Cosa fare: i nuovi strumenti di governance del CIO (2° parte)
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Transcript
Cosa fare: i nuovi strumenti di governance del CIO
(2° parte)
Un caso pratico:
un modello basato sulla logica fuzzy per l’analisi dell’appropriatezza terapeutica della
chemioprofilassi preoperatoria.
Dott. Maurizio Musolino
Keywords: CIO, Risk management, Infezioni chirurgiche, Rating, Chemioprofilassi, Fuzzy logic
Iatromics project
ipotesi di ricerca
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H. eco-sistema
antibioticoresist.
SNLG n.17
fuzzy logic
sperimentazione
conclusioni
… About “Murphology”… !!!
Iatromics project
Finagle's Laws of Information: 1. The information you have is not what you want. 2. The information you want is not what you need. 3. The information you need is not what you can obtain. 4. The information you can obtain costs more than you want to pay.
ipotesi di ricerca
start
H. eco-sistema
antibioticoresist.
SNLG n.17
fuzzy logic
sperimentazione
conclusioni
Iatromics project
Ipotesi della sperimentazione
1.In letteratura sono riportati numerosi studi che mettono in luce un elevato e variabile grado di inappropriatezza prescrittiva di molecole antibiotiche in profilassi chirurgica.
2.Un approccio sistemico alla complessità dell’ospedale riconosce realisticamente l’incertezza intrinseca ai flussi informativi del sistema e quindi permette un rating delle performance più realistico.
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H. eco-sistema
antibioticoresist.
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sperimentazione
conclusioni
Dimensione macrosistemica
Iatromics project
L’ecosistema ospedale
Dimensione microsistemica
abiosi biosi
Fin dal primo momento dall’ingresso in ospedale si accede in una dimensione microbiologica non gestibile in forma riduzionistica
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H. eco-sistema
antibioticoresist.
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sperimentazione
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…difendere il sistema!
Iatromics project
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Methicillin-Resistant Staphylococcus aureus (MRSA), 1995-2004 (NNIS)
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Vancomycin-Resistant Enterococci (VRE), 1995-2004 (NNIS)
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3rd Generation Cephalosporin-Resistant Klebsiella pneumoniae, 1995-2004 (NNIS)
NNIS - National Nosocomial Infections Surveillance System
Antibiotico resistenza (dimensione del fenomeno)
ipotesi di ricerca
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H. eco-sistema
antibioticoresist.
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fuzzy logic
sperimentazione
conclusioni
Iatromics project
Antibiotico resistenza (contesto biologico)
L'incidenza di resistenza in ciascun patogeno è dipendente dalla pressione selettiva esercitata dalla quantità di farmaco impiegata nel contesto esaminato. I microorganismi hanno la possibilità di modificare il proprio patrimonio genetico sia, attraverso singole mutazioni spontanee sia attraverso lo scambio genetico. Ciò significa che i batteri hanno virtualmente a disposizione l'intero corredo cromosomico di tutte le microspecie esistenti, sono infatti gli unici viventi che possono avere uno scambio di materiale genetico tra specie diverse.
Questa enorme possibilità consente ai batteri di adattarsi a qualsiasi ambiente incluso quello dominato e determinato dagli antibiotici.
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H. eco-sistema
antibioticoresist.
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fuzzy logic
sperimentazione
conclusioni
Il Sistema Nazionale Linee Guida La linea Guida n. 17 – antibiotico profilassi preoperatoria nell’adulto
Iatromics project Classe di intervento
Codice ASA
Degenza preoperatoria
Durata intervento
Impianto protesi
Indicazione alla Chemioprofilassi
pulito
pulito
contaminato
contaminato
sporco
Fattori di rischio di infezione chirurgica
NO (Si, se presenti fattori
di rischio aggiuntivi)
SI
SI
Antibiotico terapia
Flussi Informativi
incerti
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sperimentazione
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Il Sistema Nazionale Linee Guida La linea Guida n. 17 – antibiotico profilassi preoperatoria nell’adulto
Iatromics project
La relazione tra fattori di rischio e probabilità di infezione chirurgica
NON è lineare
Culver DH, Horan TC, Gaynes RP, Eykyn SJ, Littler WA, McGowan DA, wound infection rates by wound class, operative procedure and patient risk index. National Nosocomial Infections Surveillance System. Am J Med 1991; 91: 152-57.
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Fuzzy Logic
A0
A1A
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xxf
Membership function [email protected]
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Iatromics project
Fuzzy System
Input Variables 8
Output Variables 3
Intermediate Variables 0
Rule Blocks 3
Rules 50
Membership Functions 27
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sperimentazione
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Schema della Sperimentazione (periodo di riferimento 2009)
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NUMERO INTERVENTI ESEGUITI NEL BLOCCO OPERATORIO Puliti 3072 (52%) Pulito-contaminati 2635 (44%) Contaminati 185 (3%) Sporchi 38 (1%) TOTALE 5930 (100%)
VALORE MEDIO GIORNI DI DEGENZA PREOPERATORIA = GG. 2,6 27% DEI PAZIENTI HA UNA DEGENZA PREOPERATORIA > 48 ORE
NUMERO MEDIO DIAGNOSI (PRINCIPALE + SECONDARIE) = N° 2,7
NUMERO MEDIO % INTERVENTI CON IMPIANTO PROTESI = 40 %
DURATA MEDIA INTERVENTO (PERCENTILE) = NON DISPONIBILI EVIDENZE (RIFERITO 50 PERCENTILE)
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H. eco-sistema
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Esito della Sperimentazione (periodo di riferimento 2009)
Iatromics project
NUMERO INTERVENTI ESEGUITI NEL BLOCCO OPERATORIO TOTALE 5930
VALORE TEORICO ATTESO DEL NUMERO DI INTERVENTI DA SOTTOPORRE A PROFILASSI N° tot Interventi X Fuzzy Index Risk Infection ≈ 5930 X 0,7 ≈ 4150
UNITA’ POSOLOGICHE ANTIBIOTICO EROGATE AL BLOCCO OPERATORIO ESAMINATO = N° 5148
VALORE DI INAPPROPRIATEZZA ≈ 19%
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antibioticoresist.
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sperimentazione
conclusioni
Esito della Sperimentazione (indagine qualitativa mediante intervista strutturata a
Direttori medici e Coordinatori infermieristici di UU.OO. Chirurgiche afferenti al Blocco Operatorio in esame)
Iatromics project
Timing della procedura - antibioticoprofilassi preoperatoria -
Conoscenza e rispetto delle indicazioni contenute nella procedura in merito a tipologia di molecola antibiotica da prescrivere in profilassi e in terapia
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antibioticoresist.
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fuzzy logic
sperimentazione
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Iatromics project
Conclusioni
Il modello fuzzy engineered permette un rating dell’appropriatezza dell’antibioticoprofilassi nella struttura di ricovero realistico e basato su flussi informativi vaghi.
Le risultanze del fuzzy audit costituiscono un punto di partenza per un ciclo di miglioramento sec. Deming
Punti di forza del modello: • è più veloce rispetto ad uno studio puntuale dell’attività chirurgica • permette un realistico benchmarking tra diverse Strutture e/o UU.OO.
Punti di debolezza del modello: • richiede un processo di taratura empirica (tuning) che potrebbe essere automatizzato mediane l’impiego di una architettura di sistema a rete neurale artificiale RNA – neurofuzzy
Possibili sviluppi del modello: •Attivazione di un protocollo di validazione
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fuzzy logic
sperimentazione
conclusioni
Iatr
om
ics p
roje
ct
By M
au
rizio
Mu
so
lin
o
Grazie per l’attenzione [email protected]
UOC Qualità e Risk Management
ASL Roma B Direttore Dott. Egidio Sesti
“Imparare dagli errori per non ripeterli …
… ma per inventarne sempre di nuovi !!!” Musolino
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