NURSING Data CH a Swiss NMDS - Anne BERTHOU ISE Lausanne
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NURSING Data CH
a Swiss NMDS
Anne BERTHOU
ISEü
Lausanne
ISE/ab/aju 1
Project aims
To study and propose a
complete nursing data
collecting system:
è for integration in health care Acute care
statistics
è as a basis for pricing of care Long term
é improve management systems care
(cost and quality)
é improve clinical information Home care
system (record)
ISE/ab/aju 2
Features of the project
l Not a scientific research
l Driven by political and
professional authorities
l Tight time and resource Use of
budget existing
l Three different cultures information
l links with the medical (ICD- systems
10) and administrative
languages
l Qualitative and quantitative
information
ISE/ab/aju 3
Swiss health information
system
l 26 autonomous
cantons í Comparisons
l 26 health systems í Coordination
l No central data
production
l Many lobbies
l Economic
Numerous different
restrictions
information systems
ISE/ab/aju 4
Federal laws
l Federal Law on statistics (1992)
l Federal Law on health insurance (1994)
Since 1998, compulsory collecting
of data for
Statistics Economy/Management
l Federal Law on data protection
ISE/ab/aju 5Reality of Nursing care in
Switzerland
5 functions*
l Support and substitute 3 roles
for the activities of
l Dependent
daily living
l Interdependent
l Assistance in crisis l Autonomous
situations
l Therapeutical care
l Prevention, Still in the shadow of
Rehabilitation the physician or of the
l Promotion of the patient bed
profession
* Swiss Red Cross
ISE/ab/aju 6Nursing information system(s)
l Performing (sometimes) Many systems
homemade (often) tools
l Nursing process (+) -
è Workload measure
Piecework ++ è Personnel staffing
l No common language è Measure of given care
l No compatibility è Measure of needs
l Quality versus quantity è Electronic patient
debate record
ISE/ab/aju 7Methodology
Analysis and use of existing tools
l Developing of a nursing information system
model
l Develop criteria for assessment of existing
systems
l Analysis of swiss and foreign systems
l Proposals for use, adaptation and additions
ISE/ab/aju 8From micro to macro ISE/ab/aju 9
Integration into global statistics
u sing
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Fina
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Popula tion
Sta t.
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ND sta t.
rsing d
Nu e c o r a re
R gc
u rsin
Alain Junger/99 N
ISE/ab/aju 10Links with other existing
swiss information systems
Po pula tion
Sta tistic s External Institution People
Mursing hom e s
Demographic
Hom e c a re
Data
m ed ic a l
AP DRG
Pa tie nt re c o rd , He a lth c a rd
Statistical
Data NMDS
Ta riffs
Planification NDS
Tra nsm issio n syste m
Data
Management
Records
Data
Clinical Data Nursing records
Facts
Alain Junger/99
ISE/ab/aju 11Model of the clinical process
Facts A-Sta te observed
Environment
Clinical Physiopathological Psychological Social
status
+ resources
- problems
Diagnostic
Nursing phenomena
aspects,
objectives
5 Functions
Inte rventions
Outcomes B-Sate observed
Alain Junger/99
ISE/ab/aju 12Nursing Maximum Data Set ISE/ab/aju 13
Standardized language ISE/ab/aju 14
Challenges
l Introduce nursing data into a health
information system in construction
l Integration respectful of cultural and
professional differences
l Creative integration of existing tools
l Documented answers to numerous diverse
expectations
l Integration of IT evolution
ISE/ab/aju 15Information policy
Ambitious information with modern tools
ð Web site
http://www.hospvd.ch/public/ise/nursingdata/
ð Restricted forum
ð Regular publications in professional and
other journals
ð Communications, conferences, lectures
ISE/ab/aju 16CH-NMaxDS - Structure
Patient
• .................
• .................
Nursing data • .................
collection
Institution
X
• ...........
Heath status • ...........
• ........ Episode A Place P
• ...........
• ........ • ........ • ...........
• ........ • ........ • ...........
• ........ • ........ • ...........
• ........
• ........ Staff X
• ...........
Interventions A • ...........
• ........ • ...........
• ........
• ........
• ........
• ........
Administrative data
collection
NURSING data/2000 17Le CH-NMaxDS
quotidienne des soignants
l construite à partir du catalogue de données
pertinentes le plus large possible ,
l comprenant 7 modules : «épisode», «patient», «état
de santé», «interventions», «lieu», «établissement»,
«professionnels»,
l permettant de décrire la réalité structurée des soins
infirmiers en vue d’utilisations diverses,
l pouvant être mise en relation avec d’autres bases de
données afin d’enrichir l’analyse des informations sur
les pratiques soignantes.
ISE/ab/aju 18CH-NMaxDS
l Patient
èpatient et réseau (identification* et données administratives*)
l Episode*/ séjour*
l Etat de santé
è Phénomènes infirmier, diagnostics médicaux
èChangement d’état de santé
èIncidents*, indicateurs de résultats*
l Interventions
èType (*), intensité (*)
l Contexte de prise en charge
èlieu de soins*
èétablissement*
èprofessionnels* * données déjà disponibles
NURSING data 2000 19Le CH-NMDS
l base de données qui correspond au catalogue de
données pertinentes et donc au nombre de
variables le plus restreint possible mais encore
suffisant pour décrire l’activité infirmière à des
fins statistiques (niveau maximum d’agrégation)
l ne comprend donc que quelques données décrivant
le lieu, auquel est associé une équipe soignante,
l’espace-temps (épisode), le patient, les 5
phénomènes infirmiers les plus caractéristiques
(état de santé), les 5 principales interventions
infirmières, l’intensité des soins et leurs résultats.
NURSING data 2000 20CH-NMDS
l Patient l Etat de santé
èNo* èDiagnostics médicaux*
èAnnée de naissance* èPhénomènes infirmiers
èSexe* principal et secondaires (4
èRégion de domicile* maximum)
èNouveau-né èCaractéristiques des
phénomènes
l Episode èRésultats atteints par rapport
èDate aux phénomènes
d’admission/début
d’épisode l Interventions
èDate de sortie/fin èInterventions principale et
d’épisode secondaires (4 maximum)
l Lieu èFréquence, contribution du
réseau, aide à domicile
èNo du lieu* èIntensité globale de l’épisode
* lien avec statistique médicale (classe, temps de soins requis
et administrative ou donné)
NURSING data 2000 21CH-NMDS : data collection
time
e
f car
eo
iso
d Catalogue of data
Ép
e «certified»
f car
d eo Nurding
iso record expert
Ép
Nursing
record
Summary C*
Nursing c Summary C Transcode
record
Anonymity
b
Summary B Summary B*
a
Transcode
•Code
Anonymity
•Type of code
PVG/RW •Content
•Way to transcode
Inside the institution Outside the institution
NURSING data 2000 22Langage standardisé (1)
3 scénarios envisagés
l Tout le monde utilise le même système de
relevé (par ex : LEP ou PRN)
l Chacun peut utiliser son système mais il faut les
mettre en concordance
l Chacun peut conserver son système mais doit
faire certifier la traduction des données dans un
langage formalisé (ICNP® ?)
NURSING data 2000 23Langage standardisé (2)
Difficultés
l Beaucoup d’établissements ne disposent pas
encore de système de relevé
l Les systèmes existants ne couvrent qu’une partie
des données à récolter - la plupart doivent être
complétés
l La granularité des classifications déjà utilisées
varie beaucoup de l’une à l’autre
l Ces différences de granularité seront encore
augmentées par ICNP®
NURSING data 2000 24Langage standardisé (3)
La solution de NURSING data :
l Elaborer et tester des Classifications suisses
globales mais limitées (phénomènes et
interventions)
l Mettre les systèmes existants en concordance avec
ces classifications
l Traduire ces classifications ainsi que les systèmes
utilisés en ICNP® et faire certifier ces derniers
NURSING data 2000 25NURSING data :
Example for actute care
NURSING data 2000 26Swiss Classification of Nursing
Phenomena and Outcomes
Health status
description Diagnoses
Nursing phenomena with
β)
judgement and outcome (ICNPβ
NURSING data 2000 27Swiss Classification of
Nursing Interventions
ICNP- Actions
NIC
Swiss Classification of
Nursing Interventions PRN
LEP
NURSING data 2000 28Vous pouvez aussi lire
