Влияние электронных систем медицинской документации на качество медицинской помощи в рамках обеспечения оперативной функции общественного здравоохранения на уровне ПСМП

Оказание качественной медицинской помощи – основополагающая цель любой системы здравоохранения. Одним из ключевых инструментов для достижения цели является эффективная система медицинской документации. Ее задачи – повышение качества медицинской помощи за счет автоматизации работы врачей и медицинского персонала по всем направлениям деятельности.

Цель. Изучить влияние электронных систем медицинской документации в учреждениях первичной медико-санитарной помощи на повышение качества медицинской помощи в целях обеспечения устойчивой организационной структуры, как оперативной функции общественного здравоохранения.

Материалы и методы. Поиск осуществлялся в базах данных MEDLINE, EMBASE, CINAHL и в Кокрановском центральном регистре контролируемых испытаний. Стратегия поиска базировалась на PICO Framework. Исследования, отобранные для мета-анализа, были опубликованы в период с 01.01.2010 г. по 01.05.2023 г. Два автора независимо друг от друга изучали заголовки и резюме статей на соответствие критериям. Информация из поиска была дедублицирована с помощью EndNote X9, импортирована в Covidence Systematic Review для проверки. Статистическую обработку выполняли в RStudio 2023.03.1 Build 446 (Posit Software, PBC). Мета-анализ проводили с использованием модели случайных эффектов для каждого показателя, гетерогенность оценивали через Q-критерий Кохрена.

Результаты. Поиск литературы выявил 640 публикаций, 11 статей были включены в обзор. Мета-анализ показал, что использование электронных медицинских карт (ЭМК) помогает сократить время на заполнение медицинской документации на 33,4 % (95 % ДИ = 0,8 % до 1,2 %; p < 0,007), способствует соблюдению клинических рекомендаций (ОР 1,30; 95 % ДИ = 1,04 до 1,79; p = 0,05) и позволяет снизить ошибки при назначении препаратов (ОР 0,44; 95 % ДИ = 0,34 до 0,53; p < 0,001), что несомненно повышает качество медицинской помощи.

Заключение. Данное исследование подтверждает положительное влияние электронных систем медицинской документации на повышение качества медицинской помощи в учреждениях первичной медико-санитарной помощи, главным образом за счет оптимизации времени заполнения документации, снижения количества ошибок персонала и организации работы в соответствии с клиническими рекомендациями. Результаты исследования будут полезными для специалистов по организации здравоохранения, специалистов общественного здравоохранения при принятии обоснованных решений о внедрении электронных систем медицинской документации.

1. Pronovost P. J. High-Performing Health Care Delivery Systems: High Performance Toward What Purpose? // Jt Comm J Qual Patient Saf. – 2017. – Vol. 43(9). – P. 448-449. – DOI: 10.1016/j.jcjq.2017.06.001.

2. Jedwab R. M., Franco M., Owen D., Ingram A., Redley B., Dobroff N. Improving the Quality of Electronic Medical Record Documentation: Development of a Compliance and Quality Program // Apple Clinic Inform. – 2022. – Vol. 13(4). – P. 836-844. – DOI: 10.1055/s-0042-1756369.

3. World Health Organization. Essential public health function Suggested citation. ns, health systems and health security: developing conceptual clarity and a WHO roadmap for action. Geneva: World Health Organization. – 2018. – 67 p.

4. World Health Organization. SIXTY-NINTH WORLD HEALTH ASSEMBLY. WHA69.1. Resolution adopted by the World Health Assembly. Geneva: World Health Organization. – 2016. – 450 p.

5. Слабкий Г. А., Пархоменко Г. Я. Міжнародні підходи до розвитку громадського здоров’я» // Україна. Здоров’я Нації. – 2012. – № 1(21). – C. 7.

6. Strengthening Public Health Services in the European Region – Brief Overview of Source Documents for the European Action Plan [Electronic source] // World health organization [website]. – URL: http://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0007/172681/RC62-id05-final-Rus.pdf?ua=1 (Accessed: 06.02.2025).

7. Graeme N. Forrest and others, Use of Electronic Health Records and Clinical Decision Support Systems for Antimicrobial Stewardship // Clinical In- fectious Diseases. – Vol. 59. – 2014. – P. 122-133. – DOI: https://doi.org/10.1093/cid/ciu565.

8. Joynt K. E., Bhatt D. L., Schwamm L. H., Xian Y., Heidenreich P. A., Fonarow G. C., Smith E. E., Neely M. L., Grau-Sepulveda M. V., Hernandez A. F. Lack of impact of electronic health records on quality of care and outcomes for ischemic stroke // J Am Call Cardiol. – 2015. – Vol. 65(18). – P. 1964- 1972. – DOI: 10.1016/j.jacc.2015.02.059.

9. Kee K. W., Char C. W., Yip A. Y. A review on interventions to reduce medication discrepancies or errors in primary or ambulatory care setting during care transition from hospital to primary care // J Family Med Prim Care. – 2018. – Vol. 7. – P. 501-506.

10. Tsai C. H., Eghdam A., Davoody N., Wright G., Flowerday S., Koch S. Effects of Electronic Health Record Implementation and Barriers to Adoption and Use: A Scoping Review and Qualitative Analysis of the Content. Life (Basel). – 2020. – Vol. 10(12). – P. 327. – DOI: 10.3390/life10120327.

11. Agoritsas T., Merglen A., Courvoisier D.S., Combescure C., Garin N., Perrier A., Perneger T. V. Sensitivity and predictive value of 15 PubMed search strategies to answer clinical questions rated against full systematic reviews // J Med Internet Res. – 2012. – Vol. 14(3). – P. 85. – DOI: 10.2196/jmir.2021.

12. Kwon Y., Lemieux M., McTavish J., Wathen N. Identifying and removing duplicate records from systematic review searches // J Med Libr Assoc. – 2015. – Vol. 103(4). – P. 184-188. – DOI: 10.3163/1536–5050.103.4.004.

13. Page M. J., McKenzie J. E., Bossuyt P. M., Boutron I., Hoffmann T. C., Mulrow C. D., Shamseer L., Tetzlaff J. M., Akl E. A., Brennan S. E., Chou R., Glanville J., Grimshaw J. M., Hróbjartsson A., Lalu M. M., Li T., Loder E. W., Mayo-Wilson E., McDonald S., McGuinness L. A., Stewart L. A., Thomas J., Tricco A. C., Welch V. A., Whiting P., Moher D. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews // BMJ. – 2021. – Vol. 372. – P. 71. – DOI: 10.1136/ bmj. n71.

14. Janett R. S., Yeracaris P. P. Electronic Medical Records in the American Health System: challenges and lessons learned // Cien Saude Colet. – 2020. – Vol. 25(4). – P. 1293-1304. – DOI: 10.1590/1413-81232020254.28922019.

15. Koper D., Kamenski G., Flamm M., Böhmdorfer B. Frequency of medication errors in primary care patients with polypharmacy // Family Practice. – 2013. – Vol. 30(3). – P. 313-319. – DOI: https://doi.org/10.1093/fampra/cms070.

16. Säfholm S., Bondesson Å. & Modig, S. Medication errors in primary health care records; a crosssectional study in Southern Sweden // BMC Fam Pract. – 2019. – Vol. 20. – P. 110. – DOI: https://doi.org/10.1186/s12875-019-1001-0.

17. Al Alawi S., Al Dhaheri A., Al Baloushi D. et al. Physician user satisfaction with an electronic medical records system in primary healthcare centers in Al Ain: a qualitative study // BMJ Open. – 2014. – Vol. 4(11). – Article No. 005569. – DOI:10.1136/bmjopen-2014-005569.

18. Wetterneck T. B., Walker J. M., Blosky M. A., Cartmill R. S., Hoonakker P., Johnson M. A., Norfolk E., Carayon P. Factors contributing to an increase in duplicate medication order errors after CPOE implementation // J Am Med Inform Assoc. – 2011. – Vol. 18(6). – P. 774-782. – DOI: 10.1136/amiajnl-2011-000255.

19. Shabbir S.A., Ahmed L.A., Sudhir R. R., Scholl J., Li Y. C., Liou D. M. Comparison of documentation time between an electronic and a paper-based record system by optometrists at an eye hospital in south India: a time-motion study // Comput Methods Programs Biomed. – 2010. – Vol. 100(3). – P. 283-288. – DOI: 10.1016/j.cmpb.2010.04.003.

20. Banerjee D., Thompson C., Kell C., Shetty R., Vetteth Y., Grossman H., DiBiase A., Fowler M. An informatics-based approach to reducing heart failure all-cause readmissions: the Stanford heart failure dashboard // J Am Med Inform Assoc. – 2017. – Vol. 24(3). – P. 550-555. – DOI: 10.1093/jamia/ocw150.

21. Armor B. L., Wight A. J., Carter S.M. Evaluation of Adverse Drug Events and Medication Discrepancies in Transitions of Care Between Hospital Discharge and Primary Care Follow-Up // J Pharm Pract. – 2016. – Vol. 29(2). – P. 132-137. – DOI: 10.1177/0897190014549836.

22. Chen J., Cutrona S. L., Dharod A., Bunch S. C., Foley K. L., Ostasiewski B., Hale E. R., Bridges A., Moses A., Donny E. C., Sutfin E. L., Houston T. K. iDAPT Implementation Science Center for Cancer Control. Monitoring the Implementation of Tobacco Cessation Support Tools: Using Novel Electronic Health Record Activity Metrics // JMIR MedInform. – 2023. – Vol. 11. – Article No. 43097. – DOI: 10.2196/43097.

23. Pohlmann S., Kunz A., Ose D., Winkler E. C., Brandner A., Poss-Doering R., Szecsenyi J., Wensing M. Digitalizing Health Services by Implementing a Personal Electronic Health Record in Germany: Qualitative Analysis of Fundamental Prerequisites from the Perspective of Selected Experts // J Med Internet Res. – 2020. – Vol. 22(1). – Article No. 15102. – DOI: 10.2196/15102.

24. Robinson K. E., Kersey J. A. Novel electronic health record (EHR) education intervention in large healthcare organization improves quality, efficiency, time, and impact on burnout // Medicine (Baltimore). – 2018. – Vol. 97(38). – Article No. 12319. – DOI: 10.1097/MD.0000000000012319.

25. Shafi S., Collinsworth A. W., Copeland L. A., Ogola G. O., Qiu T., Kouznetsova M., Liao I. C., Mears N., Pham A.T., Wan G. J., Masica A. L. Association of Opioid-Related Adverse Drug Events with Clinical and Cost Outcomes Among Surgical Patients in a Large Integrated Health Care Delivery System // JAMA Surg. – 2018. – Vol. 153(8). – P. 757-763. – DOI: 10.1001/jamasurg.2018.1039.

26. Liao P. J., Mao C. T., Chen T. L., Deng S. T., Hsu K. H. Factors associated with adverse drug reaction occurrence and prognosis, and their economic impacts in older inpatients in Taiwan: a nested case-control study // BMJ Open. – 2019. – Vol. 9(5). – Article No. 026771. – DOI: 10.1136/bmjopen-2018-026771.

27. Yagi M., Shindo Y., Mutoh Y., Sano M., Sakakibara T., Kobayashi H., Matsuura A., Emoto R., Matsui S., Nakagawa T., Ogawa K. Factors associated with adverse drug reactions or death in very elderly hospitalized patients with pulmonary tuberculosis // Scientific Reports. – 2023. – Vol. 13(1). – Article No. 6826. – DOI: 10.1038/s41598-023-33967-6.

28. de Hoon SEM, Hek K., van Dijk L., Verheij R.A. Adverse events recording in electronic health record systems in primary care // BMC Med Inform Decis Mak. – 2017. – Vol. 17(1). – P. 163. – DOI: 10.1186/s12911-017-0565-7.

29. Zarrinpar A., David Cheng T. Y., Huo Z. What Can We Learn About Drug Safety and Other Effects in the Era of Electronic Health Records and Big Data That We Would Not Be Able to Learn from Classic Epidemiology? // J Surg Res. – 2020. – Vol. 246. – P. 599-604. – DOI: 10.1016/j.jss.2019.09.053.

30. Hui C., Vaillancourt R., Bair L., Wong E., King J.W. Accuracy of Adverse Drug Reaction Documentation upon Implementation of an Ambulatory Electronic Health Record System // Drugs Real World Outcomes. – 2016. – Vol. 3(2). – P. 231-238. – DOI: 10.1007/s40801-016-0071-8.

31. Kern L. M., Barron Y., Dhopeshwarkar R. V., Edwards A., Kaushal R. HITEC Investigators. Electronic health records and ambulatory quality of care // JG Intern Med. – 2013. – Vol. 28(4). – P. 496-503. – DOI: 10.1007/s11606-012-2237-8.

32. Personal Electronic Health Records: A Review of Clinical Effectiveness, Cost-Effectiveness, and Guidelines [Electronic source] // Ottawa (ON): Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health CADTH Rapid Response Reports [website]. – 2016. – URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK355652/ (Accessed: 10.02.2025).

33. 21st century health challenges: can the essential public health functions make a difference? [Electronic source]. – Geneva: World Health Organization. – 2021. – 90 p. – URL: https://www.who.int/ publications/i/item/9789240038927. (Accessed: 12.02.2025)

34. van Fenema E. M. Meten van naleving van richtlijnen en behandelkwaliteit met data van routine outcome monitoring // Tijdschrift voor Psychiatrie. – 2017. – Vol. 59(3). – P. 159-165. 35. Cowppli-Bony A., Tretarre B., Marrer E., Defossez G., Daubisse-Marliac L., Coureau G., Minicozzi P., Woronoff A.S., Delafosse P., Molinié F. FRANCIM network. Compliance with clinical guidelines for breast cancer management: A population-based study of quality-of-care indicators in France // PLOS One. – 2019. – Vol. 14(10). – Article No. 0224275. – DOI: 10.1371/journal.pone.0224275.

35. Nijor S., Rallis G., Lad N., Gokcen E. Patient safety issues from information overload in electronic medical records // J Patient Saf. – 2022. – Vol. 18(6). – P. 999-1003.

36. Fennelly O., Cunningham C., Grogan L., Cronin H., O’Shea C., Roche M., Lawlor F., O’Hare N. Successfully implementing a national electronic health record: a rapid umbrella review // Int J Med Inform. – 2020. – Vol. 144. – Article No. 104281. – DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2020.104281.

37. Holmes J. H., Beinlich J., Boland M. R., Bowles K. H., Chen Y., Cook T. S., Demiris G., Draugelis M., Fluharty L., Gabriel P.E., Grundmeier R., Hanson C.W., Herman D. S., Himes B. E., Hubbard R. A., Kahn C. E. Jr, Kim D., Koppel R., Long Q., Mirkovic N., Morris J. S., Mowery D. L., Ritchie M. D., Urbanowicz R., Moore J. H. Why Is the Electronic Health Record So Challenging for Research and Clinical Care? // Methods Inf Med. – 2021. – Vol. 60(1-02). – P. 32-48. – DOI: 10.1055/s-0041-1731784.