The Effect of Clinical Decision Support System on the Rates of Patients Who Reapply to the Emergency Department with the Same Diagnosis

Year 2023, , 637 - 642, 25.10.2023

Elife Özkan , İlker Köse

https://doi.org/10.54005/geneltip.1355424

Abstract

Aim: We aim to decrease readmissions with the same diagnosis within 24 hours in emergency departments when many patients are admitted, such as during a pandemic.
Methods: A comparison was made between the quarterly and monthly increases in 2021, 2020, and 2019 during the pandemic period. The root cause analysis determined that non-branch physicians and after-hours visits contributed to the increase in readmissions to the emergency department within 24 hours. A complete digital structure in State Hospital, Hospital Information Management System level 7 has enabled standardized diagnosis by eliminating physician and branch-based differences with the decision support systems established by the Hospital Information System by utilizing digital measures. Cross-sectional and retrospective reapplication rates 2019, 2020, 2021 2nd Period (April, May, June). Quality Standards in Health Emergency Department two data sets were used as The Basic Health Statistics Module data. Result as the 2019, 2020, and 2021 monthly reapplication rates of emergency department 2nd Period (April, May, June) month comparison Application rates 2020-year 2nd Period. Looking at the same months in 2021 and 2020, it is seen that the reapplication rate decreased below 2% within 24 hours.
Results: This means that the application rate has returned to pre-pandemic levels. It is aimed at making it easier and more effective to work in situations that lead to collective admissions to emergency hospital services. The same situation has been an example of similar practices within hospital services.
Conclusion: The application rate returned to its status outside the pandemic period. Differences in physician-induced approaches to diagnosis and treatment were eliminated, and standardization was achieved.

Keywords

Emergency department, HIMSS (Hospital Information Management System), Clinical decision support system, Health Informatics, Health Systems

Klinik Karar Destek Sisteminin Acil Servise Aynı Tanı ile Tekrar Başvuran Hasta Oranlarına Etkisi

Abstract

Amaç: Pandemi döneminde olduğu gibi çok sayıda hastanın başvurduğu acil servislerde 24 saat içinde aynı tanı ile tekrar başvuruların azaltılması amaçlanmıştır.
Gereç ve Yöntem: Pandemi döneminde 2021, 2020 ve 2019'daki üç aylık ve aylık artışlar arasında bir karşılaştırma yapıldı. Kök neden analizi, branş dışı hekimlerin ve mesai sonrası ziyaretlerin, 24 saat içinde acil servise yeniden başvurulardaki artışa katkıda bulunduğunu belirledi. Devlet Hastanesi, Hastane Bilgi Yönetim Sistemi seviye 7'de tamamen dijital bir yapıya kavuşmuş, dijital ölçütler kullanılarak Hastane Bilgi Sistemi ile kurulan karar destek sistemleri ile hekim ve branş bazlı farklılıklar ortadan kaldırılarak standart tanı konulması sağlanmıştır. Kesitsel ve retrospektif tekrar uygulama oranları 2019, 2020, 2021 2. Dönem (Nisan, Mayıs, Haziran). Temel Sağlık İstatistikleri Modülü verisi olarak Sağlıkta Kalite Standartları Acil Servis iki veri seti kullanılmıştır. Sonuç olarak 2019, 2020 ve 2021 yılı acil servis 2. Dönem (Nisan, Mayıs, Haziran) aylık tekrar başvuru oranları 2020 yılı 2. Dönem başvuru oranları karşılaştırılmıştır. 2021 ve 2020 yıllarında aynı aylara bakıldığında tekrar başvuru oranının 24 saat içerisinde %2'nin altına düştüğü görülmektedir.
Bulgular: Bu, başvuru oranının pandemi öncesi seviyelere döndüğü anlamına gelmektedir. Acil hastane servislerine toplu başvurulara yol açan durumlarda çalışmanın daha kolay ve etkili hale getirilmesi amaçlanmaktadır. Aynı durum hastane servisleri içinde de benzer uygulamalara örnek olmuştur.
Sonuç: Başvuru oranı pandemi dönemi dışındaki durumuna geri dönmüştür. Tanı ve tedavide hekim kaynaklı yaklaşım farklılıkları ortadan kalkmış, standardizasyon sağlanmıştır.

Keywords

Acil Servis, Hastane Bilgi Yönetim Sistemi, Klinik Karar Destek Sistemi, Sağlık Enformatiği, Sağlık Sistemi

References

• Aslan, Ş., Güzel, Ş. Türkiye'deki Hastane Öncesi Acil Sağlik Hizmetleri. International Journal Of Social Humanities Sciences Research 2018, 5.31: 4995-5002.
• Yorulmaz, M. , Karaalp, F. , Bükecik, N. & Özyılmaz, A. F. Acil Servise Tekrar Başvuru Orani Değerlendirmesi. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi 2017; 14: 92-99 .
• İncesu, E. , Beylik, U. , & Küçükkendirci, H. “The problem of recurrence of admission in emergency health services: a state hospital emergency service survey in Turkey.” Academic Overview International Journal of Refereed Social Sciences 2016; 53: 1-13
• Akyol, C., Oktay, C., Hakbilir, O., Akyol, J. A., & Tür, Ç. F. Evaluation of patients who reapply to the emergency department with the same complaint. Journal of Emergency Medicine of Turkey 2016; 6(3): 108-116.
• Sultanoğlu, H., Gamsızkan, Z., & Cangür, Ş. Examination of Repeated Applications and Solution Suggestions in Patients who Apply to the Emergency Department in a Year. Düzce University Journal of the Institute of Health Sciences 2021; 11(1): 50-55.
• Ministry of Health. Dijital Hastane [Internet]. 2014 [cited 2023 Jun 6]. Available from: https://dijitalhastane.saglik.gov.tr
• Ministry of Health. Indicator Management [Internet]. 2018 [cited 2023 Jun 6]. Available from: https://shgmkalitedb.saglik.gov.tr/TR,9066/indikator-yonetimi.html
• Ministry of Health. TSIM [Internet]. [cited 2023 Jun 6]. Available from: https://ckysportal.saglik.gov.tr/TR,4801/tsim.html
• Ministry of Health. Vaccination tracking application for physicians and healthcare personnel [Internet]. 2021 [cited 2023 Jun 6]. Available from: https://asila.saglik.gov.tr/
• Ministry of Health. About e-Nabız [Internet]. [cited 2023 Jun 6]. Available from: https://enabiz.gov.tr/Yardim/Index?lang=en
• Ministry of Health. HSYS [Internet]. [cited 2023 Jun 6]. Available from: https://hsys.saglik.gov.tr