Reutilització de la InformacióClínica per la Recerca Biomèdica

Mayer Miguel A.*, Furlong Laura I.*, Sanz Ferran*, Cots Francesc**, Planas Ignasi**, Torre Pilar**

*Research Programme on Biomedical Informatics (GRIB) de l’IMIM-Universitat Pompeu Fabra

**Parc de Salut Mar

Amb el support del projecte “European Medical Information Framework (EMIF)” de l’Innovative Medicines Initiative (IMI)

XIII Jornada FòrumCIS Fòrum Català d’Informació i SalutBarcelona, 29 d’abril 2015

Introducció

Els sistemes d’informació i la Història Clínica Electrònica (HCE) han estat incorporats en els darrers anys tant en Atenció Primària com en els Centres Hospitalaris

No obstant la utilització de la informació clínica que contenen aquests sistemes per desenvolupar recerca biomèdica no és tan freqüent

Presentem el desenvolupament d’un sistema de bases de dades relacional (SBDR) a partir del sistema d’informació IMASIS del Parc Salut Mar (PSMar), integrant diferents fonts d’informació clínica

Parc de Salut MAR

2 Hospitals Generals

3 Serveis d’Urgències

1 Salut Mental i Socio-sanitari

13 Equips d’Atenció Primària

Barcelona

Població: 325.000 habitants

IMASIS: Multicenter Hospital Information System

• Hospital del Mar

• Hospital de l’Esperança

• Centre Peracamps

• Centre Fòrum

Parc de Salut MAR

1984-1990 1990-1998 1998-2010

IMASISProcés d’implementació

Computerization of activities and processes

Complete Computerization of EHR

(IMASIS)

First phase of Implementation

of Clinical Information

Objectius

Descriure el procés d’implementació d’un sistema de bases de dades

Mostrar el potencial de la HCE per la reutilització de la informació clínica per la recerca biomèdica

IMASIS: Multicenter Hospital Information System

7

~1.400.000

710.366

Actualitzat a Març de 2015

Tots els Pacients en el sistema

Pacients amb codificació enCIM9MC:AdmissionsCirurgia Major AmbulatòriaUrgènciesConsultes Externes

Metodologia

S’ha implementat un SBDR a partir de la HCE amb la informació clínica disponible (MARes)

Anonimitzar els pacients de tres centres hospitalaris (2 aguts i 1 socio-sanitari)

Inclou diagnòstics, dades de laboratori, dades d’infermeria i farmàcia

S’han realitzat anàlisis estadístics per a conèixer les característiques de la població atesa i grups específics (pacients amb demència seleccionats mitjançant 26 codificacions del CIM9-MC)

Metodologia

C0011268 ICD9CM 290.0 Senile dementia uncompC0011268 ICD9CM 290.0 Senile dementia, uncomplicatedC0011265 ICD9CM 290.1 Presenile dementiaC0677545 ICD9CM 290.10 Presenile dementia, uncomplicatedC0677545 ICD9CM 290.10 Presenile dementiaC0154309 ICD9CM 290.11 Presenile dementia with deliriumC0154309 ICD9CM 290.11 Presenile deliriumC0154310 ICD9CM 290.12 Presenile dementia with delusional featuresC0154310 ICD9CM 290.12 Presenile delusionC0338629 ICD9CM 290.13 Presenile dementia with depressive featuresC0338629 ICD9CM 290.13 Presenile depressionC0859643 ICD9CM 290.2 Senile dementia with delusional or depressive featuresC0002395 ICD9CM 331.0 Alzheimer's diseaseC0002395 ICD9CM 331.0 Alzheimer's diseaseC0338451 ICD9CM 331.1 Frontotemporal dementiaC0236642 ICD9CM 331.11 Pick's diseaseC0236642 ICD9CM 331.11 Pick's diseaseC1260405 ICD9CM 331.19 Frontal dementiaC1260406 ICD9CM 331.19 Other frontotemporal dementiaC1260406 ICD9CM 331.19 Frontotemp dementia NEC ......

Metodologia: SBDR

MARes: resultats

Centre Fòrum

Hospital de l’Esperança

Hospital del Mar

893.771 pacients

10.066

170.638241.504

11.202

5.250

1.315

Distribució de pacients per centres

MARes: resultats

MARes: resultats

Hipertensió essencial

Infecció del tracte urinari

Diabetis Mellitus tipus 2

Tabaquisme

Contusions

Cataractes

MARes: resultats

Conclusions

La implementació d’un sistema de bases de dades a partir de la HCE permet la integració de múltiples fonts d’informació clínica.

Conclusions

La implementació d’un sistema de bases de dades a partir de la HCE permet la integració de múltiples fonts d’informació clínica.

La creació d’un SBDR específic per la gestió facilita l’anàlisi dels volums d’informació considerables a un sistema d’HCE

Conclusions

La implementació d’un sistema de bases de dades a partir de la HCE permet la integració de múltiples fonts d’informació clínica.

La creació d’un SBDR específic per la gestió facilita l’anàlisi dels volums d’informació considerables a un sistema d’HCE

Presenta un gran potencial per desenvolupar recerca biomèdica.

Contacte:

Miguel Angel Mayer@mmayerp

mmayer@imim.es

Research Programme on Biomedical Informatics (GRIB) IMIM-UPFhttp://grib.upf.edu