Snomed Klurig kommun, landsting, universitet, region i gemenskap

Transkript

1 Snomed Klurig kommun, landsting, universitet, region i gemenskap Slutrapport

2

3 Innehållsförteckning Sammanfattning Introduktion Klurigprojektets mål Bakgrund GIS-projektet Regionprojektet Standardiseringsprojektet Deltagare i Klurigprojektet Landstinget i Jönköpings län (LJL) Landstinget i Kalmar län (LKL) Landstinget i Östergötland (LiÖ), IT-centrum Nätverket för ehälsa i Östergötland Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik (IMT) Material och metod Kommunspåret Regionspåret Snomed CT-versioner Resultat Uppstartsmöte Utbildning i Snomed CT Val av mappningsverktyg Mappningsprocessen Grafer Konsekvenser vid ny version av Snomed CT Erfarenheter från mappningsarbetet Interaktion med Socialstyrelsen Interaktion med Cambio Måluppfyllelse Diskussion Utbildning Fler kliniskt verksamma behövs Mappningsmetod Snomed CT i ett sammanhang... 28

4 7.5. Icke-användning av post-koordinering Nyttoeffekter av mappningsarbetet Synonymer i den svenska översättningen av Snomed CT Möjlig användning av grafer Bilageförteckning... 32

5 Sammanfattning Inom Sydöstra sjukvårdsregionen respektive i Landstinget och kommunerna i Östergötland pågår flera projekt för att harmonisera vårddokumentationen eftersom många patienter rör sig över organisationsgränserna. Inget av dessa projekt har hitintills utgått från Snomed CT. Målet med detta projekt var att göra vårddokumentationen mer jämförbar och öka möjligheten att den kan förstås på samma sätt mellan de olika organisationerna. Det här underlättar bl.a. för att kunna ge säker vård av hög kvalitet och att kunna följa upp vården och mäta olika kvalitetsindikatorer. Projektet avgränsades inledningsvis till att i kommunikation mellan landsting och kommun fokusera på delar av epikrisen och när det gäller regional kommunikation fokusera på stroke akutskede och rapportering till kvalitetsregister. Dessa avgränsningar stämdes av med och godkändes av Socialstyrelsen. I projekt aktiviteterna deltog Snomed CT-expertis vilket ledde till ökad kunskap om Snomed CT inom organisationerna. I projektet identifierade verksamhetsbegrepp mappades till Snomed CT -begrepp och mappningarna och information från Snomed CT kunde användas vid behandlingen av verksamhetsbegreppen. Under projektet kom vi fram till och etablerade en metod för mappning till begrepp och modellering av begrepp i Snomed CT som är anpassad till förutsättningarna och fungerar i de ingående organisationerna. Erfarenheterna av projektet sammanställs i denna rapport. 1. Introduktion Hösten 2012 utlyste Socialstyrelsen statsbidrag till försöksverksamheter inom nationellt fackspråk och nationell informationsstruktur. En av de försöksverksamheter som beviljades medel var Snomed Klurig, ett projekt som sammanförde initiativ inom Sydöstra sjukvårdsregionen (landstingen i Jönköpings län, Kalmar län och Östergötland), kommunerna i Östergötland och Linköpings universitet. Snomed syftar på det internationella begreppssystemet Snomed CT, och Klurig står för kommun, landsting, universitet, region i gemenskap. Klurigprojektet bestod av två delprojekt benämnda Kommunspåret och Regionspåret. Kommunspåret arbetade med verksamhetsbegrepp som används bl.a. i kommunikation mellan landsting och kommun. Regionspåret utgick från begrepp relaterade till ett nationellt kvalitetsregister för strokevård. Klurigprojektet pågick under år 2013 och denna rapport beskriver projektets bakgrund, aktiviteter och resultat. Huvudsakliga rapportförfattare är Daniel Karlsson och Mikael Nyström, Linköpings universitet, samt Tua Holm och Anders Norr, Landstinget i Östergötland Klurigprojektets mål Ett långsiktigt övergripande mål är att få personalen inom landstingen i Östergötland, Jönköping och Kalmar och i Östergötlands kommuner att förstå innehållet i den delade vårddokumentationen på samma sätt och att göra informationen jämförbar. Det här underlättar bl.a. att kunna ge säker vård av hög kvalitet och att kunna följa upp vården och mäta olika kvalitetsindikatorer. Syftet med 5

6 Klurigprojektet är att undersöka hur Snomed CT kan främja sådan överföring av information mellan huvudmän. Klurigprojektets specifika mål innefattar: Mappa verksamhetsbegrepp från vårddokumentationen mot begrepp i Snomed CT. Eftersom Klurigprojektet utgick från två befintliga projekt, GIS-projektet (se avsnitt 2.1) och Regionprojektet (se avsnitt 2.2), fokuserades mappningen på dels epikrisbegrepp, dels strokevårdsbegrepp. Ta fram en praktiskt fungerande metod för sådan mappning. Få erfarenheter av hur mappningarna av verksamhetsbegrepp till Snomed CT-begrepp kan användas för att jämföra hur verksamhetsbegreppen relaterar till varandra. Ta fram och testa en metod för att definiera och benämna informationsmängder med Snomed CT som referens. Metoden ska vara generaliserbar till både olika situationer och olika aktörer. Sprida erfarenheterna av projektet till andra intresserade organisationer. 2. Bakgrund Klurigprojektets ansökan till Socialstyrelsen utgick från aktiviteter i två redan pågående projekt: Samverkan kring termer/begrepp/informationsstruktur, Östergötland (GIS-projektet), med representation från Landstinget i Östergötland och länets tretton kommuner Gemensamma mallar, begrepp och termer i Cosmic 1 för vårdprocess bröstcancer och stroke i Sydöstra regionen (Regionprojektet), med deltagare från landstingen i Jönköpings län, Kalmar län och Östergötland. Det arbete som byggde vidare på GIS-projektet kallas i Klurigprojektet för Kommunspåret, och det arbete som byggde vidare på Regionprojektet kallas för Regionspåret. Ytterligare ett projekt vars resultat har bidragit till Klurigprojektet är Standardiserad vårddokumentation i LiÖ (Standardiseringsprojektet), närmare bestämt den journalgranskning som projektet genomförde år GIS-projektet Landstinget och kommunerna i Östergötland samverkar sedan några år tillbaka inom området e-hälsa. Arbetet samordnas av Nätverket för ehälsa i Östergötland, som består av representanter från Landstinget i Östergötland, kommunernas vård- och omsorgsverksamheter samt IT-chefsnätverket IT-e. Nätverket för ehälsa i Östergötland ansvarar för att utveckla modeller och metoder för samverkan samt att genomföra lämpliga utvecklingsinsatser inom området e-hälsa. Målgrupper är i förlängningen patienter, brukare och anhöriga i länet för vilka insatserna ska innebära någon form av nytta och ökad trygghet. Ett prioriterat område i länet har varit samverkan kring termer, begrepp och informationsstruktur, där kommunernas övertagande av hemsjukvården i januari 2014 har varit en drivande faktor. GIS-projektet startade år 2012 med målet att ge länets 13 kommuner en gemensam struktur vid dokumentation i HSL-journalen. Projektnytta och effektmål uttrycks som nytta för vård- och omsorgstagare, nytta för verksamhet och vårdgivare samt ekonomisk nytta. Den gemensamma 1 Cosmic är ett e-journalsystem som används i samtliga tre landsting. Systemleverantör är det svenska företaget Cambio Healthcare Systems. 6

7 dokumentationsstrukturen baseras på Nationellt fackspråk, och Socialstyrelsen har varit bollplank i projektet. Utöver kommunrepresentanter har Landstinget i Östergötland deltagit i GIS-projektet. De landstingsrelaterade projektaktiviteterna har bl.a. handlat om landstingets utskrivningsmall och en inventering av delar av landstingets termbestånd. GIS-projektet avslutas i juni 2014 efter en uppföljning av hur den gemensamma dokumentationsstrukturen fungerar i praktiken sedan kommunerna tog över hemsjukvården. I samband med detta presenteras en slutrapport. Se bilaga 1 för projektdirektiv Regionprojektet Regionprojektet startade i augusti Uppdraget i Regionprojektet var att ta fram gemensamma mallar, begrepp och termer för vårdprocesserna bröstcancer och stroke i Sydöstra sjukvårdsregionen, dvs. landstingen i Jönköpings län, Kalmar län och Östergötland. Utgångspunkten var landstingens gemensamma nämnare i form av dels patienter i nämnda vårdprocesser, dels e-journalsystemet Cosmic, dels gemensamma regionala programgrupper i Sydöstra sjukvårdsregionen. Arbetet skulle bedrivas inom befintligt verksamhetsuppdrag och genomföras av termresurser och systemförvaltarresurser från respektive landsting. Tiden till förfogande var ca 6 månader. Under projektets gång avgränsade uppdragsgivaren projektmålet till att tänka igenom möjligheter och utmaningar kan vi över huvud taget ha gemensamma begrepp, termer och mallar för utpekade vårdprocesser? och avrapportera förslag på handlingsplan till uppdragsgivaren. I slutrapporten formulerade projektgruppen slutsatser och förslag på åtgärder gällande ett eventuellt fortsatt arbete kring gemensamma mallar, begrepp och termer. De huvudsakliga slutsatserna var: Ett genomförande kräver omfattande insatser från många olika kompetenser och ett tydligt och avgränsat uppdrag. Ett regiongemensamt arbete får bäst genomslag om fokus ligger på förändring i samband med nyinförande (t.ex. automatisk kvalitetsregisteröverföring från Cosmic eller formulärbaserad inmatning i Cosmic) till skillnad från förändring av något befintligt och fungerande. Pågående och angränsande projekt i landstingen och regionen är inte i fas, vilket kan få negativa konsekvenser för arbetet. Det finns skillnader i landstingens konfiguration och användande av Cosmic som kan hindra eller fördröja arbetet. Det är oklart vilken teknisk lösning för regionalt informationsutbyte som är tänkt att gälla och i vilken mån tekniken ska vara styrande. Se bilaga 1 2 för Regionprojektets slutrapport i sin helhet Standardiseringsprojektet Standardiseringsprojektet startade i september 2010, när Cosmic hade varit breddinfört i LiÖ sedan ca 2 år tillbaka. Projektet var en reaktion på ett antal problem med Cosmicdokumentationens omfattning, sökbarhet, överskådlighet och innehållsmässiga kvalitet. Projektet syftade till ökad kvalitet i vården genom korrekt och tillgänglig information i alla vårdprocesser och därigenom ökad patientsäkerhet. Projektet omfattade alla yrkeskategoriers och verksamheters dokumentation. 7

8 En av de inledande projektaktiviteterna var att journalgranska kronologiska journalanteckningar i 200 patientjournaler från samtliga av LiÖ:s vårdande centrum. I urvalet representerades öppenvård, slutenvård och hemsjukvård såväl som primärvård och specialiserad vård. Även samtliga yrkeskategorier representerades. I journalgranskningen fann man bl.a. följande: I 120 av 200 anteckningar (60 procent) förekom information som inte ansågs vara journalhandling. I flertalet anteckningar förekom ostrukturerad information, dvs. större textmassor under ett generellt eller inledande sökord i mallen i stället för uppdelning av texten under flera specifikare sökord. Det förekom även att slutanvändare delade upp en större textmassa med egna rubriker under ett generellt eller inledande sökord. Följsamheten till anvisningar om sökordens avsedda innebörd och användning för fem generella sökord varierade mellan 31 och 86 procent av sökordsanvändningarna i de granskade anteckningarna. Resultaten av journalgranskningen ger en bild av att högre grad av struktur i kronologiska journalanteckningar kräver mer stöd till och styrning av slutanvändarna i form av t.ex. utbildning och riktlinjer gällande anteckningarnas innehåll vad som ska skrivas, vad som inte ska skrivas, hur det ska skrivas och var det i stället ska dokumenteras om en journalanteckning inte är det rätta stället utbildning kopplat till Cosmicanvändning (generellt, dvs. e-journal kontra pappersjournal, och specifikt, t.ex. rörande specifika moduler och funktioner i Cosmic) förändring av arbetssätt som har bäring på dokumentation systemutveckling av Cosmic. Se bilaga 2 för rapporten från journalgranskningen. 3. Deltagare i Klurigprojektet 3.1. Landstinget i Jönköpings län (LJL) Från LJL deltog Kerstin Adolfsson, utredare, ansvarig för termer och begrepp Lotta Sjökvist, utredare, modulansvarig vårddokumentation Cosmic Britt Karlsson, sektionschef Folkhälsa och sjukvård Inga Jonzon-Eriksson, ansvarig för konfigurering vårddokumentation Cosmic Anders Jacobsson, IT-arkitekt Landstinget i Kalmar län (LKL) Från LKL deltog Christina Eklöv, systemförvaltare Cosmic och medlem i landstingets Hälso- och sjukvårdsinformatik-grupp Olle Staf, distriktsläkare, informatiker och medlem i landstingets Hälso- och sjukvårdsinformatikgrupp Ingemar Karlsson, verksamhetsutvecklare och ordförande i landstingets Hälso- och sjukvårdsinformatik-grupp 8

9 David Lindahl, IT-arkitekt Landstinget i Östergötland (LiÖ), IT-centrum Från LiÖ deltog Anders Norr, verksamhetsarkitekt, projektledare Tua Holm, medarbetare i Termgruppen LiÖ, mappare Sanna Åsberg, medarbetare i Termgruppen LiÖ, mappare Nätverket för ehälsa i Östergötland Från Östergötlands kommuner deltog Pär Holgersson, ehälsosamordnare Östergötland John Karlsson, leg. sjukgymnast, Boxholms kommun, kommunrepresentant i GIS-projektet Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik (IMT) Från IMT deltog Mikael Nyström, junior universitetslektor, Snomed CT-handledare Daniel Karlsson, universitetslektor, Snomed CT-handledare. 4. Material och metod Mappningen i Kommunspåret gjordes med ett urval av sökord ur en av LiÖ:s befintliga Cosmicmallar som mappningskälla. För mappningen i Regionspåret skapades en mappningskälla motsvarande informationsbehov givet variabler i ett kvalitetsregister. För detaljerad beskrivning av metoderna se under avsnitt 5.4 Mappningsprocessen nedan Kommunspåret Mappningskälla i Kommunspåret var Landstinget i Östergötlands Cosmicmall Utskrivning/Avslutning (bilaga 4). Utskrivningsmallen är viktig för överföring av information från landsting till kommun när patienter övergår från landstingsvård till kommunal vård och omsorg. Mappningen avgränsades till mallens statusblock, en sekvens med 31 sökord under sökordet Status vid utskrivning. Statusblocket valdes för att det var den mest specifika delen av mallen. Statusblocket antogs därför också vara bäst lämpat för mappning till Snomed CT. Övriga mallavsnitt bestod av bl.a. administrativa sökord (för att fånga information om remisshantering, vilken hälso- och sjukvårdspersonal som varit inblandad m.m.) vilka vi på förhand visste var svagt representerade i Snomed CT. Av de icke-administrativa sökorden var vissa väldigt generella, exempelvis ett enda sökord för utvärdering och fem för planering. Utöver själva mallen hade projektet även tillgång till deskriptiv statistik över användning av sökorden i mallen Utskrivning/Avslutning. Vidare hade projektet möjlighet att ställa frågor till GIS-projektet (se avsnitt 2.1) för att klargöra användning och tolkning av sökord Regionspåret Regionspåret utgick från rapportering till det nationella kvalitetsregistret Riks-stroke 2 vilket görs i samtliga tre landsting. För att avgränsa mappningskällan i Regionspåret valdes Riks-strokes formulär Akutskedet för registrering av stroke version 13.0 (giltigt fr.o.m ) 3, nedan kallat akutformuläret

10 Mappningskällan avgränsades ytterligare till att gälla de uppgifter i akutformuläret som ansågs som extra angelägna av registerhållaren (via Kjell Asplund, styrgruppsordförande för Riks-stroke, och Sari Wallin, koordinator för Riks-stroke). Detta kunde vara på grund av att: Uppgiften orsakar mycket letande i journalen Uppgiften är svår att fylla i pga. olikheter i organisation och vårdalternativ på olika håll i landet. Uppgiften motsvarar en variabel för vilken registerhållaren har satt en målnivå. Som tidigare beskrivits i denna rapport avgränsades innehållet i Regionprojektet (se avsnitt 2.2) från det att Klurigprojektet ansökte om projektmedel till dess att Regionspåret startade. Därför ändrades även materialet för Regionspåret jämfört med vad som sas i projektansökan (regiongemensamma begrepp, termer och mallar för strokeprocessen) till att utgå från rapportering till kvalitetsregistret Riks-stroke som gemensam nämnare i regionen. Denna ändring godkändes av Socialstyrelsen via Lotta Holm Sjögren, utredare vid Avdelningen för regler och behörighet Snomed CT-versioner I projektet har använts svenska Snomed CT version och En ny release av svenska Snomed CT ( ) släpptes Med anledning av detta genomfördes en analys av i Kommunspåret utförda mappningar i syfte att kartlägga hur ändringar i den nya utgåvan påverkade projektets arbete och resultat. 5. Resultat 5.1. Uppstartsmöte Ett uppstartsmöte hölls den februari 2013 i Linköping. Antalet deltagare var ca 20 och följande organisationer representerades: Landstinget i Jönköpings län Landstinget i Kalmar län Landstinget i Östergötland Nätverket för ehälsa i Östergötland Linköpings universitet Cambio Socialstyrelsen. Efter en inledande projektpresentation av Anders Norr, LiÖ, beskrev Erik Nissen, Cambio, leverantörens (och sitt eget) perspektiv på användning av Snomed CT. Carina Zetterberg, Socialstyrelsen, presenterade erfarenheter från arbete med strukturerad dokumentation och användning av Snomed CT i Örebro läns landsting. Tua Holm, LiÖ, redogjorde för genomförda aktiviteter, preliminära slutsatser och planerade aktiviter i Regionprojektet. John Karlsson, Nätverket för ehälsa i Östergötland och Boxholms kommun, presenterade arbete i kommunerna och samverkan mellan landsting och kommun (se bilaga 5) Utbildning i Snomed CT Som en del av uppstartsmötet ägnades andra dagen åt grundläggande utbildning om Snomed CT. Utbildningsdagen bestod av inledande föreläsningar om Snomed CT och dess struktur och användning följt av grupparbete. En introduktion till bläddraren CliniClue Xplore hölls också. I grupparbetet fick deltagarna, under översyn av handledare, mappa verksamhetsbegrepp tagna från Landstinget i Östergötlands utskrivningsmall till Snomed CT. 10

11 Utbildningen fortsatte i praktiken även under genomförandet av projektet Val av mappningsverktyg I projektets inledande fas genomfördes en utvärdering av vilka mappningsverktyg som vore rimliga att använda under projektet. Under den genomgången hittades alternativen IHTSDO Workbench 4, Snow Owl 5 och Snapper 6. Tyvärr hade alla dessa tre alternativ någon nackdel som gjorde att inget av dem valdes. I stället valdes bläddraren CliniClue Explore och Microsoft Excel IHTSDO Workbench IHTSDO Workbench har fritt tillgänglig källkod och går att ladda ner i en färdigkompilerad version. Det hittades dock inte något företag som erbjöd installation, konfiguration, support och annat som behövs vid användande inom ett landsting eller kommun. IHTSDO Workbench valdes därför bort som alternativ Snow Owl Snow Owl undersöktes och provkördes men det visade sig inte ha support för mappning till postkoordinerade Snomed CT-uttryck, vilket krävdes i det aktuella projektet. En kontakt med B2 Internationals VD Brandon Ulrich bekräftade observationen. Brandon Ulrich ansåg det däremot inte som särskilt svårt eller resurskrävande att lägga till sådan funktionalitet ifall deras kunder efterfrågar den funktionen i framtiden. Snow Owl valdes ändå bort som alternativ Snapper Snapper undersöktes och provkördes även och det visade sig då att Snappers sökfunktioner inte fungerar för termer som innehåller svenska tecken, som å, ä och ö. Eftersom sökfunktioner ansågs vara nödvändig för ett mappningsverktyg valdes även Snapper bort CliniClue Xplore och Microsoft Excel Efter att de ovanstående tre alternativen till mappningsverktyg varit tvungna att förkastas kvarstod endast alternativet att använda en separat bläddrare för att visa Snomed CT och ett separat program för att dokumentera de gjorda mappningarna. Microsoft Excel valdes till program för att dokumentera mappningarna, eftersom mapparna redan hade det installerat på sina datorer och att mapparna redan var vana vid att använda programmet. Som bläddrare valdes CliniClue Terminology Browser från The Clinical Information Consultancy Ltd utan vidare utvärdering, eftersom det är den enda Snomed CT-bläddrare som stöds av det svenska nationella releasecentret på Socialstyrelsen Mappningsverktyg i framtida projekt De brister som de tre utvärderade mappningsverktygen hade och som hindrade projektet från att använda dem var dock små och kanske enkla att åtgärda. Nya mappningsprojekt bör därför ändå överväga att använda något av mappningsverktygen, eftersom mappningsarbete underlättas rejält med bra programvara. Den Excel-plugin för lagring av mappningar kallad SnoMedEditor för Excel 7 som tagits fram i samarbete med Nationella programmet för datainsamling (NPDi) 8, fanns inte tillgänglig när utvärderingen genomfördes och togs därför inte med i utvärderingen

12 5.4. Mappningsprocessen Kommunspåret Mappningen i Kommunspåret genomfördes under 6 halvdagar där kommunrepresentant, representant från LiÖ:s termfunktion, projektledare och Snomed CT-handledare deltog. För vart och ett av de 31 sökord som ingick i statusblocket diskuterades avsett begrepp och tänkbart innehåll i faktiska journalanteckningar under sökordet. Som stöd för diskussionen om avsett begrepp användes i förekommande fall s.k. termbeskrivningar (TB) och termanvändningar (TA). En TB är en textuell beskrivning av sökordets avsedda innebörd, som inte är framtagen i syfte att nödvändigtvis uppfylla terminologiska krav på en definition. En TA är en textuell kommentar och tillämpningsanvisning till sökordet. TB och TA ska enligt LiÖ:s termprocess tas fram av landstingets termfunktion när sökord läggs in i Cosmic, men av resursskäl har förekomsten av och kvaliteten på TB och TA för varje sökord varierat under de år LiÖ har haft Cosmic. TB och TA tas fram i syfte att normera sökordens användning när hälso- och sjukvårdspersonal gör journalanteckningar, men eftersom en stor del av journalanteckningarna görs i form av fritext, har personalen stor frihet att tolka och använda sökorden. TB och TA går visserligen att se i Cosmics gränssnitt genom att slutanvändaren aktivt klickar fram en informationsruta, men erfarenhetsmässigt kan sägas att denna informationsruta ofta inte har någon avgörande inverkan på slutanvändarens beteende, något som stöds av resultaten i Standardiseringsprojektets journalgranskning (se avsnitt 2.3). Förekomsten av TB och TA såg ut så här för de 31 mappade sökorden (se även bilaga 6): Information om sökord Antal Både TB och TA 29 TA men ingen TB 1 Varken TB eller TA 1 Som stöd för diskussion om avsett begrepp användes även kontexten i form av mallens avsedda kliniska användningssituation (utskrivning från slutenvård) och sökordens placering i mallen, dvs. sökordens hierarki och ordningsföljd. Inget av sökorden hade någon vallista med fasta värden, men sådan information hade också bidragit till förståelsen av avsett begrepp. Som stöd för diskussionen om tänkbart innehåll i faktiska journalanteckningar användes möjligheten att ställa frågor till verksamhetsföreträdare via GIS-projektet. Klurigprojektet hade även tillgång till statistik från journalsystemet över användningen av sökorden i mallen Utskrivning/Avslutning(se även bilaga 6). Klurigprojektet hade inte tillgång till empiri i form av faktiska journalanteckningar som stöd för en bedömning av sökordens begrepp. Totalt mappades 23 (74 %) av de 31 sökorden till Snomed CT (se bilaga 6). GIS-projektet pågick fortfarande när Klurigprojektet avslutades, men till dags dato har Kommunspårets mappning inte gett några konkreta förändringar i form av förändrade sökord eller mallar för epikrisinformation i LiÖ. Mappningen ledde dock till insikter för LiÖ:s termfunktion (som bl.a. utvecklar och förvaltar sökord och mallar i Cosmic), se avsnitt Nytta i term- och mallarbete. Mappningen väckte även tankar i GIS-projektets arbetsgrupp, som bestod av kommunverksam legitimerad personal, och i projektets referensgrupp, som bestod av legitimerad personal från olika verksamheter i LiÖ. Deltagarna i grupperna fick upp ögonen för att olika slutenvårdsavdelningar i LiÖ dokumenterar på olika sätt, dvs. att samma typ av information kan hittas under olika sökord beroende på vem som är avsändare av epikrisinformationen. De blev också medvetna om att graden av följsamhet till 12

13 dokumentationsanvisningar inverkar på jämförbarhet av data på t.ex. nationell nivå (exempelvis via mappning till Snomed CT) Regionspåret Mappningen i Regionspåret genomfördes under 9 tillfällen, där två var fysiska möten och resterande var videokonferenser. Vid dessa tillfällen deltog representanter för de tre landstingens resp. termfunktion, projektledare och Snomed CT-handledare. Vid ytterligare några tillfällen diskuterades mappningarna i en mindre grupp. I varje landsting intervjuades de personer som har som uppgift att samla in information och rapportera uppgifter till Riks-stroke. Utgångspunkter i mappningsprocessen Mappningsprocessen i Regionspåret hade flera utgångspunkter: Problem som upplevs av personer som arbetar med att rapportera uppgifter från sitt sjukhus till Riks-stroke är o onödig pappershantering o onödig tidsåtgång o svårigheter att få kollegorna att dokumentera de uppgifter som efterfrågas av Riksstroke o olikheter hos kollegornas sätt att dokumentera samma typ av information o svårigheter hitta relevant dokumenterad information i Cosmic. Det förekommer onödiga manuella moment för att hitta uppgifterna i Cosmic. Den som dokumenterar i Cosmic har stor frihet att göra som den vill. Landstingens respektive sökord och mallar för uppgifter som efterfrågas av Riks-stroke har olikheter sinsemellan. De uppgifter som efterfrågas av Riks-stroke bör kunna struktureras och kodas. Överföringen av information från landsting till kvalitetsregister bör kunna göras mer automatiserad eller innebära en högre grad av IT-stöd till dem som arbetar med rapporteringen. En eventuell förändring i Cosmic ska i första hand gynna den som dokumenterar, i andra hand den som rapporterar till kvalitetsregistret, i händelse av konflikt mellan respektive parts behov. Ställningstaganden för varje efterfrågad uppgift I mappningen användes delar av Riks-strokes akutformulär enligt den avgränsning som beskrivs i avsnitt 4 Material och metod. För varje uppgift som efterfrågas av Riks-stroke gjorde mappningsdeltagarna ett antal ställningstaganden: Är informationen relevant att dokumentera särskilt? Med andra ord, måste informationen dokumenteras med hjälp av sökordsmallar eller finns informationen redan i Cosmic och kan därför hittas på annat sätt? (Exempel: vårdkontakter, tidsstämplar, information om dokumenterande enhet, HSA-katalogstjänst.) Hur skulle informationen kunna dokumenteras i Cosmic? (Exempel: sökord, fasta värden i vallista, diagnoskodning.) Hur eller var skulle informationen kunna läsas och hittas i Cosmic? (Exempel: översikter, filtrering av kronologiska journalanteckningar, läkemedelsmodul.) Hur kan den av Riks-stroke efterfrågade uppgiften mappas till begrepp i Snomed CT? Hur skulle man kunna benämna ett sökord eller ett fast värde i vallista som står för den efterfrågade uppgiften? 13

14 Vilka egenskaper skulle sökorden och vallistorna kunna få vid konfigureringen i Cosmic? (Exempel: rubriksökord som slutanvändare inte kan använda för att göra en anteckning, enval eller flerval i vallistor med fasta värden, verktyg för datum och klockslag.) Resultatet av ställningstagandena framgår av bilaga 7 och utvecklas även i texten nedan. Mappning I Regionspårets avgränsning ingick 122 uppgifter ur Riks-strokes akutformulär. En registeruppgift innefattar här både rubriker på olika nivåer, registerfrågor och svarsalternativ. För varje uppgift analyserades tänkbart avsett begrepp i syfte att mappa mot begrepp i Snomed CT. Utfallet av mappningarna framgår av bilaga 7 och kan summeras enligt följande: Utfall Antal registeruppgifter Andel (%) Fullständig mappning 31 25,4 Ofullständig mappning eller alternativa mappningsförslag 4 3,3 Post-koordinering 2 1,6 Ingen mappning 85 69,7 Summa Kommentarer till tabellen: Ofullständiga mappningar orsakades dels av att vi inte hittade begrepp i Snomed CT som motsvarade någon del av registeruppgiften (t.ex. hem- i hemrehab ), dels av att registeruppgifterna beskrev förhållanden som inte kan representeras av Snomed CT (t.ex. kausala förhållanden; inte undersökt pga. ). Alternativa mappningsförslag eller ofullständig mappning berodde också på osäkerhet om vad registerhållaren efterfrågade. Mappas ej blev resultatet när registret exempelvis efterfrågade information av typen okänd, annan eller övrig, eller när informationen representeras på annat sätt i Cosmic, exempelvis genom o ICD-10-kodning av diagnoser o icke-förekomst av ICD-10-kodning av diagnoser o förekomst av ambulansjournal o icke-förekomst av läkemedelsordination o systemets egen tidsstämpel. I 40 av registeruppgifterna konstaterades en eller flera frågor som måste besvaras av registerhållaren innan en tillförlitlig mappning kan göras. Frågorna gällde främst hur akutformuläret ska tolkas när innehållet upplevdes som tvetydigt. Utkast till mallavsnitt för strokevård För de registeruppgifter där informationen ansågs relevant att dokumentera särskilt tog Klurigprojektet fram förslag på sökord och tillhörande fasta värden samt egenskaper vid konfigurering i Cosmic. Tanken var att skapa ett utkast till ett standardiserat mallavsnitt att infoga i dokumentationsmallar i Cosmic som används inom respektive landstings strokevårdsprocess. 14

15 Klurigprojektets ambition var att eventuella förändringar i dokumentationsmallarna i första hand ska passa dem som vårdar patienterna, inte dem som rapporterar in i registret. Vidare ska det inte skapas sökord för information som kan hämtas från vårdkontakt, HSA-katalog, befolkningsregistret osv. I mallavsnittet har vi dock gjort antaganden om nya funktioner i Cosmic, t.ex. möjlighet att konfigurera bort fritextfält från sökord. Utkastet till mallavsnittet framgår av tabellen nedan och återfinns även i bilaga 7. Registerfråga enligt avgränsning (vissa anges i förkortad form) Sökordsnivå 1 i mall Sökordsnivå 2 i mall Egenskap i Cosmic (med vissa friheter jämfört med dagens Cosmic) Insjuknandedag + Insjuknandetid Ankomstdag + Tidpunkt för ankomst till sjukhus Tidpunkt för symtomdebut Tidpunkt för ankomst till sjukhus Datum + klockslag med känd precisionsnivå Datum + klockslag med känd precisionsnivå Planerad rehabilitering efter utskrivning från A akutvård Utskrivs till efter B eftervård Planerad rehabilitering efter utskrivning från B eftervård Planerad rehabilitering efter akutvård Vallista: Strokeinriktad hemrehabilitering Övrig hemrehabilitering Dagrehabilitering Poliklinisk rehabilitering Ingen planerad rehabilitering Omvårdnadsboende med rehabilitering Okänt Vart patienten skrivs ut efter eftervård Vallista: Eget boende Särskilt boende Annan akutklinik Annat (t.ex. patient som bor i annat land) Okänt Vårdcentral med akutplatser Planerad rehabilitering efter eftervård Vallista: Vallista, flerval Vallista, enval Vallista, flerval 15

16 ADL/Boende före insjuknandet i stroke Toalettbesök Kläder Är förmågan att svälja testad? Strokeinriktad hemrehabilitering Övrig hemrehabilitering Dagrehabilitering Poliklinisk rehabilitering Ingen planerad rehabilitering Omvårdnadsboende med rehabilitering Okänt Aktiviteter i det dagliga livet före insjuknandet Sväljförmåga Vallista: Patienten har förmåga att svälja Patienten saknar förmåga att svälja Patientens sväljförmåga har ej undersökts pga. stor risk för aspiration Toalettbesök Vallista: Patienten klarade toalettbesök helt själv Patienten fick hjälp till toalett eller med toalettbesök, kunde inte ta sig till toaletten själv, eller använde bäcken, blöja eller behövde hjälp med att torka sig eller ta på sig kläder Kläder Vallista: Patienten klarade påklädning helt själv, även ytterkläder, skor och strumpor, eller behövde endast hjälp med att knyta skor Patienten fick hjälp med att hämta kläder eller fick hjälp med av- och påklädning eller förblev oklädd Vallista, enval Vallista, enval Vallista, enval 16

17 Patientens sväljförmåga har ej undersökts för att symtombilden utesluter att sväljningen kan vara påverkad Reaktioner från hälso- och sjukvårdspersonal i strokevården Utkastet till mallavsnitt presenterades för några informanter i form av hälso- och sjukvårdspersonal verksam inom strokevård på något sjukhus i respektive landsting. Syftet var att samla in synpunkter och få en fingervisning om inriktningen för ett eventuellt fortsatt arbete med strokevårdens kvalitetsregisterrelaterade vårddokumentation. Informanterna var i stort sett positiva till mallavsnittet. En mer standardiserad dokumentation skulle göra att Cosmics funktion för fördefinierade filter, där slutanvändaren kan filtrera fram kronologiska journalanteckningar utifrån givna villkor, skulle vara ett bra stöd för informationsinsamling och rapportering till Riks-stroke. Tidsbrist på vårdavdelningarna gör att personalen inte prioriterar registerarbetet särskilt högt, men man är medveten om att man då skjuter över problemet på den som ansvarar för inmatning i registrets webbformulär. Sökordsnivå 1 i mall Sökordsnivå 2 i mall Egenskap i Cosmic (med vissa friheter jämfört med dagens Cosmic) Synpunkter från informanter Tidpunkt för symtomdebut Datum + klockslag med känd precisionsnivå Informationen är relevant för vården, inte bara för kvalitetsregistret. Vore bra med ett tidpunktsverktyg med möjlighet att dokumentera på känd precisionsnivå (t.ex :XX). Tidpunkt för ankomst till sjukhus Datum + klockslag med känd precisionsnivå Informationen är mest intressant för kvalitetsregistret. Planerad rehabilitering efter akutvård Vallista, flerval Vallista vore enkelt och effektivt. Informationen är inte bara relevant för registret eftersom patientens planerade rehab påverkar avdelningsarbetet, men påverkan gäller mest de praktiska arrangemangen. Informationen är mest relevant för arbetsterapeuter och sjukgymnaster, som måste veta vart patienten ska för att kunna rapportera till mottagande arbetsterapeut och sjukgymnast. 17

18 Vart patienten skrivs ut efter eftervård Planerad rehabilitering efter eftervård Aktiviteter i det dagliga livet före insjuknandet Vallista, enval Vallista, flerval Informationen är viktig för överrapporteringen. Om informationen ska fungera i vården (och inte bara för registerändamål) räcker det inte med vallista. De behöver skriva mer specifikt, t.ex. genom att välja ett fast värde och kommentera (t.ex. vilken hjälp patienten fick). Toalettbesök Kläder Vallista, enval Vallista, enval Se ovan. Se ovan. Sväljförmåga Vallista, enval Informationen har betydelse för vården (t.ex. kost, form av läkemedel), inte bara registerändamål. Det behövs utrymme för att dokumentera mer detaljerat än vad föreslagen vallista tillåter, man behöver alltså kunna fritextkommentera också. Jämförelse mellan Klurigprojektets och NDPi:s mappningar Regionspåret kan tyckas ha gjort om något som redan har gjorts, dvs. den mappning av Riks-strokes akutformulär mot Snomed CT-begrepp som genomfördes 2012 i NPDi (Nationellt program för datainsamling) 9. Mappningen i Regionspåret har dock haft en annan inriktning: Klurigprojektet har utgått från problem som upplevs hos personer som arbetar med att rapportera till Riks-stroke. Projektet har tagit hänsyn till en kontext i form av Cosmic. Projektet har tagit fram förslag på sökord, vallistor och sätt att hitta relevant information i Cosmic. Projektet har visat förslaget för personer som arbetar med att rapportera till Riks-stroke. Som framgick i avsnittet 4.2 utgick Klurigmappningen från 2013 års version av akutformuläret, medan NPDi-mappningen mappade 2012 års version 10. Klurigprojektet har även använt en senare release av Snomed CT jämfört med NPDi

19 En jämförelse mellan mappningen utförd av Klurigprojektet och den som utförts av NPDi 11 har också gjorts. I enbart ett fåtal fall hade exakt samma Snomed CT begrepp använts för mappning. Följande skillnader har identifierats: I NPDi-mappningen finns ibland både ett post-koordinerat uttryck och samma uttryck uppdelat i uttryckets delbegrepp. I vissa fall fanns överensstämmelse med någon av dessa delbegrepp. Klurigprojektet har utgått från att det finns ett visst specifikt system, Cosmic, med en viss specifik struktur. Detta har av naturliga skäl inte varit möjligt för NPDi. Dock hade NPDi kunnat utgå från en gemensam informationsstruktur i mappningen. Då information funnits i Cosmics existerande informationsstrukturer, exempelvis i den vårdadministrativa modulen eller läkemedelsmodulen, har detta utnyttjats för att antingen ersätta eller förenkla mappningen. o Exempel: Läkemedelsfrågorna i Riks-stroke har i NPDi mappats till åtgärdsbegrepp i Snomed CT. I Klurigprojektet antas att själva åtgärden, behandlingen, är representerad i läkemedelsmodulen och den enda uppgift som Snomed CT-mappats är själva substansen. I akutformuläret finns en fråga om Blodtryckssänkande läkemedel (avser samtliga grupper och oberoende av indikation) vid insjuknandet. I Klurigmappningen antas att det finns uppgifter om tidpunkt för insjuknande som kan jämföras med uppgifter om när läkemedelsbehandlingar påbörjats och avslutats. Om Snomed CT används för att koda substanser räcker det att söka efter behandlingar vid tiden för insjuknande som har Snomed CT-kod av typen blodtryckssänkande medel. Klurigprojektet och NPDi har gjort olika val av vilka delar av informationen i formuläret som ska mappas. Exempelvis har vissa registerrubriker mappats av Klurigprojektet men inte av NPDi. Anledningen till att registerrubrikerna mappats är att information under dessa registerrubriker skulle kunna hittas om motsvarande rubrikerna i journalen också Snomed CT-kodats. I NPDi-mappningen har Snomed CT:s kontextmodell 12 använts ofta för att representera att information saknas (okänt), att något är planerat, att något hänt eller förelegat tidigare, att något inte gäller eller inte har utförts, ibland i kombination. Kontextmodellen i Snomed CT överlappar ibland med informationsstrukturer som kan förväntas finnas i journalsystem även om dessa strukturer kanske inte finns i Cosmic idag. Därför används kontextmodellen (eller default-kontext 13 ) endast i mycket liten utsträckning i Klurigprojektets mappning Grafer För att enkelt presentera skapade mappningar på ett överskådligt sätt framställdes grafiska figurer av mappningarna i Kommunspåret (se bilaga 8). De grafiska figurerna byggde vidare på erfarenheter från tidigare forskning vid IMT, men anpassades både till det aktuella projektet och till det nya distributionsformatet RF2 14 och den svenska översättningen av Snomed CT Konsekvenser vid ny version av Snomed CT Mappningarna i Kommunspåret genomfördes till den svenska release av Snomed CT som är daterad Den releasen är en utökning av den internationella releasen av Snomed CT daterad

20 Den använda releasen innehåller omkring aktiva begrepp med tillhörande beskrivningar, relationer och RefSets. När mappningarna var färdigställda, men innan projektet var avslutat, levererades till projektgruppen den svenska releasen av Snomed CT som är daterad Den releasen är en utökning av den internationella releasen av Snomed CT daterad Den nya releasen innehöll bland annat knappt nya aktiva begrepp, omkring 200 aktiva förändrade begrepp gentemot den föregående releasen och omkring 100 inaktiveringar av begrepp som var aktiva i den föregående releasen. Leveransen av den nya releasen aktualiserade frågan om hur den nya releasen påverkar de redan gjorda mappningarna till Snomed CT och om de behöver förändras på något sätt för att överensstämma med den nya releasen. Den allmänna frågan om hur nya releaser av Snomed CT kan komma att påverka vårdgivares mappningar, och indirekt också exempelvis mallar, blev aktuell. Hittills har landstingen i regionen, och troligen även de andra landstingen i Sverige, bedrivit sitt arbete med patientdokumentationen mestadels lokalt inom landstinget. Redan idag hämtas innehåll från externa källor in i journalsystemen. Exempelvis distribuerar Socialstyrelsen klassifikationerna på ett format anpassat för import i journalsystem. Vidare används Socialstyrelsens termbank ibland som källa för sökord. Förändringar i innehåll i dessa källor har dock haft begränsade följdverkningar på systemen och på de termer och mallar som landstinget har använt. Användning av Snomed CT kan vara mer integrerad i systemen och Snomed CT utvecklas kontinuerligt. Därför kan förändringar i Snomed CT ha större påverkan på systemen än vad som varit vanligt tidigare. En litteraturstudie av interna dokument från Storbritannien om förändringshantering kopplat till Snomed CT, som erhölls via personlig kommunikation, genomfördes. Denna gav dessvärre inte någon för Klurigprojektet tillämpbar vägledning om hur nya releaser kan påverka existerande mappningar. För att kunna få en överblick över förändringarna mellan de två releaserna modifierades en tidigare skapad metod för att generera grafiska representationer av Snomed CT:s begrepp, relationer och beskrivningar till en prototyp som även visar förändringar mellan två releaser. Metoden är beskriven i bilaga 9. Metoden användes sedan för att generera grafiska översikter av alla begrepp som Kommunspåret mappade till i releasen daterad och hur begreppen förändrades till releasen daterad En analys av de grafiska översikterna visade att inga förändringar hade skett av varken de begrepp som Kommunspåret mappade till eller något av de relaterade begreppen. Slutsatsen drogs därför att mappningen inte behöver uppdateras för att kunna användas tillsammans med den nya releasen. Den ovan beskrivna prototypmetoden kan med fördel förbättras ytterligare i eventuella kommande projekt för att ge bättre stöd vid uppdateringar av mappningar i de fall som Snomed CT faktiskt har förändrats på något för mappningen väsentligt sätt mellan två releaser Erfarenheter från mappningsarbetet Generella erfarenheter från mappningsarbetet I slutet av projektet skickades ett antal frågor om erfarenheter av projektet ut till projektdeltagarna. Här följer en kort sammanfattning av resultatet av frågorna. Det upplevdes som en fördel att ha ett nationellt initiativ (här Nationellt fackspråk) att stödja sig på i arbetet med att strukturera dokumentationen. Att basera projektet på nationella resurser kan minska risken för lokala lösningar som blir svåra att använda i kommunikation med andra. Även om det bitvis var svårt att ta till sig Snomed CT upplevdes det att det var viktigt att ta ett första steg. 20

21 Snomed CT har generellt upplevts som något svårt att ta till sig. Utbildningen i projektet har varit en hjälp men inte tillräckligt omfattande. En längre Snomed CT-utbildning varvad med praktik är nödvändig för att tillämpning ska var möjlig. De nyvunna kunskaperna om Snomed CT upplevdes ändå som ett viktigt bidrag från arbetet i projektet. Det antogs att detta skulle kunna komma till nytta senare i kommande projekt. En annan svårighet som lyftes fram var själva mappningsarbetet, som beskrivits ovan (se exempelvis avsnitt 5.7.3). De tre landstingen har alla Cosmic som journalsystem men konfigurationen skiljer sig åt väsentligen. Bland annat använder de olika landstingen olika moduler av systemet och sökord och mallar har i stort sett utvecklats helt oberoende i de tre landstingen. Trots dessa skillnader kunde man samarbeta i mappningsprojekten, man såg att denna typ av samarbete i framtiden kunde öka i omfattning och man ville se mer konkreta resultat av arbetet i form av exempelvis mallar och sökord redan idag. Vidare upplevde man att resultatet av detta projekt kunde utgöra grund för att lyfta frågan kring mer strukturerad vårddokumentation inom den egna organisationen Olika syften med mappningsarbetet I mappningsarbetet identifierades flera olika potentiella syften med mappningen. De identifierade syftena var utbyte av information mellan olika system (t.ex. journal till journal eller journal till kvalitetsregister) inom eller mellan huvudmän hantering av sökords- eller termkatalog inom ett landsting utbyte av sökord eller termer mellan landsting eller mellan landsting och kommun hantering av enskilda mallar eller mallkataloger inom eller mellan huvudmän. Alla dessa olika syften var tänkbara för det aktuella projektet och flera syften skulle kunna uppfyllas samtidigt av ett visst mappningsarbete Svårigheter kopplade till användning av Snomed CT En heldag ägnades åt Snomed CT- och mappnings-utbildning i början av projektet. Denna enda heldag var dock inte tillräcklig för att mappningen skulle kunna ske utan handledning. Två handledare medverkade genom hela projektet. Deltagarna i projektet har utvecklats väsentligt under projekttiden och skulle troligtvis kunna arbeta betydligt mer självständigt i kommande projekt. Det är mer rimligt att en mappningsutbildning ska läggas ut under ett antal halvdagar under en halvårstid än koncentrerat som ursprungligen var tänkt i detta projekt. Särskilda svårigheter uppmärksammades kring hur man säkrar att man valt rätt Snomed CT-begrepp. Flera olika söksätt fick kombineras för att hitta i Snomed CT. Enbart svenska räcker inte till för sökning då det än så länge inte finns några svenska synonymer. En viss variation i användning av Snomed CT kan förväntas, dvs. att olika personer ibland väljer olika begrepp utifrån ett visst källbegrepp. I mappningsförsök som gjorts tidigare har en sådan variation observerats 15. Detta behöver inte nödvändigt påverka mappningsresultats användbarhet i så stor utsträckning om åtminstone vissa grundläggande principer följs, t.ex. vid val av hierarki. 15 Mappning mellan Klassifikation av medicinska åtgärder och Snomed CT. 21

22 En annan relaterad svårighet var att avgöra när mappning inte är möjlig eller när en mappning inte är meningsfull, alltså när rätt val är att inte mappa alls. Båda dessa problem relaterar också till syftet med mappningen. Detta kan svårt att avgöra då olika syften kan ställa olika krav på mappningen Sökord kontra Snomed CT En stor del av tiden vid mappningstillfällena ägnades att förstå betydelsen och användningen av sökorden som vi skulle mappa, dvs. mappningskällan. När väl förståelsen av sökordet var tillräckligt god gick arbetet med mappningen till Snomed CT relativt snabbt. Det var också en stor skillnad mellan enkla, precisa sökord och mindre tydliga sökord. En förklaring är troligtvis skillnaden mellan hur sökorden används i journalen, som rubriker för fritextavsnitt, och hur Snomed CT ursprungligen är tänkt att användas. Den övervägande majoriteten av alla sökord som används inom landstingen i Sydöstra sjukvårdsregionen är s.k. fritext-sökord, dvs. sökord under vilket den som dokumenterar är fri att skriva vad och hur som helst. Det går heller inte att i Cosmic konfigurera bort fritextfält från sökord, även om det ofta är önskvärt att slutanvändarna endast dokumenterar med t.ex. fasta värden i vallista eller datumfält på vissa sökord. Samtliga sökord i status-delen i utskrivningsmallen var fritext-sökord. Det finns väldigt få sätt att styra användningen av fritext-sökord och Standardiseringsprojektets journalgranskning har visat att dokumentationsanvisningar inte följs med riskerad patientsäkerhet som följd (se avsnitt 2.3). I Klurigprojektet uppmärksammades t.ex. att det är vanligt att man under statussökord skriver både status, bedömning och ev. åtgärder. De mappningar som gjordes i Klurigprojektet utgick från att så inte var fallet. Detta kan vara ett rimligt arbetssätt då det är den användning av sökorden man vill styra mot, men man måste vara medveten om att mappningen kan avvika mot användning i verkligheten. En sådan mappning kan fortfarande svara mot behov när man t.ex. organiserar sökord i en sökordskatalog där den tänkta användningen av sökordet är viktigast. Vid en inriktning mot mer strukturerad inmatning, exempelvis med större inslag av fasta värden, kommer troligtvis mappning till Snomed CT att vara mindre komplicerad då betydelsen av sökorden och värdena är mer precis och då det i större utsträckning blir möjligt att avgränsa vad som är möjligt att dokumentera under sökorden Sökord och mallkontext Sökord används i dokumentationssammanhang alltid i en viss struktur och ges via denna struktur en viss kontext. I Cosmic-installationen i LiÖ fanns till exempel i mallen Utskrivning/Avslutning sökorden Hud och Sår. Sökordet Sår var i den aktuella mallen angivit som undersökord till sökordet Hud men så var inte fallet i alla mallar. I termbeskrivningen för sökordet Hud framgick att hudsår kunde dokumenteras under detta sökordet. Sökordet Sår innefattar sår på hud men även slemhinnesår. Utifrån detta kan flera frågor ställas: Skall Sår i mallen Utskrivning/Avslutning tolkas som enbart hudsår, alltså att betydelsen av sökorden ärvs neråt i mall-hierarkin? Skall sökorden generellt alltid tolkas i sin mallkontext? Hur når detta tolkningssätt ut till dem som dokumenterar? Hur säkerställs att ev. kontextinformation bevaras när information återanvänds? Två alternativa mappningar skapades för de två alternativa tolkningarna. Snomed CT hjälper inte här då de två betydelserna inte är möjliga att direkt ordna i en enkel hierarki. 22