Finaal rapport - health.belgium.be · om nadien in de interventiegroep opgenomen te worden. Dit...

onderzoeksgroep - groupe de recherche ALARM intervention study

Contact – www.alarmstudy.be Drs. Filip Haegdorens – [email protected] Dr. Koen De Meester – [email protected]

Prof. dr. Koen Monsieurs – [email protected] Prof. dr. Peter Van Bogaert – [email protected]

1

Reductie van onverwacht overlijden op C en D diensten in Belgische ziekenhuizen door de implementatie van een standaard observatie en escalatie protocol.

De Afferent Limb Ascertainment and Response Method (ALARM) intervention study.

Finaal rapport

Een samenwerking tussen de FOD Volksgezondheid en de Universiteit Antwerpen Promotoren: prof. dr. Peter Van Bogaert en prof dr. Koen Monsieurs Coördinator: dr. Koen De Meester Onderzoeker: drs. Filip Haegdorens Ondersteuning: Mevr. Marie Misselyn

onderzoeksgroep - groupe de recherche ⎪ ALARM intervention study

2

DISCLAIMER De informatie in dit rapport is vertrouwelijk en uitsluitend bestemd voor intern gebruik binnen de deelnemende ziekenhuizen. Vertrekking aan en gebruik door derden zijn zonder schriftelijke toestemming van de auteur niet toegestaan.


3

INHOUDSOPGAVE DISCLAIMER.....................................................................................................................................................2INLEIDING........................................................................................................................................................41.ONDERZOEKSVRAAG................................................................................................................................6DEFINIËRINGOUTCOMEINDICATOREN(INCIDENTEN)................................................................................................6

2.METHODOLOGIE........................................................................................................................................7ONDERZOEKSMETHODE.....................................................................................................................................................7ONDERZOEKSVELD..............................................................................................................................................................9SELECTIEONDERZOEKSPOPULATIE..............................................................................................................................10INTERVENTIE....................................................................................................................................................................10DATACOLLECTIE...............................................................................................................................................................11

3.TIJDLIJNSTUDIE......................................................................................................................................134.OVERZICHTVERGADERINGEN............................................................................................................165.DEELNAMEZIEKENHUIZEN..................................................................................................................176.VERDELINGCLUSTERS...........................................................................................................................207.RESULTATEN............................................................................................................................................21BESCHRIJVINGVANDELONGITUDINALEDATA...........................................................................................................21OUTCOMEINDICATOREN.................................................................................................................................................24PROCESINDICATOREN.....................................................................................................................................................32PERFORMANTIENEWS..................................................................................................................................................35

8.DISCUSSIE..................................................................................................................................................379.CONCLUSIE.................................................................................................................................................3910.SWOTANALYSE.....................................................................................................................................4011.DANKWOORD.........................................................................................................................................41REFERENTIES................................................................................................................................................42


4

INLEIDING Tijdige detectie van kritiek zieke patiënten en gepaste interventie zijn cruciaal. Nationale en internationale studies tonen een lacune aan in het vermijden van onverwacht overlijden, onverwachte opname op intensieve zorg en hartstilstand bij patiënten opgenomen in hospitalisatiediensten van acute ziekenhuizen. Het Joint Commission National Patient Safety Goal nummer 16 stelt dat het detecteren van, en de respons op klinische achteruitgang van gehospitaliseerde patiënten voor verbetering vatbaar is (1). Internationale aanbevelingen motiveren het organiseren van een Rapid Response System (RRS)* dat bestaat uit het observeren, interpreteren en communiceren van potentieel kritiek zieke patiënten (afferent limb) en de medische respons om de klinische situatie te stabiliseren (efferent limb) (2). Studies tonen aan dat een observatieprotocol met Early Warning Score (EWS)** een voorspellende waarde heeft voor het optreden van onverwacht overlijden en onverwachte opname op intensieve zorg (3). Daarnaast vermindert de incidentie van deze onverwachte voorvallen en van hartstilstand. Recent onderzoek uitgevoerd in 16 Vlaamse ziekenhuizen (de ALARM-studie) toont grote verschillen aan in organisatie van een rapid response system en de mate van overeenkomst met internationale richtlijnen (4). Verpleegkundigen hebben een zeer uiteenlopende interpretatie van de drempelwaarden waarbij een arts of een intern MUG-team*** moet gebeld worden. Artsen wensen meer relevante informatie in het verpleegkundig dossier. Zelden wordt een standaard gehanteerd om een arts op te roepen bij een urgentie en er zijn grote verschillen in de perceptie van communicatie en samenwerking tussen verpleegkundigen en artsen bij kritiek zieke patiënten. Verder onderzoek naar de mogelijke effecten van de verschillende componenten van een Rapid Response System op de incidentie van onverwacht overlijden, onverwachte opname op intensieve zorg en hartstilstand in hospitalisatiediensten is daarom aangewezen. De doelstelling van de ALARM intervention study is het reduceren van onverwacht overlijden en hartstilstand met CPR op hospitalisatiediensten in acute ziekenhuizen. Het secundair effect op de incidentie van ongeplande transfers naar intensieve zorgen wordt daarnaast ook onderzocht. De ALARM intervention study richt zich op het optimaliseren van het observeren, interpreteren en communiceren van potentieel kritiek zieke patiënten teneinde tijdig medisch in te grijpen.


5

Deze studie is tot stand gekomen door een samenwerking tussen de FOD Volksgezondheid en de onderzoeksgroep Centre for Research and Innovation in Care (CRIC) Universiteit Antwerpen. * Rapid Respons System: Een structuur en organisatie met als doel kritiek zieke patiënten opgenomen in hospitalisatiedienten vroegtijdig te detecteren (afferent limb) en te behandelen (efferent limb). ** Early Warning Score: Een geaggregeerde score gebaseerd op vitale parameters (temperatuur, pols, bloeddruk, ademhaling, …) die voorspellend is voor de vroegtijdige detectie van kritiek zieke patiënten. *** Intern MUG-team: Een team (mobiel urgentie groep) dat medische bijstand biedt voor patiënten in levensbedreigende situatie opgenomen in hospitalisatiediensten


6

1. ONDERZOEKSVRAAG Heeft de optimalisatie van observeren, interpreteren en communiceren bij potentieel kritiek zieke patiënten op hospitalisatiediensten in acute ziekenhuizen een invloed op de incidentie van onverwacht overlijden (primaire outcome), ongeplande opnames op intensieve zorgen en hartstilstand met Cardiopulmonaire Resuscitatie (secundaire outcome).

DEFINIËRING OUTCOME INDICATOREN (INCIDENTEN) Onverwacht overlijden wordt in de studie gedefinieerd als een overlijden op een studiedienst waarbij in het patiëntendossier geen sprake is van:

- een reanimatie - een Do Not Resuscitate (DNR) beleid of gelijkaardig - palliatieve/terminale zorg - wakende familie tijdens het stervensproces - het stopzetten/beperken van therapie wegens een uitzichtloze situatie

Een patiënt wordt gecategoriseerd onder de noemer ongeplande opname op intensieve zorgen als hij na achteruitgang van de algemene klinische toestand plots getransfereerd wordt naar het hoogste niveau van zorg (e.g. Intensieve Zorgen). Patiënten met een cardiopulmonair arrest vóór de transfer worden hier geëxcludeerd. Een transfer naar Intensieve Zorgen (IZ) omwille van postoperatieve opvolging of vitale bewaking na sedatie voor een gepland technisch onderzoek wordt ook uitgesloten. Onder hartstilstand met CPR wordt verstaan dat de patiënt een cardiopulmonair arrest doormaakt op de studiedienst waarna hij Cardiopulmonaire Resuscitatie (CPR) krijgt.


7

2. METHODOLOGIE

ONDERZOEKSMETHODE Het betreft een gerandomiseerde gecontroleerde interventiestudie met de medewerking van veertien ziekenhuizen met elk vier hospitalisatiediensten. Twee hospitalisatiediensten voor chirurgie (C) en twee hospitalisatiediensten voor interne geneeskunde (D) worden geselecteerd per ziekenhuis. Er is gebruik gemaakt van een stepped wedge cluster randomized trial design (zie figuur 1). Alle deelnemende hospitalisatiediensten worden betrokken bij de interventie volgens een vooraf bepaald tijdschema en ad random verdeeld over vier clusters. Daardoor zal elke hospitalisatiedienst initieel deel uitmaken van de controlegroep om nadien in de interventiegroep opgenomen te worden. Dit heeft als voordeel dat elke hospitalisatiedienst uiteindelijk de interventie zal ontvangen. Hospitalisatiediensten worden steeds per paar toegewezen aan een cluster na randomisatie aangezien dit de praktische implementatie vergemakkelijkt. Er wordt gestart met vier clusters die elk veertien hospitalisatiediensten bevatten uit zeven ziekenhuizen (twee diensten per ziekenhuis). De onderzoeksperiode is verdeeld in zes gelijke tijdseenheden (Tx) die elk 4 maanden duren. In de eerste tijdseenheid (nulmeting, T0) wordt elk paar hospitalisatiediensten ad random verdeeld over alle clusters. Nadien zullen zeven paar diensten ad random geselecteerd worden om de interventie te ontvangen (cluster één, T1). Elke tijdseenheid zal dit herhaald worden tot elke cluster de interventie heeft ontvangen. Per tijdseenheid zullen de hospitalisatiediensten in de controle clusters onderling opnieuw gerandomiseerd worden. Dit onderzoeksdesign ondersteunt een robuust gerandomiseerd en gecontroleerd onderzoek en biedt de mogelijkheid het effect en de duurzaamheid van de interventie te evalueren. [5]


8

*H = hospitals/ziekenhuizen, *W = wards/afdelingen

Figuur 1. Stepped wedge cluster randomized trial De studie bestaat uit een voormeting (oktober 2013 – december 2013), een getrapte interventie (januari 2014 – mei 2015) en een nameting (juni 2015 – september 2015). Het onderzoek beoogt een halvering van de patiënten die onverwacht overlijden (primaire outcome) in hospitalisatiediensten van acute ziekenhuizen na toepassing van de interventie. Volgens recente studiegegevens betekent dit een reductie van 0,8/1000 naar 0,4/1000 (p=0.05) opgenomen patiënten.


9

ONDERZOEKSVELD Het onderzoeksveld bestaat uit veertien acute ziekenhuizen in België met elk vier hospitalisatiediensten (twee C en twee D hospitalisatiediensten). Elke hospitalisatiedienst moet minstens 850 patiënten per jaar opnemen zodat de totale patiëntenpopulatie voldoende groot is (power >80%) om een reductie in onverwacht overlijden met 50% te kunnen realiseren (p= 0.05). Deze power is oorspronkelijk berekend voor acht deelnemende ziekenhuizen met elk vier hospitalisatiediensten. Deelnemende ziekenhuizen dienen te voldoen aan de onderstaande criteria.

• Het ziekenhuis heeft 2 hospitalisatiediensten voor chirurgie (C) en 2 hospitalisatiediensten voor interne geneeskunde (D) met elk minimum 850 opnames per jaar die kunnen deelnemen aan de studie.

• Patiënten moeten kunnen getransfereerd worden naar een erkende dienst voor Intensieve Zorgen

• Er is een intern MUG-team 24/7 oproepbaar. • Er wordt een duurzaam engagement gevraagd gedurende 24 maanden en

dit ondersteund vanuit de algemene, medische en verpleegkundige directie, de betrokken behandelende artsen, het intern MUG-team, de hoofdverpleegkundigen en teamleden van de deelnemende hospitalisatiediensten.

• Deelnemende ziekenhuizen duiden een projectverantwoordelijke aan gedurende de interventiestudie voor contact met het onderzoeksteam en opvolging van het project.

• Er is nog geen Rapid Response System, geen Early Warning Score, oproepcriteria of Rapid Response Team**** ziekenhuisbreed opgestart.

• Elke hospitalisatiedienst beschikt over minimum 2 apparaten voor bloeddruk- en zuurstofsaturatiemeting.

• Er wordt opleidingstijd vrijgemaakt per paar deelnemende hospitalisatiediensten (2x 4u). Eén les van vier uur zal elke keer in de maand vóór de start van de interventie gegeven worden aan de twee geïncludeerde interventiediensten. Opleidingsfaciliteiten moeten kunnen ter beschikking gesteld worden (cf. opleidingslokaal).

• Het implementeren van het observatie– en communicatieprotocol met de National Early Warning Score (NEWS).

**** Rapid response team: Een team dat medische bijstand biedt bij kritiek zieke patiënten op basis van vroegtijdige klinische afwijkingen opgenomen in hospitalisatiediensten.


10

• Toestemming en faciliteren van de datacollectie uitgevoerd door de

onderzoeksgroep in overleg met de deelnemende ziekenhuizen: a. Raadplegen van patiëntengegevens zowel administratief als

dossieronderzoek, longitudinaal en cross-sectioneel b. Schriftelijke bevraging van verpleegkundigen en artsen (voor en na

de interventie) • Longitudinale data dienen te worden aangeleverd van alle opgenomen

patiënten per betrokken hospitalisatiedienst per maand gedurende 24 maanden.

SELECTIE ONDERZOEKSPOPULATIE Inclusiecriteria Alle patiënten opgenomen op de deelnemende hospitalisatiediensten worden geïncludeerd indien ze 16 jaar zijn of ouder. Exclusiecriteria • Opnamedatum buiten de observatieperiodes (T0-T5) • Patiënten in ambulante dag-opname

INTERVENTIE De interventie situeert zich op de afferente tak van een Rapid Response System en bestaat uit:

1. Een trainingspakket voor verpleegkundigen voor wat betreft het gestructureerd observeren, het interpreteren van vitale parameters en het accuraat communiceren over de situatie van patiënten met artsen.

2. Het aanbieden van ondersteunende hulpmiddelen door middel van een gestructureerd observatie- en communicatieprotocol en het gebruik van de National Early Warning Score (NEWS) als track & trigger systeem. [6]

3. Het informeren en ondersteunen van de betrokken artsen door de projectverantwoordelijken over de functie van de afferent limb van een rapid respons system met specifiek aandacht voor gestructureerd communiceren.


11

Een gedetailleerde beschrijving van de interventie en implementatie kan u terugvinden in het “Interventie- en implementatieplan”.

DATACOLLECTIE De datacollectie in dit onderzoek bestaat uit drie verschillende delen: (I) longitudinaal, (II) cross-sectioneel A/B/C en een (III) dossierstudie bij incidenten. De longitudinale data (I) bestaat uit basiskarakteristieken en ruwe outcome indicatoren en wordt maandelijks aangeleverd door de ziekenhuizen. Hieruit zal de onderzoeker de mogelijke incidenten (zie definiëring outcome indicatoren) filteren. Vervolgens zal een grondige dossierstudie gebeuren om de correctheid van de outcome indicator te bepalen. Als blijkt dat aan de juiste criteria wordt voldaan en dat het om een incident gaat zal de onderzoeker tot 24 uur vóór het optreden van het incident alle vitale parameters en het verpleegkundig verslag verzamelen (III). Om de interventie procesmatig op te volgen en om extra gegevens te verkrijgen die mogelijk een invloed uitoefenen op de outcome indicatoren, zal ook cross-sectionele data gecollecteerd worden (II).

A B C

Data 24u steekproef

dossiers, parameters

30 opeenvolgende opnames, ICD/CCI VG-MZG

Wanneer? T0-T5, elke tijdseenheid

T0-T5, elke tijdseenheid 15 dagen, 4x/jaar

Collector onderzoeker ziekenhuis ziekenhuis Tabel 1. Overzicht cross-sectionele datacollectie Elke tweede maand van een tijdseenheid zal een random dag gekozen worden waarin de dossiers van alle aanwezige patiënten op alle studiediensten worden geïncludeerd. Gedurende 24 uur worden alle vitale parameters en het verpleegkundig verslag gecollecteerd (cross-sectioneel A). Daarnaast zal een andere dag worden gekozen in dezelfde maand waarin het ziekenhuis gevraagd wordt om 30 opeenvolgende opnames op elke studiedienst te registreren vanaf middernacht (cross-sectioneel B). Hier zal bij elke patiënt de categorie van de hoofddiagnose (ICD) bij opname worden verzameld en de Charlson Comorbidity Index (CCI). [7, 8] Deze laatste collectiedag zal pas meegedeeld worden aan de ziekenhuizen nadat deze verlopen is zodat data retrospectief kan gecollecteerd worden en bias vermeden wordt. Tenslotte zal ook data betreffende de bestaffing van de studiediensten worden verzameld. Er wordt gebruik gemaakt van bestaande VG-MZG gegevens die elk ziekenhuis reeds verzameld gedurende 15 dagen tot vier keer per jaar (cross-sectioneel C).


12

Pathologie Subscore B. Eén of meer myocardinfarcten 1 C. Hartfalen 1 D. Perifere vasculaire aandoening (bv.: intermittente claudicatio, arteriële insufficiëntie, gangreen) 1

E. CVA/TIA 1 F. Dementie 1 G. COPD 1 H. Auto immuun aandoening (bv.: reuma, lupus) 1 I. Maagzweer 1 J. Diabetes Mellitus 1 J2. Diabetes met retinopathie, neuropathie of nefropathie 2 K. Chronisch nierfalen 2 L. Hemiplegie 2 M. Acute en/of chronische leukemie 2 N. Maligne Lymfoom (bv.: Hodgkin, lymfosarcoom, Waldenström, Kahler) 2 O. Tumor 2 O2.Tumor met metastasen 6 P. Lever aandoeningen met cirrose 1 P2.Lever aandoeningen met cirrose en ( portale hypertensie of chronische hepatitis of varicesbloeding ) 3

Q. AIDS (Acquired Immunodeficiency Syndrome) 6 Tabel 2. Charlson Comorbidity Index De volgende studenten hebben geparticipeerd in de studie:

• Antonius Baeke -- academiejaar 2013-2014 -- masterthesis UA geslaagd • Corinna Op ’t’ Eyndt -- academiejaar 2013-2014 -- masterthesis UA geslaagd • Katrien Vandamme -- academiejaar 2013-2014 -- masterthesis UA geslaagd • Marleen Corremans -- academiejaar 2014-2015 -- masterthesis UA geslaagd • Karen Van Opstal -- academiejaar 2014-2015 -- masterthesis UA geslaagd • Sanne van der Maas -- academiejaar 2015-2016 -- masterthesis UA geslaagd • Gaëlle Demonty – academiejaar 2015 – 2016 – masterthesis UCL niet afgewerkt


13

3. TIJDLIJN STUDIE ☆Mijlpaal

2013

Mei ☆ Informatievergadering Brussel Selectie ziekenhuizen

⬇

Juni ☆ Kick-off meeting Overleg begeleidingscommissie Goedkeuring centraal ethisch comité

Juli Concrete afspraken datacollectie & implementatieplan

Augustus Aanpassing MKG gegevens naar Charlson Comorbidity Index (CCI)

September Praktische voorbereiding datacollectie Goedkeuring perifere ethische commissies

⬇ Oktober

T0

☆ Start T0 November Start cross-sectionele collectie (CCI, ICD-10) December Enquête PRE T1 (beperkte respons)

2014 Januari Eerste training 12 afdelingen (cluster 1)

⬇

Februari

T1

☆ Start T1 Cluster 1 à start interventie

Maart Cross-sectionele datacollectie T0 (steekproef, incidenten)

April Cross-sectionele datacollectie T0 (steekproef, incidenten)

Mei Training 10 afdelingen (cluster 2) ⬇

Juni T2 ☆

Start T2 Cluster 2 à start interventie Cross-sectionele datacollectie T0 (steekproef, incidenten)

Juli Cross-sectionele datacollectie T1


14

(steekproef, incidenten)

Augustus Cross-sectionele datacollectie T1 (steekproef, incidenten)

September Training 10 afdelingen (cluster 3) ⬇

Oktober

T3

☆

Start T3 Cluster 3 à start interventie Cross-sectionele datacollectie T1 (steekproef, incidenten)

November Cross-sectionele datacollectie T1 (steekproef, incidenten)

December Cross-sectionele datacollectie T1 (steekproef, incidenten)

2015 Januari Training 8 afdelingen (cluster 4)

⬇

Februari

☆

Start T4

T4

Cluster 4 à start interventie Cross-sectionele datacollectie T2 (steekproef, incidenten)

Maart Cross-sectionele datacollectie T2 (steekproef, incidenten)

April

Mei Cross-sectionele datacollectie T2 (steekproef, incidenten)

⬇ Juni

T5

Juli

Augustus Cross-sectionele datacollectie T2-3 (steekproef, incidenten)

September EINDE INTERVENTIE


15

Oktober Cross-sectionele datacollectie T2-3 (steekproef, incidenten)

November Cross-sectionele datacollectie T2-3 (steekproef, incidenten)

December Cross-sectionele datacollectie T2-3 (steekproef, incidenten)

2016 Januari Cross-sectionele datacollectie T3

(steekproef, incidenten)

Februari Cross-sectionele datacollectie T3 (steekproef, incidenten)

Maart Cross-sectionele datacollectie T3-4 (steekproef, incidenten)

April Cross-sectionele datacollectie T4 (steekproef, incidenten)

Mei Cross-sectionele datacollectie T4 (steekproef, incidenten)

Workshops SBAR

Juli Cross-sectionele datacollectie T4 (steekproef, incidenten)

September Cross-sectionele datacollectie T2-4 (enkel incidenten)


16

4. OVERZICHT VERGADERINGEN In tabel 1 kan u een kort overzicht terugvinden van alle vergaderingen met de begeleidingscommissie en/of de ziekenhuizen in de studie. Volledige verslagen met daarbij aanwezigheden kan u terugvinden op www.alarmstudy.be.

Datum Onderwerp Aantal leden

29/04/13 Informatievergadering ziekenhuizen NL / 06/05/13 Informatievergadering ziekenhuizen FR /

27/05/13 Bespreking opbouw studie onderzoeksgroep 4

13/06/13 Overleg FOD volksgezondheid 6 24/06/13 Kick-off meeting ±20 29/07/13 Projectvergadering 1 21 26/08/13 Projectvergadering 2 20 23/09/13 Begeleidingscommissie 1 9 04/11/13 Projectvergadering 3 15 09/12/13 Projectvergadering 4 15 06/01/14 Projectvergadering 5 14 03/02/14 Projectvergadering 6 18 28/04/14 Projectvergadering 7 20 19/05/14 Begeleidingscommissie 2 8 16/06/14 Projectvergadering 8 13 08/09/14 Projectvergadering 9 18 03/11/14 Projectvergadering 10 13 23/02/15 Projectvergadering 11 … 01/06/15 Projectvergadering 12 … 28/09/15 Projectvergadering 13 … 19/10/15 Begeleidingscommissie 3 8 03/05/16 Begeleidingscommissie 4 6 14/09/16 Begeleidingscommissie 5 8

Tabel 3. Samenvatting vergaderingen studie


17

5. DEELNAME ZIEKENHUIZEN De ALARM intervention study ging officieel van start in oktober 2013 met een nulmeting die vier maanden duurde. Bij de start van de studie waren veertien Belgische ziekenhuizen met elk vier afdelingen kandidaat (zie figuur 2). Er werden steeds twee interne en twee chirurgische afdelingen geïncludeerd (zie tabel 3). Zeven ziekenhuizen staakten de medewerking om diverse redenen met de studie. De redenen voor uitval zijn beschreven in figuur 2. Enkel de drie ziekenhuizen die na mei 2014 uit de studie stapten zijn effectief gestart met het aanleveren van longitudinale data waarna de onderzoeker de dossierstudie kon aanvatten. Alle ziekenhuizen die tijdens de studie de medewerking staakten werden om methodologische redenen geëxcludeerd.


18

Figuur 2. Overzicht uitval ziekenhuizen

juni201314ziekenhuizenstellenzichformeelkandidaatenwordengeselecteerd

september2013Eenziekenhuisstaptuit

"hoofdgeneesheer isnietakkoordmetdatacollectie"

december2013Eenziekenhuisstaptuit

"groteinternereorganisatie,andereprioriteiten"

februari2014Eenziekenhuisstaptuit

"kunnengevraagdedatanietaanleveren"

mei2014Eenziekenhuisstaptuit

"projectverantwoordelijkeneemtontslag,geenvervanginggevonden"

oktober2014Eenziekenhuisstaptuit

"tecomplexestudievooreenniet-universitairziekenhuis,beperktemedischerespons"

januari2015Eenziekenhuisstaptuit

"demedischeenverpleegkundigebestaffingvolstaatnietomhetprotocoltevolgen"

maart2015Eenziekenhuisstaptuit

"hetprojectstaatopholdomdatdeafdelingenniethetjuistemateriaal(monitors)voorhandenhebben"

oktober2013- september20157ziekenhuizenresterend


19

Code diensten

Gewest ziekenhuis Code ZH A B C D

VLAANDEREN alg. chir. alg. chir. alg. inw. alg. inw.

VLAANDEREN 4 uro., neuro. ortho., neurochir. cardio. pneumo.

VLAANDEREN alg. chir. alg. chir. alg. inw. neuro., nefro.

VLAANDEREN 7 abd hk, gyn, uro, nko

abd hk, gyn, uro, nko pneumo. gastro.

WALLONIË alg. chir. alg. chir. alg. inw. alg. inw.

WALLONIË 5 alg. chir. alg. chir. alg. inw. alg. inw.

WALLONIË pneumo., onco. cardio. uro.,

neurochir. cardiochir.

WALLONIË ortho., urol. nko gastro. cardio.,

neuro. pneumo.,

onco.

BRUSSEL 2 abd hk abd hk, thorax, gyn.

hemato., onco., gastro.

pneumo., nefro.

WALLONIË uro., gyn. alg. chir., abd hk pneumo. gastro.

BRUSSEL 3 abd hk ortho alg. inw. cardio., pneumo.

VLAANDEREN ortho neurochir., plast., nko gyn., nefro. onco

VLAANDEREN 1 alg. chir. alg. chir. alg. inw. alg. inw.

VLAANDEREN 6 alg.chir., abd hk

thorax., plast., vasc.

cardio., nefro. gastro.

... ziekenhuizen niet meer in de studie en bijgevolg geëxcludeerd LEGENDE: abd hk (abdominale heelkunde); alg. chir. (algemeen chirurgische afdeling); alg. inw. (algemeen inwendige afdeling); cardio. (cardiologie); cardiochir. (cardiochirurgie); gastro. (gastro-enterologie); gyn. (gynaecologie); hemato. (hematologie); neuro. (neurologie); neurochir. (neurochirurgie); nefro. (nefrologie); nko (neus, keel en oor); onco. (comcologie); ortho. (orthopedie); plast. (plastische chirurgie); pneumo. (pneumologie); thorax (thoracale heelkunde); uro. (urologie); vasc. (vasculaire heelkunde)

Tabel 4. Overzicht deelnemende ziekenhuizen en afdelingen


20

6. VERDELING CLUSTERS In tabel 5 kan u de randomisatie van de verschillende afdelingen in de studie terugvinden in de verschillende interventieclusters. De ziekenhuizen in het grijs nemen momenteel niet meer deel aan de studie. De drie Waalse ziekenhuizen die later tijdens de studie de medewerking staakten waren allemaal betrokken bij de interventie. In één van deze ziekenhuizen is de interventie vervolgens weer stopgezet aangezien onvoldoende materiaal voorhanden was om de patiënten te kunnen observeren (geen saturatiemeter/monitor). We hebben dit ziekenhuis voorgesteld om voorlopig materiaal te huren om verder te kunnen deelnemen aan de studie maar hier is verder geen gevolg aan gegeven.

Gewest ziekenhuis Code ZH Code diensten

VLAANDEREN 4 A B C D


WALLONIË A B C D

WALLONIË 5 A B C D

WALLONIË A B C D

BRUSSEL 2 A B C D

WALLONIË A B C D

BRUSSEL 3 A B C D


VLAANDEREN 6 A B C D Enkel ziekenhuizen die longitudinale data hebben aangeleverd staan in deze tabel vermeld. ... ziekenhuizen niet meer in de studie.

Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4

Tabel 5. Verdeling interventieclusters


21

7. RESULTATEN

BESCHRIJVING VAN DE LONGITUDINALE DATA

T0 T1 T2 T3 T4 Tot.

cluster 1 3456 3143 2957 3429 3349 16334

cluster 2 3048 3202 3055 3300 3239 15844

cluster 3 4711 5052 4897 5161 5254 25075

cluster 4 2486 2508 2218 2694 2497 12403

Tot. 13701 13905 13127 14584 14339 69656 20% 20% 19% 21% 21% 100%

… interventie

Tabel 6. Verdeling aantal opnames over clusters en periodes T5 is in de verwerking van de resultaten niet meegenomen aangezien de databank van deze periode onvolledig is. Tabel 6 beschrijft de verdeling van het aantal opnames per cluster over de verschillende periodes. Cluster 3 bevat de grootste groep opnames terwijl cluster 4 het kleinst aantal opnames omvat. Dit heeft te maken met de grootte en bezetting van de ziekenhuizen en de individuele afdelingen. De uitval van ziekenhuizen tijdens de studie hebben dit effect versterkt. In totaal zijn in dit onderzoek 69656 verschillende opnames geïncludeerd in 28 studiediensten. Een patiënt die ontslagen werd en vervolgens weer wordt opgenomen op een studiedienst telt als nieuwe opname. In tabel 7 wordt de longitudinale data van de studie beschreven. Enkele basiskarakteristieken worden vergeleken tussen de controle- (n=34267) en de interventiegroep (n=35389). De helft van de totale populatie zijn mannen. Daarnaast blijkt dat 49% van de opnames een chirurgische reden hebben. In de interventiegroep is het aandeel chirurgische opnames significant toegenomen (p <0,001). De meeste patiënten worden opgenomen via spoedgevallen (33%) terwijl het kleinste aandeel vanuit het operatiekwartier komt of van de recovery afdeling (2%). Patiënten zijn gemiddeld 59 jaar en blijken ouder te zijn in de interventiegroep (p<0,001). Zowel de ligduur op de afdeling als in het ziekenhuis is ongeveer een halve dag korter in de interventiegroep.


22

Controle n=34267

Interventie n=35389 p Totaal

n=69656

% % %

Mannen 51 51 0,606 * 51

Chirurgische opname 48 54 < 0,001 * 49

Type opname

spoed 34 32

< 0,001 *

33

ambulant 23 23 23

andere afdeling 23 24 24

onbekend 14 14 14

intensieve zorgen 5 5 5

operatiezaal / recovery 1 2 2

Leeftijd (mean ±SD) 58,9

±18,6 59,9

±18,2 < 0,001 # 59,4 ±18,4

Ligduur afdeling (mean ±SD) 5,4

±7,0 4,9

±6,0 < 0,001 # 5,1 ±6,5

Ligduur ziekenhuis (mean ±SD) 6,7

±10,1 6,1

±31,6 0,001 # 6,4 ±23,6

* Pearson chi-square, # independent t-test, ligduur is uitgedrukt in dagen.

Tabel 7. Beschrijving longitudinale data


23

In figuur 3 wordt de evolutie van de mediaan en de spreiding van de leeftijd weergegeven. Ondanks het significante, maar kleine, verschil in leeftijd tussen controle en interventiegroep is dit effect slechts subtiel zichtbaar in deze figuur.

Figuur 3. Boxplot van de leeftijd vergeleken tussen 5 periodes.


24

OUTCOME INDICATOREN

Controle n=34267


n=69656

/1000 /1000 /1000

mortaliteit ziekenhuis 17,0 19,4 0,015 18,2

mortaliteit afdeling 12,4 12,8 0,662 12,6

interne MUG oproepen 2,7 2,2 0,228 2,5

transfer naar IZ 10,4 20,1 < 0,001 15,3

DNR codes 21,3 34,8 < 0,001 28,2

p - Pearson chi-square, IZ = Intensieve Zorgen, DNR = Do Not Resuscitate

Tabel 8. Beschrijving ruwe outcome indicatoren Tabel 8 beschrijft enkele ruwe outcome indicatoren die uit de longitudinale database komen. Dit wil zeggen dat deze nog niet zijn bevestigd a.d.h.v. uitgebreide dossierstudie. Opvallend is dat de totale ziekenhuis mortaliteit hoger is in de interventiegroep (+2,4/1000, p 0,015). De mortaliteit op de afdeling is daarentegen niet verschillend. Bij deze laatste is de patiënt overleden op de afdeling. Het aantal interne MUG oproepen is gelijk tussen de twee groepen. Maar het aantal transfers naar Intensieve Zorgen (IZ) vanop de studiediensten is dubbel zo groot (p<0,001). In deze laatste categorie zitten echter ook geplande transfers (bv. voor een revisie op het operatiekwartier waarna opname op IZ ter observatie). Er werden in de interventie meer DNR codes toegewezen aan patiënten dan in de controlegroep (+13,5/1000, p<0,001).


25

Controle n=34267

Interventie n=35389 Verschil p

Totaal n=69656

/1000 /1000 /1000 /1000

onverwachte mortaliteit 1,5 0,7 - 0,8 0,001 1,1

hartstilstand met CPR 1,3 1,0 - 0,3 0,171 1,2

ongeplande transfer naar IZ 6,8 10,7 + 3,9 < 0,001 8,9

p - Pearson chi-square, CPR = Cardiopulmonaire Resuscitatie, IZ = Intensieve Zorgen

Tabel 9. Beschrijving outcome indicatoren dossierstudie

De verfijnde outcome indicatoren na uitgebreide dossierstudie kan u terugvinden in tabel 9. In totaal noteren we, na het toepassen van de definitie beschreven in de methodologie, dat 1 op 1000 patiënten onverwacht overlijden. Er overlijden 53% minder patiënten onverwacht in de interventiegroep (n=24) vergeleken met de controlegroep (n=51). Tussen controle en interventie is geen verschil gevonden in de incidentie van hartstilstand met CPR (p 0,171). In de controlegroep worden 46 patiënten gereanimeerd terwijl de interventiegroep 35 patiënten bevat. In de interventiegroep worden 350 patiënten ongepland opgenomen op intensieve zorgen (10,7/1000). Dit zijn er 81% meer dan in de controlegroep (n=193, p <0,001).


26

Figuur 4. Bar grafiek proportie outcome indicatoren vergeleken tussen de 5 opeenvolgende periodes. In de bovenstaande figuur is de proportie van de belangrijkste outcome indicatoren weergegeven per periode. Men ziet hier de stijging van de ziekenhuis mortaliteit en het aantal ongeplande transfers naar intensieve zorgen. Daarnaast wordt het aandeel onverwachte overlijdens kleiner.


27

In tabel 10 worden comorbiditeit en bestaffing vergeleken tussen de controle- en interventiegroep. De Charlson Comorbidity Index (CCI) werd bij opname van 30 opeenvolgende patiënten in een steekproef per periode gecollecteerd. Het aantal Nursing Hours Per Patient Day (NHPPD) is het aantal beschikbare verpleegkundige uren per patiënt, per 24 uur. Hiervoor werden VG-MZG gegevens opgevraagd bij de ziekenhuizen per afdeling gedurende de studietijd waaruit het aantal verpleegkundige uren kon gehaald worden. De bezetting (aantal patiënten) van de afdeling werd berekend a.d.h.v. de longitudinale databank.

Controle n=34267


n=69656

mean mean mean

CCI 1,4 1,6 < 0,001 1,5

NHPPD 2,5 2,8 < 0,001 2,6

NNHPPD 0,8 0,9 < 0,001 0,8

Gemiddelden, p – Mann-Withney U CCI: Charlson Comorbidity Index, NHPPD: Nursing Hours Per Patient Day, NNHPPD: Non Nursing Hours Per Patient Day

Tabel 10. Verschil in comorbiditeit en bestaffing tussen controle en interventie. Patiënten in de interventiegroep zijn gemiddeld zieker (CCI 1,6 p<0,001) en er zijn ook significant meer verpleegkundige uren beschikbaar per patiënt, per dag (NHPPD 2,8 p<0,001). Naast het aantal verpleegkundige uren worden hier ook het aantal niet-verpleegkundige beschikbare uren per patiënt, per dag weergegeven (NNHPPD). Deze worden ingevuld door: logistieke medewerkers, zorgkundigen, administratieve functies, etc.


28

Figuur 5. Vergelijking confounding factors tussen patiënten die niet en wel

onverwacht zijn overleden Opvallend in figuur 5 is dat de groep met patiënten die onverwacht overlijden significant zieker zijn (CCI 2,1) dan diegenen die niet onverwacht overlijden (CCI 1,5 p<0,001). Verder is het gemiddeld aantal NHPPD lager op afdelingen waar patiënten onverwacht overlijden (NHPPD 2,4 p<0,001). In de groep van patiënten die een hartstilstand met CPR kregen bleek de gemiddelde CCI significant hoger en het gemiddeld aantal NHPPD significant lager dan bij de anderen (p<0,001). Bij patiënten die ongepland getransfereerd werden naar intensieve zorgen bleek dat de gemiddelde CCI ook significant hoger was dan bij de anderen (p<0,001). Er kon geen verschil in gemiddeld aantal NHPPD bij patiënten die ongepland getransfereerd werden naar IZ t.o.v. de anderen worden aangetoond.


29

Figuur 6. Verschil in comorbiditeit en bestaffing bij hartstilstand met CPR en

ongeplande opname op Intensieve Zorgen.


30

Univariaat Multivariaat

OR 95% CI OR 95% CI

Medische pathologie 5,41 2,92-10,04 4,81 1,73-13,38

Leeftijd in decennia 1,89 1,59-2,25 1,66 1,35-2,05

CCI 1,62 1,30-2,01 1,28 0,92-1,78

Maand van opname 1,05 0,99-1,12

ALARM interventie 0,46 0,28-0,74 0,26 0,12-0,60

NHPPD 0,44 0,25-0,76 0,70 0,41-1,19

OR – Odds Ratio Multivariate analyse: p-model <0,001 Nagelkerke R Square 0,110 CCI: Charlson Comorbidity Index, NHPPD: Nursing Hours Per Patient Day

Tabel 11. Logistische regressie analyse met als afhankelijke variabele: onverwachte mortaliteit

Er zijn multivariate logistische regressie analyses uitgevoerd met als afhankelijke variabelen: onverwacht overlijden, hartstilstand met CPR en ongeplande transfer naar IZ. Allereerst is het effect van de ALARM interventie op onverwacht overlijden getoetst in een univariate analyse (OR 0,46 95%CI 0,28-0,74). Verder zijn ook mogelijke confounders in een univariate analyse getoetst. Dit is herhaald voor hartstilstand met CPR en ongeplande transfers naar IZ. Als confounders significant blijven in de univariate analyse worden ze meegenomen in de multivariate analyse. De maand van opname is meegenomen in de analyse om seizoensgebonden effecten mee te nemen maar blijkt geen effect te hebben op de outcome indicatoren. De ALARM interventie geeft een risicoreductie van 74% op onverwacht overlijden gecontroleerd voor medische pathologie, leeftijd, comorbiditeit (CCI) en bestaffing (NHPPD). Verder zorgt de implementatie van deze interventie ervoor dat patiënten 58% meer kans hebben om ongepland getransfereerd te worden naar IZ gecontroleerd voor medische pathologie, leeftijd en comorbiditeit (CCI). Er kon geen effect aangetoond worden van de ALARM interventie op hartstilstand met CPR. Per verhoging van het aantal NHPPD met 1 verlaagt de kans op hartstilstand met CPR met 55% gecontroleerd voor medische pathologie en leeftijd.


31

Figuur 7. Forest plots met odds ratio’s van de drie outcome indicatoren


32

PROCES INDICATOREN

Figuur 8. Evolutie gemiddeld aantal uur tussen observaties en gemiddeld aantal

parameters per observatie. In de bovenstaande figuur kan u het gemiddeld aantal uur tussen twee observaties en het gemiddeld aantal parameters genomen per observatie zowel in de steekproef (24u) als in 24u vóór elk incident (onverwacht overlijden, hartstilstand met CPR en ongeplande opname IZ) terugvinden. De bars geven de periode in de studie aan (T0-T4). Bij de incidenten neemt het gemiddeld aantal uur tussen twee observaties af naarmate meer afdelingen de ALARM interventie starten. Het gemiddeld aantal parameters genomen per observatie daarentegen, neemt hier toe. In de steekproef (geen incidenten) neemt het gemiddeld aantal uur tussen twee observaties toe naarmate meer afdelingen de ALARM interventie starten. Het gemiddeld aantal parameters genomen per observatie neemt ook toe.


33

Controle Interventie p n=1073 n=1217

Gemiddeld aantal uur tussen twee observaties

mean ±SD 5,6 ±2,7 6,1 ±3,0 < 0,001

n=1416 n=1551 Gemiddeld aantal parameters

per observatie mean ±SD

3,0 ±1,2 5,8 ±1,3 <0,001

p - student t-test Tabel 12. Vergelijking random steekproef 24u gemiddeld aantal uur tussen twee observaties en gemiddeld aantal parameters per observatie. De tijd tussen twee observaties is gemiddeld een half uur langer in de interventiegroep (p<0,001). Het gemiddeld aantal parameters per observatiemoment is significant hoger in de interventiegroep (p<0,001).

Controle Interventie p n=231 n=362

Gemiddeld aantal uur tussen twee observaties

mean ±SD 6,4 ±4,6 4,6 ±3,1 <0,001

n=255 n=390 Gemiddeld aantal parameters

per observatie mean ±SD

3,4 ±1,0 5,1 ±1,5 <0,001

p - student t-test Tabel 13. Vergelijking steekproef 24u vóór het optreden van een incident gemiddeld aantal uur tussen twee observaties en gemiddeld aantal parameters per observatie. 24u vóór het optreden van een incident (onverwacht overlijden, hartstilstand met CPR en ongeplande opname IZ) is de tijd in de interventiegroep gemiddeld 1,8 uur korter tussen twee observaties (p<0,001). Het gemiddeld aantal parameters per observatiemoment is hier ook significant hoger in de interventiegroep (p<0,001).


34

Figuur 9. Evolutie in gemiddeld percentage fout berekende NEWS.

In figuur 9 is het gemiddeld percentage fout berekende NEWS weergegeven per periode. Deze werd berekend door de genoteerde NEWS te vergelijken met een zelf berekende NEWS aan de hand van gecollecteerde parameters. De NEWS zoals deze deel uitmaakt van de ALARM interventie werd hiervoor gehanteerd. Er is geen verschil merkbaar in het percentage fouten doorheen de studieperiodes 24u vóór een incident. Wel is een verbetering zichtbaar in het percentage fouten doorheen de studieperiodes in de steekproef (24u, geen incidenten).


35

PERFORMANTIE NEWS

Figuur 10. Receiver Operator Curve maximale NEWS met als outcome

onverwachte mortaliteit (AUC: 0,799 p<0.001)

Cutoff NEWS Sensitiviteit 1 – Specificiteit Youden’s J *

0 1 1 0 1,5 0,958 0,71 0,248 2,5 0,938 0,5 0,438 3,5 0,854 0,329 0,525 4,5 0,667 0,223 0,444 5,5 0,5 0,153 0,347 6,5 0,333 0,097 0,236 7,5 0,25 0,062 0,188 8,5 0,167 0,036 0,131 9,5 0,083 0,021 0,062

10,5 0,042 0,013 0,029 11,5 0,021 0,005 0,016 12,5 0 0,003 -0,003 13,5 0 0,001 -0,001

* Youden’s J statistic = sensitiviteit + specificiteit -1

Tabel 14. Sensitiviteit, 1-specificiteit en Youden’s J statistic per cutt-off score van de NEWS


36

Om een beeld te krijgen van de performantie van de ‘Britse’ National Early Warning Score in een Belgische ziekenhuispopulatie werd een Receiver Operator Curve opgesteld. In de ALARM interventie wordt een NEWS van groter dan 4 gebruikt als cutoff waarde om een escalatie in zorg te verkrijgen (medium klinisch risico). In deze berekening werd de maximale NEWS meegenomen tijdens de steekproef van 24u en 24u vóór een incident. Het effect op de onverwachte mortaliteit werd bestudeerd. Youden’s J statistic wordt berekend met de volgende formule: sensitiviteit + specificiteit-1 . Deze waarde geeft aan welke NEWS de hoogste sensitiviteit en specificiteit heeft voor onverwacht overlijden. Youden’s J was het grootst bij een NEWS groter dan 3,5. Dit wil zeggen dat een NEWS van 4 de maximale specificiteit (85%) en sensitiviteit (67%) bevat in de detectie van onverwacht overlijden. De Area Under The Curve (AUC) geeft weer hoe de NEWS functioneert als diagnostisch middel. Een AUC van 1 wil zeggen dat het een perfect middel is, een AUC van 0,5 is waardeloos. De AUC van de maximale NEWS is 0,799. Dit wil zeggen dat het een voldoende diagnostisch middel is om onverwacht overlijden te voorspellen. Een goede AUC is groter of gelijk aan 0,800.


37

8. DISCUSSIE Het effect van de implementatie van Rapid Response Systems (RRS) op patiënt gerelateerde outcome indicatoren is onduidelijk (5–7). Beschikbaar wetenschappelijk onderzoek naar deze materie is eerder van lage kwaliteit. Toch introduceren ziekenhuizen wereldwijd verschillende soorten RRS om Serious Adverse Events (SAEs) te voorkomen. Verschillende voor/na studies tonen een verbetering aan in patiënt gerelateerde outcome indicatoren na implementatie van een Early Warning Score (6). Het gebruik van verschillende scores en de beperkte methodologische kwaliteit in deze studies maakt het moeilijk om een conclusie te formuleren. Twee relatief grote RCT’s werden reeds uitgevoerd i.v.m. dit onderwerp. De MERIT RCT (2005) focust op het effect van interventies op de efferente tak van een RRS en vond geen significant effect in de onverwachte mortaliteit (overleden zonder DNR code) of ongeplande transfers naar intensieve zorgen (8). De onderzoekers vonden echter wel meer patiënten met een hartstilstand in controle ziekenhuizen vergeleken met interventie ziekenhuizen (1.64 versus 1.31 patiënten per 1000 opnames, adjusted P value 0.74). Priestley et al. (2004) bestudeerden het effect van een Critical Care Outreach Service (CCOS) gecombineerd met een niet verplicht eenvoudig track and trigger systeem (9) in een stepped wedge cluster RCT. Ze vonden een verminderd risico voor de ziekenhuis mortaliteit OR 0,52 (95% CI 0,32–0,85). Omwille van de diversiteit in interventies is het moeilijk om een algemene conclusie te formuleren. Toekomstig onderzoek moet zowel interveniëren op de afferente als efferente tak van een RRS (10). Om een kritiek zieke patiënt te helpen moeten we eerst klinische achteruitgang kunnen signaleren. De ALARM intervention study richt zich daarom voornamelijk op het observeren (NEWS), interpreteren (training) en communiceren (SBAR). Dit alles situeert zich binnen de afferente tak van een RRS. De medische respons wordt binnen deze studie gekoppeld aan detectie van de kritiek zieke patiënt maar georganiseerd binnen de bestaande mogelijkheden van elk ziekenhuis. We toonden een significant effect aan van onze interventie op de primaire outcome: onverwacht overlijden (OR 0,26 95%CI 0,12-0,60) gecontroleerd voor type pathologie, leeftijd, comorbiditeit en bestaffing. Verder vonden we een significante toename in het aantal ongeplande transfers naar IZ (OR 1,58 95%CI 1,27-1,97). De interventie heeft geen effect op hartstilstand met CPR.


38

De ziekenhuis mortaliteit (contr. 17/1000, interv. 19/1000, p=0,015) en het aantal DNR codes (contr. 21/1000, interv. 35/1000, p<0.001) is groter in de interventiegroep t.o.v. de controlegroep. Deze resultaten zijn te verklaren door de aard van onze interventie. Door het gebruik van de NEWS worden patiënten vroeger gedetecteerd bij klinische achteruitgang. Bijgevolg is medische respons vereist. Vermoedelijk worden artsen gemotiveerd om een keuze te maken tussen comfortzorg (DNR) en therapie met het oog op genezing (transfer naar IZ). De daling in de onverwachte mortaliteit zou hier het gevolg van kunnen zijn aangezien patiënten met DNR code of met palliatieve/terminale zorg etc. hier worden geëxcludeerd. De verhoging in ongeplande transfers naar IZ in de interventiegroep geeft aan dat in de controlegroep een aandeel ernstig zieke patiënten op een algemene afdeling ligt. De vraag hierbij is of een tijdige transfer van deze patiënten naar IZ een effect heeft op outcome. In de training werd meermaals benadrukt dat er meer parameters moeten genomen worden bij patiënten met klinische achteruitgang (d.w.z. instabiele vitale parameters). Het was niet de bedoeling dat verpleegkundigen meer frequent dan nodig moesten observeren bij stabiele patiënten. Het protocol i.v.m. observatiefrequentie moest hiervoor zorgen. In de data vinden we het effect van dit protocol en de training terug. Bij klinisch stabiele patiënten observeren verpleegkundigen even frequent (contr. 5,6 uur interv. 6,1 uur p<0,001). Bij patiënten die uiteindelijk een incident doormaakten wordt meer frequent geobserveerd (contr. 6,4 uur interv. 3,4 uur p<0,001). Door het gebruik van de NEWS worden er meer parameters per keer genomen (contr. 3,0 interv. 5,8 p<0,001). Dit effect is ook zichtbaar 24u vóór het optreden van een incident. Beperkingen binnen deze studie zijn de uitval van 7 ziekenhuizen door voornamelijk organisatorische of logistieke redenen. We hebben oorspronkelijk meer ziekenhuizen geïncludeerd dan de noodzakelijke 8 ziekenhuizen bepaald op basis van de steekproefgrootte. De geplande schriftelijke bevraging van verpleegkundigen en artsen voor en na de interventie werd vroegtijdig gestaakt (T1) vanwege een lage response. Ook was het niet mogelijk om binnen de planning de datacollectie van T5 te vervolledigen waardoor deze periode geëxcludeerd werd. Verder was de database niet steeds volledig door vertraging in de datacollectie (cross-sectioneel proces en ongeplande transfers IZ in één ziekenhuis) en hebben we te maken met een deel “missing data” in de longitudinale databank (sluiting dienst voor de zomer). Een andere beperking is het cross-sectioneel meten van proces indicatoren, comorbiditeit en bestaffing. Er


39

gebeurt een extrapolatie van deze meetpunten voor de gehele periode (bv. één meetpunt 24u steekproef elke 4 maand). Eén van de sterktes is het robuust onderzoeksdesign met strikte randomisatie op het niveau van de hospitalisatieafdelingen dat controleert voor seizoensgebonden effecten. Daarnaast hanteren we een strikte definitie voor het collecteren van de primaire en secundaire outcome indicatoren. Ook hadden we een interventie die gebruik maakte van de bestaande medische respons in de ziekenhuizen en de maximale fit zocht met elke afdeling/ziekenhuis (bv. 3 klinische risico’s na berekenen NEWS à te ondernemen stappen te bepalen door afdeling/ziekenhuis). 9. CONCLUSIE De implementatie van een Rapid Response System met nadruk op de afferente tak dat bestaat uit:

- een trainingspakket voor verpleegkundigen dat gaat over gestructureerd observeren, interpreteren van vitale parameters en het communiceren met SBAR

- het aanbieden van een gestructureerd observatie- en communicatieprotocol met de National Early Warning Score

- het informeren en ondersteunen van betrokken artsen en het organiseren van de medische respons geënt op de NEWS binnen de bestaande mogelijkheden in het ziekenhuis en op de afdeling

resulteert in een reductie in de onverwachte mortaliteit en een toename van het aantal ongeplande opnames op intensieve zorgen. Er kon geen effect op de incidentie van hartstilstand met CPR worden gevonden. Per verhoging van het aantal NHPPD met 1 verlaagt de kans op hartstilstand met CPR met 55% gecontroleerd voor medische pathologie en leeftijd.


40

10. SWOT ANALYSE POS+ NEG-

Strenghts Weaknesses

INTE

RN

Impact kwaliteit zorgproces

Flexibiliteit project à “fit” met afdeling

Doel: onverwachte mortaliteit ➘ ︎

Feedback data

Werklast opvolging project/datacollectie

Compliance interventie

Opportunities Threats

EXTE

RN

Accreditatie ziekenhuizen (JCI)

Pole position in zorglandschap

Kwaliteit zorg ➚

Financieel (toekomst)

Uitvallen ziekenhuizen

Beperkte middelen


41

11. DANKWOORD Het onderzoeksteam dankt Prof. dr. Van de Woude en dr. Greet Haelterman om de middelen vrij te maken voor dit belangrijk onderzoek dat de kwaliteit van zorg en de patiëntveiligheid in de ziekenhuizen substantieel kan verbeteren. Daarnaast bedanken wij de leden van de begeleidingscommissie Mevr. Aline Hotterbeex, dr. Hilde Peleman en dhr. Paul Matthys voor hun interesse en kritische vragen. Wij danken tevens de projectbegeleiders van de studieziekenhuizen, zij hebben een cruciale rol gespeeld in het slagen van dit complex onderzoek. Last but not least willen we alle betrokken verpleegkundigen, hoofdverpleegkundigen en artsen bedanken van de studieziekenhuizen. Zonder hen konden we onmogelijk deze studie uitvoeren en de relevante resultaten aantonen. Drs. Filip Haegdorens Mevr. Marie Misselyn Dr. Koen De Meester Prof. dr. Koen Monsieurs Prof. dr. Peter Van Bogaert


42

REFERENTIES 1. Hospital JCA. (2007). 2008 Comprehensive Accreditation Manual for Hospitals: The

Official Handbook (Comprehensive Accreditation Manual for Hospitals (Camh)). Joint Commission on.

2. Devita MA, Smith GB, Adam SK, Adams-Pizarro I, Buist M, Bellomo R, Bonello R, Cerchiari E, Farlow B, Goldsmith D et al.: Identifying the hospitalised patient in crisis”--a consensus conference on the afferent limb of rapid response systems. Resuscitation 2010, 81(4):375-382.

3. De Meester K, Haegdorens F, Monsieurs KG, Verpooten GA, Holvoet A, Van Bogaert P: Six-day postoperative impact of a standardized nurse observation and escalation protocol: a preintervention and postintervention study. J Crit Care 2013, 28(6):1068-1074.

4. De Meester K, Verheyen H, Vervynckt C, De Cock G, P VB. (2012). De “ALARM” studie: Afferent Limb Ascertainment and Response Methods Study: Snelle interventiesystemen in Vlaamse ziekenhuizen: organisatie, oproepcriteria, inter-professionele communicatie en samenwerking. Universiteit Antwerpen ism ICURO.

5. Edelson DP, Churpek MM: Sifting through the heterogeneity of the Rapid Response System literature. Resuscitation 2012, 83(12):1419-1420.

6. Alam N, Hobbelink EL, Van Tienhoven AJ, Van De Ven PM, Jansma EP, Nanayakkara PW: The impact of the use of the Early Warning Score (EWS) on patient outcomes: a systematic review. Resuscitation 2014, 85(5):587-594.

7. Mcgaughey J, Alderdice F, Fowler R, Kapila A, Mayhew A, Moutray M: Outreach and Early Warning Systems (EWS) for the prevention of intensive care admission and death of critically ill adult patients on general hospital wards. Cochrane Database Syst Rev 2007, 3):CD005529.

8. Hillman K, Chen J, Cretikos M, Bellomo R, Brown D, Doig G, Finfer S, Flabouris A, Merit SI: Introduction of the medical emergency team (MET) system: a cluster-randomised controlled trial. Lancet 2005, 365(9477):2091-2097.

9. Priestley G, Watson W, Rashidian A, Mozley C, Russell D, Wilson J, Cope J, Hart D, Kay D, Cowley K et al.: Introducing Critical Care Outreach: a ward-randomised trial of phased introduction in a general hospital. Intensive Care Med 2004, 30(7):1398-1404.

10. Mcneill G, Bryden D: Do either early warning systems or emergency response teams improve hospital patient survival? A systematic review. Resuscitation 2013, 84(12):1652-1667.

Finaal rapport - health.belgium.be · om nadien in de interventiegroep opgenomen te worden. Dit...

Documents

Transcript of Finaal rapport - health.belgium.be · om nadien in de interventiegroep opgenomen te worden. Dit...