‘ProQA bevat een schat aan statistieken’

Voor het eerst grote gezamenlijke data-analyse van meldkamers

De ProQA-meldkamers in Nederland bouwen al jaren ongemerkt een schat aan informatie op over incidenten, ziektes en hulpverleningen. Voor het eerst worden deze ‘big data’ nu bijeengebracht en geanalyseerd. “Het biedt een uitgelezen kans om meer inzicht te krijgen in het meldkamerproces en dan de acute zorg te verbeteren”, zegt Paul Engelen van Meldkamer Support Organisatie. Hij voert de analyse uit in opdracht van de RAV-directies.

Miljoenen meldingen

“Geen enkele partij in Nederland beschikt over zó veel eenduidige veiligheidsstatistieken als de tien AMPDS-meldkamers samen”, vertelt Paul. “Er zijn inmiddels miljoenen meldingen behandeld in ProQA, die bij hetzelfde ziektebeeld dezelfde code krijgen. Samen weten we precies hoe vaak iemand iets overkomt, tot op het niveau van specifieke aandoeningen, uit te splitsen naar leeftijd, regio of moment van de dag. Het is eigenlijk vreemd dat we daar niet eerder iets mee zijn gaan doen.”

Die info is volgens Paul waardevol omdat je er zaken mee kan bewijzen die we tot dusverre moesten aannemen. Bijvoorbeeld dat ouderen vanaf een bepaalde leeftijd massaal beginnen te vallen. Paul: “Zijn er veel ademhalingsproblemen bij tieners en bij welk geslacht? Vanaf welke leeftijd worden CVA’s vaker gemeld? Je kan er beleid op baseren en proberen risico’s in te dammen. Het RIVM of de politiek kan daar veel aan hebben. Maar ook wijzelf kunnen zien of we ons werk goed doen. Hebben we de juiste hulp gestuurd en met de juiste urgentie? Als we uit onze data halen dat een bepaalde urgentie te hoog of te laag is, kunnen de Medisch Managers Ambulancezorg dit wijzigen in de urgentietabel. Of als in de praktijk blijkt dat een protocol beter of logischer kan, dan kan de ‘Academy’ in Amerika dat eventueel aanpassen.”


Naast de data die Paul heeft opgevraagd bij alle meldkamers (zie kader), heeft hij daarom ook gevraagd naar de terugkoppeling die na de afhandeling van meldingen wordt gegeven door centralisten en rijdiensten. “Helaas is feedback maar spaarzaam vertegenwoordigd in de data. Ik weet niet of dat te maken heeft met de manier van registreren, de opties in het digitale ritformulier, of een gebrek aan het willen geven van feedback. Maar het zou heel mooi zijn als we ons in het algemeen bewuster zouden zijn van onze eigen mogelijkheden om het systeem te verbeteren, door middel van feedback op de uitgegeven urgentie en inzet. Uiteraard in het belang van de patiënt en de zorg. Iedereen binnen de meldkamers en ambulancediensten kan daar een rol in spelen.”

Paul Engelen

Bloedende vinger

De data-analyse kan ook een aantal steeds terugkerende misverstanden en vooroordelen over ProQA wegnemen. Paul: “Het verhaal van het ‘rijden onder urgentie A1 naar een bloedende vinger’ duikt steeds opnieuw op wanneer iemand ProQA wil bekritiseren. Media pakken het dan weer gretig op, beleidsmakers nemen de beeldvorming over. Maar het rijden naar een bloedende vinger en andere schijnbaar ‘zinloze’ ritten voor een spoedambulance hebben niets met ProQA te maken. ProQA genereert alleen een code. Het heeft wel te maken met de afwegingen die de centralist maakt om coderingen te overrulen. En, in het geval van de vinger, met het correct hanteren van de werkwijze ‘bloeding stelpen en herconfigureren’. Wanneer de code ‘levensbedreigende bloeding’, op basis van de antwoorden van de melder, wordt gekozen in combinatie met een niet-gevaarlijk lichaamsdeel, dan volgt daarop de meldersinstructie om het bloeden te stelpen en te vragen of dit gelukt is. Daarna kan worden afgeschaald met behulp van ProQA. Is dit niet gebeurd, dan is de kans heel groot dat de voorgeschreven werkwijze niet is gevolgd.” In die situatie is het volgens Paul interessant om te achterhalen wat de afweging van de verpleegkundig centralist is geweest, want die heeft als enige de input van de melder gehoord.

Vallen er in Nederland meer mensen flauw?

“Ook kunnen we straks uit de data halen wat het effect is van het inschakelen van de huisarts in het meldkamerproces. Hoe vaak wordt er overruled en hoe vaak wordt er doorverwezen?” Een ander interessant verschijnsel om te onderzoeken, vindt Paul: Waarom wordt in ons land het protocol (Bijna) Flauwvallen zo vaak gekozen? “We zijn daarin wereldwijd koploper. Heeft dit iets met training te maken, of met de voorkeur van centralisten voor Flauwvallen boven Ziek Persoon? Vallen er in Nederland meer mensen flauw? Is de drempel om in die situatie 112 te bellen in ons land lager? Misschien komen we daar nu achter.”

Het is uniek, betoogt Paul, dat we onszelf dankzij deze data als land en als ProQA-gebruikers onderling kunnen vergelijken. Omdat het een nieuwe en onbekende situatie is, wordt eerst op algemeen niveau vergeleken. Daarna zou het per meldkamer mogelijk zijn de eigen werkprocessen te analyseren. Uiteindelijk zou per centralist zichtbaar kunnen worden gemaakt of de juiste protocollen worden gekozen en of ze correct worden gehanteerd. “Dat maakt nu geen deel uit van de opdracht. De data die ik heb, zijn niet gekoppeld aan centralisten, locaties of patiënten. Maar je zou de gegevens in theorie kunnen gebruiken als instrument om individuele prestaties te verbeteren en scholingsbehoefte per centralist vast te stellen.”

In de analyse kan elke mogelijke combinatie van de data (zie kader) worden gemaakt. Paul levert het eindrapport op na de zomervakantie. In een volgende editie komen we terug op de bevindingen.




De data die in de analyse worden gebruikt, zijn:


Voorvalnummer
Testvoorval
Status
Startdatum
Starttijd
Protocolnummer
Beslissingsniveau
Beslissingsnummer
Toevoeging aan de beslissingscode
Verklaring melder
Soort melder
Aantal patiënten
Leeftijd
Geslacht
Bij kennis
Ademt
Indicatie
Beslissingscode
Vraag 01 t/m 30 (sleutelvragen per protocol)