sou · H5B348 · 2017-06-01 00:00:00 — Ägaren till UpToDate, , erbjuder flera andra kunskaps- och beslutsstöd och som är avsedda att komplettera UpToDate. Bland annat finns tjänsten Lexicomp som tillhandahåller läkemedelsinformation och klinisk kunskap i syfte att förbättra pa- tientsäkerhet och följsamhet. Vidare finns tjänsten Medi-Span, som erbjuder anpassade läkemedelsdatabaser och beslutsstöd kopplat till medicinering och som kan integreras i journalsystemen.7 I är det tjänsten UpToDate som används. Tillgängligheten varierar över landet men enligt UpToDate har stora delar av den svenska hälso- och sjukvården tillgång till tjänsterna. handlar det om att stora delar av personalen vid ett landsting har getts tillgång till tjänsten. Ett annat kunskapsstöd med internationell spridning är BMJ/Best Practice. BMJ är en global distributör av utbildningsmaterial, kliniska beslutsstöd, systemlösningar m.m. och ägs av ation. BMJ/Best Practice används i över 60 länder. BMJ/Best Practice innehåller över 1 000 artiklar och man uppger att man har samarbete med över 1 600 experter inom olika områden. Tjänsten är riktad mot sjukhus, vårdcentraler, utbildningsinstitutioner samt olika profes- 7 Internationell utblick, . Digitala kunskaps- och beslutsstöd sioner som läkare, sjuksköterskor, farmaceuter. BMJ/Best Practice finns tillgängligt på flera olika språk. Sökningar kan göras på 60 olika språk, bl.a. svenska. Hänvisningar görs till flera olika länders riktlinjer och kunskapsdokument, bl.a. svenska källor. Tjänsten är avgiftsbelagd och kan tecknas både på individnivå och för hela verksamheter. Moderna journalsystem som Cosmic, Take Care, PMO, Melior och NCS Cross har oftast olika beslutsstödsfunktioner inbyggda i systemen. Vilka funktioner som återfinns skiljer sig åt mellan lands- ting och beror bland annat på vad själva journalsystemet tillåter. Även om två landsting använder samma journalsystem, kan det skilja mellan landstingen vad gäller tillgängliga beslutsstöd. Skillnaderna hänger ihop med hur landstingen har utformat kravspecifikationen och vilka tilläggstjänster man har valt ska vara integrerade med sy- stemen. Beskrivningarna av Janus-fönster och SIL nedan visar exem- pelvis på sådana variationer mellan de journalsystem som räknas upp ovan. En allmän iakttagelse är att företag som äger flera journal- system inte har någon högre grad av samordnad utveckling mellan sina produkter, utan respektive kundgrupp prioriterar vad som ska utvecklas i ett journalsystem.8 Cambio/COSMIC är ett exempel på ett journalsystem och ett patientadministrativt system som täcker primärvård, sjukhusvård och specialistvård. COSMIC uppges täcka de flesta delarna av vård- kedjan, bortsett från intensivvård och diagnostik. Systemet erbjuder även ledningsstöd och delning av vårdplaner med den kommunala omsorgen. COSMIC används av åtta landsting samt . Systemet används även i och Storbritan- nien och av totalt 100 000 vårdanställda. Beslutsstöd i journalsystemet erbjuds via produkten , som är en integrerad del av hela programpaketet. Stödet till- handahålls i form av maskinläsbara regler, som följer internationell 8 Utredning av förutsättningarna för ett eventuellt beslut om att flytta ansvaret för SIL från till , , 2016. Digitala kunskaps- och beslutsstöd standard och terminologi för att kunna utbyta information mellan olika vårdgivare och länder som använder systemet. Beslutsstödsreglerna kan appliceras direkt i vårdsystemet för att skapa påminnelser, varningar och behandlingsriktlinjer för användar- na när exempelvis en diagnos skrivs in. Reglerna kan även övervakas för att mäta den kliniska effekten och identifiera avvikelser. I produkten erbjuds beslutsstöd kopplat till förskrivning av läkemedel i form av en historik av tidigare förskrivna läkemedel, data kring hur patienten reagerat på dessa läkemedel tidi- gare, varning för negativa interaktioner samt stöd i beslut kring val av läkemedel och dosering. Källor som används är exempelvis och bakgrundsinformation i SIL samt olika ordinationsmallar. Janusfönster (som har bytt namn till Janusmed integrerad) är ett beslutsstöd vid läkemedelsförskrivning, som är integrerat i olika journalsystem. Janusfönster utvecklas av (), bl.a. i samarbete med , men finns till- gängligt för större delen av den svenska hälso- och sjukvården. Systemet ger varningar och information utifrån patientens läkeme- delslista och uppdaterar denna när nya ordinationer införs. finns stöd för varning vid interaktioner, varning för läkemedel som är olämpliga vid amning och graviditet, biverkningsinformation, stöd för ordination till patienter med nedsatt njurfunktion, varning för läke- medel som är olämpliga för äldre samt länk till SLL:s webbplats för kommersiellt obunden läkemedelsinformation, . I Janusfönster finns även ett stöd för att göra en farmakologisk riskprofil över patientens insatta läkemedel som varnar för biverk- ningar relaterade till farmakodynamiska effekter (Janusmed riskpro- fil/Pharao). Janusfönster/Janusmed signalerar automatiskt varningar till för- skrivaren. Varningarna baseras på information från journalsystemet om patientens ordinerade läkemedel, ålder och kön samt läkemedels- information i interaktionstjänsten Sfinx och Svenska informations- tjänster för läkemedel, SIL. Janusfönster/Janusmed finns exempelvis i journalsystemen TakeCare, III, , Galactic och Kliniken. Svenska informationstjänster för läkemedel, SIL, är en landstings- gemensam tjänst med kvalitetssäkrad läkemedelsinformation. Digitala kunskaps- och beslutsstöd kan närmast beskrivas som ett kunskapsstöd och inte ett beslutsstöd i strikt bemärkelse.9 SIL är tänkt att fungera så att det stödjer olika funktioner i patientjournalsystemen så att alla journalssystem använder samma informationsmängder med samma kopp- lingar. SIL innehåller information som utgör ett stöd bl.a. vid för- skrivning av läkemedel och skapande av e-recept och består av ett antal olika källor som har ”samförpackats” i ett gemensamt distri- butionssystem. finns SIL-innehållet eller delar av det infört i alla landsting via respektive journalsystem. gjordes upp- skattningsvis 150 miljoner slagningar i SIL. Informationen som dis- tribueras via SIL når även merparten av de sjukvårdsaktörer i som är utanför landstingens journalsystem, genom att ”distribu- tionsnoder” (SIL-servrar) har etablerats på många håll. Detta har gjorts även av privata företag. De flesta landsting har egna SIL-servrar som används för det egna journalsystemet. I andra fall har journalsystemsleverantörer SIL- servrar och tillhandahåller dessa informationsmängder som del i en sammanhållen applikation eller webbaserad tjänst.10 Den information som finns i SIL är bl.a. farmakologisk informa- tion om läkemedlens egenskaper och ingående substanser, men också information kring förpackningar m.m. Exempel på producenter av sådan information är , läkemedelsbolag, LIF () och . SIL innehåller även information om tillstånd för försäljning, priser etc. Exempel på pro- ducenter är myndigheter som , TLV och E-hälso- myndigheten. I SIL finns evidensbaserad information om läkemedel och deras terapeutiska egenskaper som baseras på insamling av data om faktisk användning inom vården. Exempel på producenter av evidensbaserad information är . 9Det finns i API för SIL vissa funktioner inbyggda som innebär att gränssnittet kan utföra de funktioner som annars en specifik beslutsstödsmodul gör, t.ex. genom att kontrollera interaktioner. Det är alltså på sitt sätt en samförpackning av ett antal kunskapskällor men där webbgränssnittet också innehåller en del av de beslutsstödsfunktioner som det annars finns (eller har funnits) särskilda beslutsstödsmoduler till. 10Även , Försvarsmakten och Kriminalvården har tillgång till SIL- information i de journalsystem som man använder i sin sjukvårdsverksamhet. Kommuner använder sig också av SIL i de fall man bedriver hemsjukvård. Se i Utredning av förutsätt- ningarna för ett eventuellt beslut om att flytta ansvaret för Sil från till E-hälso- myndigheten. Digitala kunskaps- och beslutsstöd Eftersom SIL blir tillgängligt via journalsystemet måste respek- tive systemleverantör göra nödvändiga anpassningar av sina system så att SIL kan integreras och därmed bli tillgängligt hos förskrivaren. Alla journalsystem har inte stöd för alla källorna i SIL. I vilken om- fattning det finns stöd för de olika källorna är oftast beroende av vad systemleverantörens kunder eller kundgrupper tillsammans beställer. har exempelvis för sitt journalsystem TakeCare utvecklat egna moduler baserade på samma grunddata, men inte alltid via SIL som distributionskanal. De kunder eller landsting, förutom , som använder TakeCare, kan då också få tillgång till sådana moduler inom läkemedelsområdet. SIL finns också som en fristående webbtjänst, ”SIL-online”, som vem som helst med internetuppkoppling kan använda. InfCare HIV är ett verktyg som både ska fungera som ett besluts- stöd och ett kvalitetsregister för den svenska hiv-vården. Verktyget används på och på alla svenska hiv-kliniker, både inom vuxen- och barnmedi- cin. InfCare HIV är baserat på en plattform som heter RealQ. InfCare HIV innehåller fem moduler: beslutsstöd, kvalitets- säkring, konsultationsstöd, forskningsdatabas och därtill genererad access-databas. Utöver att användas vid ”en till en”-konsultationer, är InfCare HIV tänkt att även kunna användas vid behandlingskon- ferenser mellan läkare och annan sjukvårdspersonal. InfCare HIV uppges vara kopplat till de två största databaserna i världen för kli- niska data och virusdata, EuResist () och db. InfCare HIV kan integreras direkt i journalsystem eller via webben. Systemet används även i . Ett nytt beslutsstöd baserat på samma plattform, InfCare Hepa- tit, håller också på att tillgängliggöras för den svenska vården. ePed är ett beslutsstöd för läkemedelsdosering till barn, som utveck- lats vid . Grunden för ePed är en data- bas som byggts upp för att samla erfarenhetsbaserad kunskap från professionerna om läkemedelsbehandling av barn. har också tagit fram en genomförandeplan med sikte på att ePed ska kunna tillgängliggöras via SIL. Enligt saknas det ofta kliniska prövningar för att värdera läkemedels säkerhet (biverkningar) och effekt hos barn, Digitala kunskaps- och beslutsstöd vilket gör att det också saknats en samlad kunskap om dosering och administrering av läkemedel till barn.11 Avsikten med ePed är att tillgängliggöra sådan kunskap. Utöver ePed kan nämnas att , , i samarbete med SKL, ska ta fram ett samordnat, nationellt kun- skapsstöd inom barnmedicin. Syftet anges vara att skapa likvärdiga förutsättningar för en kunskapsbaserad och jämlik vård i landet. Pro- jektet utgår från en norsk modell där nationella PM tagits fram för barnmedicin (en ”nationell PM-bank”). Den norska kunskapsbanken har funnits . Det nya kunskapsstödet för barnmedicin ska utgå från framtagna modeller för informationsstruktur, it-stöd och för- valtning. Kunskapsstödet omfattar drygt 450 barnmedicinska nyckelområden och det kommer att finnas möjligheter för varje landsting att komplettera stödet med lokala tillägg. Projektet finan- sieras gemensamt av landstingen. Avsikten är att det gemensamma kunskapsstödet långsiktigt ska förvaltas och finansieras av lands- tingen . EES är ett beslutsstöd för farmaceuter vid receptexpediering för att jämföra det aktuella receptet med kundens övriga förskrivna medici- ner. EES ger tillgång till information som visar om medicineringen är bra eller om något behöver göras för att förbättra den. EES kan iden- tifiera om flera läkemedel med samma funktionalitet förskrivits, läkemedelsinteraktioner, läkemedel som är olämpliga för äldre, och om doseringen överskrider riktlinjer. EES är tillgängligt kostnadsfritt för samtliga apoteksaktörer och tillhandahålls av . De funktioner som finns med i EES bygger på interna kunskapskällor (t.ex. maxdos, olämpliga läke- medel för äldre) som inte är tillgängliga som kunskaps- källor utanför EES. EES använder en del kunskapskällor från SIL och då interaktionsfunktionen Sfinx. EES beskrivs även i kapitel 13. 11 Nästa fas i E-hälsoarbetet, SOU 2015:32. Digitala kunskaps- och beslutsstöd 10.4Utvecklingen går mot en högre användning av beslutsstöd Utredningen konstaterar mot bakgrund av genomförd kartläggning att kunskapsstöd i dess traditionella bemärkelse alltjämt är domine- rande inom hälso- och sjukvården. Utvecklingen går dock mot ett ökat utbud av beslutsstöd, där de traditionella kunskapskällorna kopplas ihop med patientspecifik information och beslutsregler. Beslutsstöden kan också utformas på sådant sätt att informationen görs tillgänglig både för professionerna och för patienterna. Införan- det av beslutsstöd kan innebära att nya arbetssätt behöver införas i vården, vilket i sig innebär utmaningar och krav på förändringsvilja.12 SBU har kommenterat vad som kännetecknar effektiva besluts- stöd.13 I kommentaren framhålls att beslutsstödssystemen blir effek- tiva oftare om både vårdgivare och vårdtagare får råd. Exempel på sådana råd är påminnelser om uppföljningar eller målvärden som skulle kunna ges skriftligt under läkarbesöket eller elektroniskt, per telefon, eller som brev. System som ger råd direkt i arbetsflödet (t.ex. den elektroniska journalen) kan ha ett samband med lägre effektivitet. Enligt SBU skiljer sig detta från tidigare uppfattningar. En tänkbar förklaring kan vara att det finns för många behandlingsråd eller varningar (alerts) i journalsystemen, så att en slags uttröttningseffekt (alert fatigue) uppträder. Uttröttningseffekten ökar om varningarna tycks sakna relevans, eller om de upprepas i onödan. Analysen i översikten tyder på att systemen blir mer effektiva om det är obligatoriskt för användare som vill ignorera en uppmaning från systemet, att förklara varför de gör så. SBU framhåller emellertid att arbetet med att be- gränsa och förtydliga de allvarligaste varningarna pågår för fullt i svensk hälso- och sjukvård eftersom fler och fler alerts har till- kommit . Exempel som nämns är läkemedels- interaktioner, riskläkemedel till äldre, barn, ammande kvinnor, eller läkemedel under bevakning. 12Klinisk IT-governance – Principer och språkbruk för klinisk verksamhet och informationssystem i samklang, et al., , 2016. Ny teknik, mer teknikmogen målgrupp och en acceptans för informatikstandards anges bl.a. vara en förutsättning om den lärande sjukvårdsorganisationen ska bli verklighet på bred front. Enligt rapporten kräver KBS (kliniska beslutsstödssystem) en annan typ av governance. Bl.a. framhålls ”den segdragna historien mellan it-leverantörer och sjukvårdens professioner som inte tycks nå varandra”, s. 21. 13SBU Kommenterar, 2015. SOU 2017:48 Digitala kunskaps- och beslutsstöd Enligt SBU har också funktionaliteten i de nya beslutsstöden i börjat bli mer stödjande i arbetsflödet. Med detta avses att stöden ska hjälpa vårdpersonalen att visualisera och fokusera infor- mationen, i stället för att användas som en ”kom ihåg-funktion” och varningslarm.14 Enligt rapporten och språkbruk för klinisk verksamhet och informationssystem i samklang, Karo- linska Institutet, anses det ha funnits höga förväntningar på kliniska beslutsstöd, inte minst från akademiskt håll, men att de ännu inte har fått någon större genomslagskraft i klinisk verksamhet.15 Enligt rap- porten finns det evidens för positiva effekter av användning av kli- niska beslutsstöd, men att de främst handlar om kortsiktiga förbätt- ringar i form av kostnadsreducering, färre återinskrivningar och minskat antal fel. Det är enligt rapporten svårare att mäta långsiktiga förbättringar av användning av kliniska beslutsstöd eftersom det inte finns så många i kliniskt bruk . I kunskapsunderlaget Hälsoekonomisk utvärdering av datoriserat kliniskt beslutsstöd för strokeriskvärdering, gjorde TLV en utvärder- ing av om ett införande av ett datoriserat kliniskt beslutsstöd, som leder till att fler fel- eller obehandlade patienter hittas och sätts in på behandling, var kostnadseffektivt. Det beslutsstöd som var föremål för utvärderingen, Stroke Prevention CDS, användes inte i klinisk verksamhet för undersökningen. Den hälsoekono- miska utvärderingen var på grund av detta utformad som en analys av olika hypotetiska utfall kring effekt. TLV konstaterade att en åtgärd som ökar följsamheten till behandlingsriktlinjerna för patienter med förmaksflimmer och ökad strokerisk har stor potential att ge hälso- vinster och vara kostnadseffektivt. För att beslutsstödet skulle leda till besparingar och hälsovinster var bedömningen att det krävdes att cirka 14Information från 2017: Metaanalysen täcker studier . En stor del av beslutsstöden är av enkla system av typen ”computerized order entry” från 1980- och 1990-tal, dvs. inmatning av läkemedel och/eller dos med varningar vid maxdos eller inter- aktioner. Metaanalysen grundar sig huvudsakligen på beslutsstöd som befinner sig på mog- nadsnivå II medan det som introduceras och eftersträvas i vården är mognadsnivå III–IV. Generellt anses det finnas problem med sådana system då det i klinisk verksamhet ofta anses finnas skäl att gå utanför de allmänna regelverken och därför inträder ofta ”alert fatigue”. Det är också känt från interaktionsvarningssystem där användare ofta kräver möjlighet att justera känsligheten i systemet för att bättre anpassa till den kliniska verkligheten, dvs. en kombination av många falska signaler och liten upplevd klinisk nytta. 15Klinisk IT-governance Principer och språkbruk för klinisk verksamhet och informationssystem i samklang, , s. 21. Digitala kunskaps- och beslutsstöd 40 patienter med förmaksflimmer (i ett landsting av storlek), som annars inte skulle ha fått behandling, får behandling med rätt läkemedel , och fullföljer behandlingen.16 I rapporten gjorde TLV även en bedömning av vilka faktorer som är viktiga att beakta vid ett införande för att konsekvenserna av ett beslutsstöd ska bli så gynnsamma som möjligt. Bl.a. framhölls föl- jande faktorer: Att beslutsstödet accepteras av användaren och är användarvän- ligt, Att beslutsstödet införs där det gör störst nytta i vårdkedjan, Att rutiner för uppföljning av patienter som sätts på en viss behandling (i det här fallet antikoagulantia) utformas, om det inte redan finns, för att undvika att behandlingen avslutas , Att stödet för det förändringsarbete ett införande skulle betyda i organisationen utvärderas, Att det kan vara värdefullt att genomföra en riskanalys för vad ett införande kan innebära. Vikten av enhetliga standarder för beslutsstöd I den ovan nämnda rapporten från framhålls att det saknas regu- latoriska krav, standarder för informatik m.m. men att ny teknik och en mer teknikmogen målgrupp gör att beslutsstöd ”tillhör fram- tiden”, även om det varit ”lite trögt ”.17 Vikten av enhetliga standarder för beslutsstöd framhölls av i deras slutbetänkande.18 Enligt utredningen kommer huvuddelen av den information som utgör grunden för beslutsstöd från verksamheterna, men också från staten i form av exempelvis riktlinjer. Kommittén framhöll att all information måste vara strukturerad med entydiga termer och begrepp för att kunna 16Kunskapsunderlag: Hälsoekonomisk utvärdering av datoriserat kliniskt beslutsstöd för stroke- riskvärdering, , 2014. 17Klinisk IT-governance Principer och språkbruk för klinisk verksamhet och informationssystem i samklang, s. 21. 18Nästa fas i E-hälsoarbetet, SOU 2015:32, s. 237. Digitala kunskaps- och beslutsstöd återanvändas i beslutsstöd och att anledningen till det är att i besluts- stöd måste informationen hanteras maskinellt av algoritmer, vilket förutsätter struktur. Entydiga termer och begrepp ansågs vara en förutsättning för detta. För att strukturerad information ska kunna återanvändas i beslutsstöd måste den vara strukturerad i källan den kommer ifrån, exempelvis i journalen. Det innebär också att ostruk- turerad information i journaler minskar möjligheterna att skapa ändamålsenliga beslutsstöd för professionerna. 10.4.1Beslutsstöd har olika mognadsnivåer Kunskaps- och beslutsstöd kan sägas ha olika mognadsnivåer. Ett kliniskt beslutsstöd kan variera från att vara enkelt till komplext. Det kan till exempel innehålla sökfunktioner för att finna kunskap, enklare felsökningar, larma vid extremvärden, påminnelser för screening eller komplicerade algoritmer som ger rekommendation om intervention.19 Ett sätt att åskådliggöra detta är följande modell för mognads- nivåer för beslutsstöd:20 19Kvalitetsregister och beslutsstöd – Två sidor av samma mynt, , QRC , 2016, s. 17. Digitala kunskaps- och beslutsstöd (Kontinuerligt lärande) Källa: , 2016. Stegen utgörs av olika typer av beslutsstöd eller beslutsstöds- funktioner med olika grad av komplexitet – från enkla dokumenta- tionsmallar och patientöversikter till mer komplexa expertsystem.21 En annan uppställning av mognadsnivåer görs i den internatio- nella kartläggningen av kunskaps- och beslutsstöd från E-hälso- myndigheten. Enligt rapporten ger ett beslutsstödssystem med högre mognadsnivå ett mer proaktivt stöd genom hela vårdproces- sen. Den enklaste nivån är aktivitetsbaserad, dvs. beslutsstödet är kopplat till enskilda aktiviteter exempelvis utvärdering av provsvar eller en röntgenbild. Denna ”lägre” nivå anses kännetecknas av att det är reaktivt, dvs. varnar vid avvikande, värden, felaktig dosering etc. efter att en åtgärd har matats in. Den ”högre” nivån är process- baserad, dvs. ger stöd kring hela behandlingsförfarandet, är proaktiv och föreslår åtgärder, ger rekommendationer m.m.22 22Internationell kartläggning, . Digitala kunskaps- och beslutsstöd Fullständigt beslutsstöd med strukturerade mallar kopplade till kli- niska riktlinjer som triggar varningar vid avvikelser eller bristande följsamhet mot riktlinjerna – kräver även information kring en större patientpopulation för att kunna ge korrekt information om avvikel- ser, exempelvis om dosering eller längd på en sjukhusvistelse. Kliniskt beslutsstöd baserat på kliniska riktlinjer – ställer krav på informationsdelning och tillgängliggörande av information från olika leverantörer av klinisk data. Beslutsstödssystem som kontrollerar att order skrivs in på rätt sätt (t.ex. i kompletta order-set) ställer större krav. Det krävs t.ex. att be- slutsstödet kan ge stöd direkt i orderläggningsmjukvaran (e-journal- systemet). Det krävs också att vårdgivaren har definierat processer och flöden för behandling av olika symptom. Enkla analysstöd, som utvärderar enskilda dataset/bilder, grafer och varnar för/indikerar avvikelser, inkompatibilitet med vissa läkemedel etc. System av den här typen ställer låga krav på digitalisering. Enbart själva analysdatan behöver digitaliseras. Görs analysen på samma av- delning som gjort själva undersökningen/testet så krävs heller ingen informationsdelning. Annars krävs förmågan att utbyta hälsodata.23 11Uppföljning som ett verktyg för lärande och förbättring […] kunskapsutvecklingen handlar om att göra vad man vet. I nästa led gäller att veta vad man gör.1 För att styra med kunskap behövs evidens (kunskapsstöd), stöd till att utveckla arbetet (förbättringsarbete) och möjlighet att följa det egna arbetet (uppföljning). För vården är den viktigaste uppfölj- ningen den som sker lokalt i vården, men i detta kapitel ligger fokus främst på uppföljning av nationella resultat och utgår ifrån det natio- nella intresset att följa upp vårdens jämlikhet. I 11.1 diskuteras olika former av uppföljning och inblandade aktörer samt deras olika syften med uppföljning. Vidare går vi in på styrning utifrån uppföljning med fokus på dels huvudmännen, dels staten. Vi belyser vilken roll staten kan ha vad gäller att styra utifrån indikatorer. Vi belyser här även risker med att styra utifrån resultat, och kritik mot delar av den styrning som har dominerat . Slutligen skriver vi också kortfattat om det förbättringsarbete som görs uti- från resultat bland vårdens professioner. Både uppföljning och styrning utifrån resultat begränsas ofta av att tillräckliga data saknas.