of evidence-based information about options, outcomes and uncertainties, together with decision support counselling and a systematic approach to recording and implementing patients’ preferences.
Shared decision making is recommended in many common situations – for people facing major treatment decisions where there is more than one feasible option, for decisions about screening tests and preventive strategies, for maternity care choices, for choosing care and support packages for long-term conditions, for advance care planning for mental health problems and for end-of-life care.
Provision of reliable, balanced evidence-based information has been shown to improve people’s knowledge and ability to participate in decisions about their care, improving the quality and appropriateness of clinical decision making. And as part of a collaborative approach to care planning for long-term conditions it can lead to improved health outcomes.
Information provision is only the first step. As well as providing facts and figures to help people consider their options, doctors, nurses, and other clinicians must engage patients in a process of deliberation to determine their preferred course of action. This demands good conversations where both parties communicate well and share information. Effective risk communication, preference elicitation and decision support are essential skills for clinicians. And then of course there must be a commitment from both clinician and patient to act on the mutually agreed decisions.
Implementing shared decision making is challenging. It is very different from the traditional approach in which clinicians view themselves as experts and sole decision makers and patients’ knowledge, expertise and preferences are unacknowledged or undervalued.
Patients used to be expected to play a passive role and follow doctors’ orders, but this old-fashioned view is beginning to give way to demands for a more collaborative approach. This is very good news! Patients have grown up and health systems must now adapt to meet their expectations, helping them to become knowledgeable, skilled and confident co-producers of health.
Unos días después de la presentación de Seleccionem, la nueva herramienta de decisiones compartidas en esclerosis múltiple en el Departamento de Salud, es una ocasión perfecta para recuperar las palabras de Angela Coulter, de Informed Medical Decisions Foundation, sobre la implicación de los pacientes y las herramientas de decisiones compartidas.
Angela Coulter
Hay que felicitar al Departamento de Salud de Cataluña por el lanzamiento del sitio web Decisiones compartidas que ayuda a los pacientes a tomar decisiones sobre el cuidado de su salud. Hoy en día, Internet nos da la posibilidad de encontrar grandes cantidades de información sobre salud y atención sanitaria, pero a veces puede dar lugar a confusiones, malentendidos y consejos poco fiables. Por eso es especialmente importante asegurarse de que las personas tengan acceso a una información fiable que les ayude a tomar decisiones sobre su salud.
Todos queremos que la atención sanitaria sea receptiva a nuestras necesidades y deseos. Queremos que nos escuchen, que nos den explicaciones claras y que consideren seriamente nuestros valores y preferencias. Somos muchos los que quisiéramos poder influir en cualquier decisión que nos afecte, también en las decisiones sobre los tratamientos a los que nos sometemos.
Las cuestiones clave de las que queremos respuestas son las siguientes:
¿Cuáles son mis opciones?
¿Cuáles son las ventajas y los posibles perjuicios?
¿Qué probabilidad hay de que tengan lugar estas ventajas y perjuicios?
¿Cómo pueden ayudarme a tomar la decisión que más me conviene?
Compartir la toma de decisiones es básico para una perspectiva centrada en el paciente. Implica que el personal sanitario y los pacientes trabajen conjuntamente en la selección de pruebas, tratamientos, gestión y selección de paquetes de apoyo sanitario, basándose en las pruebas clínicas y en las preferencias informadas de los pacientes. Requiere que se cuente con información basada en las pruebas sobre las opciones, los resultados y las incertidumbres, así como con asesoramiento que apoye las decisiones y una perspectiva sistemática para hacer constar e implementar las preferencias de los pacientes.
La toma de decisiones compartida se recomienda en muchas situaciones habituales: gente que tiene que tomar decisiones importantes sobre sus tratamientos en los casos en que hay más de una opción plausible, decisiones sobre pruebas y reconocimientos médicos y estrategias preventivas, opciones relativas a la maternidad, decisiones sobre la atención y servicios de apoyo en enfermedades de larga duración, planificación de atención preventiva en casos de problemas de salud mental y para cuidados terminales.
Se ha demostrado que disponer de información fiable y contrastada con las pruebas realizadas mejora el conocimiento de las personas y su capacidad para participar en decisiones sobre su atención, y que mejora la calidad y la pertinencia de la toma de decisiones en materia clínica. Y, en tanto que perspectiva colaborativa para planificar la atención en enfermedades de larga duración, nos puede reportar mejores resultados para la propia salud.
La recogida de información es solo el primer paso. También tendremos que recopilar datos y cifras para ayudar a la gente a considerar sus opciones; los médicos, las enfermeras y demás personal sanitario han de implicar a los pacientes en un proceso de deliberación para determinar cuál es el curso de acción por el que optan. Serán necesarias buenas conversaciones en las que ambas partes se comuniquen bien y compartan información. La comunicación de los riesgos reales, la determinación de las preferencias y el apoyo a las decisiones son habilidades esenciales del personal clínico.
Y luego, naturalmente, tiene que haber un compromiso tanto por parte del personal clínico como del paciente para llevar a cabo las decisiones tomadas de común acuerdo. Implementar la toma de decisiones compartida es todo un reto. Difiere mucho de la perspectiva tradicional según la cual el personal clínico se ve a sí mismo como experto y es el único sobre el que recae la decisión y, a la vez, no se reconoce o se desprecia el conocimiento, la experiencia y las preferencias de los pacientes.
Habitualmente, se esperaba que los pacientes tuvieran un papel pasivo y siguieran las órdenes de los médicos, pero esta perspectiva caduca está empezando a desaparecer y a dar lugar a demandas desde una perspectiva más colaborativa. ¡Es una muy buena noticia! Los pacientes se han hecho adultos y los sistemas sanitarios deben adaptarse y satisfacer sus expectativas, y los deben ayudar a convertirse en unos coproductores de salud expertos, hábiles y confiados.
Un parell de dies després de la presentació de Seleccionem, la nova eina de decisions compartides en esclerosi múltiple, al Departament de Salut és una ocasió perfecta per recuperar les paraules d’Angela Coulter, d’Informed Medical Decisions Foundation, sobre la implicació dels pacients i les eines de decisions compartides.
Angela Coulter
Cal felicitar el Departament de Salut de Catalunya pel llançament de la web Decisions compartides orientada a ajudar els pacients a prendre decisions sobre la cura de la seva salut. Actualment, Internet ofereix la possibilitat de trobar grans quantitats d’informació sobre salut i atenció sanitària però de vegades Internet també pot donar lloc a confusions, malentesos i consells poc fiables. Per això és especialment important garantir que les persones tinguin accés a una informació fiable que els ajudi a prendre decisions sobre la seva salut.
Tots volem que l’atenció sanitària sigui receptiva a les nostres necessitats i desitjos. Volem que ens escoltin, que ens donin explicacions clares i que considerin seriosament els nostres valors i preferències. Som molts els que voldríem poder influir en qualsevol decisió que ens afecti i això inclou també les decisions sobre els tractaments a què ens sotmetem.
Les qüestions clau per a les quals volem respostes són les següents:
Quines són les meves opcions?
Quins són els avantatges i els possibles perjudicis?
Quina probabilitat hi ha que es donin aquests avantatges i perjudicis?
Com poden ajudar-me a prendre la decisió que més em convé?
Compartir la presa de decisions és bàsic en una perspectiva centrada en el pacient. Implica que els professionals de la salut i els pacients treballin conjuntament en la selecció de proves, tractaments, gestió i tria de serveis de suport sanitari, basant-se en les proves clíniques i en les preferències informades dels pacients. Requereix que es compti amb informació basada en les proves sobre les opcions, els resultats i les incerteses, així com amb l’assessorament que recolzi les decisions i una perspectiva sistemàtica per tal de fer constar i implementar les preferències dels pacients.
La presa de decisions compartides es recomana en moltes situacions habituals: gent que ha de prendre decisions importants sobre els seus tractaments en els casos en què hi ha més d’una opció disponible, decisions sobre proves i exploracions mèdiques i estratègies preventives, opcions relatives a la maternitat, decisions sobre l’atenció i els serveis de suport en malalties de llarga durada, planificació d’atenció preventiva en casos de problemes de salut mental i per a cures terminals.
S’ha demostrat que disposar d’informació fiable i contrastada amb les proves realitzades millora el coneixement de les persones i la seva capacitat per participar en les decisions sobre la seva atenció i que millora la qualitat i l’adequació de la presa de decisions en matèria clínica. I, en tant que es tracta d’una perspectiva col·laborativa per planificar l’atenció en malalties de llarga durada, ens pot reportar millors resultats de salut.
La recollida d’informació és només el primer pas. També haurem de recopilar dades i xifres per ajudar a les persones a considerar les seves opcions; els metges, les infermeres i la resta de professionals de la salut han d’implicar els pacients en un procés de deliberació per determinar a quin curs d’acció volen optar. Caldrà fomentar converses de qualitat en les quals ambdues parts es comuniquin bé i comparteixin informació. La comunicació dels riscos reals, la determinació de les preferències i el suport a les decisions són habilitats essencials dels professionals de la salut. I després, naturalment, hi ha d’haver un compromís tant dels professionals com del pacient per tal de dur a terme les decisions que s’hagin pogut prendre de comú acord.
Implementar la presa de decisions compartides és tot un repte. Difereix molt de la perspectiva tradicional segons la qual el personal clínic es veu a si mateix com a l’expert i és l’únic sobre qui recau la decisió i, a la vegada, no es reconeix o es menysté el coneixement, l’experiència i les preferències dels pacients.
Abans era habitual esperar que els pacients tinguessin un paper passiu i seguissin les ordres dels metges però aquesta perspectiva caduca està començant a desaparèixer i a donar lloc a demandes des d’una perspectiva més col·laborativa. És una molt bona notícia! Els pacients “s’han fet adults” i els sistemes sanitaris s’han d’adaptar i satisfer les seves expectatives i els han d’ajudar a convertir-se en coproductors de salut experts, hàbils i confiats.
Today we continue the interview with Maria Bodí (@mariabodi23), doctor at the Intensive Medicine Service, and Josep Gómez (@JosepGomezAlvarez), doctor in Biotechnology at the Hospital Universitari de Tarragona Joan XXII, experts in clinical management and aspects of quality and safety in healthcare.
Josep Gómez, María Bodí
In your opinion, what are the conclusions of the so-called Real World Data studies which were carried out using real data in terms of benefits and risks related to patient safety?
Benefits? Everything. Information derived from a real healthcare environment is necessary to take decisions. Randomised clinical trials which have defined the effectiveness and safety of therapeutic interventions have served till now as a Gold Standard of the best scientific evidence. But they are very costly, and what is more, they are aimed at very selective groups of patients. Studies and analyses derived from the real world, known as Real World Data, mean it is possible to know the effectiveness and safety of interventions in groups of patients which are usually excluded from trials (pregnant women, older people, patients with many comorbidities who are the majority, etc…).
There is a series of limitations and obstacles that prevent Real World Data from substituting clinical trials. On the one hand, legal and ethical aspects and those concerning the guarantee of the quality of data. On the other, it is not possible to accept the bias that there is when not randomising Real World Data. Before taking decisions, we need to ensure that there are no confusing factors.
Real World Data complements the information obtained from clinical trials in routine clinical practice.
Some weeks ago we received the visit of Lucian Leape in Barcelona, author of the extremely famous book “To Err is Human”. We were fortunate to be able to listen to him in a talk at AQuAS – were you able to listen to him?
No, unfortunately we were not able to attend. It is a pity because we were told that it was a good review of what we have learnt in the past two decades in the field of clinical safety and that some good recommendations were made for the future.
In your opinion, what contributions did the To Err is Human report, published 20 years ago, make?
It revolutionised the field of safety. It was a paradigm shift which is still in place today.
The To Err is Human report denounced the thousands of deaths in the United States resulting from adverse events which could have been avoided! People who were dying in hospitals for reasons unrelated to the disease for which they had been admitted. The most important thing is that those events, those deaths, could have been avoided. Better training, better work organisation, knowing and analysing risks and teamwork, among other factors, have been shown to be key elements that contribute to reducing the amount of events and their severity.
In 2016, MIMIC-II was published, a huge set of de-identified data of ICU patients of the Harvard Medical School. It was created and has been maintained by researchers at the Massachusetts Institute of Technology. They published this dataset with the aim of democratising research. The idea is that after attending a training course on the treatment of data for research, you are certified as a practising researcher and you sign a document of usage: ultimately, to enable a researcher to have access to a large data base to carry out research. In addition, it encourages researchers to share the code (data processing methodology) that they have applied to data to obtain the results they publish. Altogether, it makes studies more transparent and repeatable which in turn increases the excellence of scientific production.
As a result of our experience in extracting data from the clinical information system to develop our management tool of the unit, we took on the challenge of generating our own data base to carry out research. Once created, we contacted the PADRIS programme so they could advise us regarding data anonymisation protocols and methodologies to get access to the programme in order to carry out research. They showed great interest in our project at all times and they helped us see it to fruition and thus the role of the PADRIS programme was decisive in making the Datathon Tarragona 2018 possible. We are in fact still in contact with them to define future strategies about how to make this data available for research projects without infringing any data protection law and how to broaden the database with data from other ICUs in the Catalan territory.
If you could make a recommendation to other researchers who wish to do research, what would it be?
We recommend they collaborate with experts in other fields, especially those related to data and statistical technology. We are now reaching a level of sophistication and volume of data that obliges us to work in multidisciplinary teams in order to make the most of data and to understand it the best we can. The datathons are a great example of this; the role of the clinician is decisive in defining aims and in validating the results that appear when cutting edge algorithms are applied by data scientists. At the same time, the role of data scientists is also decisive when suggesting and applying complex methodologies which are far removed from traditional statistics applied within a clinical context.
What professional challenge would you like to succeed with in 2019?
The ultimate professional challenge for 2019 is the same as each year: improving the care given to patients which are admitted to an ICU. To achieve this, we have some very specific challenges in our unit. On the one hand, to continue developing our tool to exploit data which enables us to analyse processes and the results obtained in our day to day and in this way become aware of where we need to place our attention to make improvements. On the other hand, taking advantage of the secondary use of data to carry out research and to generate algorithms for automatic learning which are able to help a doctor take the most accurate and appropriate decisions based on the profile of each disease.
(You can read the first part of this interview here)
Hoy continuamos con la entrevista a María Bodí (@mariabodi23), médico del servicio de Medicina Intensiva y Josep Gómez (@JosepGomezAlvarez), doctor en Biotecnología, del Hospital Universitari de Tarragona Joan XXIII, expertos en gestión clínica y aspectos de calidad y seguridad de la atención sanitaria.
Josep Gómez, María Bodí
En vuestra opinión, ¿qué balance de beneficios y de riesgos en términos de seguridad de los pacientes plantean los estudios hechos con datos reales, los llamados Real World Data?
¿Beneficios? Todos. Es necesaria la información derivada del entorno asistencial real para tomar decisiones. Los ensayos clínicos aleatorizados, como Gold Standard de la mejor evidencia científica, han sido hasta ahora los que han definido la eficacia y la seguridad de las intervenciones terapéuticas. Pero suponen un coste muy elevado y, además, van dirigidos a grupos muy seleccionados de pacientes. Los estudios y los análisis derivados del mundo real, los conocidos como Real World Data, permiten conocer la efectividad y la seguridad de las intervenciones en grupos de pacientes que normalmente se excluyen de los ensayos (embarazadas, gente mayor, pacientes con muchas comorbilidades que son la mayoría…).
Hay una serie de limitaciones y obstáculos que impiden que los Real World Data sustituyan los ensayos clínicos. Por un lado, aspectos legales y éticos de garantía de calidad de los datos. Por otro lado, no se puede asumir el sesgo que supone no aleatorizar en el caso de los Real World Data. Antes de tomar decisiones, nos tenemos que asegurar que no hay factores de confusión.
Los Real World Data complementan la información de los ensayos clínicos en la práctica clínica habitual.
Hace unas semanas contamos con la visita de Lucian Leape, autor del famosísimo libro “To Err is Human” en Barcelona. Tuvimos la suerte de poder escucharlo en una charla en AQuAS, ¿tuvisteis la oportunidad de escucharle?
No, desgraciadamente no pudimos asistir. Lástima porque nos consta que fue una buena revisión de lo que hemos aprendido en las últimas dos décadas en el ámbito de la seguridad clínica y se apuntaron buenas recomendaciones de futuro.
¿Qué os parece que aportó el informe To Err is Human, publicado ahora ya hace 20 años?
Fue la revolución en el ámbito de la seguridad. Un cambio de paradigma que se mantiene hoy en día.
El informe To Err is Human denunciaba los miles de muertes en los Estados Unidos debidas a eventos adversos que se podían prevenir. Personas que morían en los hospitales por motivos ajenos a la enfermedad que había motivado su ingreso. Lo más importante es que estos eventos, estas muertes, se podían prevenir. Una mejor formación, una mejor organización del trabajo, conocer y analizar los riesgos, el trabajo en equipo, entre otros factores, está demostrado que son elementos que contribuyen a disminuir la tasa de eventos y su severidad.
¿De qué forma el programa PADRIS ha tenido impacto en vuestro día a día?
En el año 2016 se publicó MIMIC-III, una gran base de datos desidentificada de pacientes de UCI del Hospital Universitario de Harvard generada y mantenida por investigadores del Massachusetts Institute of Technology. Publicaron esta base de datos con el objetivo de democratizar la investigación. La idea es que después de realizar un curso de formación sobre el tratamiento de datos para investigación, se acredite que eres un investigador en activo y firmes un documento de uso; en definitiva hacer que un investigador pueda acceder a una gran base de datos para hacer investigación. Además, animan a los investigadores a compartir el código (la metodología informática) que han aplicado a los datos para llegar a los resultados que publican. Todo esto en conjunto hace que los estudios sean más transparentes y reproducibles, hecho que incrementa la excelencia de la producción científica.
Gracias a nuestra experiencia en extraer datos del sistema de información clínica para desarrollar nuestra herramienta de gestión de la unidad, nos planteamos el reto de generar nuestra propia base de datos para hacer investigación. Una vez generada, contactamos con el programa PADRIS para que nos asesorara en temas de protocolos de anonimización de los datos y metodologías para acceder a realizar una búsqueda. En todo momento mostraron un gran interés por el proyecto y nos ayudaron a llevarlo a cabo, de forma que el papel del programa PADRIS fue determinante para hacer posible el Datathon Tarragona 2018. Y actualmente seguimos en contacto para definir estrategias de futuro sobre cómo dar acceso a estos datos de proyectos de investigación sin violar ninguna ley de protección de datos y cómo conseguir ampliar la base con datos de otras UCIs del territorio catalán.
Si tuviérais la oportunidad de hacer una recomendación a otros investigadores que quisieran hacer investigación, ¿qué recomendación les haríais?
Les recomendaríamos que colaboraran con expertos en otros ámbitos, especialmente relacionados con la tecnología de datos y la estadística. Estamos llegando a un punto de sofisticación y volumen de datos que hace necesario trabajar con equipos multidisciplinares para poder sacar el máximo provecho y el mejor conocimiento posible de los datos. Los datathones son un gran ejemplo de esto, el papel del clínico es determinante para definir el objetivo e ir validando los resultados que van apareciendo cuando se aplican los algoritmos de vanguardia por parte de los científicos de datos. Al mismo tiempo, el papel de los científicos de datos es también determinante en el momento de sugerir y aplicar metodologías complejas y alejadas de la estadística tradicional aplicada en el entorno clínico.
¿Qué reto profesional os gustaría alcanzar en 2019?
El reto profesional último para el 2019 es el mismo que el de cada año: mejorar la asistencia a los pacientes que ingresen en la UCI. Para lograrlo, tenemos unos retos muy concretos en nuestra unidad. Por un lado, seguir desarrollando nuestra herramienta de explotación de datos que permite hacer un análisis de los procesos y resultados que vamos obteniendo en el día a día, y de este modo ser conscientes de dónde hemos de focalizar la atención para mejorar. Por otro lado, aprovechar el uso secundario de los datos para hacer investigación y generar algoritmos de aprendizaje automático que sean capaces de ayudar al médico a tomar las decisiones más acertadas, más adecuadas, según el perfil de cada enfermo.
(La primera parte de esta entrevista está disponible aquí)
En la vostra opinió, quin balanç de beneficis i de riscos en termes de seguretat dels pacients plantegen els estudis fets amb dades reals, els anomenats Real World Data?
Beneficis? Tots. És necessària la informació derivada de l’entorn assistencial real per prendre decisions. Els assajos clínics aleatoritzats, com a Gold Standard de la millor evidència científica han estat els que fins ara han definit l’eficàcia i la seguretat de les intervencions terapèutiques. Però suposen un cost molt elevat i, a més a més, van dirigits a grups molt seleccionats de pacients. Els estudis i les anàlisis derivades del món real, els coneguts com a Real World Data, permeten conèixer l’efectivitat i la seguretat de les intervencions en grups de pacients que normalment s’exclouen dels assajos (embarassades, gent gran, pacients amb moltes comorbiditats que són la majoria…).
Hi ha una sèrie de limitacions i obstacles que impedeixen que els Real World Data substitueixin els assajos clínics. D’una banda, aspectes legals i ètics i de garantia de qualitat de les dades. D’altra banda, no es pot assumir el biaix que suposa no aleatoritzar en el cas dels Real World Data. Abans de prendre decisions, ens hem d’assegurar que no hi ha factors de confusió.
Els Real World Data complementen la informació dels assajos clínics en la pràctica clínica habitual.
Fa unes setmanes vam comptar amb la visita de Lucian Leape, autor del famosíssim llibre “To Err is Human” a Barcelona. Vam tenir la sort de poder sentir-lo en una xerrada a AQuAS, vau poder escoltar-lo?
No, malauradament no vam poder assistir-hi. Llàstima perquè ens consta que va ser una bona revisió del que hem après en les darreres dos dècades en l’àmbit de la seguretat clínica i es van apuntar bones recomanacions de futur.
Què us sembla que va aportar l’informe To Err is Human, publicat ara ja fa 20 anys?
Va ser la revolució en l’àmbit de la seguretat. Un canvi de paradigma que es manté avui en dia.
L’informe To Err is Human denunciava els milers de morts als Estats Units degudes a esdeveniments adversos que es podien prevenir! Persones que morien als hospitals per motius aliens a la malaltia que havia motivat el seu ingrés. El més importat és que aquests esdeveniments, aquestes morts, es podien prevenir. Una millor formació, una millor organització del treball, conèixer i analitzar els riscos, el treball en equip, entre d’altres factors, està demostrat que són elements que contribueixen a disminuir la taxa d’esdeveniments i la seva severitat.
De quina manera el programa PADRIS ha tingut impacte en el vostre dia a dia?
L’any 2016 es va publicar MIMIC-III, una gran base de dades desidentificada de pacients d’UCI de l’Hospital Universitari de Harvard generada i mantinguda per investigadors del Massachusetts Institute of Technology. Ells van publicar aquesta base de dades amb l’objectiu de democratitzar la recerca. La idea és que després de realitzar un curs de formació sobre el tractament de dades per recerca, s’acrediti que ets un investigador en actiu i signis un document d’ús; en definitiva fer que un investigador pugui accedir a una gran base de dades per fer recerca. A més, ells animen els investigadors a compartir el codi (la metodologia informàtica) que han aplicat a les dades per arribar als resultats que publiquen. Tot plegat fa que els estudis siguin més transparents i reproduïbles, cosa que incrementa l’excel·lència de la producció científica.
Gràcies a la nostra experiència en extreure dades del sistema d’informació clínica per desenvolupar la nostra eina de gestió de la unitat, ens vam plantejar el repte de generar la nostra pròpia base de dades per fer recerca. Un cop generada, vam contactar amb el programa PADRIS perquè ens assessorés en temes de protocols d’anonimització de les dades i metodologies per accedir-hi per fer recerca. En tot moment van mostrar un gran interès pel projecte i ens van ajudar a dur-lo a terme, de manera que el paper del programa PADRIS va ser determinant per poder fer possible el Datathon Tarragona 2018. I actualment seguim en contacte per definir estratègies de futur sobre com donar accés a aquestes dades per projectes de recerca sense violar cap llei de protecció de dades i com aconseguir ampliar la base amb dades d’altres UCIs del territori català.
Si tinguessiu l’oportunitat de fer una recomanació a uns altres investigadors que volguessin fer recerca, quina recomanació li faríeu?
Li recomanaríem que col·laborés amb experts en altres àmbits, sobretot relacionats amb la tecnologia de dades i l’estadística. Estem arribant a un punt de sofisticació i volum de dades que fa necessari treballar amb equips multidisciplinaris per poder treure el màxim profit i el millor coneixement possible de les dades. Els datathons són un gran exemple d’això, el paper del clínic és determinant per definir l’objectiu i anar validant els resultats que van apareixent quan s’apliquen els algoritmes d’avantguarda per part dels científics de dades. Al mateix temps, el paper dels científics de dades és també determinant a l’hora de suggerir i aplicar metodologies complexes i allunyades de l’estadística tradicional aplicada dins de l’entorn clínic.
Quin repte professional us agradaria assolir durant aquest 2019?
El repte professional últim per al 2019 és el mateix que el de cada any: millorar l’assistència als pacients que ingressin a la UCI. Per aconseguir-ho, tenim alguns reptes molt concrets a la nostra unitat. D’una banda, seguir desenvolupant la nostra eina d’explotació de dades que permet fer una anàlisi dels processos i resultats que anem obtenint en el dia a dia, i així ser conscients d’on hem de focalitzar l’atenció per millorar. D’altra banda, aprofitar l’ús secundari de les dades per fer recerca i generar algoritmes d’aprenentatge automàtic que siguin capaços d’ajudar el metge a prendre les decisions més encertades, més adequades, segons el perfil de cada malalt.
(Podeu llegir la primera part d’aquesta entrevista aquí)
El programa PADRIS contribuye a la mejora de la salud de las personas facilitando a los investigadores de los centros de investigación de Cataluña la reutilización de la información anonimizada de salud de acuerdo con el marco legal y los principios establecidos.
¿Lo vemos en la práctica, a partir de la experiencia de un profesional?
Hoy entrevistamos a Maria Bodí (@mariabodi23), médico del servicio de Medicina Intensiva y Josep Gómez (@JosepGomezAlvarez), doctor en Biotecnología, del Hospital Universitari de Tarragona Joan XXIII, expertos en gestión clínica y aspectos de calidad y seguridad de la atención sanitaria. Como muchos profesionales de la salud, combinan la actividad asistencial con la investigación.
María Bodí
¿Cómo es tu día a día?
Como jefe de Servicio de Medicina Intensiva del hospital, en mi día a día, la principal tarea es la dirección del servicio y la organización de la asistencia al paciente crítico, coordinando el trabajo de los profesionales implicados. En el servicio trabajan más de 150 personas incluyendo profesionales de medicina (especialistas en medicina intensiva, médicos internos residentes), enfermería, auxiliares de enfermería, celadores, fisioterapeutas y secretaría. Se trata, además, de un servicio que participa y colabora en la docencia de los grados de medicina, enfermería y fisioterapia.
Trato de facilitar que los profesionales participen en la estrategia del servicio y todo esto requiere articular y coordinar todos los esfuerzos, con un objetivo claro, y dar una asistencia de calidad a nuestros pacientes. Es necesario facilitar y coordinar que los profesionales participen en la asistencia, la gestión, la docencia y la investigación en mayor o menor grado. Esto garantizará el compromiso del trabajador en la estrategia del servicio y de la organización.
Si nos centramos en el colectivo médico, cada miembro del equipo se responsabiliza de una área en concreto de nuestra especialidad, de forma que facilitamos la formación continuada de todo el equipo, la evaluación de los resultados y el compromiso en llevar adelante las acciones que deriven del análisis de nuestros resultados.
La experiencia del formato Datathon que se hizo, ¿qué te pareció?
La Datathon fue el resultado de todo un recorrido hecho en los últimos años en el campo del uso secundario de los datos de la historia clínica de los pacientes para la gestión y la investigación de primer nivel. La experiencia fue muy buena. Ciencia pura. Médicos, tecnólogos y tecnología al servicio del análisis de los datos de la vida real, para buscar la mejor evidencia científica.
En los últimos tres años, nuestro grupo ha profundizado en el estudio de los datos y también en la evaluación de la calidad y la seguridad de los datos para su uso secundario. Nuestros avances han permitido colaborar con otros equipos punteros, como el equipo del Dr. Leo Celi del Massachusetts Institute of Technology con quien organizamos este evento.
¿De qué forma piensas que se puede mejorar la calidad asistencial en los cuidados intensivos?
Tenemos que ir hacia la excelencia. Abordar todas las dimensiones de la calidad asistencial. Mejorar la efectividad, la seguridad y la eficiencia. Pero si hablamos de buenos resultados y eficientes, no hablamos en términos de número de acciones a un coste determinado. Hablamos de aportar valor al paciente, al equipo de trabajo, a la organización, al sistema sanitario y a la sociedad. ¿Cómo hacerlo?
Nuestro grupo ha trabajado en el desarrolo de una metodología para poder disponer de indicadores de calidad automáticos. Esto ha sido posible porque todos los dispositivos de cabecera del paciente (ventilación mecánica, monitorización, máquinas de diálisis, etc.) están conectados al sistema de información clínica, donde se integra también la información de la historia clínica del hospital, del laboratorio, de las pruebas de imagen, y donde los profesionales incluyen toda la información de forma ordenada.
De esta forma, a través de estos indicadores diseñados con tecnología innovadora, es posible evaluar procesos asistenciales y resultados. Si el profesional participa en el diseño del proceso asistencial, en la planificación, y conoce cómo se están haciendo las cosas y qué resultados tenemos, se implica y se compromete con los objetivos del servicio y de la organización.
Asimismo, es necesaro pasar de la medicina reactiva a la medicina predictiva, preventiva y personalizada. Tenemos datos para empezar a trabajar en esta línea. Sin embargo, la dimensionalidad y la complejidad de estos datos impide que los métodos de inteligencia artificial sean fáciles de traducir en modelos clínicamente relevantes. La aplicación de métodos predictivos de vanguarda y la manipulación de datos requiere habilidades de colaboración entre profesionales expertos del dominio médico y del tecnológico y nuevos modelos de tratamiento y análisis de datos.
Hemos leído que se puede evaluar, en tiempo real, el riesgo en una unidad de cuidados intensivos. Parece difícil de imaginar, ¿qué nos puedes decir al respecto?
Es así. Partimos de la base de que disponemos de los datos almazenados de todos los pacientes que han ingresado en una UCI, o en más de una UCI. Si la combinación de un grupo de variables (demográficas, clínicas, resultados de laboratorio) ha supuesto la aparición de una complicación o de un evento adverso, un modelo informático entrenado con estos datos puede predecir, si detecta de nuevo la combinación de este grupo de variables, el riesgo que aparezca la misma complicación o evento. Esta es la base de la medicina predictiva.
De acuerdo, pero ¿para qué sirve, a la práctica, la evaluación de este cálculo del riesgo?
Puede ir desde analizar el riesgo o predecir la aparición de una complicación en el curso de una enfermedad, un problema relacionado con la seguridad, un evento adverso, la necesidad o el incremento de la dosis de un fármaco determinado o una terapia específica. Puede predecir la probabilidad de mejoría o de empeoramiento, e incluso, el riesgo de morir de un paciente por una enfermedad.
La medicina ya dispone de calculadoras de riesgo de morir por una enfermedad basándose en bases de datos completadas con registros manuales por parte del profesional. Pero ahora, la automatización del registro de los datos -y los sistemas de información clínica en nuestras UCIs son un ejemplo de esto-, la metodología actual basada en big data y la inteligencia artificial permite un detalle muy superior en el momento de evaluar riesgos.
Cuando se habla de pasar a un model sanitario basado en valor, ¿a qué se refiere exactamente?
Se trata de una organización del trabajo alrededor de las condiciones específicas del paciente y que optimiza su cuidado. Se trata de pagar a las organizaciones y a los hospitales por el valor que aportan. Los resultados y su coste son los componentes clave del valor que el sistema sanitario y los profesionales aportamos a los pacientes. Pero si hablamos de resultados no consideramos únicamente si el paciente sale vivo de la UCI, o no. Los resultados se miden en términos de calidad, de capacidad de volver a incorporarse a su vida, a su trabajo, etc..
Por ello, para impulsar el esfuerzo de mejora, nos tenemos que basar en el trabajo multidisciplinar y el modelo sanitario basado en valor supone cambiar el modelo de negocio de la organización y hacer una inversión en sistemas de medida, de análisis de resultados clínicos y de costes.
¿Qué importancia le das al hecho que los datos se obtengan automáticamente y no manualmente?
Permite analizarlos desde una única fuente de datos, minimiza los errores y no requiere tiempo del profesional en la introducción de estos datos.
¿Cómo se incluyen automáticamente los datos?
En la UCI, los sistemas de información clínica han permitido integrar toda la información, además de los datos que los profesionales incluyen de forma ordenada durante todo el proceso de atención al paciente crítico, se integran resultados de laboratorio, de pruebas de imagen, información de la historia clínica, y los datos de todos los dispositivos de cabecera del paciente (ventilación mecánica, monitorización, máquinas de diálisis, etc.).
¿Qué entendemos por “uso secundario de los datos”?
El uso primario es el que se hace día a día, en la cabecera del paciente, para tomar decisiones sobre el diagnóstico, tratamiento y planificación del proceso de atención. Por ejemplo, de acuerdo a unos resultados de laboratorio se determina si aumento la dosis de un fármaco.
Hablamos de uso secundario cuando hablamos de utilizar los datos para la gestión o para la investigación. El objetivo final sigue siendo mejorar la atención al paciente, evidentemente.
The PADRIS programme contributes to the improvement of people’s health by making anonymised health information available for re-use by researchers in Catalan research centres, in compliance with the current legal framework and established principles.
Is this seen in practice based on a professional’s experience?
Today we interview Maria Bodi (@mariabodi23), doctor of the Intensive Care Medicine service in the Hospital Universitari de Tarragona Joan XXII, expert in clinical management and aspects of quality and safety in healthcare. Like many health professionals, she combines healthcare practice with research.
María Bodí
What is your day to day like?
As head of the Intensive Care Medicine Service at the hospital, in my day to day my basic task focuses on managing the service and organising the care for critical patients by coordinating the work of the professionals involved. More than 150 people work in the service including medical professionals (specialists in intensive medicine, resident intern doctors), nurses, nurse aids, ancillary staff, physiotherapists and secretaries. In addition, it is a service which participates and collaborates in the teaching of medical, nursing and physiotherapy degrees or certifications.
I try to facilitate the participation of professionals in the strategy of the service. This requires articulating and coordinating all efforts made with a clear objective in mind, which is providing quality care to our patients. To a greater or lesser degree, it is necessary to encourage and coordinate the participation of professionals in care-giving, management, teaching and research. This will guarantee the commitment of a worker in the service’s strategy and its organisation.
If we focus on medical professionals, each member of the team is in charge of a specific area of our speciality and we therefore provide ongoing training for the entire team, assess results and commit ourselves to carrying out actions which derive from the analysis of our results.
What do you think about the format that was used for the Datathon?
The Datathon was the result of a series of developments over recent years within the field of secondary use of data in patients’ clinical records for management and for research at a top level. The experience was very good. Pure science, with doctors, technicians and technology all at the service of real-life data analysis in order to find the best scientific evidence.
In the last three years, our group has delved deeper into the study of data and also into the assessment of the quality and safety of data for secondary use. Our progress has allowed us to collaborate with other leading teams such as the team of Dr Leo Celi of the Massachusetts Institute of Technology with whom we organised this event.
In your opinion, how can the quality of care be improved in intensive care units?
We have to aim for excellence. We need to tackle all the dimensions regarding quality of care. We need to improve effectiveness, safety and efficiency. But when talking about good and efficient results, we are not referring to the number of actions done at a particular cost. We are talking about bringing value to the patient, to the work team, the organisation, the health system and society. How is this achieved?
Our team has worked on developing a methodology which enables us to have automatic indicators of quality. This has been possible because all of a patient’s bedside devices (mechanical ventilation, monitoring, dialysis machines, etc.… ) are connected to the system of clinical information and this information, from the hospital’s clinical records, from laboratories and imaging tests, is integrated. This information is incorporated by professionals in an ordered manner.
By means of these indicators designed with innovative technology, it is possible to assess the processes of care and their results. If the professional participates in the design of a process of care, in its planning, and knows how things are being done and what results there are, they get involved and commit themselves to the aims of the service and the organisation.
Likewise, one needs to move from a reactive to predictive medicine, preventive and personalised. We have data with which to start working along these lines. Nevertheless, the scale and complexity of this data makes it difficult for methods of artificial intelligence to easily translate it into relevant clinical models. The application of cutting-edge predictive methods and data manipulation require collaborative skills between professionals who are medical and technology experts, as well as new models in the treatment and analysis of data.
We have read that it is possible to assess risk in an intensive care unit in real time. It seems difficult to imagine this. What can you tell us about it?
It can indeed. We work on the assumption that we have access to the data stored from all patients that have been admitted to an ICU, or in more than one ICU. If the combination of a group of variables (demographic, clinical, laboratory results) leads to a complication or an adverse event, a trained computer model using this data can predict the risk of the same complication or event occurring if it detects the combination of this group of variables. This is the basis of predictive medicine.
Understood, but in practical terms, what is purpose of assessing the possibility of a risk?
It can range anywhere from analysing a risk or predicting the appearance of a complication in the course of a disease, a problem of safety, an adverse event, the need for or an increase in dosage of a specific drug, to a specific therapy. It can predict the probability of an improvement or worsening and even the risk of death for a patient as a result of their disease.
Medicine already has calculators to assess a risk of death due to a disease based on data bases created by professionals using manual registers. But these days, with the automation of data registration- an example of this being the Clinical Information Systems in our ICUs – today’s methodology based on big data and artificial intelligence allows us to have much more detail when assessing risks.
When there is talk of moving towards a health model based on value, what does this mean exactly?
It is about organising work around the specific conditions of a patient which optimises their cure. It is a question of paying organisations and hospitals for the value they bring. Their results and their costs are the key components of the value which a health system and its professionals offer patients. But if we are talking about results, we are not only interested in whether a patient survives the ICU or not. Results are measured in terms of quality, their capacity of going back to their normal lives, their jobs, etc…
Therefore, to push efforts for improvement, we need to base ourselves on multidisciplinary work and a health model based on value; this means changing an organisation’s business model and investing in systems of measurement, analysis of clinical results and costs.
What importance do you attribute to the fact that data is obtained automatically and not manually?
It means data can be analysed using one source only, errors are minimised and a professional’s time is not required for the task of inputting the data.
How is the data included automatically?
In the ICU, clinical information systems now enable all information to be integrated. Apart from the data which professionals input in an ordered manner during the process of care of a critical patient, laboratory results, imaging tests, clinical records and the data from all a patient’s bedside devices are integrated too (mechanical ventilation, monitoring, dialysis machines, etc…).
What does “secondary use of data” mean?
Primary use is that which is used on a day to day basis, at the patient’s bedside, to take decisions relating to diagnosis, treatment and the planning of the process of care. For example, a decision is made whether to increase the dosage of a drug based on laboratory results.
We talk about secondary use when we refer to using data for management or for research. Obviously, the end aim is still the improvement of care for a patient.
