El objetivo de este modelo es pasar de expresar tradicionalmente las guías clínicas y las medidas estadísticas, a través de datos semiestructurados y papel, (o documentos word/pdf, que es lo mismo) a poder incorporar las guías y las medidas de calidad de atención en un formato procesable por las computadoras, más compatibles con la era de la Salud Digital.
Exploramos
en la nota la relación de este modelo con las especificaciones HL7, (R) FHIR
(R) R4 y CQL.
Cuando
nos referimos a ‘procesable por las computadoras’ significa, poder registrar el
resultado de los procesos de atención, intercambiarlos y también a expresar los
procesos de decisión resultantes de las guías, (intervenciones). Si observamos
el enfoque SMART de la OMS, en el diagrama, podemos ver que en los niveles L3 y
L4, define lo que denomina ‘Legible por Computadora’ o ‘Computable’ y
‘Ejecutable’.
Para
estos niveles la OMS, seleccionó las especificaciones CQL y FHIR R4. Para
probar este nuevo enfoque la OMS, ha utilizado como piloto las guías clínicas
de cuidado antenatal (ANC).
La
guía HL7 FHIR R4 para OMS-ANC, (Cuidado Prenatal)
En
todos los casos se está utilizando SNOMED CT, como terminología para los
elementos codificados.
En
cuanto a la representación implementable del kit de adaptación, (DAK) ya está
en proceso de generación la guía FHIR para OMS ANC.
La
guía de implementación FHIR ANC, de OMS, está todavía en borrador, (versión
0.2.0) e incluirá las definiciones terminológicas y estructurales computables
(modeladas como recurso FHIR) para expresar los ítems de datos necesarios que
reflejan la atención provista durante cada actividad. Por ejemplo:
Consejos
sobre dejar de ingerir café, alcohol y tabaco durante el embarazo; consejos
sobre el uso de magnesio para reducir los calambres en las piernas; selección
del lugar del parto o dosis de suplemento de hierro prescripto.
Los
ítems de datos están modelados utilizando los perfiles clínicos de FHIR R4,
(Procedure, Medication Request, Observation, Episode Of Care, Goal, etc.), según
corresponda.
Los
distintos procesos que reflejan la atención de un paciente, como pueden ser la
registración, consulta (con sus variaciones, examen físico, interconsulta, seguimiento
comunitario y promoción, reporte de indicadores agregados), se expresan como
combinaciones del resto de las definiciones:
• Los roles o ‘personas
genéricas’ de los distintos participantes en los procesos.
• Pacientes adolescentes y otros,
enfermeras, parteras, etc.
Estos
roles están modelados utilizando un perfil sobre los recursos Practitioner Role
of Patient, según corresponda: para las intervenciones o estrategias (por
ejemplo, suplementación nutricional durante el embarazo o evaluación y
screening fetal y maternal durante el embarazo).
Y
para las decisiones que derivan en intervenciones, (establecen nuevos procedimientos
o estudios a realizar como podrían ser la realización de Tests de HIV,
Hepatitis B y C, Sífilis, Tuberculosis, recomendación de Ecografía o consulta
con un nutricionista).
Estas
decisiones están modeladas a través de los perfiles de los recursos Library/
Plan Definition. Por ejemplo, el porcentaje de mujeres embarazadas con un
primer contacto de cuidado prenatal en los primeros tres meses, para el caso de
las medidas de calidad de la atención provista o indicadores.
Si
bien no están aún formalizados en la guía, según lo que expresa el enfoque
SMART, en sus niveles L3/ L4, las medidas de calidad se escribirán utilizando
el recurso FHIR Measure y/o el lenguaje CQL.
Primeros
pasos
La
guía describe los primeros pasos en la sección Quick Start.
En
principio se recomienda instalar en forma local un servidor de referencia del
módulo de razonamiento clínico de FHIR y cargar todas las definiciones de la
guía.
Posteriormente,
propone interrogar al servidor utilizando la operación FHIR $apply sobre el
recurso que representa la información de la paciente.
Desde
el punto de vista de la interoperabilidad basa - da en estándares HL7, esta es
la primera vez que vemos, por un lado, una guía de implementación FHIR,
desarrollada directamente por la OMS, y por otro una especificación de uso
global que usa el lenguaje CQL, para medir la calidad de atención de la salud
en un dominio específico.
Ambos
hechos nos parecen sumamente auspiciosos y esperamos muy pronto su culminación
y la pública - ción de más guías clínicas globales implementables y basadas en
estándares.
DIEGO KAMINKER
Socio Gerente, Director de
Innovación en KERN-IT SRL (Argentina). Miembro de HL7 International, Education
Advisory Council, Consejo Di - rectivo/ Director de Afiliados 2012-2015/
2019-2022.
Fuente
INNOVA
Salud Digital
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