Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Paikkatiedon hyödyntäminen terveyspalvelujen suunnittelussa ja alue-erojen tarkastelussa

55 views

Published on

IMPROn järjestämässä Paikkatieto sote-uudistuksen tukena seminaarissa 8.10.2019 Itä-Suomen yliopiston tohtorikoulutettava Maija Toivakka esitteli tutkimusryhmänsä tuloksia paikkatiedon esiintuomista alue-eroista terveyspalveluissa.

Published in: Healthcare
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Paikkatiedon hyödyntäminen terveyspalvelujen suunnittelussa ja alue-erojen tarkastelussa

  1. 1. 6.11.2019 1 Paikkatiedon hyödyntäminen terveyspalvelujen suunnittelussa ja alue-erojen tarkastelussa Maija Toivakka, maija.toivakka@uef.fi Itä-Suomen yliopisto, Historia- ja maantieteiden laitos Aapeli Leminen, Mikko Pyykönen, Teppo Repo, prof. Markku Tykkyläinen Prof. Tiina Laatikainen Paikkatieto sote-uudistuksen tukena –seminaari 8.10.2019 1 UEF // GEOSPATIAL HEALTH
  2. 2. Sisältö 1. Rekisteripohjaisen potilastiedon ja paikkatiedon yhteiskäyttömahdollisuuksia 2. Rekisteripohjainen potilastieto Siun sotessa • Taustaa • Sairauksien esiintyvyys • Esimerkki 1 ja Esimerkki 2 • Hoitoprosessit ja hoidon laatu • Esimerkki 1 ja Esimerkki 2 • Saavutettavuus • Esimerkki 1 • Hoidon ja palveluiden optimointi • Esimerkki 1 ja Esimerkki 2 3. Yhteenveto 4. Julkaisut Sisältö 2
  3. 3. 1. Rekisteripohjaisen potilastiedon ja paikkatiedon yhteiskäyttömahdollisuuksia Muokattu perustuen: Toivakka, M., Repo, T., Leminen, A., Pyykönen, M., Laatikainen, T. & Tykkyläinen, M. (2018). Potilastieto ja paikkatieto kohtaavat. Terra 130: 4, 201–205.
  4. 4. 2. Rekisteripohjainen potilastieto Siun sotessa Taustaa • Siun sotessa (Pohjois-Karjalan kunnat ja Heinävesi) on käytössä alueellisesti yhtenäinen elektroninen Mediatri-potilastietojärjestelmä. - Sisältää kaikkien kuntien perusterveydenhuollon potilastiedot, erikoissairaanhoidon ja julkisen työterveyshuollon potilastiedot. - Sisältää potilaan diagnoosit, terveydenhuollon käyntitiedot, laboratoriotuloksia, lääkemääräykset, asuinpaikkatiedon ja taustatietoja. • IMPRO / WP4 Tehokkaat hoitotavat - Tutkii Siun soten alueella kolmea potilasryhmää (T2D, eteisvärinä, akuutit koronaaripotilaat). - Arvioi alueellisia ja sosioekonomisia eroja terveyspalveluiden käytössä, kustannuksissa ja hoidon toteutumisessa. - Kehittää terveyspalveluiden suunnittelun ja hoidon seurannassa tarvittavia menettelytapoja ja työvälineitä käytettäväksi sote-alueilla. Taustaa 4
  5. 5. Sairauksien esiintyvyys 5 2. Rekisteripohjainen potilastieto Siun sotessa Sairauksien esiintyvyys Esimerkki 1. • Sairauksien esiintyvyyttä voidaan tarkastella käyttämällä eri hallinnollisia alueluokituksia tai muita paikkatietopohjaisia luokituksia.
  6. 6. Sairauksien esiintyvyys 6 2. Rekisteripohjainen potilastieto Siun sotessa Sairauksien esiintyvyys Esimerkki 2. • Sepelvaltimotaudin esiintyvyydessä on suuria eroja kuntien välillä Siun soten alueella. • Alueellisen vaihtelun taustalla ovat riskitekijöiden ja alueen väestön demografian yhteisvaikutus, eli esimerkiksi miesten ja naisten osalta taudin esiintyvyys keskittyy eri alueille.
  7. 7. Hoitoprosessit ja hoidon laatu 7 2. Rekisteripohjainen potilastieto Siun sotessa Hoitoprosessit ja hoidon laatu • Hoitoprosessien alueellisten erojen tarkastelussa voidaan hyödyntää paikkatietomenetelmiä. • Eteisvärinän lääkityskäytännöissä (varfariini tai suorat antikoagulantit) on kunnittaisia ja paikallisia eroja Siun soten alueella. Esimerkki 1. • Varfariinin käyttö on yleisempää Siun soten pohjoisosissa. Vastaavasti suoravaikutteisia antikoagulantteja käytetään enemmän Joensuun työssäkäyntialueella.
  8. 8. Hoitoprosessit ja hoidon laatu 8 2. Rekisteripohjainen potilastieto Siun sotessa Hoitoprosessit ja hoidon laatu Esimerkki 2. • Suomessa sairauksien hoito perustuu Käypä hoito – suosituksiin. • Rekisteripohjaisen potilastiedon avulla voidaan tarkastella alueellisia eroja hoitosuositusten tavoitteiden toteutumisessa. • Potilastietojärjestelmän tiedot mahdollistavat myös pitkän aikavälin tarkastelun. • Tautiesiintyvyyden kunnittaisista eroista on tiedotettu alueen ammattilaisille ja T2D varhainen toteaminen on parantunut alueella.
  9. 9. Saavutettavuus 9 2. Rekisteripohjainen potilastieto Siun sotessa Saavutettavuus Esimerkki 1. • Reittioptimoinneilla ja verkostoanalyyseillä voidaan selvittää palveluverkon kattavuutta ja toimipisteiden saavutettavuutta sekä arvioida saavutettavuuden vaikutusta hoidon toteutumiseen. • Esimerkiksi T2D potilaat vuonna 2012 < 5 km: 69.6% 5 – 9.9 km: 10.0% 10 – 24.9 km: 16.7% 25 km: 3,7% • Pitkät etäisyydet potilaan kotoa terveysasemalle eivät vaikuttaneet hoidon toteutumiseen tyypin 2 diabetesta sairastavien potilaiden kohdalla. • Esimerkiksi koronaaripotilaat vuonna 2011-2014 • Saavutettavuus (matka/aika) ei vaikuta akuuttien koronaaripotilaiden hoitotuloksiin (esim. LDL, verenpaine) hoitoon pääsyn jälkeen.
  10. 10. • Tavoitteena määrittää optimaaliset markkina-alueet eteisvärinän komplikaatioiden ehkäisyssä käytettäville kahdelle lääkehoidolle huomioiden eri liikkumismuodot eri ikäryhmissä. Tutkimus on toteutettu potilaille aiheutuvien kustannuksien näkökulmasta. • Varfariinilääkitystä (Marevan) käyttävät henkilöt vierailevat keskimäärin 15 kertaa vuodessa INR-verikokeissa, kun taas suoraa antikoagulaatiolääkitystä (DOAC) käyttäviltä henkilöiltä seurantaa ei edellytetä. • Potilaan matkakustannukset ja aikamenetykset määrittävät Marevan-hoidon kokonaiskustannuksen. DOAC-hoidon kustannukset ovat vakiot vuositasolla, mutta selkeästi varfariinihoitoa korkeammat kiinteiden kulujen osalta. • Pienimmän kustannuksen hoitolinjan valintaan vaikuttavat asuinpaikka, käytetty liikkumismuoto, seurantojen määrä ja aikamenetyksen suuruus. Hoidon ja palveluiden optimointi 10 2. Rekisteripohjainen potilastieto Siun sotessa Hoidon ja palveluiden optimointi • Marevan-hoito kustannuksiltaan edullisempi seurantapisteiden läheisyydessä, jos potilaalla alle 16 mittausta/vuosi • Taksilla liikkuminen kannattava vaihtoehto ainoastaan suppealta alueelta läheltä seurantapistettä • DOAC pääsääntöisesti edullisempi kauempana keskustoista • DOAC voi olla edullisempi vaihtoehto myös koko alueella, jos potilaalla on paljon seurantamittauksia Marevan- hoidossa (>20-30/vuosi) Esimerkki 1.
  11. 11. 2. Rekisteripohjainen potilastieto Siun sotessa Hoidon ja palveluiden optimointi • Potilastietojärjestelmistä saatavaa tietoa voidaan hyödyntää myös laaturaportointijärjestelmissä. Jos tietoa on saatavissa laajemmalta alueelta, voidaan tehdä alueellisia ja toimipistekohtaisia vertailuja siitä, miten kunkin alueen asiakkaita on hoidettu. • Siun sotessa on yhteistyössä Prodacapo Finland Oy:n kanssa kehitetty laaturaportointijärjestelmää. Siitä voidaan saada tietoa pitkäaikaissairauksia sairastavien potilaiden hoidon laadusta alueittain tukemaan johdon ja ammattilaisten päätöksentekoa. Hoidon ja palveluiden optimointi 11 Esimerkki 2.
  12. 12. 3. Yhteenveto • Potilastietoja sähköisistä potilastietojärjestelmistä voidaan yhdistää eri tietolähteistä saataviin paikkatietoaineistoihin. • Hallinnollisten alueluokituksien lisäksi muita paikkatietopohjaisia luokituksia voidaan hyödyntää sairauksien esiintyvyyden, hoitoprosessien ja hoidon laadun alue-erojen tarkastelussa. • Tietoa alueellisista eroista ja eri tekijöiden välisistä yhteyksistä voidaan käyttää apuna terveydenhuollon suunnittelussa ja hoidon laadun parantamisessa. • Myös eri hoitoprosessien kustannusvaikuttavuutta voidaan tarkastella alueellisesti. Huomioimalla terveyspalvelujen käyttöön liittyviä potilaiden matkakustannuksia ja aikamenetyksiä, saadaan tarkempi kuva eri sairauksien yhteiskunnallisista kokonaiskustannuksista. • On tärkeää huomioida potilaiden yksityisyyden suoja. Toisaalta voi olla tarpeen miettiä, miten alue-eroja esittää, etteivät tietyt alueet leimaudu. • Kun järjestelmistä saadaan toimivia ja yhteneviä, sekä kun kirjaaminen on laadukasta ja standardoitua, rekisteripohjaista potilastietoa voidaan käyttää kattavammin hoidon laadun arvioinnissa ja tutkimuksessa. Johtopäätökset 12
  13. 13. 4. Julkaisut • Laatikainen, T., Sikiö, M., Tirkkonen, H., Niemi, A., Kekäläinen, P., Turunen, A., Mustonen, J., Ketonen, M., Kumpula, T., Colpaert, A. & Tykkyläinen, M. (2013). Potilastietojärjestelmästä tuki laadun arviointiin. Suomen Lääkärilehti 68: 33, 1986–1988. • Leminen, A., Pyykönen, M., Tynkkynen, J., Tykkyläinen, M. & Laatikainen, T. (2019). Modeling patients' time, travel, and monitoring costs in anticoagulation management: societal savings achievable with the shift from warfarin to direct oral anticoagulants. [submitted article] • Leminen, A., Tykkyläinen, M. & Laatikainen, T. (2018). Self-monitoring induced savings on type 2 diabetes patients’ travel and healthcare costs. International Journal of Medical Informatics 115, 120–127. • Pyykönen, M., Leminen, A., Tynkkynen, J., Tykkyläinen, M. & Laatikainen, T. (2019). A geospatial model to determine the spatial costs of anticoagulation drug therapy; patients’ perspective. [submitted article] • Repo, T., Tykkyläinen, M., Mustonen, J., Rissanen, T.T., Ketonen, M., Toivakka, M. & Laatikainen, T. (2018). Outcomes of secondary prevention among coronary heart disease patients in a high-risk region in Finland. Int. J. Environ. Res. Public Health 15: 4. doi: 10.3390/ijerph15040724 • Sikiö, M., Tykkyläinen, M., Tirkkonen, H., Kekäläinen, O., Dunbar, J. & Laatikainen, T. (2014). Type 2 diabetes care in North Karelia Finland: Do area-level socio-economic factors affect processes and outcomes? Diabetes Research and Clinical Practice 106: 3, 496–503. • Tirkkonen, H. & Laatikainen, T. (2018). Moniammattillinen tiimi avoterveydenhuollon diabetesvastaanotolla – kokemuksia Pohjois-Karjalasta. Duodecim 134: 22, 2253–60. • Tirkkonen, H., Sikiö, M., Kekäläinen, P. & Laatikainen, T. (2014). Tyypin 2 diabeteksen hoidossa merkittävää kuntakohtaista vaihtelua. Suomen Lääkärilehti 69: 34, 2027–2032. • Toivakka, M., Laatikainen, T., Kumpula, T. & Tykkyläinen, M. (2015). Do the classification of areas and distance matter to the assessment results of achieving the treatment targets among type 2 diabetes patients? International Journal of Health Geographics 14: 27. doi: 10.1186/s12942-015-0020-x • Toivakka, M., Pihlapuro, A., Tykkyläinen, M., Mehtätalo, L. & Laatikainen, T. (2018). The usefulness of small-area-based socioeconomic characteristics in assessing the treatment outcomes of type 2 diabetes patients: a register-based mixed-effect study. BMC Public Health 18: 1258. doi: 10.1186/s12889-018-6165-3 • Toivakka, M., Repo, T., Leminen, A., Pyykönen, M., Laatikainen, T. & Tykkyläinen, M. (2018). Potilastieto ja paikkatieto kohtaavat. Terra 130: 4, 201–205. • Wikström, K., Toivakka, M., Rautianen, P., Tirkkonen, H., Repo, T. & Laatikainen, T. (2019). Electronic health records as valuable data sources in health care quality improvement process. Health Services Research & Managerial Epidemiology. doi: 10.1177/2333392819852879 6.11.2019 Julkaisut 13
  14. 14. Kysymyksiä & kommentteja? 6.11.2019 14

×