I arbejdet med kvalitetsdata i de almenmedicinske kvalitetsklynger bør der indbygges en relationel og patientcentret vinkel, så der tages højde for patienternes forskellige muligheder og præferencer.
Af Janus Laust Thomsen, Dorte Jarbøl, Sanne Rasmussen og Jens Søndergaard
Hvordan er kvaliteten i sundhedsvæsenet?
Dette legitime spørgsmål stilles hyppigt, og svaret anvendes i forskellige sammenhænge, for eksempel som afsæt for fagligt forankret udvikling af patientbehandlingen eller til brug for administratorer og politikere. Spørgsmålet kan også være relevant for borgere og patienter, der har krav på at se, hvad skattekronerne bliver brugt til, og som måske også ønsker viden som grundlag for eksempelvis valg af behandlingssted.
Svaret på spørgsmålet bliver ofte givet gennem rapportering af numeriske mål for kvalitet. Dermed nedbrydes den samlede indsats i sundhedsvæsenet til enkeltdele, der kan synes mere overskuelige og målbare (1).
I denne artikel vil vi zoome ind på, hvordan der arbejdes med kvalitetsudvikling, kliniske retningslinjer og kvalitetsindikatorer i almen praksis, og hvilke udfordringer det giver for eksempelvis patienter med multisygdomme.
Højeste evidens dokumenteret gennem RTC’s
Den højeste evidens for en behandlingseffektivitet dokumenteres gennem metaanalyser af randomiserede kontrollerede trials (RCTs) sammen med erfaringer fra studier med real life designs. Det skyldes, at RTCs designmæssigt ikke giver det fulde svar på, hvordan en intervention implementeres og fungerer i en daglig driftssituation.
Behandlingskvaliteten monitoreres via indikatorer i de landsdækkende kliniske kvalitetsdatabaser, som drives i regi af Regionernes Kliniske Kvalitetsudviklingsprogram (RKKP). Ofte kommer forslag til kvalitetsindikatorer baseret på RCTs med klart definerede, kvantitative effektmål. Indikatorerne risikerer derved alene at blive identificeret ud fra et primært biomedicinsk synspunkt i et forskningsdesign med langt mindre kompleksitet end i den daglige kliniske driftssituation (2).
Det er derfor vigtigt, at styregrupperne for de kliniske kvalitetsdatabaser tager afsæt i både den kliniske og den forskningsmæssige viden, når der udarbejdes indikatorsæt.
De enkle og let overskuelige indikatorer fungerer godt i systemer, hvor en sygdom eller behandlingsproces er i fokus og dermed har klare effektmål. Et eksempel kan være en indikator om sikring af præoperativ antibiotika (3). Der er også mange eksempler på, hvordan de kliniske kvalitetsdatabaser har stor betydning på opfølgningen af kvaliteten i sekundærsektoren (4).
Komplekse systemer giver udfordringer
Det bliver mere udfordrende, når der ikke er tale om enkle sygdomme, men mere komplekse systemer, som inddrager flere behandlingsenheder, og hvor det ikke er klart, hvem der har kontrollen over opfyldelsen af de enkle effektmål (1).
For eksempel vil det ofte være læger i diabetesambulatoriet, som rådgiver om den optimale blodsukkerkontrol til den komplicerede patient med svær sukkersyge og komorbiditet, mens patienterne har ansvaret for at følge planen, der er lagt sammen med lægen og dermed også kontrollen over, om indikatorer for årskontroller, blodprøvetagning og målopfyldelse kan nås.
Der er her rigtigt mange faktorer, der spiller ind på, om patienterne målt ved en indikator vil optræde som velreguleret. Ved multimorbiditet, der jo ofte er til stede ved de svært syge patienter, kan der være forløb i flere ambulatorier, og egen læge kan være behandlingsansvarlig for de sygdomme, som ikke følges i et ambulatorie.
Det kunne være samtidig optimering og kontrol af behandling for kronisk obstruktiv lungesygdom (KOL) hos en patient med sukkersyge, der følges i et diabetesambulatorie, mens den praktiserende læge er behandlingsansvarlig for patientens KOL.
Orienterer sig ikke mod enkelte sygdomme
En yderligere udfordring er, at de enkelte dele af det samlede sundhedsvæsen ikke nødvendigvis orienterer sig efter de enkelte sygdomme hos den multimorbide patient og i nogle tilfælde ligefrem kan have fagligt velbegrundede, modsatrettede interesser i forhold til den samlede bedste behandlingsstrategi (1).
Den traditionelle tanke bag kvalitetsindikatorer og behandlingsvejledninger er, at den højeste kvalitet opnås, når den samme lineære proces udføres på samme måde hver gang med et forudsigeligt resultat. Det bliver udfordret hos patienter med multisygdom og flere samtidige problemstillinger, som ofte er tilfældet i almen praksis med flere problemstillinger håndteret under hver kontakt (5).
Således har studier af workflow i almen praksis vist, at det er meget svært at forudsige mønstre for de individuelle konsultationer på grund af mange større og mindre samtidige problemstillinger (6). Patienter, som ikke kan følge et behandlingsregime, afsluttes ofte fra ambulatorierne, hvorefter ansvaret overgår til almen praksis.
Trods samme indikatorer er det i forlængelse deraf forventeligt, at målopfyldelsen ikke er ens. Sårbare populationer har gavn af ekstra indsatser i forhold til opfyldelse af kvalitetsindikatorer, men målopfyldelsen er ofte lav på trods af ekstra afsatte ressourcer (7).
Patienter efterspørger ikke altid den bedste behandling
Den bedste sundhedsfaglige viden og anbefalede behandling er ikke altid den behandling, som efterspørges eller ønskes af patienterne. For eksempel kan det være en udfordring med det korrekte mål for kvalitet hos en patient med hjertesvigt, som får erektil dysfunktion efter opstart af betablokker.
Det hjertesygdomsspecifikke svar ville være at fortsætte behandlingen med betablokker, men et andet og lige så væsentligt kvalitetsmål er at tage udgangspunkt i en patientcentreret diskussion af risici og fordele, hvor patienten måske vælger en lille øget risiko for pludselig død til gengæld for et levedygtigt sexliv. Derfor vil den bedste kvalitet være at vælge at afbryde behandlingen.
Studier viser, at når læger vælger at afvige fra en retningslinje for en enkelt sygdom, er årsagerne samlet set i de fleste tilfælde vurderet hensigtsmæssige i forhold til den enkelte patients sygdomsbyrde, præferencer og livsstil, men dette vil ikke blive afspejlet i biomedicinsk orienterede indikatorer (8,9).
Fire vinkler på kvalitet i almen praksis
De forskellige opgaver, som varetages i almen praksis, fordrer, at kvalitet i almen praksis håndteres som et flertydigt begreb. McSweeney (10) beskrev udfordringer med flere overlappende funktioner i almen praksis og deres betydning for synet på kvalitet i almen praksis ud fra fire vinkler:
Den biomedicinske vinkel på kvalitet er den klassiske, lægefaglige vinkel, hvor funktionen er genoprettelse af biologisk dysfunktion gennem præcis diagnosticering, behandling af symptomer og helbredelse af sygdom ud fra patienternes henvendelse og præsentation af problem.
Den forebyggende vinkel tager udgangspunkt i forebyggelse af sygdom samt opfølgning, kontrol og behandling af kroniske lidelser og har en mere proaktiv funktion.
Den forretningsorienterede vinkel tager udgangspunkt i, at der tilbydes en række veldefinerede serviceydelser, og at der er forskellige kunder til ydelserne i form af patienterne, de regionale og/eller de kommunale myndigheder. Servicemål som patienttilfredshed, tilgængelighed, kort ventetid vil være centrale for den forretningsorienterede kvalitet.
Den patientcentrerede vinkel lægger hovedvægt på et holistisk syn på funktionen i almen praksis, hvor etiske og relationelle kvaliteter vægtes stærkt.
Kvalitetsindikatorer for patientcentrerede værdier
Hvor det er relativt enkelt at finde målbare kvalitetsindikatorer for diagnostik, behandling og service, er det sværere at definere kvalitetsindikatorer for relationelle og patientcentrede værdier. Det patientcentrede og relationelle bliver derfor ofte underrepræsenteret i indikatorsæt og målemodeller.
Dette kan give frustration hos lægen, når der skal træffes beslutninger om at afvige fra guidelines og give følelsen af, at indikatorsæt ikke afspejler det arbejde, som leveres. Det kan måske endda afholde den enkelte læge fra at gøre en ekstra indsats for den sårbare patient, idet hverken honoreringsmodeller eller i nogle tilfælde patienten selv anerkender det ekstra arbejde, der leveres.
Det ideelle system til at fremme kvalitet i almen praksis bør derfor balancere mellem de forskellige synsvinkler.
Høje standarder for kronisk sygdom er ønskelige
Kvalitetsindikatorer med høje standarder for målopfyldelse af behandling og kontakter for opfølgning af kronisk sygdom er ønskelige, men kan være i kontrast til arbejdet med at holde en god patientrelation og fokus på patientens ønsker, hvis disse ikke er overensstemmelse med behandlingsmålene.
Der kan komme en oplevelse af, at det alene er opfyldelsen af de opsatte kvalitetsindikatorer, som er af betydning for den lægefaglige kvalitet.
Det er vigtigt at italesætte, at indikatorer for kontrol af behandling står side om side med vigtigheden af at møde patienternes ønsker og ressourcer i en samlet vurdering. Derfor bør fortolkning af indikatorresultater altid være indlejret i en klinisk vurdering af sundhedsprofessionelle, der kender den kontekst, vurderingen foretages i. En forståelse af den kliniske praksis, der udøves, er væsentlig for sufficient tolkning af indikatorresultater.
Relationel vinkel bygget ind i tolkning af data
Aktuelt søges den relationelle og patientcentrede vinkel bygget ind i opfølgningen på tolkning og bearbejdning af kvalitetsdata i de almenmedicinske kvalitetsklynger, så vurdering af data foregår i grupper af klinikker, som har samme viden om data, og fællesskabet kan sætte mål, som kan videre implementeres i de enkelte klinikker.
En højere grad af automatisk dataunderstøttelse og mere fokus på værdien af kontakten til patienterne samt differentieret målsætning ud fra patienternes ønsker og formåen vil være vigtig for at understøtte et kvalitetssystem, som tager højde for patienternes forskellige muligheder, præferencer samt barrierer.
De kliniske vejledninger for enkeltsygdomme bør i højere grad inddrage rådgivning omkring multimorbiditet og ikke alene fokusere på enkeltsygdomme, men tillige inddrage håndtering af patienter med flere tilstedeværende sygdomme, hvilket ofte er tilfældet i den daglige kliniske praksis.
Fælles gennemgang af kvalitetsindikatorer
Et samarbejde mellem sekundær sektor og primær sektor omkring sårbare patienter kan ske ud fra fælles gennemgang af kvalitetsindikatorer og sikrer den mest optimale fordeling af patienter, hvor der er den bedst mulige opnåelse af patienternes behandlingsmål ud fra deres ønsker og ressourcer i samarbejde mellem ambulatorier, almen praksis samt kommunal sundhedsfremme og rehabilitering.
Det er væsentligt, at ressourcerne følger patienterne, og at der er en tovholderfunktion på fordeling af patienterne. Vejen frem kan være dannelsen af sundhedsklynger med fælles ansvar for patientbehandlingen understøttet af en forståelse for, at data og kvalitetsindikatorer skal afspejle arbejdet og inkludere patienternes ressourcer og ønsker til målopfyldelse.
Referencer
1) Rouse W. Health care as a complex adaptive system: implications for design and management. The Bridge. 2008;38(1):17–25
2) Mathew M. The “problem(s)” with quality improvement in health care. J Eval Clin Pract. 2019;25:355–357.
3) Lie SA, Lee KYA, Goh MH, Harikrishnan S, Poopalalingam R. Achieving 100 percent compliance to perioperative antibiotic administration: a quality improvement initiative. Singapore Med J 2019; 60(3): 130-135:
4) Mainz J, Kristensen S, Bartels P. Quality improvement and accountability in the Danish health care system. International Journal for Quality in Health Care, 2015, 27(6), 523–527.
5) Katerndahl D, Wood R, Jaén CR. Complexity of ambulatory care across disciplines. Healthc (Amst). 2015 Jun;3(2):89-96. doi: 10.1016/j.hjdsi.2015.02.002. Epub 2015 Feb 27. PMID: 26179729.
6) Holman GT, Beasley JW, Karsh BT, Stone JA, Smith PD, Wetterneck TB. The myth of standardized workflow in primary care. J Am Med Inform Assoc. 2016 Jan;23(1):29-37. doi: 10.1093/jamia/ocv107.
7) Sharma AE, Willard-Grace R, Hessler D, Bodenheimer T, Thom DH. What Happens After Health Coaching? Observational Study 1 Year Following a Randomized Controlled Trial. Ann Fam Med. 2016 May; 14(3):200-7
8) Persell SD, Dolan NC, Friesema EM, Thompson JA, Kaiser D, Baker DW. Frequency of inappropriate medical exceptions to quality measures. Ann Intern Med. 2010 Feb 16; 152(4):225-31.
9) Steinman MA, Dimaano L, Peterson CA, Heidenreich PA, Knight SJ, Fung KZ, Kaboli PJ. Reasons for not prescribing guideline-recommended medications to adults with heart failure. Med Care. 2013 Oct; 51(10):901-7.
10) Mcsweeney P. Quality in primary care: Management challenges for new health authorities. Total Quality Management: 1997; vol 8; no 5; 243-253