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Réseau canadien de surveillance sentinelle
en soins primaires

Un nouveau logiciel pour
mesurer la qualité des soins
Colloque francophone international
« La communication au cœur de la e-santé »
Dre Michelle Greiver et Dr Gilles Brousseau

Montréal, 4 octobre 2013
Divulgation de l’enseignant/
du présentateur
• Enseignant : Michelle Greiver
• Relations avec des intérêts commerciaux :
– Subventions/soutien à la recherche : sans objet
– Bureau des conférenciers/honoraires : sans objet
– Frais de consultation : sans objet
– Autres : sans objet
Divulgation de l’enseignant/
du présentateur
• Enseignant : Gilles Brousseau
• Relations avec des intérêts commerciaux :
– Subventions/soutien à la recherche : sans objet
– Bureau des conférenciers/honoraires : sans objet
– Frais de consultation : sans objet
– Autres : sans objet
Divulgation de soutien commercial
• Conflits d’intérêt potentiels :

– Ce projet de recherche est subventionné
par Inforoute Santé Canada.
– Le Réseau Sentinelle est subventionné par
l’Agence de la Santé Publique du Canada
Atténuation des sources potentielles
de partialité
• Aucun soutien de nature commerciale
Démonstration du projet Inforoute

Bienvenue - Agenda

Introduction
Contexte
Historique du RCSSSP
Retour d’informations standardisées
Rapports personnalisés: projet Inforoute

Équipes de soins primaires
Démonstration du DPT - OPD
Questions / discussions
6
Historique

Pourquoi le RCSSSP?
Les données actuelles pour les maladies chroniques:
Base de données sur les admissions et les départs des hôpitaux
Données via la facturation provinciale
Sondages
Recensement

Alors que la majorité des patients atteints de maladies
chroniques sont pris en charge et suivis en cliniques de
soins primaires
Nous avons besoin d’informations sur les soins primaires
7
Historique

Les dossiers médicaux électroniques,
sources d’information:
1. La plupart des canadiens ont un médecin de famille (85%)1
2. Plus de 70% consultent leur médecin de famille chaque année2
3. La majorité de la prévention et du dépistage de maladies
chroniques se situe au niveau des soins primaires.3

The College of Family Physicians of Canada. The College of Family Physicians of Canada Takes Action to Improve Access to Care for Patients in Canada [News
Release]. 2009.
2.
Dunlop S, Coyte PC, McIsaac W. Socio-economic status and the utilisation of physicians’ services: results from the Canadian National Population Health Survey.
Social Science & Medicine. 2000;51:123-133.
3.
Clinical Prevention Policy Review Committee BcMoH. Establishing Clincal Prevention Policy in British Columbia: Part I What is worth Doing? . British Colombia: Center
for Health Services and Policy Research; 2007:i- 46.
1.

8
Réseau canadien de surveillance sentinelle en soins primaires

RCSSSP
Comité permanent du Collège des Médecins de Famille du
Canada
Fondé en 2008

Subventionné par:
Agence de la Santé Publique du Canada
Inforoute Santé Canada

Partenaires
Collège des médecins de famille du Canada
Départements de médecine familiale au Canada
Institut Canadien d’Information sur la Santé
9
Historique

Un réseau de surveillance des maladies
chroniques
 Cliniciens et chercheurs en collaboration pour un projet national

 Données recueillies à intervalles réguliers des DME.
Base de données longitudinales pour la surveillance et la recherche
 10 réseaux de recherche axés sur la pratique clinique
au Canada, 8 provinces
 12 différents logiciels
 415 pratiques cliniques, objectif 600 – 1 000 pratiques
493,000 patients, objectif 600 000 à 1 000 000 en 2015
10
Réseau canadien de recherche en soins primaires
•Colombie Britannique
-BCPCReN Wolf Medical Systems

10 réseaux, 8 provinces, 12 logiciels

•Alberta
- SaPCReN, Calgary–MedAccess
- AFRPN, Edmonton–MedAccess, Wolf

•Manitoba
- MaPCReN, Winnipeg–JonokeMed

•Ontario
- DELPHI, London– Healthscreen/Optimed,
Oscar, Nightingale, Accuro
- UTOPIAN, Toronto–Nightingale, Bell EMR, PSS
- CSPC, Kingston– P&P, Oscar, Bell EMR, PSS

•Québec
- Q-Net, Montréal–Da Vinci, Purkinje

•Nouvelle Écosse/ Nouveau Brunswick
- MARNet, Halifax–Nightingale, Purkinje

•Terre-neuve
- APBRN, St. John’s–Wolf, Nightingale
Infrastructure

Développement de l'infrastructure de gestion
de l'information en soins primaires
 Communauté collaborative pour la gestion des données en
soins primaires
 Expérience pour l’extraction des données, la normalisation, la
standardisation et le nettoyage, de différents logiciels et
dans des endroits divers au Canada
 Capacités d’analyse et de gestion des informations recueillies
(épidémiologistes, étudiants PhD et MSc)
 Peut contribuer au développement d’initiatives locales, par le
partage des nouvelles connaissances
12
Processus

Processus du RCSSSP
 8 conditions chroniques:
- hypertension
- arthrose
- démence

- diabète
- MPOC
- dépression
- épilepsie
- maladie de Parkinson

 Données anonymes obtenues tous les trois mois
 Vérification pour s’assurer que toute identification
personnelle a bien été retirée
Processus

…Processus du RCSSSP
 Les données nettoyées sont transférées au dépôt
sécurisé situé au “High Performance Computing Virtual
Laboratory” à l’Université Queen’s, Kingston, Ontario
 Les données incluent:
- données démographiques
- examens physiques
- visites en clinique
- médicaments
- conditions de santé
- résultats de laboratoires
- facteurs de risque (tabagisme)
- références aux spécialistes
- procédures
Rapports uniformes de rétroaction

Rapports uniformes dans tout le Canada
 Le RCSSSP nettoie les données et utilise ces données
pour classifier les patients selon la présence ou l’absence
de maladies chroniques.
 Rapports standards sur les maladies chroniques

 Pour tout le réseau canadien : RCSSSP (National)





Provincial
Local
Par clinique (même site)
Par médecin
15
Rapport type

16
Rapport de rétroaction personnalisé

Rapports personnalisés avec le DPT - OPD
Logiciel:

DPT = Data Presentation Tool
OPD = Outil de Présentation des Données

Programmé par les gestionnaires de l’informatique au RCSSSP
(Dave Jackson, Brian Forst)

 Disponible dans chaque réseau
Utilise les données du RCSSSP pour présenter les
informations personnalisées concernant les:
 Médicaments

 Maladies multiples
 Soins offerts
 Autres questions
17
PHYSICIAN FEEDBACK REPORTS
RAPPORT DPT - OPD

18
Données locales et planification des programmes

Retourner les données à une équipe de
soins primaires
Projet en démonstration
CMFC, RCSSSP et Inforoute (investisseur stratégique)
“Mettre en œuvre un outil évolutif pour l’amélioration
de la qualité en soins primaires”
Retourner leurs données nettoyées par le RCSSSP à
une équipe de soins primaires
Fournir le DPT-OPD à l’équipe, pour leur permettre de
produire leurs propres rapports.
19
Objectifs du projet DPT-OPD

1. Développer un tableau de bord de qualité pour
l’équipe et les médecins
2. Améliorer la qualité des données
3. Transformer le texte libre en codes SNOMED CT
4. Développer un processus pour identifier les
patients dans le cycle des soins pour assurer le
suivi systématique en soins de santé
5. Développer un processus évolutif pour l’utilisation
des données pour améliorer la qualité des soins
Exemples de l’exploitation du DPT-OPD
Rapports:
Données sur la vaccination contre la varicelle (patients
qui ont reçu une ou deux doses de vaccin)
Données sur les pilules contraceptives(Diane-35,Alesse)
Planification, applications:
Application pour “Quality Improvement and Data Support
Specialist (QIDSS)”
Application, Hôpital General de North York, entrepôt de
données en commun: Application réussie
Exemples de l’exploitation du DPT-OPD

Amélioration de la qualité:
Splénectomie (SNOMED) pas de vaccin contre la pneumonie

Recherche:
Identification des patients avec risques plus élevés pour
invitation à un projet de recherche sur maladies chroniques.
UTOPIAN , étude de faisabilité
Projet de résidents: vaccins pneumocoque vs antigrippal
chez les patients avec risques plus élevés

Programme d’amélioration des données:
Problème de codification pour 5 maladies chroniques
10 000 cas de maladies déjà codifiées correctement
Augmentation: 22% en 3 mois
Équipe de Médecine de Famille
North York
• 66 médecins
• 40 autres professionnels de santé
• Plus de 220 personnes utilisant les dossiers
électroniques
•
•
•
•

2 logiciels
5 serveurs informatiques, 5 bases de données
17 emplacements
65 000 patients
23
Équipe de Médecine de Famille
GMF St-Alexandre
• 12 médecins
• 1 résident en médecine de famille (occasion)
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• Plus de 22 personnes utilisant Purkinje
• 2 serveurs informatiques, 1 base de données
• 1 emplacement
• 9 650 patients
24
Équipe de Médecine de Famille
UMF de Gatineau
• 12 médecins + 7 superviseurs extérieurs
• 24 résidents
• 1 externe (PEI-McGill)
• 3 infirmières + 1 psychologue
• 6 secrétaires
• Plus de 40 personnes utilisant Purkinje
• 2 serveurs informatiques, 1 base de données
• 1 emplacement
• 9 000 patients
25
Organisation
Activités basées au niveau de l’équipe
Gestion de l’information
Infrastructure de confidentialité
Niveau de l’équipe: Gouvernance des données
• Protocole d’entente entre l’équipe et les
médecins vis à vis :
– La recherche
– L’amélioration de la qualité, la planification des
programmes, les rapports pour le ministère de la
santée
– Confidentialité et sécurité

27
Niveau de l’organisation
Surveillance et gouvernance:
Directrice Médicale
Comité de gestion de l’information
Niveau de l’organisation pour la gestion de
l’information

•
•
•
•

Groupes de travail technique
Données standardisées
Entreposage des données
Logiciel d’analyse

• Rapports à l’équipe et au ministère
• Information pour le Conseil de l’équipe
29
Standardisation des données

1: Se mettre d’accord

• Par exemple: données consistantes et codées pour
identifier les maladies chroniques
• Diabète 250
• Hypertension 401
• MPOC 496
• Asthme 493
• Dépression 311
• Insuffisance cardiaque 428
30
Data standards

2: Mettre en oeuvre la standardisation des
données
• Greffiers pour données
• Logiciel (DPT-OPD)
• Éduquer tous les membres de l’équipe
– Midis - apprentissage
• Manuels (mis dans le Dropbox)
• Communication:
– Courriels +++
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31
Confidentialité
• Évaluation de l’impact sur la confidentialité
• Évaluation des risques
– Protocole d’entente pour la gestion des données
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personnelle
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32
QUESTIONS?

Démonstration du
DPT-OPD
33
34
Merci aux partenaires, collaborateurs,
investisseurs et médecins sentinnels

HSU Demonstration Project – Strategic Investor:
Funding for this publication was provided by the Public Health Agency of Canada The views expressed herein do not necessarily represent the views of the Public Health Agency of Canada.
Cette publication a été réalisée grâce au financement de l'Agence de la santé publique du Canada. Les opinions exprimées ici ne reflètent pas nécessairement celles de l'Agence de la santé publique du Canada.

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Les TIC au service de l'évaluation et de la qualité des soins. Le projet Réseau canadien de surveillance sentinelle en soins primaires - Michel GREIVER, Gilles BROUSSEAU

  • 1. Réseau canadien de surveillance sentinelle en soins primaires Un nouveau logiciel pour mesurer la qualité des soins Colloque francophone international « La communication au cœur de la e-santé » Dre Michelle Greiver et Dr Gilles Brousseau Montréal, 4 octobre 2013
  • 2. Divulgation de l’enseignant/ du présentateur • Enseignant : Michelle Greiver • Relations avec des intérêts commerciaux : – Subventions/soutien à la recherche : sans objet – Bureau des conférenciers/honoraires : sans objet – Frais de consultation : sans objet – Autres : sans objet
  • 3. Divulgation de l’enseignant/ du présentateur • Enseignant : Gilles Brousseau • Relations avec des intérêts commerciaux : – Subventions/soutien à la recherche : sans objet – Bureau des conférenciers/honoraires : sans objet – Frais de consultation : sans objet – Autres : sans objet
  • 4. Divulgation de soutien commercial • Conflits d’intérêt potentiels : – Ce projet de recherche est subventionné par Inforoute Santé Canada. – Le Réseau Sentinelle est subventionné par l’Agence de la Santé Publique du Canada
  • 5. Atténuation des sources potentielles de partialité • Aucun soutien de nature commerciale
  • 6. Démonstration du projet Inforoute Bienvenue - Agenda Introduction Contexte Historique du RCSSSP Retour d’informations standardisées Rapports personnalisés: projet Inforoute Équipes de soins primaires Démonstration du DPT - OPD Questions / discussions 6
  • 7. Historique Pourquoi le RCSSSP? Les données actuelles pour les maladies chroniques: Base de données sur les admissions et les départs des hôpitaux Données via la facturation provinciale Sondages Recensement Alors que la majorité des patients atteints de maladies chroniques sont pris en charge et suivis en cliniques de soins primaires Nous avons besoin d’informations sur les soins primaires 7
  • 8. Historique Les dossiers médicaux électroniques, sources d’information: 1. La plupart des canadiens ont un médecin de famille (85%)1 2. Plus de 70% consultent leur médecin de famille chaque année2 3. La majorité de la prévention et du dépistage de maladies chroniques se situe au niveau des soins primaires.3 The College of Family Physicians of Canada. The College of Family Physicians of Canada Takes Action to Improve Access to Care for Patients in Canada [News Release]. 2009. 2. Dunlop S, Coyte PC, McIsaac W. Socio-economic status and the utilisation of physicians’ services: results from the Canadian National Population Health Survey. Social Science & Medicine. 2000;51:123-133. 3. Clinical Prevention Policy Review Committee BcMoH. Establishing Clincal Prevention Policy in British Columbia: Part I What is worth Doing? . British Colombia: Center for Health Services and Policy Research; 2007:i- 46. 1. 8
  • 9. Réseau canadien de surveillance sentinelle en soins primaires RCSSSP Comité permanent du Collège des Médecins de Famille du Canada Fondé en 2008 Subventionné par: Agence de la Santé Publique du Canada Inforoute Santé Canada Partenaires Collège des médecins de famille du Canada Départements de médecine familiale au Canada Institut Canadien d’Information sur la Santé 9
  • 10. Historique Un réseau de surveillance des maladies chroniques  Cliniciens et chercheurs en collaboration pour un projet national  Données recueillies à intervalles réguliers des DME. Base de données longitudinales pour la surveillance et la recherche  10 réseaux de recherche axés sur la pratique clinique au Canada, 8 provinces  12 différents logiciels  415 pratiques cliniques, objectif 600 – 1 000 pratiques 493,000 patients, objectif 600 000 à 1 000 000 en 2015 10
  • 11. Réseau canadien de recherche en soins primaires •Colombie Britannique -BCPCReN Wolf Medical Systems 10 réseaux, 8 provinces, 12 logiciels •Alberta - SaPCReN, Calgary–MedAccess - AFRPN, Edmonton–MedAccess, Wolf •Manitoba - MaPCReN, Winnipeg–JonokeMed •Ontario - DELPHI, London– Healthscreen/Optimed, Oscar, Nightingale, Accuro - UTOPIAN, Toronto–Nightingale, Bell EMR, PSS - CSPC, Kingston– P&P, Oscar, Bell EMR, PSS •Québec - Q-Net, Montréal–Da Vinci, Purkinje •Nouvelle Écosse/ Nouveau Brunswick - MARNet, Halifax–Nightingale, Purkinje •Terre-neuve - APBRN, St. John’s–Wolf, Nightingale
  • 12. Infrastructure Développement de l'infrastructure de gestion de l'information en soins primaires  Communauté collaborative pour la gestion des données en soins primaires  Expérience pour l’extraction des données, la normalisation, la standardisation et le nettoyage, de différents logiciels et dans des endroits divers au Canada  Capacités d’analyse et de gestion des informations recueillies (épidémiologistes, étudiants PhD et MSc)  Peut contribuer au développement d’initiatives locales, par le partage des nouvelles connaissances 12
  • 13. Processus Processus du RCSSSP  8 conditions chroniques: - hypertension - arthrose - démence - diabète - MPOC - dépression - épilepsie - maladie de Parkinson  Données anonymes obtenues tous les trois mois  Vérification pour s’assurer que toute identification personnelle a bien été retirée
  • 14. Processus …Processus du RCSSSP  Les données nettoyées sont transférées au dépôt sécurisé situé au “High Performance Computing Virtual Laboratory” à l’Université Queen’s, Kingston, Ontario  Les données incluent: - données démographiques - examens physiques - visites en clinique - médicaments - conditions de santé - résultats de laboratoires - facteurs de risque (tabagisme) - références aux spécialistes - procédures
  • 15. Rapports uniformes de rétroaction Rapports uniformes dans tout le Canada  Le RCSSSP nettoie les données et utilise ces données pour classifier les patients selon la présence ou l’absence de maladies chroniques.  Rapports standards sur les maladies chroniques  Pour tout le réseau canadien : RCSSSP (National)     Provincial Local Par clinique (même site) Par médecin 15
  • 17. Rapport de rétroaction personnalisé Rapports personnalisés avec le DPT - OPD Logiciel: DPT = Data Presentation Tool OPD = Outil de Présentation des Données Programmé par les gestionnaires de l’informatique au RCSSSP (Dave Jackson, Brian Forst)  Disponible dans chaque réseau Utilise les données du RCSSSP pour présenter les informations personnalisées concernant les:  Médicaments  Maladies multiples  Soins offerts  Autres questions 17
  • 19. Données locales et planification des programmes Retourner les données à une équipe de soins primaires Projet en démonstration CMFC, RCSSSP et Inforoute (investisseur stratégique) “Mettre en œuvre un outil évolutif pour l’amélioration de la qualité en soins primaires” Retourner leurs données nettoyées par le RCSSSP à une équipe de soins primaires Fournir le DPT-OPD à l’équipe, pour leur permettre de produire leurs propres rapports. 19
  • 20. Objectifs du projet DPT-OPD 1. Développer un tableau de bord de qualité pour l’équipe et les médecins 2. Améliorer la qualité des données 3. Transformer le texte libre en codes SNOMED CT 4. Développer un processus pour identifier les patients dans le cycle des soins pour assurer le suivi systématique en soins de santé 5. Développer un processus évolutif pour l’utilisation des données pour améliorer la qualité des soins
  • 21. Exemples de l’exploitation du DPT-OPD Rapports: Données sur la vaccination contre la varicelle (patients qui ont reçu une ou deux doses de vaccin) Données sur les pilules contraceptives(Diane-35,Alesse) Planification, applications: Application pour “Quality Improvement and Data Support Specialist (QIDSS)” Application, Hôpital General de North York, entrepôt de données en commun: Application réussie
  • 22. Exemples de l’exploitation du DPT-OPD Amélioration de la qualité: Splénectomie (SNOMED) pas de vaccin contre la pneumonie Recherche: Identification des patients avec risques plus élevés pour invitation à un projet de recherche sur maladies chroniques. UTOPIAN , étude de faisabilité Projet de résidents: vaccins pneumocoque vs antigrippal chez les patients avec risques plus élevés Programme d’amélioration des données: Problème de codification pour 5 maladies chroniques 10 000 cas de maladies déjà codifiées correctement Augmentation: 22% en 3 mois
  • 23. Équipe de Médecine de Famille North York • 66 médecins • 40 autres professionnels de santé • Plus de 220 personnes utilisant les dossiers électroniques • • • • 2 logiciels 5 serveurs informatiques, 5 bases de données 17 emplacements 65 000 patients 23
  • 24. Équipe de Médecine de Famille GMF St-Alexandre • 12 médecins • 1 résident en médecine de famille (occasion) • 1 externe (PEI-McGill) • 3 infirmières + 1.5 autres professionnels • 7 secrétaires • Plus de 22 personnes utilisant Purkinje • 2 serveurs informatiques, 1 base de données • 1 emplacement • 9 650 patients 24
  • 25. Équipe de Médecine de Famille UMF de Gatineau • 12 médecins + 7 superviseurs extérieurs • 24 résidents • 1 externe (PEI-McGill) • 3 infirmières + 1 psychologue • 6 secrétaires • Plus de 40 personnes utilisant Purkinje • 2 serveurs informatiques, 1 base de données • 1 emplacement • 9 000 patients 25
  • 26. Organisation Activités basées au niveau de l’équipe Gestion de l’information Infrastructure de confidentialité
  • 27. Niveau de l’équipe: Gouvernance des données • Protocole d’entente entre l’équipe et les médecins vis à vis : – La recherche – L’amélioration de la qualité, la planification des programmes, les rapports pour le ministère de la santée – Confidentialité et sécurité 27
  • 28. Niveau de l’organisation Surveillance et gouvernance: Directrice Médicale Comité de gestion de l’information
  • 29. Niveau de l’organisation pour la gestion de l’information • • • • Groupes de travail technique Données standardisées Entreposage des données Logiciel d’analyse • Rapports à l’équipe et au ministère • Information pour le Conseil de l’équipe 29
  • 30. Standardisation des données 1: Se mettre d’accord • Par exemple: données consistantes et codées pour identifier les maladies chroniques • Diabète 250 • Hypertension 401 • MPOC 496 • Asthme 493 • Dépression 311 • Insuffisance cardiaque 428 30
  • 31. Data standards 2: Mettre en oeuvre la standardisation des données • Greffiers pour données • Logiciel (DPT-OPD) • Éduquer tous les membres de l’équipe – Midis - apprentissage • Manuels (mis dans le Dropbox) • Communication: – Courriels +++ – Rencontres en personne 31
  • 32. Confidentialité • Évaluation de l’impact sur la confidentialité • Évaluation des risques – Protocole d’entente pour la gestion des données – Protéger l’ordinateur qui contient de l’information personnelle – Encryptions – Éducation sur la confidentialité 32
  • 34. 34
  • 35. Merci aux partenaires, collaborateurs, investisseurs et médecins sentinnels HSU Demonstration Project – Strategic Investor: Funding for this publication was provided by the Public Health Agency of Canada The views expressed herein do not necessarily represent the views of the Public Health Agency of Canada. Cette publication a été réalisée grâce au financement de l'Agence de la santé publique du Canada. Les opinions exprimées ici ne reflètent pas nécessairement celles de l'Agence de la santé publique du Canada.

Notes de l'éditeur

  1. {"29":"Technical workgroup\nData Expertise: Data Manager\nHardware, connectivity, security: IT managers, consultants\nAnalytic and Measurement Expertise\nClinical Advisors, Super-Users\nDatabase definition: \n“Production” Database: EMR\nDaily activities, data entry\nOptimized for rapid data entry, fast access, search for single patient or single practice\nNot good for large scale queries (slow server down)\nCannot aggregate data from multiple servers or do data analysis\nThe Production database: inputting data\n“Analytical” database\nRuns large scale queries\nProduces large scale reports fast\nEnables data mining and analysis\nNot real time, not for data entry\nThe Analytical database: organizing data to produce Information\nExtract Data from EMR databases\nTransform and Clean data (all weights into kg)\nLoad and merge it into common analytical database\nAnalytical software, resources and expertise needed for data analysis: Data Managers\n"}