MIRA-projektet Nya mått och metoder för att nationellt upptäcka eventuell underförskrivning Stramadagen 2014 Jenny Hellman, Folkhälsomyndigheten Projektgruppen: Bo Aronsson, Otto Cars, Mats Hedlin, Jenny Hellman (projektledare), Christer Norman, Gunilla Skoog, Anders Ternhag 2
Recept/1000 invånare och år 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 Bakgrund MIRA Folkhälsomyndighetens uppdrag: Övervaka, analysera och kommunicera antibiotikaförbrukningen Mål: Bevara möjligheten att effektivt använda antibiotika vid bakteriella infektioner hos människor och djur 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 0-4 5-14 15-64 65* -
Bakgrund MIRA Stort fokus på att minska överförskrivningen av antibiotika: Tidigare Stramas långsiktiga mål på 250 recept/1000 invånare och år Regeringens och SKL:s målformulering i patientsäkerhetsöverenskommelsen Lika viktigt att kunna utvärdera kvaliteten i antibiotikaförskrivningen och upptäcka eventuell underförskrivning av antibiotika
Recept/1000 invånare och år Antibiotikaförskrivningen har stadigt minskat 0-4 5-14 15-64 65* - 1400 1200 1000 Den kraftiga minskningen har medfört diskussioner om risk för eventuell underbehandling med antibiotika 800 600 400 200 0
Återkommande oro om igas Koppling till minskad antibiotikaanvändning?
Mål med MIRA- projektet: Förslag på mått och indikatorer som behövs för att myndigheten ska kunna mäta, analysera och följa antibiotikaförskrivningens kvalité avseende eventuell över- och underförskrivning Nulägesanalys och önskelägesanalys: Frågeformulär till Stramagrupper, andra experter och ESAC-net Litteraturgenomgång Sammanställt konkreta förslag och förslag arbetsprocess: Expertmöte, Stramaråd, remiss
Indikatorer och studier har kategoriserats kvalité 3 Klass 3: indikator mäter antibiotikaförbrukningen på ett mycket bra sätt och inkluderar ytterligare parametrar som symtom, diagnostik, följa patienter i vårdkedjan Underbygger diagnos och motiverar insatt behandling i förhållande till nationella rekommendationer 2 Klass 2: indikatorer krävs diagnoskopplad förskrivningsstatistik 1 Klass 1: enkla mått och metoder, kan tas fram i samtliga landsting och på nationell nivå- tex försäljningsstatistik av antibiotika: Andelen pcv av luftvägsantibiotika till barn Underförskrivning Rationell förskrivning Överförskrivning
Prioriterade MIRA klass 2 och 3
Generell matris med indikatorer för: Klass 2- diagnoskopplade data diagnosgrupper: LVI, UVI och HMI specifika diagnoser: akut mediaotit, rinosinuit, övre luftvägsinfektion, faryngotonsillit, samhällsförvärvad pneumoni, sporadisk nedre UVI, impetigo, erysipelas, sårinfektioner Indikatorer Förslag på generell uppbyggnad för klass 2 indikatorer 2:1 Antal diagnoser inom hel diagnosgrupp/1000 listade 2:2 Antal diagnoser inom hel diagnosgrupp som antibiotikabehandlas/1000 listade 2:3 Antal specifika diagnoser/1000 listade 2:4 Andel antibiotikabehandlade av specifik diagnos 2:5 Andel förstahandsval antibiotika av alla antibiotika per specifikdiagnos Vissa indikatorer inkluderar ett målvärde 10 2014-05-27
Källor- MIRA klass 2 I dagsläget - PRIS (Folkhälsomyndigheten avtal med PRIS-databasen (Primärvårdens register för Infektioner i Sverige) Långsiktig lösning -Infektionsverktyget (utveckla och införa Infektionsverktyget för öppenvård + skapa en nationell plattform (måste inkludera de patienter som inte får AB) -NPR (samarbete med SKL?) -NPÖ- bygga nationellt system (möjligt?, rimligt?) 11 2014-05-27
De 10 vanligaste diagnoserna stod för 83% av all antibiotikarecept 2013 (källa PRIS) Diagnos % av totala antibiotikaförskrivningen Recept/1000 listade patienter Cystit 27 32 Tonsillit 13 15 AMO 10 12 Hudinfektion 8 9 Sinusit 6 7 Pneumoni 6 6 Akut bronkit 4 5 Borrelia 4 Förkylning 3 4 Böld 2 3 5 12 2014-05-27
Klass 3 indikatorer Fortsättning på klass 2 Generell matris som inkluderar: Symtom, diagnostik och tidsaspekter Underbygger diagnos och motiverar insatt behandling i förhållande till nationella rekommendationer 3:1 Andel patienter med specifik diagnos som antibiotikabehandlas och där behandling är indicerad i enlighet med behandlingsrekommendationer (regnbågshäftet) utav samtliga patienter med specifik diagnos (oavsett journalförda symtom) som antibiotikabehandlas Andelen antibiotikabehandlade patienter 1-12år med AOM som uppfyller kriterierna för antibiotikabehandling enligt behandlingsrekommendationer (=säker AOM* utan komplicerande faktorer**) utav samtliga antibiotikabehandlade patienter 1-12 år med diagnosen AOM *Säker AOM= Purulent sekretion och /eller perforerad/chagrinerad trumhinna, eller buktande, ogenomskinlig, färgförändrad, orörlig trumhinna **Svår värk trots adekvat analgetikabehandling, infektionskänslighet på grund av annan samtidig sjukdom/syndrom eller behandling, missbildningar i ansiktsskelett eller inneröra, tillstånd efter skall- elller ansiktsfraktur, Chochleaimplatat, känd mellanöresjukdom eller tidigare öronoperation (avser inte plaströr), känd sensorineural hörselnedsättning 13 2014-05-27
Klass 3- Fokus underbehandling Finns det tecken på underbehandling med antibiotika vid infektioner i primärvård? Och som följd då en eventuellt ökad förekomst av allvarliga infektioner?
Delmål Skapa ett nationellt system för att; Kontinuerligt övervaka förekomst av ovanliga men allvarliga infektioner Studera användning av antibiotika vid primärvårdsinfektioner och dess påverkan på förekomst av allvarliga infektioner
Ex för Otit; < 1år, 1-12 år och >12 år Obs! För att klassas som ny mastoidit ska det ha gått minst ett halv år mellan mastoiditdiagnosen VC besök ex Otit Sjukhus: komplikation ex mastoidit Född:19710101, Max 31 dagar Anonymiserat ID Olika dataregister, NPÖ? Antibiotika? Andra sjukdomar????? Symtom? Andra läkemedel? Definiera olika studiegrupper för olika diagnoser? Ålder, kön, tidsfönster
Källa: Övervakning av komplikationer som eventuell följd av underbehandling (klass 3) I dagsläget: Påbörjat samarbete med SLL för att göra studie i VAL-databasen 20% av Svenska befolkningen Högförskrivarlän Långsiktigt Skapa ett nationellt system: Ett projekt där data från NPÖ (nationell patient översikt) utnyttjas ( nationell VAL-databas ) Avidentifierade uppgifter från olika vårdsystem följa individer genom vårdkedjan Möjligheter med fritextsökning av journaler Möjliggör incidensmätning av primärvårdsinfektioner och antibiotika (klass 2), allvarliga infektioner (likt Socialstyrelsens patientregister), samt Klass 3! 17 2014-05-27
Generella kommentarer från MIRA-rapporten Metoder för automatisk datafångst och framförallt metoder för att mäta klass 3 indikatorer bör prioriteras Viktigt med synergi mellan olika nationella projekt; Tex SKL (Sveriges kommuner och landsting)-projektet Nationellt primärvårdsregister (NPR) och Socialstyrelsens Öppna Jämförelser Automatiskt uttag av diagnoskopplad förskrivningsdata från journaler är idag möjligt i 3 landsting och under utveckling i 9 landsting Obs, diagnosglidningar samt att många besök saknar idag diagnos i journalen Det är svårt att fånga behandlingstid och dos i dagens register och med befintliga metoder Önskeläge; dosering och behandlingstid kopplat till diagnos Det är svårt att fånga symtom genom automatiska datauttag (vissa klass 3) Idag krävs journalgenomgångar för att få uppgifter på klass 3-nivån Önskeläge: om vi hade standardiserade mallar i journalen för vissa diagnoser så skulle dessa uppgifter vara lättare att ta fram 18 2014-05-27
Tack! jennyhellman@folkhalsomyndighetense 19 2014-05-27