Projectomschrijving

Aanleiding

Advance Care Planning (ACP) verbetert zorg in de laatste levensfase, maar goede timing blijkt moeilijk. Het is voor huisartsen moeilijk om alle relevante informatie over een patiënt mee te nemen en op waarde te schatten. Computers hebben geen last van deze beperkingen. Doel van dit project was een instrument te ontwikkelen, dat het optimale tijdsframe voor ACP signaleert. Het Huisarts Informatie Systeem (HIS) is een voor dit doel nog nauwelijks gebruikte databron.

Onderzoek

VIPTHIS bestond oorspronkelijk uit:

  • (door)ontwikkeling van een eerste test-algoritme
  • inventarisatie van de huidige ACP-praktijk
  • zoektocht naar een ‘gouden standaard’ voor een optimale ACP-timing, beide door dossieronderzoek met huisartsen
  • algoritme ontwikkeling op basis van 4 datasets van universitair medische centra
  • ontwikkeling van een ACP-signaleringstool, inbedding in bestaande ACP-trainingen van het Nederlands Huisartsen Genootschap (NHG) en Viaa Hogeschool en implementatie in 15 huisartsenpraktijken
  • evaluatie van de impact van de ACP-signaleringstool in de huisartsenpraktijk

Resultaten

Onderdelen 1 tot en met 3 zijn gerealiseerd. Gebruik van HIS-teksten verbeterde het voorspellend vermogen van een algoritme voor de timing van ACP met 45%. Tekstmining met HIS-data heeft dus meerwaarde. Daarnaast leerde het onderzoek naar de gouden standaard ons welke ingrediënten in het HIS voor huisartsen van belang zijn. En wat zij de optimale timing van ACP vinden voor 3 doelgroepen:

  • patiënten met kanker
  • patiënten met orgaanfalen
  • patiënten met multimorbiditeit

Impact

Met deze resultaten werken onderzoekers van het Leids Universitair Medisch Centrum de komende jaren aan de ontwikkeling van een ACP-signaleringstool voor optimale timing van ACP.

Naar boven
Direct naar: InhoudDirect naar: NavigatieDirect naar: Onderkant website