Pilot Hastanelerin Klinik Veri Analiz Raporları

Veri tabanından elde edilen verilerin belirli kriterlere göre analiz edilerek hastane yönetimine ve kodlayıcı personele gönderilen aylık, üç aylık ve yıllık standart formatta gönderilen analizlerdir.

Tablo – 4.2.2.1 Ortalama Yatış Gün Sayıları; Hastanelerin aylık yada yıllık bazda hastanelerine başvuran tüm vaka olgularını hastaneye kabulden tedavi edilip taburculuğuna kadar ki geçirdiği sürenin toplamının hastaneye yatış için başvuru sayısına bölümünden elde edilen hastanenin vakaları tedavi etmek için kullandığı ortalama gün sayılarını gösteren analiz raporudur.

Tablo – 4.2.2.2 Vaka Karması İndeksi; Vaka Karması Bir hastane tarafından yatarak tedavi edilen olguları gruplama, tanılara ve işlemlere göre sınıflamaya (yani DRG’lere) dayanan kategorilerdir.

Tablo – 4.2.2.3 DRG Frekansları Hastaneler; Hastanelerin kendi içinde yada tüm hastaneler karşılaştırmalı tablo şeklinde oluşturulabilir. Kodlamalar sonucunda oluşan DRG’ lerin var olan vakalar içerisindeki görülme sıklığını ve DRG’ lerin var olan vakalar içindeki bağıl değerini oluşan her bir DRG için toplam yatış gün sayısı ve her vakaya düşen ortalama yatış gün sayısının

karşılaştırılmasının yapıldığı analiz raporudur. Bu raporda aynı DRG üzerinden tüm hastanelerin var olan vakalarının ne kadar sürede tedavi ettikleri ve bu hastanelerdeki görülme sıklıkları kolaylıkla karşılaştırılabilmektedir.

Tablo – 4.2.2.4 Aylık Yatış Süreleri; Hastanelerin aylık DRG Veri Giriş Programına kayıt ettikleri hastaların toplam sayısını veren rapordur. Bu rapordan hastaneler aylık yatan hasta sirkülasyonunun ne kadar olduğunu takip edebilmekteler. Mevsimsel yada farklı nedenlerden oluşan hasta davranışlarıda belirlenebilmektedir.

Tablo – 4.2.2.5 En Sık Kullanılan 20 Tanı ( ICD )Kodu; Hastane klinik kodlama ekibi tarafından vakalar için en sık kullanılan 20 tanı kodunun ne olduğunu gösteren analiz raporudur. Top20 Tanı Analizi olarakda adlandırdığımız bu raporda hastanelerde hangi hastalıkların daha yoğunlukta

olduğunu ve var olan hastalıkların temelde yatış nedeni mi yoksa yatışı sırasında gelişen ek bir durum mu olduğunu görmek mümküdür. Tanıların toplamda en çok kullanım sayılarına göre Ana Tanı ve Ek Tanı durumunda ne kadar kullanıldığının ayrımıda gösterilmektedir. Bu raporlama aylık, üç aylık ve yıllık periyodlarda yapılabilmektedir.

Tablo – 4.2.2.6 En Sık Kullanılan 20 İşlem ( ACHI ) Kodu; Hastane klinik kodlama ekibi tarafından vakalar için en sık kullanılan 20 işlem/ prosedür kodunun ne olduğunu gösteren analiz raporudur.

Top20 İşlem Analizi olarakda adlandırdığımız bu raporda hastanelerde hangi işlemlerin / prosedürlerin daha yoğunlukta kullanıldığını görmek mümküdür. Bu raporlama aylık, üç aylık ve yıllık

periyodlarda yapılabilmektedir.

Tablo – 4.2.2.7 En Sık kullanılan 20 Morfoloji Kodu; Hastane klinik kodlama ekibi tarafından

neoplazm vakaları için en sık kullanılan 20 morfoloji kodunun ne olduğunu gösteren analiz raporudur.

Top20 Morfoloji Analizi olarakda adlandırdığımız bu raporda hastanelerde hangi neoplazm vakalarının daha yoğunlukta olduğunu ve var olan vakalardaki neoplazm tiplerinin hangi türde yoğunluk kazandığını görmeyi mümkün kılmaktadır. Bu raporlama aylık, üç aylık ve yıllık periyodlarda yapılabilmektedir.

Tablo – 4.2.2.8 Tanı, İşlem ve Morfoloji Kod Dağılımları; Hastaneler tarafından DRG Veri Giriş Programı kayıt edilen hastaların bütün bilgileri veritabanında saklanmaktadır. Belirli periyodlarda hastanelerin klinik kodlmadaki veri akışına ait tablonun bütününü görebilmeleri için bu analizi raporu gönderilmektedir. Analiz tablosunun ilk sütunda hastane tarafından DRG Veri Giriş Programına giriş yapılan hasta kaydı sayısı yer almaktadır. Hasta kayıtları için toplamda ne kadar tanı, işlem ve

morfoloji kodunun girildiği belirtilmelidir. Toplam kod sayısından sonra sıra ile Tanı kodları toplamı,

son olarak istatistiki ve ilk başvuru tanısı ile temel tanının değişme oranlarının belirlenmesinde

kullanılan ön tanı toplam kodları yer almalıdır. Neoplazm durumlarını tanımlarken hangi tür neoplazm durumunun olduğunu belirten morfoloji kodlarının toplam sayısıda raporda belirtilmelidir. Tüm vakalar için kullanılan cerrahi girişim, tanısal amaçlı inceleme, radyolojik görüntülemeler için verilen toplam işlem/ prosedür kodları sayısı raporun içerisinde yer almalıdır.

Tablo – 4.2.2.9 Günlük Girilen Hasta Sayıları; Hastanelerin Klinik Kodlama biriminden DRG Veri Giriş Programına hasta taburcu tarihleri baz alınarak hangi gün ne kadar hasta kaydı yapıldığını gösteren rapordur. Günlük olarak hastanelerin veri girişlerinin denetimini yapacak olan birime ulaştırılması gerekmektedir.

Hatalı Veri Raporları

Veri kontrol aşamasında saptanamayan hatalar yada daha kombine oluşan hataları saptamak amacıyla yapılan analizlerdir.

Bu analizlerin en büyük özelliği hasta dosyasında yer alan Ana tanı, Ek Tanı ve İşlem kodları arasında anlam ve kural ilişkisi aramasıdır.

Hasta kayıtları üzerinde yapılan taramalardan sonra hangi hasta dosyasında ne tür hata ve hatanın ne oranda görüldüğünü saptayan analizi türüdür.

Oluşturulan analizler hastanedeki kodlama birimine rapor edilmesi ile hata oluşan dosyalar kodlayıcılar tarafından yeniden kontrol edilir. Hatalı veriler ana veritabanından yeniden alınarak gerekli düzeltmeler yapıldıktan sonra yeniden düzenlenen hasta kayıtları ana servera online olarak gönderilir.

PICQ ( Performance Indicator Coding Quality )

Kodlama Kalitesi için Performans Göstergeleri (PICQ), Avustralya Kodlama Standartları ve kodlama yazım kuralları temelinde yanlış kodlanmış olabilecek veri kümelerindeki kayıtları saptayan önceden belirlenmiş bir dizi göstergedir.

PICQ Analiz Sistemi Kullanım Alanları;

 Veri problemi olan alanları saptamakta,

 Muhtemel düzeltme için belirli kayıtları saptamakta,

 Belirli bir gösterge veya göstergeler temelinde veri doğruluğunu ölçemek için kullanılmakta.

PICQ Gösterge Öğeleri

PICQ göstergeleri analiz yapımı sırasında yada raporlar içerisinde gösterge numaraları ifade etmektedir. Gösterge numaraları, hatalı kayıtların veya hata oluşabilecek kayıtların saptanmasında belirlenmiş her bir kuralı ifade eder. Hatalı kayıtları belirleyen göstergeler Avustralya kodlama standardına ve kodlama yazım kurallarını kaynak alarak hazırlanmaktadır.

Her bir gösterge kendi içinde kullanım amacı ve problem tipine göre sınıflandırılır. Bu sınıflandırma gösterge tiplerini oluşturur ve gösterge tipleri var olan kayıt içerisindeki saptamaya çalıştığı problem tipinin hata uyarısı ile kodlayıcıya açıklamada bulunur.

Gösterge Tipleri:

Düzenleme problemi – ICD-10-AM başvuru dosyalarında yer alan düzenlemelerin kullanılması gibi, temel düzenleme yoluyla engellenmiş olması gereken kodlar veya kod kombinasyonlarını araştırır.

Eksiklik problemi- Kayıt içerisinde yer alan kodlar eksiktir.

Fazlalık problemi – Yatışını tanımlamayan gereksiz kodlar vardır

Özellik problemi – Kodlar yeterince özel değildir veya yanlış kod seçilmiştir

Gösterge Dereceleri:

Her bir gösterge, problemin derecesine uygun olarak sınıflandırılır. Üç derece söz konusudur:

A ölümcül gösterge – bu tür bir gösterge tarafından bulunan tüm kayıtlar tanım tarafından yanlış kodlanmıştır. Çünkü, gösterge tanımına her türlü beklenti yazılmıştır.

B uyarı göstergesi – Bir uyarı göstergesi tarafından bulunan kayıtlar, bireysel kodların veya kod ya da veri kalemi kombinasyonlarının doğru olma ihtimalinin (mümkün olsa bile) düşük olduğunu gösterir.

Bazı uyarı göstergelerinin, kaydın doğru olma ihtimalini gösteren atanmış eşikleri vardır .

C bağıl gösterge- Bu tür bir gösterge tarafından bulunan kayıtlar sayılır ve genellikle daha büyük epizot gruplarının bir oranı olarak ifade edilir.

Bu göstergeler genellikle, ayrı problemli kayıtları tanımlamaktan çok kodlanan verinin genel kalitesini değerlendirmekte kullanılır.

Bir gösterge vasıtasıyla bir kayıt incelenirken, hastalık ve işlem kodları analiz edilir. PICQ, veri toplama işleminin herhangi bir aşamasında uygulanabilir veya kurumlar ,süre açısından sonuçlar arasında karşılaştırma yapılmasına izin veren standart bir formatta ifade eder.

PICQ Analizi Uygulama Takvimi

PICQ, ICD-10-AM kodları sisteme girildikten sonra herhangi bir zamanda kullanılabilir.

Hastaneler ve sağlık merkezleri PICQ'yu istenilen aralıklarla çalıştırabilir - günlük, haftalık, aylık...

Kodlanmış verilerin sürekli gözden geçirmesi ve değiştirilmesi için, Bireysel kodlayıcılara geribildirim sağlamak için,

Karşılaştırma amacıyla,

Klinik kayıt dokümantasyonunu hazırlayan klinik kodlayıcılar ve klinisyenlerin eğitim etkinliklerine katkıda bulunmak için,

Veri özütlemelerini, finansman kurumları gibi ikincil toplayıcılara göndermeden önce kayıtların gözden geçirilmesi ve gerekliyse düzeltilmesi amacıyla.

Yıllık PICQ analizi, performansın önceki yıllardaki performansla iç karşılaştırmasını ve diğer hastaneler ve sağlık kurumları ile karşılaştırmasını yapmak açısından faydalıdır.

Kodlama Kalitesi Ölçüm Raporu; Kodlama kalitesini ölçmek amacıyla önceden belirlenmiş

göstergeler (indikatörler) mevcuttur. Bu göstergeler, ICD-10-AM standartlar kitabında yer alan tanı ve işlem kodlamasında uyulması gereken kurallardan oluşmaktadır. Verilerde kontrol edilmesi istenilen göstergeler (indikatörler) seçilerek analiz ölçütleri oluşturulur ve PICQ seçilen veri kümesi üzerinden çalıştırılır. İlk raporumuzda tanı ve işlem kodlama kuralları temelinde yanlış kodlanmış olabilecek veri kümelerindeki kayıtlar hasta bazında raporlanabilmektedir. Hasta bazında elde edilen raporlarda hata yapılan indikatör numarası, adı ve açıklaması, bu açıklamanın altında hata saptanan hasta kaydına ait bilgiler (Hasta kayıt numarası, taburcu tarihi, hastanede kalış süresi, yaşı ve cinsiyeti) yer almaktadır.

Böylelikle kodlayıcı düzeltme yaparken doğru kayıt üzerinde düzeltme yaptığından emin olabilecektir.

PICQ Özet Raporu; Özet raporda toplam kaç hasta dosyasında seçilen gösterge ile ilgili kodlama yapılmış ve bu dosyaların kaçında hata tespit edildiği (hata oranı) yer alıyor. PICQ’den elde edilen diğer bir rapor şekli özet raporlardır. Bu raporlarda; göstergelerin tipi ve derecesine ait bilgileri görebilmekteyiz. Her bir gösterge, göstergenin saptamaya çalıştığı problem tipine göre sınıflandırılır.

Düzenleme problemi (ICD-10-AM başvuru dosyalarında yer alan temel düzenleme, yoluyla

engellenmiş olması gereken kodlar veya kod kombinasyonları), Eksiksizlik problemi (kodlar eksiktir), Fazlalık problemi (gereksiz kodlar vardır), Özellik problemi (kodlar yeterince özel değildir veya yanlış

A (fatal) ölümcül gösterge (bulunan tüm kayıtlar göstergede tanımlanan kurala göre yanlış

kodlanmıştır), B (warning) uyarı göstergesi (kod ya da veri kalemi kombinasyonlarının doğru olma ihtimalinin (mümkün olsa bile) düşük olduğunu gösterir.), C (relative) bağıl gösterge (problemli kayıtları tanımlamaktan çok kodlanan verinin genel kalitesini değerlendirmekte kullanılır. ). Gösterge tipi ve derecesi dışında bu göstergenin saptamaya çalıştığı kuralla ilgili kaç hasta dosyasında kodlama yapıldığı, bu dosyaların kaçında hata tespit edildiği (hatalı dosya sayısı), hata oranı ve göstergenin açıklaması gibi bilgilere ulaşabiliyoruz. Bu özet raporlar durumu istatistiki olarak değerlendirmeyi kolaylaştırmaktadır.

ACBA ( Avusturalian Coding Benchmark Audit ); Uluslararası Hastalık Sınıflandırma (ICD) kodlamasının kalitesini ölçmek, deneyimsiz olan klinik kodlayıcıların kodlamalarının metodolojisini,

"kodlayıcı" hataları ile "sistem" hatalarını ayırt etmesi amaçlayan Avustralya Kodlama Göstergesi Denetimidir.

ACBA Analizinin Kullanım Amaçları;

 Sürekli kalite geliştirme (CQI) felsefesi oluşturmak.

 Kodlama kalite çalışmaları

 Klinik kodlama hizmetleri

 Sağlık kurumlarının yönetim iyileştirme

 Kodlayıcı ve klinisyenlere eğitim imkanı oluşturmak.

 Klinik kodlayıcılara ve klinisyenlere geri bildirim sağlamak.

ACBA Analizinin uygulanmasıyla iki (2) sonuca ulaşılmaktadır.