Desarrollo y evaluación de servicios terminológicos para la autocodificación interactiva en un informe de hospitalización

Transcripción

1 Desarrollo y evaluación de servicios terminológicos para la autocodificación interactiva en un informe de hospitalización Daniel Luna, Hernán Navas, Analía Baum, Alejandro Mauro, Sonia Benitez, Alejandro Lopez Osornio, Gastón Lopez, Adrian Gomez, Fernan Gonzalez Bernaldo de Quiros Departamento de Información Hospitalaria, Hospital Italiano de Buenos Aires, Argentina Resumen En el contexto de una Historia Clínica Electrónica se diseñó e implementó un sistema que mejora la captura primaria de datos mediante la creación de una pantalla de usuario que utiliza un Servidor de Terminología en línea. Se midió el impacto de este nuevo desarrollo en la usabilidad de los usuarios y en la cantidad de términos autocodificados. En el caso de la usabilidad no modificó el flujo de trabajo que el médico tenía y tuvo buena aceptación por parte de los usuarios. Con respecto a su impacto en la autocodificación aumentó del 61,5% al 88,39% la cantidad de texto codificado al mismo momento de ser ingresado. Palabras Clave: Procesamiento Automático de Datos, Usabilidad, Historia Clínica Electrónica Abstract - A new user interface was developed in the context of an Inpatient Electronic Clinical Record, with the goal of improving data capture. This software interacts on-line with a terminology server to provide feedback to data entry by clinical users, in order to automatically code data. To evaluate the impact of this new software we measured user satisfaction and impact on auto-codification rate. The new system had good acceptance from the users and the auto codification rate improved from 61.5% to 88.39%. Key-words: Automatic Data Processing, User-Computer Interface, Computerized Medical Record Introducción Desde hace tiempo se plantea la discusión sobre la utilización de texto libre vs. texto estructurado para el ingreso de datos que posteriormente deben ser codificados [1]. El texto libre tiene la ventaja de permitirle al médico expresarse libremente, pero la desventaja de una codificación laboriosa. El texto estructurado permite una rápida codificación pero tiene la desventaja de ser una tarea engorrosa para el médico que le insume más tiempo. Además requiere un estricto control y mantenimiento del sistema de codificación. El Hospital Italiano de Buenos Aires posee un registro médico electrónico en el ámbito de la internación desde el año El médico utiliza este software para completar una Epicrisis, un resumen estructurado de la internación donde se registran los datos del episodio con fines asistenciales y de gestión [2]. Nuestra necesidad era obtener más información del texto ingresado, similar a la obtenida de un texto estructurado, pero sin perder todas las libertades del texto libre; con el objetivo de afectar lo menos posible la usabilidad y la experiencia de los usuarios. Decidimos implementar un sistema de autocodificación del texto libre ingresado, imperceptible para el usuario, que autocodificaba un gran porcentaje de los textos ingresados y los restantes los dejaba un una lista de textos pendientes que eran solucionadas manualmente por un equipo de codificadores [3]. Luego de refinar esta estrategia decidimos dar el paso de interactuar con los usuarios en el momento del ingreso de texto para asistir la autocodificación y lograr un mayor rédito. Este trabajo relata esta experiencia y los resultados obtenidos posteriormente al desarrollo de un servidor de terminología clínica en nuestro sistema de información [4]. Objetivos Desarrollar e implementar una modificación al módulo de epicrisis que permita el ingreso dinámico de los textos libres y su autocodificación en línea. Medir la usabilidad de la nueva interfase con algunos usuarios previo a su implementación. Medir el impacto en la autocodificación de los textos libres ingresados en la epicrisis luego de la implementación de los servicios centralizados de terminología.

2 Metodología La información contenida en la epicrisis de internación se encuentra estructurada en diferentes dominios con la finalidad de generar la información adecuada para la posterior generación de un código de un Grupo Relacionado de Diagnóstico (DRG). La estructuración de la información del episodio de internación para psoteriormente ser codificado puede observar en la Tabla 1. En cada uno de estos campos el médico ingresaba texto libre. El Servidor de Terminología cotejaba lo escrito por el médico y le asignaba un código en caso de encontrar coincidencia. Este proceso no se realizaba en línea. Los términos que no tenían coincidencia eran codificados manualmente y verificados por el Área de Terminología Clínica y Codificación, a cargo del Servicio de Informática Médica. Cada uno de ellos era visualizado por un codificador, un estudiante avanzado de la carrera de Medicina, que teniendo en cuenta las reglas de codificación, otorgaba a los términos de las enfermedades los códigos CIE-9MC y verificaba el cálculo automático del DRG [5]. Este proceso no se realizaba en línea; era efectuado tiempo después del alta del paciente. El corazón de nuestro sistema terminológico es el Servidor de Terminología (ST) [4], un software compuesto por un vocabulario de interfase local (Tesauro) mapeado con un vocabulario de referencia, Snomed CT. El Tesauro está creado a partir de casi 2 millones de registros tomados de textos desde la lista de Problemas de la Historia Clínica Ambulatoria y de la Epicrisis de la Historia Clínica de Internación. Los textos ingresados en el ST fueron auditados, y se le otorgó a cada uno de ellos carácter de Valido o No valido. La lista de términos del Tesauro, se encuentra dividida en Conceptos (entidades clínicas reales) y Descripciones (diferentes formas de llamar a dichas entidades clínicas) y agrupadas en dominios. Los dominios son agrupaciones de términos acorde a un determinado uso. Para la Epicrisis se utilizan dos de estos dominios: Procedimientos y Problemas. Los Problemas son los síntomas, motivos de consulta o diagnósticos de un paciente. Por ejemplo, si bien el término Colecistectomía es un término médico válido, lo será en el dominio de Procedimientos pero no lo será en el dominio Problemas. El ST era utilizado para autocodificar los términos, sin ninguna interacción con los usuarios.[3]. La funcionalidad que se deseaba incorporar era la interacción con el usuario en el momento de Diagnóstico Principal Diagnósticos secundarios u otros diagnósticos Antecedentes clínicos Antecedentes quirúrgicos Comorbilidades Complicaciones Procedimiento principal Procedimientos Secundarios Campos de la Epicrisis Es la enfermedad o síndrome que, según la interpretación del médico, es el que mejor explicó el motivo de internación al momento del alta. Son aquellos diagnósticos que se realizan durante la internación, que no están relacionados con el diagnóstico principal, ni resultan de complicaciones generadas de su manejo. Son aquellas enfermedades que padeció el paciente y fueron resueltas con anterioridad a su internación actual, no pudiendo generar ningún acto médico diagnóstico o terapéutico. Ejemplo: neumonía neumocóccica 4 años previos a la internación. Son aquellos procedimientos que padeció el paciente y fueron resueltos con anterioridad a su internación actual, no pudiendo generar ningún acto médico diagnóstico o terapéutico. Ejemplo: apendicitis 10 años previos a la internación. Son aquellas enfermedades preexistentes, actualmente en actividad, que generan actos médicos tanto diagnósticos como terapéuticos, o que condicionan las decisiones terapéuticas. Ejemplo: Hipertensión arterial en tratamiento con dieta y betabloqueantes Son los diagnósticos que se interpretan relacionados con el diagnóstico principal. Incluye a las complicaciones esperables de la enfermedad o los efectos adversos de medidas diagnósticas y/o terapéuticas relacionadas con el manejo del diagnóstico principal. Es la principal intervención o procedimiento realizado al paciente con fines diagnósticos y/o terapéuticos en relación a su diagnóstico principal. Son aquellos procedimientos realizados con fines diagnósticos y/o terapéuticos que no cumplen los criterios del procedimiento principal. Pueden estar relacionados con el diagnóstico principal, o sus complicaciones o la presencia de otros diagnósticos. Ejemplos: Diagnóstico principal: Cáncer de colon. Complicaciones: Infarto no Q postquirúgico. Procedimiento principal: Hemicolectomia derecha. Procedimiento secundario: Cinecoronariografia. Tabla 1 Descripción de los campos de las epicrisis ingreso de texto para proveer opciones precodificadas [6].

3 Desarrollo Se definió que el cambio en la interfase de la epicrisis consistiría en la búsqueda de los términos en el Tesauro, en el dominio específico para cada campo, con la posibilidad de interacción con el ST. Aunque el vocabulario institucional (Tesauro) no cuenta con relaciones entre los términos que contiene, estas relaciones semánticas pueden inferirse por sus mapeos con un vocabulario de referencia. En nuestro caso tomamos como Vocabulario de Referencia a Snomed CT. Una nomenclatura clínica compleja, que incluye más de conceptos con una gran cantidad de relaciones semánticas de subtipos, causalidad, temporalidad, etc. Cada término del vocabulario institucional está relacionado con Snomed CT, por lo que se pueden descubrir las relaciones entre los conceptos del vocabulario institucional recorriendo las relaciones publicadas en Snomed CT. La nueva pantalla de Epicrisis permite que el médico seleccione que tipo de ingreso va a realizar (elige un campo) e ingrese un texto libre. Al intentar grabarlo, este texto se compara con las listas del Tesauro. Así, esta pantalla es un intermediario entre el ST y el usuario. El médico en ningún momento es obligado a codificar, continúa expresándose naturalmente. Este sistema permite que el vocabulario institucional esté en continua expansión. Modelo interactivo Cada vez que el médico ingresa un término pueden darse dos situaciones: Autocodificación: En el caso en que haya una coincidencia exacta, el ingreso queda automáticamente codificado con el código del término del vocabulario institucional. Por ejemplo: Sarampión. Texto no autocodificable: se desarrollaron herramientas específicas para los casos donde el médico ingresa un texto desconocido, inválido o es posible refinar el concepto. También tiene en cuenta faltas de ortografía y sinónimos ya que todos estos valores se encuentran cargados en el Servidor. Dentro de esta situación existen tres variantes: Texto Desconocido Si el médico ingresa un término que no se encuentra en el vocabulario institucional, el Sistema le ofrece una lista de posibles términos válidos para que pueda seleccionar uno de ellos. Si el médico considera que ninguno de los ofrecidos refleja lo que escribió puede elegir que el término por él ingresado quede como está en la Epicrisis. En este caso el término queda pendiente de auditoria por parte del Área de Codificación quienes en última instancia darán el carácter de válido al término dándolo de alta o ingresándolo a la lista de términos auditados, que son términos inválidos en sí mismos o inválidos para el dominio en cuestión. Texto Inválido Si el médico ingresa un término que fue marcado manualmente como texto no válido en este dominio, el Sistema alerta al usuario pudiéndole en algunos casos ofrecerle una sugerencia alternativa, pero impidiendo que lo ingresado sea guardado en la HCE del paciente. Si el Sistema no ofreciera alternativas, el médico deberá ingresar un nuevo texto, siguiendo las reglas de representación de la información en la Historia Clínica. Ejemplo: HAT en vez de HTA, el sistema no reconoce HAT como problema. Texto Refinable Existen dos alternativas en cuanto un texto es refinable: Debe refinar el texto: Esto sucede cuando el texto ingresado por el médico es muy general para la descripción. El sistema le exigirá un texto más específico dentro de un conjunto de opciones presentadas. Ejemplo: Diabetes. El sistema le exigirá elegir entre las siguientes opciones: Diabetes insulinodependiente, diabetes no insulinodependiente, diabetes gestacional, diabetes secundaria a fármacos. Puede refinar el texto: Esto sucede cuando el texto ingresado es válido, pero existen otras opciones más específicas. El Sistema muestra opciones para que pueda elegirlas y hacer un registro más detallado. Si el médico lo desea, puede mantener el texto ingresado tal cual fue escrito. Ejemplo: Hipertensión arterial. El texto es válido pero el Sistema preguntará si desea ser más específico ofreciendo las siguientes opciones: Hipertensión arterial primaria, Hipertensión arterial secundaria. El refinamiento se lleva a cabo gracias al mapeo de los términos con Snomed CT, utilizando sus relaciones semánticas entre términos. El impacto en la autocodificación fue fácilmente medible accediendo a los registros del ST y midiendo los valores de los meses de mayo de 2006, valores de autocodificación previos a la implementación; y junio de 2006, valores luego de la implementación.

4 Figura 1 Captura de pantalla al ingresar un texto libre con la interacción entre el ST y el usuario Creíamos que los médicos podrían tener dificultades con los cambios en la interfase de la Epicrisis, por ello decidimos previo a la implementación del cambio, evaluar su usabilidad. Para los cual buscamos 5 médicos de diferentes especialidades que fueran representativos de los usuarios que cargan las Epicrisis. Un residente de informática médica los observó cargando las Epicrisis de historias clínicas reales en sus lugares habituales de trabajo y al finalizar les solicitó que completaran el QUIS (Questionaire for User Interaction Satisfaction), cuestionario de satisfacción de las interfases de usuarios, en su última versión.0 en papel e idioma Español, instrumento desarrollado y validado por el Human- Computer Interaction Lab. de la Universidad de Maryland []. Existen dos cuestionarios, uno breve y otro extenso, se utilizó el breve dado el poco tiempo que poseen los médicos durante el proceso Mayo Total Junio Autocodificado Figura 2: grado de autocodificación pre y post implementación de atención. El QUIS utiliza una escala de Likert de 1a 9 y está dividido en 8 partes. La parte 1 evalúa la experiencia con el sistema, la 2 la experiencia en general con las computadoras, la 3 examina cual es la impresión general del usuario, la parte 4 evalúa el diseño de la pantalla como la 5 la terminología utilizada, la 6 hace referencia a la capacidad de aprendizaje, la evalúa las capacidades del sistema como la velocidad, la consistencia y facilidad de uso. Si bien son en total 12 partes, el resto decidimos no utilizarlas por considerar que no eran aplicables. Implementación El Software fue implementado de manera efectiva en junio del corriente año. La Figura 1 es una captura de la pantalla donde se puede observar la interacción del ST frente a lo que el médico escribe (Fig. 1). El software fue programado en J2EE, al igual que todo nuestro registro médico electrónico. El acceso a los servicios terminológicos se realizó a través de store procedures programados en PL- SQL en una base Oracle 10g. Resultados Mientras se utilizó el módulo anterior de Epicrisis que permitía el ingreso de texto libre sin interacción con el ST, sobre un total de términos, sólo (61,5%) se codificaron automáticamente. Luego de la implementación del

5 modelo de autocodificación en línea, de se codificaron automáticamente (88,39%). Con respecto a la evaluación de la satisfacción con la nueva interfase durante la observación los residentes se mostraron completamente familiarizados con la interfase a pesar de los cambios. Ninguno de los residentes utilizó la ayuda. Los resultados obtenidos del QUIS fueron los siguientes (Figura 3): Parte 1: Experiencia con el Sistema. Al menos tenían entre uno y dos años de uso del sistema y al menos entre 1 a 4 horas semanales. Parte 2: Experiencia previa. Todos los usuarios tenían al menos experiencia en el manejo de Sistemas Operativos Windows y utilizaban los diferentes dispositivos informáticos y softwares. Parte 3: Impresión General del Usuario. Los usuarios calificaron a la pantalla de la epicrisis como buena, agradable, estimulante, fácil de usar, adecuada y bastante flexible. Parte 4: Pantallas. Los usuarios encontraron a las pantallas fáciles de leer, con una secuencia clara. Los elementos resaltados de la pantalla fueron de mediana utilidad, y el formato de la pantalla fue medianamente útil. Parte 5: Terminología e Información sobre el Sistema. Los usuarios encontraron a la terminología utilizada en la pantalla de la epicrisis como consistente, apropiada. Los mensajes en pantalla fueron claros y consistentes. Encontraron que el sistema generalmente informa acerca de lo que hace y los mensajes de error fueron de ayuda. Parte 6: Aprendizaje. Los usuarios encontraron al sistema fácil de aprender, alentador al uso de prueba y error, y las tareas se llevan a cabo generalmente sin complicaciones. Los nombres y las instrucciones fueron fáciles de recordar. Parte : Capacidad del sistema. Los usuarios encontraron al sistema con una velocidad bastante rápida. El sistema suele ser confiable y muy silencioso. Es tarea fácil corregir los errores y muy generalmente la facilidad del uso está directamente relacionada con el nivel de experiencia del usuario. Muy mala Muy buena Frustrante Agradable Impresión general Aburrido Estimulante Difícil Capacidad adecuada Capacidad inadecuada Rígido 6,25 Flexible Letras en la pantalla: Difícil de leer 8 de leer Diseño de pantallas Resaltados: Poca ayuda Formato de pantalla útil: Nunca Mucha ayuda Secuencia de pantallas: Confusa Clara Uso de terminología: Inconsistente Consistente Terminología e Información sobre el sistema Terminología apropiada para su tarea: Nunca Mensajes en pantalla: Inconsistentes Mensajes en pantalla: Confusos Consistentes Claros El sistema me mantiene informado: Nunca Mensajes de error: Poca ayuda 6,25 Mucha ayuda Aprender a usar el sistema: Difícil Aprendizaje Explorar a prueba y error: Desalentador Recordar nombres e instrucciones: Difícil Alentador Las tareas se hacen sin complicaciones: Nunca,5 Velocidad del sistema: Demasiado lento Suficientemente rápido Capacidad del sistema El sistema es confiable: Nunca El sistema tiende a ser: Ruidoso 8,5 Silencioso Corregir errores es: Difícil 8 Facilidad de uso por mayor experiencia: Nunca 8 Figura 2: áreas medidas en el cuestinario de satisfacción con la nueva interfase y sus resultados

6 Discusión Cada vez más las organizaciones están evaluando la usabilidad de sus sistemas [8, 9]. Es una tarea que puede realizarse con un bajo presupuesto. Una persona entrenada, un block de notas y tan solo 5 participantes representativos de los usuarios finales permiten evaluar la usabilidad de los sistemas. [10]. Nosotros observamos a los residentes y elegimos el QUIS como instrumento de evaluación e implementamos los cambios luego de asegurarnos que los residentes no tenían problemas con el uso de la nueva interfase y por lo tanto no interferiría con la complejidad del proceso asistencial. Estamos conformes con el grado de autocodificaicón alcanzado en estos primeros estadíos de la implementación y creemos que luego del proceso de refinamiento manual en el modelado de los textos ingresados que no se autocodifican dicho porcentaje aumentará. Referencias 1. Middleton B, Renner K, Leavitt M. Ambulatory practice clinical information management: problems and prospects. Healthc Inf Manage 199;11(4): Gonzalez Bernaldo de Quiros F, Soriano E, Luna D, Gomez A, Martinez M, Schpilberg M, Lopez Osornio A. Desarrollo e implementación de una Historia Clínica Electrónica de Internación en un Hospital de alta complejidad. In: 6to Simposio de Informática en Salud - 32 JAIIO; 2003; Buenos Aires, Argentina: Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO). 3. Lopez Osornio A, Luna D, Bernaldo de Quiros FG. Creación de un sistema para la codificación automática de una lista de problemas. In: 5to Simposio de Informática en Salud - 31 JAIIO; 2002; Santa Fe, Argentina: Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO). 4. Lopez Osornio A, Gambarte ML, Otero C, Gomez A, Martinez M, Soriano E, Luna D, Otero P, Clusella MM, Mitre MG, Reynoso G, Gonzalez Bernaldo de Quiros F. Desarrollo de un servidor de terminología clínico. In: 8mo Simposio de Informática en Salud - 34 JAIIO; 2005; Santa Fé, Argentina: Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO). 5. Luna D, Lopez Osornio A, Plazotta F, De los Ríos E, Montenegro S, Martinez M, Paris M, Bernaldo de Quiros FG. Creation of an Web Based DRG Grouper. Technol Health Care 2004;12(5): Wang SJ, Bates DW, Chueh HC, Karson AS, Maviglia SM, Greim JA, Frost JP, Kuperman GJ. Automated coded ambulatory problem lists: evaluation of a vocabulary and a data entry tool. Int J Med Inform 2003;2(1-3): University of Maryland (UMD). QUIS: The Questionnaire for User Interaction Satisfaction. [ Accedido: Jul Sittig DF, Kuperman GJ, Fiskio J. Evaluating physician satisfaction regarding user interactions with an electronic medical record system. Proc AMIA Symp 1999: Hortman PA, Thompson CB. Evaluation of user interface satisfaction of a clinical outcomes database. Comput Inform Nurs 2005;23(6): Nielsen J. Why you only need to test with 5 users.[ html] Accedido: Jul Contacto Dr. Daniel Luna: daniel.luna@hospitalitaliano.org.ar Área de Informática Médica. Departamento de Información Hospitalaria. Hospital Italiano de Buenos Aires. Gascón 450. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina. (C1181ACH). Tel/Fax