A diagnosztikus hibák feltárása Big Data révén
A BMJ Quality & Safety szaklap tanulmánya bemutatja a Johns Hopkins kutatói által kifejlesztett módszert, ami a kórházakban előforduló diagnosztikus hibák feltárásával, számszerűsítésével és monitorozásával forradalmasíthatja a betegellátást.
A Johns Hopkins Armstrong Institute for Patient Safety and Quality kutatói kidolgoztak egy módszert, amivel számszerűsíteni és monitorozni lehet adiagnosztikus hibákat és a hibák következtében kialakult negatív betegkimeneteket (Ava Liberman és David Newman-Toker Symptom-Disease Pair Analysis of Diagnostic Error (SPADE): a conceptual framework and methodological approach for unearthing misdiagnosis-related harms using big data). A diagnosztikus tévedések elemzése tünet–betegség párosítással elnevezésű módszert (SPADE) a kutatók a BMJ Quality & Safety című szaklapban ismertették.
Newman-Toker, az intézet vezetője nyilatkozatában kifejti: az USA-ban a becslések szerint évente 12 millió ember szenved el diagnosztikus tévedés következtében egészségkárosodást, amelyek közül minden harmadik súlyos esetnek minősül, eddig mégsem rendelkeztünk olyan eszközzel, amivel rendszerszerűen mérni lehetne a diagnosztikus hibák előfordulását. A most kifejlesztett módszer alkalmas arra, hogy sokféle betegségállapotban mérje a diagnosztikus hibákat és a belőlük következő negatív kimeneteket, ezáltal monitorozhatóvá válik a diagnosztikus teljesítmény, és az is követhető, hogy a hibák elkerülése érdekében bevezetett intervenciók milyen eredménnyel működnek.
Az eddig használt hiba-feltáró módszerek azon alapulnak, hogy a kórházi személyzet nagy munkaigénnyel áttekinti az orvosi feljegyzéseket; a SPADE több százezer betegvizit információit tartalmazó elektronikus adatbázisok alapján dolgozik, speciális algoritmusok segítségével keresi meg az orvoshoz fordulást eredményező gyakori tüneteket, majd párosítja azokat azokkal a betegségekkel, amiket az adott klinikai kontextusban nagy eséllyel félrediagnosztizálnak. A módszer statisztikai elemzések révén azonosítja a diagnosztikus tévedések kritikus mintázatait, és visszajelzéseket is ad a diagnosztizáló orvos számára.
A SPADE révén pl. mérhető, milyen gyakori, hogy egy szédüléses panasszal orvoshoz forduló beteg tévesen benignus fülelváltozás diagnózist kap, majd visszakerül stroke-kal, vagy feltárható, milyen gyakori a lázzal orvoshoz forduló beteg téves vírusfertőzés-diagnózisa, majd a későbbi bakteriális szepszis kialakulása. A remények szerint a SPADE alkalmazása révén javulhat a betegellátás eredményessége, már csak azért is, mert az eddigi minőségellenőrző módszerek a kórházi folyamatok mérésére koncentráltak, nem a betegkimenetre. A betegek számára fontos kimenet mérése és a súlyos adverz események – így pl. stroke, szívinfarktus – nyomon követése jelenthet majd igazi javulást a betegek számára, mondja Newman-Toker.
Az új módszer az akut és szubakut betegségek esetén működik a legjobban, amelyek esetében a téves diagnózis 6 hónap – egy év időtartamon belül vezet hospitalizációhoz, rokkantsághoz vagy halálhoz (a három legsúlyosabb terület, amit a diagnosztikai hibák érintenek, és aminek feltárására alkalmas a rendszer: vaszkuláris események, fertőzések, tumorok). A kutatók további munka révén teszik alkalmassá az eljárást a tünetek és betegségek széles skálájának párosítására.
Newman-Toker szerint jó volna, ha a kórházak a jövőben nyilvánosan elérhetővé tennék SPADE-eredményeiket, és a betegeknek lehetőségük lenne megnézni, milyen az őket kezelő kórház diagnosztikus teljesítménye.
