Ein Diabetes Informationssystem zur Unterstützung von Routinearbeit,
Qualitätsmonitoring und prospektiver Dokumentation
M. Grabert1, R.W. Holl2, P. Merkle1
(Sektion Angew. Informationsverarbeitung1 und Abt. Pädiatrie I
2, Universität Ulm)
Abstrakt
Die Notwendigkeit des Einsatzes rechnergestützter Datenbanken
für die Bewältigung der täglichen Datenflut bei der Behandlung
chronischer Krankheiten ist offensichtlich. Für Diabetes
mellitus wurde dies bereits 1989 in der St.Vincent-Erklärung
gefordert [1]. Vier Hauptziele können mit dem Einsatz moderner
Informationssysteme erreicht werden: Monitoring der
Behandlungsqualität einer Diabetesambulanz, Unterstützung bei
täglichen Routinearbeiten und wissenschaftlichen
Forschungsarbeiten sowie Überwachung des Krankheitsverlaufs
eines einzelnen Diabetes-Patienten.
Das Diabetes Computerprogramm DPV (Diabetes Softwaressystem
zur Prospektiven Verlaufsdarstellung) wurde in den letzten
fünf Jahren entwickelt. Es werden Zusammenfassungen über die
Daten eines Patienten für den behandelnden Arzt erstellt,
standardisierte Arztbriefe nach ambulanter oder stationärer
Patientenvorstellung automatisch generiert und Patientendaten
in tabellarischer und graphischer Form aufbereitet. Um die
Qualität der Ambulanz darzustellen und zu überwachen, können
Quartalsstatistiken über Qualitätsindikatoren auf Tastendruck
erstellt werden. Diese Statistiken dienen sowohl der internen
und externen Qualitätskontrolle, als auch als Diskus
sionsgrundlage für Qualitätszirkel.
Aufgrund einer offenen Systemarchitektur ist es für jeden
Benutzer möglich, neue Tabellen und Masken in das System zu
integrieren. Dies ermöglicht sowohl die Erfassung von Para
metern für eigene Forschungsinteressen, als auch
multizentrische Studien unter Beteiligung mehrerer Kliniken.
Das Programm ist zur Zeit an ca. 25 deutschen,
österreichischen und schweizer Kliniken im Einsatz. Eine
englischsprachige Version befindet sich im Betatest.
Einleitung
Wenn man die Diskussion über das Gesundheitswesen in
Deutschland beobachtet, fällt neben der Forderung nach einem
bezahlbaren öffentlichen Gesundheitssystem das Thema
Qualitätssicherung in allen Sparten der Medizin auf. Daß die
beiden Themen zusammenhängen, ist einsichtig [2].
Seit 1988 sind Maßnahmen zur externen und internen
Qualitätssicherung in Krankenhäusern im Sozialgesetzbuch
festgeschrieben, 1993 wurde die Beteiligung der Ärztekammern
mitaufgenommen [3]. Nach der jeweiligen Berufsordnung der
Landesärztekammern ist der Arzt zur Durchführung von
Qualitätssicherungsmaßnahmen verpflichtet.
Die Qualität ärztlicher Behandlung wird in der Regel durch
krankheitsspezifische Qualitätsindikatoren und Tracer
dargestellt und überwacht. Qualitätssicherung umfaßt externe
wie interne Interpretationen und Vergleiche der gewonnenen
Ergebnisse, sowie eine Reihe von präventiven Maßnahmen in
einer Klinik [4][5].
Während des Verlaufs chronischer Krankheiten wie Diabetes
mellitus Typ I fallen über die Jahre sehr viele Patientendaten
aufgrund häufiger ambulanter oder stationärer Termine an.
Um die riesigen Datenmengen sowohl des Krankheitsverlaufs wie
auch des Qualitätsmonitorings effizient verarbeiten zu können,
ist der Einsatz rechnergestützter Informationssysteme
unerläßlich [1].
Hintergründe und Ziele
Das Diabetes Informationssystem DPV wird an der Universität
Ulm seit 1989 in einem Team von Statistikern, Diabetologen und
Informatikern entwickelt [6][7]. Die ersten Schritte wurden
mit einer eigenen Datenbank in der Programmiersprache C unter
UNIX unternommen, führten aber in eine Sackgasse. Von diesem
Versuch konnten lediglich die Daten gerettet werden,
Programmkonzepte mußten neu erstellt werden. Daraufhin wurde
das Programm als XBase-Appliaktion für IBM-kompatible PCs neu
konzipiert und entwickelt.
Ursprünglich war es auf die Unterstützung der ambulanten und
stationären Behandlung von Kindern und Jugendlichen abgestimmt
und wurde dann später auf erwachsene Patienten erweitert.
Ein erstes Ziel war die Reduzierung von Aufwand und Zeit für
Routinearbeit, wie das Schreiben von Arztbriefen und das
Erstellen von Datenzusammenfassungen über einzelne Patienten.
Aufgrund der hohen Arbeitsbelastung in der Ambulanz erhielten
viele Haus- und Kinderärzte bis dahin nur selten oder nie
Arztbriefe über die Behandlung ihrer Patienten an der Klinik.
Eine weitere Vorgabe war eine offene, flexible Datenbank, die
die vielfältigen Forschungsprojekte an einer
Universitätsklinik unterstützen kann. Aufbauend auf die
Datenbank sollten dann Funktionen des Qualitätsmonitorings
implementiert werden, um die Behandlungsqualität in der Ambulanz
zu sichern und ggf. zu verbessern.
Als letztes und schwierigstes Ziel galt es, den
Krankheitsverlauf eines einzelnen Patienten zu überwachen und
frühzeitig Tendenzen zum Guten oder Schlechten zu erkennen.
Unterstützung von Routinearbeit
Im Programm werden alle wichtigen Diabetes relevanten
Parameter eines Patienten erfaßt:
-
Anthropometrische Daten (Gewicht, Größe, Body-Mass-
Index)
-
Behandlungsmodalitäten (z.B. Anzahl täglicher
Injektionen und Insulinmenge)
-
Akute und chronische Komplikationen (z.b.
Hypoglykämien, Augenhintergrundschädigung, Neuropathie
und Mikroalbuminurie)
-
Stoffwechselparameter (Blutzucker, Fructosamin und
HbA1c)
-
Risikoparameter (Blutdruck und Cholesterin)
Schwangerschaft, psychosoziales Umfeld, Schulungen und
Verwandtendaten
Die Datenbank setzt sich aus 24 Tabellen für Patientendaten
und weiteren 43 Systemtabellen (Hardwareeinstellungen,
Maßeinheiten, Kontrollwerte, ICD-9, Insulinarten etc.)
zusammen.
Gespeicherte Daten sind nicht mit Informationen
gleichzusetzen. Sie müssen zuerst strukturiert, zusammengefaßt
und dann in etwaigen Zusammenhängen dargestellt werden.
Deshalb erzeugen wir Datenübersichten in tabellarischer und
graphischer Form vor jedem ambulanten Kontrolltermin. Die
Liste der auszugebenden Parameter kann frei definiert werden.
Graphischen Verlaufskurven zeigen Größe, Gewicht, Body-Mass-
Index, HbA1c-Werte und Insulineinheiten pro Kilogramm
Körpergewicht. Größe, Gewicht und Body-Mass-Index werden auf
dem Hintergrund der 3., 50., und 90.Perzentile der
Normalbevölkerung dargestellt. Diese Standardwerte können aus
verschiedenen Kontrollstudien gewählt werden, so z.B. die
Daten der Züricher Longitudinalen Wachstumsstudie [7].
Die HbA1c-Werte werden für verschiedene evtl. wechselnde
Labormethoden transformiert, damit auch alte Werte eines
Patienten mit aktuell bestimmten verglichen werden können. Wir
benutzen hierfür eine Transformation, die auf dem lokalen
Labormittelwert und der dazugehörigen Standardabweichung,
gemessen an 100 stoffwechselgesunden Nicht-Diabetikern,
basiert.
Nach jedem ambulanten Termin oder stationären
Patientenaufenthalt werden automatisch der Behandlungsplan für
den Patienten und Arztbriefe für den Hausarzt generiert und
ausgedruckt. Für den Arztbrief muß der behandelnde Arzt
lediglich noch ggf. einen persönlichen Kommentar über die
Behandlung eintragen. Alle anderen Labor- und Anamnesedaten
können von Sekretärinnen oder Arzthelferinnen in das Programm
eingegeben werden. Durch die zeitsparende Generierung der
Arztbriefe wird die Kommunikation zwischen Hausarzt und Klinik
wesentlich verbessert.
Nach dem Eintreffen des HbA1c-Ergebnisses vom Labor werden die
Patienten direkt von der Klinik über ihren aktuellen Wert
durch einen Brief informiert. Somit entfällt hier der mühsame
Weg über den Hausarzt, um den HbA1c-Wert zu erfahren.
Sämtliche ausgehenden Briefe werden mit Briefkopf und Logo der
behandelnden Klinik ausgedruckt. Die Briefköpfe werden mit
Hilfe eines Scanners reproduziert.
Desweiteren ist es möglich, Serienbriefe an spezielle
Patientengruppen zu versenden. Dies geschieht z.B. als
Einladung zu Schulungen oder auch als Erinnerung an wieder
fällige Augenuntersuchungen.
Eines der Resultate der amerikanischen DCCT-Studie ist, daß
Patienten mit schlechter Stoffwechseleinstellung ein sehr
hohes Risiko für Spätkompliakationen wie z.B. Erblindung und
Amputation haben [9]. Deshalb können Patienten mit
Risikofaktoren aus der Datenbank herausgesucht werden. Nach
folgenden Parametern kann gesucht werden:
-
schlechte Stoffwechseleinstellung
-
hoher Blutdruck
-
Übergewicht
-
beginnende Mikroalbuminurie
-
beginnende Augenhintergrundschädigung
-
hoher Cholestesterinspiegel
-
Kontrolluntersuchungen nicht
vollständig durchgeführt
Forschungsdatenbank
Ziel war es, sowohl retrospektive wie auch prospektive
Forschungsprojekte im Kontext des Diabetes zu unterstützen.
Die interne Datenstruktur ist deshalb im Handbuch offengelegt,
und das weitverbreitete dBASE-Datenformat wurde gewählt, um
Auswertbarkeit der Daten mit vielen kommerziellen
Statistikpaketen zu gewährleisten.
Für prospektive Studien ist es oft notwendig, neue Parameter
zur Datenbank hinzuzufügen. Deshalb sind mehrere Felder in den
Datentabellen für den Benutzer frei belegbar.
Außerdem ist es für jeden Benutzer möglich, eigene Tabellen
und Masken in das Programm zu integrieren. Dafür ist lediglich
ein dBASE IV oder V Datenbankprogramm für DOS erforderlich, um
die neuen Masken und Tabellen zu erstellen. Diese werden dann
in das Programmverzeichnis kopiert und in freie Menüpunkte des
Programms eingehängt. Danach ist die Identifizierung und
Verbindung zu den anderen Patientendaten sichergestellt. Zur
Patientenauswahl, Neuanlegen, Ändern und Löschen von Einträgen
steht somit die gleiche Oberfläche wie im gesamten Programm
zur Verfügung.
Diese offene Architektur unterstützt neben lokalen
Forschungsvorhaben auch prospektive multizentrische Studien.
Ein Pilotversuch hierzu wurde auf dem Deutschen Diabetes
Kongress 1994 in Berlin vorgestellt [10].
Qualitätsmonitoring
Viele Krankenhäuser zögern, die Daten ihrer Ambulanz für
externe Qualitätssicherung zur Verfügung zu stellen. In vielen
Fällen ist es auch schwierig, Behandlungsdaten mehrerer
Krankenhäuser ohne detailiertes Wissen über sich beein
flussende interne Variablen (z.B. verschiedene Populationen,
verschiedene Labormethoden) zu vergleichen.
Aus diesen Gründen entschlossen wir uns, Quartalsübersichten
über verschiedene Indikatoren, aufgeschlüsselt nach Alter und
Diabetesdauer, in das Programm zu integrieren.
Somit ist es jeder Ambulanz freigestellt, die Daten intern
auszuwerten, dies als Grundlage für Qualitätszirkel zu
verwenden oder sie einem externen Vergleich zuzuführen.
Folgende Übersichten sind implementiert:
Parameter Prozentsatz von Patienten mit
Risikofaktoren Body-Mass-Index > 90.Perzentile
Größe < 10.Perzentile
Blutdruck > 90.Perzentile
HbA1c > 5 Standardabweichung vom
Mittelwert
akute Komplikationen Hypoglykämien, Aufnahmen wegen
Ketoazidose
chronische Komplikationen Augenhintergrundschädigungen
Neuropathie
Makro/Mikroalbuminurie
Vollständigkeit der Kontrolle von Blutdruck und Augen-
Kontrolluntersuchungen untersuchung, HbA1c, Cholesterin, Urinalbumin,
Größe und Gewicht gemessen
Therapie Diabetesschulung
Anzahl Insulininjektionen / Tag
Anzahl Blutzuckerselbstmessungen / Tag
Außerdem werden Übersichten über Kostenfaktoren, wie z.B. die
Anzahl der behandelten Patienten und die durchschnittliche
Liegedauer, erstellt.
Die Berechnung aller dieser Statistiken dauert auf einem
80486/66 MHz Computer ca. drei Stunden für 11.000 Datensätze
von 500 Patienten und kann so jederzeit über Nacht durch
geführt werden. Danach hat das Krankenhaus eine komplette
Übersicht über ihre Patienten und Ambulanzdaten der letzten
Jahre.
Für die Teilnahme an der zentralen DIABCARE-Studie ist es
weiterhin möglich, sämtliche Daten in das dafür
vorgeschriebene Datenformat zu exportieren.
Bewertung individueller Krankheitsverläufe
Manifestierte Tendenzen innerhalb langjähriger
Krankheitsverläufe zu entdecken ist schwierig und aufwendig.
Das gilt vor allem, wenn es sich nicht nur um die Beachtung
eines Laborwertes mit festumrissenen Normbereich (Urinalbumin,
Cholesterin etc.), sondern um Parameter handelt, in denen die
Kranken sozusagen eine Klasse für sich, jenseits der
"Normalbevölkerung" bilden.
Der klassische Qualitätsindikator für Diabetes mellitus ist
der HbA1c-Wert. Hier ist zu beachten, daß sich der HbA1c bei
Diabetikern im Laufe der Krankheit auf einem viel höheren
Level als der Normwert einspielt, und wiederum vom Alter und
von der Diabetesdauer - sowie natürlich einer sorgfältigen
Insulin und Diättherapie - abhängt.
Als erste Näherung einer HbA1c-Bewertung bilden wir deshalb
verschiedene Patientengruppen und vergleichen dann den
Mittelwert (bzw. Median) eines Patienten der Gruppe mit dem
Gesamtmittel. Im folgenden die gebildeten Gruppen:
- Patienten in Remission (im ersten Jahr nach Diabetesmanifestation) oder
- Patienten nach der Remission:
- Präpubertär
-
- Pubertär
- Postpubertär
Durch diese Einteilung wird das Problem umgangen, daß es
keinen allgemeingültigen Normbereich der HbA1c-Werte für
Diabetiker gibt. Patienten einer Ambulanz, einer Patienten
gruppe, werden mit anderen Patienten derselben Gruppe in der
Ambulanz verglichen. Mit diesem Verfahren wird eine einfache
Einordnung in Bezug zum Patientenkollektiv erreicht.
Eine sensiblere Tendenzbewertung eines individuellen Verlaufs
erhoffen wir mit statistischen Methoden wie der
Kontrollkartentheorie zu erreichen.
Hardware und Software
Viele kleinere Krankenhäuser können sich teure
Neuanschaffungen für ein Computerprogramm nicht leisten.
Deshalb versuchten wir die Hardwareanforderungen so gering wie
möglich zu halten. Als Hardwareplattform kam somit der IBM-kom
patible PC in Frage, der in fast allen Krankenhäsuern
vorhanden ist. Die Software selbst ist in dBASE V für DOS
unter Verwendung einer SAA-Menüoberfläche geschrieben. Die
Ausnahme bildet ein C-Programm für die graphische Darstellung
von Verlaufsparametern.
Als Betriebssystem wird DOS verwendet, um die
Hauptspeicheranforderungen minimal zu halten. So wird folgende
Aussattung für den Einsatz des Programms empfohlen:
-
IBM-PC 80846/33 DX mit 4 MB RAM
20 MB freier Platz auf der Festplatte (ausreichend für ca.
11.000 Datensätze)
-
HP-kompatibler Laserdrucker
-
DOS 3.31 (oder höher), OS/2 2.1 (oder höher)
-
-
8 MB RAM für große Datenmengen
-
Novell Netzwerk für den Mehrplatzeinsatz
-
dBASE IV 1.5 (DOS) oder höher für das Erstellen eigener
Masken
Weitere Pläne
Um den Aufwand für die Datenerfassung zu vermindern, arbeiten
wir an einer Anbindung an vorhandene
Krankenhausinformationssysteme.
Eine Portierung auf eine graphische Benutzeroberfläche wie MS-
Windows ist für das laufende Jahr geplant.
Mit der Fertigstellung einer englischsprachigen Version
rechnen wir bis Mitte 1995.
Schluß
Darstellung und Überwachung von Qualitätsindikatoren im
modernen Krankenhaus sowie umfassende Dokumentation bei
chronischen Krankheiten sind auf die Hilfe elektronischer
Medien angewiesen. Doch steht und fällt die Akzeptanz von
Qualitätssicherungsmaßnahmen mit der Frage der Mehrbelastung
des Einzelnen. Deshalb muß die notwendige zusätzliche
Erfassung und Dokumentation einhergehen mit einer spürbaren
Entlastung in der täglichen Routinearbeit, um sich wirklich im
Alltag zu etablieren.
Mit dem Programm DPV sind wir diesem Ziel ein großes Stück
näher gekommen.
Wir danken dem Bundesministerium für Gesundheit für die
finanzielle Unterstützung bei der Entwicklung des Programms
DPV.
Literatur
[1] Krans M., Porta M., Keen H.: Diabetes care and research
in Europe: The Saint Vincent declaration action program.
Implementation document. Giornale Italiano di
Diabetologia 1992
[2] Clade H.: Rahmenempfehlungen bauen auf Partnerschaft.
Deutsches Ärzteblatt 91, Heft 41:B2019-B2020 (1994)
[3] Dalichan und Grüner: Gesetzliche Krankenversicherung,
Sozialgesetzbuch V - Kommentar. Verlag R.S. Schulz,
Sternberg 1994
[4] Selbmann K.: Die eigenen Schwachstellen erkennen.
Bayerisches Ärzteblatt, Heft 3:86-92 (1993)
[5] Fahey P. und Ryan S.: Quality begins and ends with data.
Quality Progress, Heft April, Volume XXV, Num. 4:75-79
(1992)
[6] Holl R.W., Grabert M., Schweiggert F., Heinze E.: Ein
Computerprogramm zur prospektiven Datenerfassung bei
jugendlichen Patienten mit Typ-I-Diabetes mellitus.
Diabetes und Stoffwechsel 2:232-238 (1993)
[7] Grabert M., Holl R.W.: A Diabetes Information System for
IDDM Patients, Supporting Patient Care, Quality
Monitoring and Prospective Documentation. Proceedings of
Computers in Diabetes, Europäischer Diabetes Kongress,
Düsseldorf 1994:2
[8] Prader A., Largo L.H., Molinari L., Issler C.: Physical
Growth of Swiss Children from birth to 20 years of age.
Helv. Paediatr. Acta 43:1-128 (1989)
[9] Diabetes Control and Complication Trial Research Group:
The effect of intensive treatment of diabetes on the
development and progression of long-term complications in
insulin-dependant diabetes mellitus. New England Journal
od Medicine 329:977-986 (1993)
[10] Holl R., Grabert M., Brack C., Hecker W., Holder M.,
Klinghammer A., Teller W., Heinze E.: EDV-Dokumentation
des Typ-I-Diabetes bei Kindern und Jugendlichen: Die
gemeinsame Datenauswertung in 4 Zentren zeigt Beziehungen
zwischen Manifestation und HLA-Typ. Vortrag auf dem
Deutschen Diabetes Kongress, Berlin 1994