Egészségügyi adatvagyon hasznosítása a stabil coronaria betegek ellátásának elemzésére

Absztrakt:

A hazánkban csaknem két évtizede gyűlő adathalmazt a fekvőbeteg, illetve járóbeteg ellátási epizódokról gyakorta emlegetjük hazánk különleges kincseként. E magasztos megfogalmazás háttere, hogy adatbázisaink valóban világviszonylatban egyedülálló módon tartalmaznak egy 10 milliós populáció minden tagjára vonatkozóan releváns egészségügyi adatokat egy relatíve stabil adatrögzítési struktúrában. Közismert ugyanakkor, hogy az adatok a finanszírozási szempontok erős súlyozásával kerültek rögzítésre, mely a kedvezően finanszírozott események felül –, a gyengén finanszírozottak alulreprezentáltságát, esetleg teljes hiányát eredményezi. Kérdések az adatbázis vonatkozásában ezért csak ezen finanszírozási elhajlások ismeretében fogalmazhatók meg. Ráadásul az adatbázisok a fekvőés já- róbeteg ellátás eseményeit eltérő struktúrában, epizód alapon írják le, mely események felfűzése az egyes betegek ellátási sorára, komoly informatikai ráfordítást igényel. A Pannon Egyetem Egészségügyi Informatikai KutatóFejlesztő Központja az orvosszakmai, az egészségügyi finanszírozási és az adatbázis-kezelési kompetenciák ötvözésével tesz kísérletet ezen adatbázis hasznosítására. Jelen cikk a stabil anginás betegek ellátási sorának létrehozását írja le, és példát ad az adatbázis hasznosítási lehetőségeire.

Abstract:

Our national social insurance data base with nearly two decadesʼ data of in- and outpa-tient care episodes is a real treasure of our country since it contains relevant data, in a consistent structure, on the whole 10-million population of Hungary, a unique feature compared to other social insurance databases worldwide. It is, however, well known that its data has been recorded with a strong bias towards financing issues, resulting in a deficient representation of poorly, and an over-representation of strongly financed procedures. Any data analysis therefore must consider this bias in order to present valid results. Another problem is that the inand outpatient episodes are stored in a different structure and that the required data cleaning and consequent case based temporal analysis requires a significant data engineering effort. The Medical Informatics R&D Cen-ter at the University of Pannonia, Veszprém, Hungary combined its medical professional, medical financing and information technology competences to deploy this data base. In this article, we present how we prepared the care event sequences for patients with stabile angina and also show an example analysis.