Elektronischer Medikationsprozess
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Herausforderungen und Perspektiven
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Gemischte Ergebnisse:
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Kosten / Nutzen
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dünn (Bright, 2012; o´Reilly, 2012)
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(Bright, 2012; Hemens, 2011; Eslami, 2007)
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IT-gestütztes Medikationsmanagement
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Fazit
Herausforderungen:
• Implementierungsstrategien verbessern
• Weitere Optimierung der Technik
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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
47. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin – 12.-14. September 2013, Münch...
Appendix
Framework nach Bell et al.
Quelle ; © 2004, American Medical Informatics Association
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Elektronischer Medikationsprozess in der Hausarztpraxis - Herausforderungen und Perspektiven

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47. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin (DEGAM)– 12.-14. September 2013, München
Einführungsvortrag zum Workshop "Elektronischer Medikationsprozess in der Hausarztpraxis - Herausforderungen und Perspektiven".
Details: http://www.degam2013.de/programme/default_session.asp?node=69&day=saturday&sessionID=65

Veröffentlicht in: Gesundheit & Medizin
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  • CDSS: comparing individual patient features with a knowledge base to provide tailored clinical recommendations
  • Computerized provider order entry (CPOE) with clinical decision support (CDS) can improve medication safety and reduce medication-related expenditures because it introduces automation at the time of ordering, a key process in health care. Electronic order communication can occur instantly, accurately, and reliably and computer-generated orders are more legible than those written by hand. A knowledge-based CDS review can assure that the order is safe and compliant with guidelines. Mark Beers compiled a list of potentially inappropriate medications (PIMs) that should generally be avoided in the nursing home population. (Deutsche Adaption PRISCUS) Drug-Disease: ß-Blocker und Asthma Choosing from pre-defined lists decreases errors due to a mental “slip,” a misplaced decimal point, or using the wrong dosing unit (e.g., grams instead of milligrams). (Lesar, 1997; Gandhi, 2005) One study determined that pre-defined order sentences might prevent over 75% of 1,111 dosing errors. (Bobb, 2004) Another study of outpatient prescribing determined that default dose and frequency suggestions might have eliminated 42% of prescribing errors and 53% of potential ADEs . (Gandhi, 2005) Standard default lists for medication doses and frequencies—researchers found a 55% decrease in serious dosing errors and a decrease from 2.1% to 0.6% of doses exceeding the recommended maximum dose . (Bates,1995, 1999; Teich, 2000) Providing constrained lists of dosing options improves user acceptance of the system by enhancing workflow . (Bates, 2003)
  • Improving clinical practice using clinical decision support systems: a systematic review of trials to identify features critical to success; Kawamoto, 2005
  • Computerized clinical decision support systems for drug prescribing and management: A decision-maker-researcher partnership systematic Review; Hemens, 2011
  • The economics of health information technology in medication management: a systematic review of economic evaluations; o´Reilly, 2012 The quality of the economic literature in this area is poor . A few studies found that HIT may offer cost advantages despite their increased acquisition costs. However, given the uncertainty that surrounds the costs and outcomes data, and limited study designs, it is difficult to reach any definitive conclusion as to whether the additional costs and benefits represent value for money. However, even if these technologies are effective, they are complex and expensive to acquire, implement, and maintain . ( o´Reilly, 2012)
  • Elektronischer Medikationsprozess in der Hausarztpraxis - Herausforderungen und Perspektiven

    1. 1. Elektronischer Medikationsprozess in der Hausarztpraxis – Herausforderungen und Perspektiven - Einführung und wissenschaftliche Evidenz 47. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin – 12.-14. September 2013, München Tobias Neisecke, Wissenschaftlicher Mitarbeiter – Institut für Allgemeinmedizin, Universitätsklinikum Jena Tobias.Neisecke@med.uni-jena.de – http://www.allgemeinmedizin.uni-jena.de
    2. 2. Prozessmodell Medikationsmanagement • Potentielle Fehlerquellen bei jedem Schritt • Viele beteiligte Personen Prescribe Transmit Dispense Administer Monitor Vereinfacht nach Bell, 2004
    3. 3. IT als Lösungsansatz? Befürworter: • Institue of Medicine (IOM) • Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) • Europäische Commission • National Health Service (NHS)
    4. 4. Eingabemodule Elektron. Anordnungen Computerized Physician Order Entry (CPOE) Medikamente Diagnostik Laboruntersuchungen IT in der Hausarzpraxis Arztpraxisinformationssystem (APIS), Praxisverwaltungssystem (PVS) Electronic Health Record (EHR) Erfassung, Bereitstellung, Pflege und Archivierung von Patientendaten Entscheidungshilfen Clinical Decision Support Systems (CDSS) Medikamentencheck Leitlinien DMP Organisation und Administration Terminplanung Abrechnung QM Etc. Externe Systeme (Pharma-) Datenbanken Einweiserportale Telemedizin Institutionen (KV) Schnittstellen Eigene Darstellung
    5. 5. Arzneiverordnungssoftware CPOE„Eingabehilfe“ Arzneimittel Handelsname Wirkstoff Darreichungsform Dosierungsschema Einzeldosis Frequenz Anwendungszeitraum Bedarfsmedikation -> Strukturierte Verordnung -> Dokumentation (Wer-Was-Wann) CDSS„Entscheidungshilfe“ Wechselwirkungs-Check Medikamentenallergien-Check Dosis-Check Preisvergleich / Arzneimittel-RL Schwangerschaft/Stillzeit-Check Doppelverordnungscheck-Check Dosierungsanpassung (Alter, Gewicht, Geschlecht, Laborwerte) Diagnosen-Check [Drug-Gene Check] -> Entscheidungshilfe -> Warnhinweise Ziele: - Vermeidung Medikationsfehler - Erhöhung Arzneimitteltherapiesicherheit Eigene Darstellung, CDSS Features modifiziert nach Mollon, 2009
    6. 6. Stand der Wissenschaft •Sicherheit •Kosten / Nutzen •Nutzerzufriedenheit
    7. 7. Sicherheit • Reduktion Medikationsfehler (Wille, 2009; Kuo,2008; Kaushal, 2003; Bates, 1999; Kohn, 1999) • Erhöhte Patientensicherheit (Kuperman, 2007) • Verbesserung Medikationsmanagement (Bright, 2012; Durieux, 2008; Eslami, 2007; Kawamoto, 2005) Voraussetzung: • Training • Adäquate Nutzung • Qualitative Umsetzung
    8. 8. Kosten / Nutzen Gemischte Ergebnisse: • Reduzierte Kosten in 6 Studien (Hemens, 2011) • Erhöhte Kosten in einer Studie (Hemens, 2011) • Keine signifikante Änderung in 5 Studien (Hemens, 2011 ) • Reduzierte Kosten für Medikamente (Kuperman, 2007)
    9. 9. Kosten / Nutzen • Qualität der Literatur zur Wirtschaftlichkeit ist dünn (Bright, 2012; o´Reilly, 2012) • “Selbst wenn e-Health effektiv ist, bleibt es immer noch komplex, teuer in der Anschaffung, der Implementierung und dem Betrieb.” (o´Reilly, 2012)
    10. 10. Nutzerzufriedenheit • Mehrheit der Nutzer sind zufrieden (Bright, 2012; Hemens, 2011; Eslami, 2007) • Sehen verbessertes Medikationsmanagement und erhöhte Behandlungsqualität (Hemens, 2012; Eslami, 2007) • Möchten Technologie weiterhin nutzen(Hemens, 2012) Voraussetzung: • Training und Support • Einwandfreie Funktion • Benutzerfreundlichkeit
    11. 11. Prescribe Transmit Dispense Administer Monitor IT-gestütztes Medikationsmanagement Ist-Zustand in Deutschland mit regional verfügbaren Erweiterungen Tele- monitoring E-RezeptHausarzt IT Apotheken IT
    12. 12. Prescribe Transmit Dispense Administer Monitor IT-gestütztes Medikationsmanagement Perspektivische Maximalvariante Hausarzt IT Tele- monitoring Tele- monitoringE-Rezept Apotheken IT Elektronischer Austausch von Medikamenten-bezogenen Daten
    13. 13. Fazit Herausforderungen: • Implementierungsstrategien verbessern • Weitere Optimierung der Technik • Effizienz und Nutzerzufriedenheit steigern Perspektiven: • Vernetzung der Akteure intensivieren • Abdeckung des gesamten Medikationsprozesses
    14. 14. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! 47. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin – 12.-14. September 2013, München Tobias Neisecke, Wissenschaftlicher Mitarbeiter – Institut für Allgemeinmedizin, Universitätsklinikum Jena Tobias.Neisecke@med.uni-jena.de – http://www.allgemeinmedizin.uni-jena.de
    15. 15. Appendix
    16. 16. Framework nach Bell et al. Quelle ; © 2004, American Medical Informatics Association

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