medyczne bazy danych wykorzystywane dla

Nowiny Lekarskie 2012, 81, 2, 113–121
KRZYSZTOF KUS1, MAGDALENA HAIN1, ELŻBIETA NOWAKOWSKA1, MICHAŁ MICHALAK 2,
DOROTA KOLIGAT1, PIOTR RATAJCZAK1, TOMASZ ZAPRUTKO1, ANNA PACZKOWSKA1
MEDYCZNE BAZY DANYCH WYKORZYSTYWANE DLA OPTYMALIZACJI LECZENIA
STWARDNIENIA ROZSIANEGO (SM) PRZEZ LEKARZY W POLSCE
– BADANIE PILOTAŻOWE
MEDICAL DATABASES USED TO OPTIMIZE THE TREATMENT
OF MULTIPLE SCLEROSIS (SM) BY DOCTORS IN POLAND – PRELIMINARY STUDIES
1
Katedra i Zakład Farmakoekonomiki i Farmacji Społecznej
Uniwersytet Medyczny im. Karola Marcinkowskiego w Poznaniu
Kierownik Katedry: prof. zw. dr hab. farm. Elżbieta Nowakowska
2
Katedra Informatyki i Statystyki
Uniwersytet Medyczny im. Karola Marcinkowskiego w Poznaniu
Kierownik Katedry: prof. dr hab. n. med. Jerzy A. Moczko
Streszczenie
Wstęp. Stwardnienie rozsiane (łac. sclerosis multiplex) (SM) jest przewlekłą chorobą autoimmunologiczną ośrodkowego układu
nerwowego (OUN), charakteryzującą się wieloogniskowym uszkodzeniem tkanki nerwowej. SM występuje na całym świecie, ale
z różną częstością. Lekarze z powodu szybkiego rozwoju medycyny zmuszeni są do ciągłej aktualizacji wiedzy oraz doskonalenia
umiejętności praktycznych. Internet i bazy danych ułatwiają gromadzenie, przetwarzanie i korzystanie z tych informacji w łatwy
sposób np. poprzez wykorzystywanie medycznych baz w diagnostyce czy leczeniu SM.
Cel. W pracy oceniono stopień wykorzystania baz danych do optymalizacji leczenia SM. Zbadano również wiedzę na temat baz
danych i poziom ich wykorzystania przez lekarzy w szpitalach, przychodniach i gabinetach lekarskich.
Materiał i metody. W badaniu wzięło udział 146 lekarzy zajmujących się osobami z SM (lecznictwo zamknięte i ambulatoryjne).
Badania zostały wykonane na obszarze Polski w okresie od stycznia 2010 do grudnia 2011 roku w formie ankiety (forma mailowa/
spotkanie z lekarzem). Do obliczeń statystycznych zależności pomiędzy badanymi cechami w skali nominalnej użyto test
niezależności chi-kwadrat. Przy małych licznościach wykonano dokładny test Fishera oraz test Fishera-Freemana-Haltona.
Wyniki. Lekarze powszechnie korzystający z medycznych baz danych w leczeniu SM to ludzie młodzi, którzy niedawno ukończyli
studia medyczne, a najczęstszym powodem przeszukiwania baz są problemy diagnostyczne z pacjentem chorym na SM. Najczęściej
bazy danych pacjentów z SM istnieją w szpitalach, gdzie lekarze mają do nich najłatwiejszy dostęp, pozwalający na optymalizację
leczenia.
Wnioski. Korzystanie z medycznych baz danych poprawia stan zdrowia, jakość życia pacjenta chorującego na SM oraz pomaga
zoptymalizować jego proces leczenia.
SŁOWA KLUCZOWE: medyczne bazy danych, wyszukiwanie danych, stwardnienie rozsiane, optymalizacja leczenia.
Summary
Introduction. Multiple sclerosis (SM) is an autoimmune chronic disease of central nervous system (CNS), characterized by
multifocal damage to the nervous tissue. MS occurs worldwide, but at different frequencies. The rapid development of medicine,
forced on the doctors continuous updating of knowledge and practical skills. The creation of the Internet and databases facilitated
the collection, processing and use of this information in an easy way such as using the base medical diagnosis or treatment of MS.
Aim. The study assessed the use of databases for optimizing the treatment of MS. Also examined the knowledge and use of medical
databases by doctors from online databases and databases of hospitals, clinics and doctors’ offices.
Material and methods. The study involved 146 physicians dealing with persons with multiple sclerosis (patient and outpatient
healthcare). The tests were performed on Polish territory in the period from January 2010 to December 2011 in the form of
questionnaires (e-mails/meeting with the doctor). For the calculation of statistical correlation between the measured trait on a scale
of nominal independence chi-square test was used. At low numbers of participants Fisher’s exact test and the test of Fisher-FreemanHalton were performed.
Results. Doctors commonly using medical databases in the treatment of MS are young people who recently completed their medical
studies, and the most common reason for searching the databases are diagnostic problems with a patient suffering from MS. Most
databases of MS patients are in hospitals, where doctors have the easiest access to them in order to optimize treatment.
Conclusions. Use of medical databases improves the health status, quality of life in the patient with MS and it helps to optimize the
healing process.
KEY WORDS: medical databases, data mining, multiple sclerosis, optimization of treatment.
PRACE ORYGINALNE
114
Krzysztof Kus, Magdalena Hain, Elżbieta Nowakowska i inni
Wstęp
Stwardnienie rozsiane (łac. sclerosis multiplex) (SM)
jest przewlekłą chorobą autoimmunologiczną ośrodkowego układu nerwowego (OUN), charakteryzującą
się wieloogniskowym uszkodzeniem tkanki nerwowej
[1, 2]. SM mimo, że występuje na całym świecie, ale
nie wszędzie z równą częstością [3]. Choroba ta dotyka
przede wszystkim rasę białą, a w przypadku rasy żółtej występuje w odmiennej postaci klinicznej (tzw. azjatycka postać choroby). Sama choroba postępuje wolno,
powodując rozsiane zmiany demielinizacyjne w obrębie
OUN [4, 5].
Przebieg SM cechuje się okresami zaostrzeń tzw.
rzutów choroby charakteryzujących się występowaniem
jednego lub kilku objawów świadczących o uszkodzeniu układu nerwowego (objawy powyżej 24 godzin) oraz
remisji – ustępowania objawów rzutu [1, 2]. Wyróżniamy 4 postacie choroby:
– postać remisyjno-rzutową (RRMS), występuje u 80%
pacjentów,
– postać pierwotnie przewlekłą (PPMS), dotyczy około
20% pacjentów, najczęściej po 40. roku życia,
– postać wtórnie przewlekłą (SPMS), występuje u 40%
pacjentów,
– postać rzutowo-przewlekłą (PRMS), jest formą przejściową pomiędzy RRMS a SPMS [1, 2, 6].
Pierwsze objawy stwardnienia rozsianego mogą być
przemijające i z czasem trudne do zauważenia przez
chorego. Często dopiero przeprowadzony z pacjentem
wywiad wykazuje, iż w młodości wystąpił epizod SM
[7]. W niektórych przypadkach pierwsze objawy poprzedzone są ogólnoustrojową infekcją, urazem lub nadmiernym wysiłkiem fizycznym, co często „usypia” czujność
pacjentów, którzy nie zdają sobie sprawy z konsekwencji
wynikających z przebiegu choroby [1].
Najczęściej stosowanym narzędziem oceny nasilenia
objawów i niepełnosprawności w SM jest skala EDSS,
czyli rozszerzona skala stanu niepełnosprawności (ang.
Expanded Disability Status Scale) oraz test MSFC, czyli
złożona skala stanu sprawności w stwardnieniu rozsianym (ang. multiple sclerosis functional composite) [8].
Stwardnienie rozsiane jest chorobą trudną do zdiagnozowania [9]. Obecnie obowiązującymi kryteriami są kryteria McDonalda, opracowane w 2001 roku, które oparte są na danych klinicznych oraz na wynikach badań
dodatkowych [10]. Innym badaniem diagnostycznym
jest badanie elektrofizjologiczne z wykorzystaniem tzw.
potencjałów wywołanych (EP), które dzielimy na:
– wzrokowe (VEP),
– somatosensoryczne (SSEP),
– słuchowe potencjały wywołane z pnia mózgu
(BAEP),
– ruchowe potencjały wywołane po stymulacji magnetycznej (MEP) [2, 11].
Sama terapia SM polega natomiast na leczeniu przyczyn choroby, poprawie jakości życia z chorobą i na
zmniejszaniu skutków ubocznych stosowanych leków.
PRACE ORYGINALNE
Wyróżnia się trzy podstawowe sposoby leczenia farmakologicznego:
– leczenie w okresie rzutów choroby,
– leczenie przyczynowe,
– leczenie objawowe [6].
Szybki rozwój medycyny obliguje lekarzy do ciągłej aktualizacji wiedzy i doskonalenia umiejętności
praktycznych. Internet i bazy danych ułatwiają gromadzenie, przetwarzanie i korzystanie z tych informacji
w łatwy sposób np. poprzez wykorzystywanie medycznych baz danych w diagnostyce czy leczeniu SM [12].
Największą i najbardziej rozpowszechnioną medyczną
bazą danych jest Medline. Jej zasoby obejmują publikacje, które są gromadzone od 1966 r. aż do chwili
obecnej ze wszystkich dziedzin związanych z medycyną, a sama baza została stworzona przez National Center for Biotechnology Information (NCBI), które działa przy National Library of Medicine (NLM). Baza ta
zawiera ponad 19 milionów rekordów bibliotecznych,
z 5 tys. czasopism, wydawanych w ponad 70 państwach
[13, 14].
Kolejną bazą medyczną jest The Cochrane Library,
która ułatwia podejmowanie decyzji w zakresie postępowania medycznego. Baza ta jest szczególnie przydatna w poszukiwaniu informacji, które są „oparte na
faktach” (EBM). Jest ona zbiorem udokumentowanych
prac, metod i protokołów, które są rezultatem pracy The
Cochrane Collaboration – grupy lekarzy z różnych krajów, którzy współpracują ze sobą i opracowują tematy,
które później wchodzą w skład tej bazy [14, 15].
Embase to następna znacząca baza danych medycznych, która zwiera publikacje z zakresu medycyny i nauk
pokrewnych. Znaczna ilość publikacji znajdujących się
w tej bazie pochodzi z czasopism europejskich, dlatego
też możemy tam znaleźć informacje, których nie znajdziemy w bazie Medline. W Embase jest zastosowany
system EMTREE, który jest rodzajem elektronicznego
słownika (odpowiednik MeSH w Medline) [14, 16].
Cel pracy
W niniejszej pracy oceniono stopień wykorzystania
baz danych przez lekarzy do optymalizacji leczenia SM.
Zbadano również wiedzę na temat baz danych i poziom
ich wykorzystania przez lekarzy w szpitalach, przychodniach i gabinetach lekarskich.
Materiały i metody
W badaniu wzięło udział 146 lekarzy zajmujących
się osobami z SM. Badanie dotyczyło specjalistów z różnym okresem stażu w lecznictwie zamkniętym i ambulatoryjnym (nie wymagało zgody Komisji Etyki) i zostało przeprowadzone w formie autorskiej, anonimowej
ankiety (ankieta do wglądu u autora).
Badania zostały wykonane na obszarze Polski
w okresie od stycznia 2010 do grudnia 2011 roku (forma
mailowa/spotkanie z lekarzem).
Medyczne bazy danych wykorzystywane dla optymalizacji leczenia stwardnienia rozsianego (SM) przez lekarzy...
Analiza statystyczna wyników
Do obliczeń statystycznych zależności pomiędzy
badanymi cechami w skali nominalnej użyto testu niezależności chi-kwadrat. Przy małych licznościach lub liczności zerowej w jednej lub więcej podgrupach wykonano
dokładny test Fishera dla tabel 2 × 2 lub/oraz test Fishera
-Freemana-Haltona (tabele większe niż 2 × 2). Wyniki
były analizowane na poziomie istotności α = 0,05.
Wyniki
Najliczniejszą grupę badanych stanowili lekarze powyżej 50. roku życia (ponad 41%) (Rycina 1).
Ponad 58% ankietowanych wykonywało swoją praktykę lekarską w miastach powyżej 150 tysięcy mieszkańców (Rycina 2), gdzie w szpitalu pracowało około 65%,
w przychodniach 54%, a w gabinetach prywatnych 48%
wszystkich lekarzy z tej grupy (Rycina 3). Wielu lekarzy
pracowało równocześnie we wszystkich wymienionych
jednostkach służby zdrowia.
Zaobserwowano istotną statystycznie zależność między korzystaniem z medycznych baz danych a wiekiem
lekarza (Test Chi2, p = 0,0432) – młodsi lekarze częściej wykorzystywali tego typu bazy w pracy. Najlicz-
115
niejsza grupa badanych (ponad 64%) korzystała z nich
czasami (ankietowani do 40. roku życia). Nie korzysta
z baz danych ponad 57% lekarzy powyżej 50. roku życia
(Tabela 1).
Korzystanie z medycznych baz danych w celu postawienia prawidłowej diagnozy jest zależne od miejsca
zatrudnienia (Test Chi2, p = 0,0321) – ponad 55% osób
pracujących w przychodni lekarskiej nie korzystało z baz
danych, natomiast 45% respondentów z poza przychodni używało ich na co dzień do diagnozy chorego (Rycina 4). Wykazano statystycznie istotną zależność pomiędzy wykorzystaniem baz danych a miejscem zatrudnienia (Test Fishera-Freemana-Haltona, p = 0,0235). Ponad
86% lekarzy pracujących w prywatnych gabinetach sporadycznie wykorzystywało komputerowe bazy danych
w celach diagnostycznych (Rycina 5). W przypadku
„niepewności diagnozy” korzystanie z baz danych jest
istotnie zależne od wieku (Test Chi2, p = 0,0093) – lekarze poniżej 40 lat = 63%, 41–50 lat = 67%. Osoby powyżej 50. roku nie korzystało z baz danych do postawienia
diagnozy (Tabela 2).
Korzystanie z bazy danych typu Medline czy Embase jest również zależne od miejsca pracy lekarza (Test
Fishera-Freemana-Haltona, dla bazy Medline p = 0,0041,
dla bazy Embase p < 0,0001). W małych miastach
(>50000 mieszkańców) 40% respondentów wykorzystywało te bazy w swojej praktyce lekarskiej. W średniej wielkości miastach (50–150 tysięcy mieszkańców)
wszyscy lekarze korzystali z bazy typu Medline (100%),
natomiast w dużych miastach (> 150 tysięcy) tylko 36%
lekarzy (Tabela 3).
Rycina 1. Struktura wieku badanej grupy lekarzy.
Figure 1. The age structure of the study group of doctors.
Rycina 3. Struktura zatrudnienia badanej grupy lekarzy.
Figure 3. The employment structure of the test group of doctors.
Tabela 1. Korzystania z baz danych w poszczególnych grupach
wiekowych lekarzy
Table 1. The use of databases in each age group of doctors
Wiek
Rycina 2. Miejsca odbywania praktyki lekarskiej badanej grupy
lekarzy.
Figure 2. The place of medical practice in the study group of
doctors.
< 40
41–50
> 50
Częstość korzystania z baz danych [%]
często
czasami
nigdy
23,55
64,68
11,77
20,55
49,40
30,05
21,10
21,01
57,89
PRACE ORYGINALNE
116
Krzysztof Kus, Magdalena Hain, Elżbieta Nowakowska i inni
Rycina 4. Wykorzystanie baz danych w celu postawienia diagnozy (a).
Figure 4. The use of databases in order to make a diagnosis (a).
Rycina 5. Wykorzystanie baz danych w celu postawienia diagnozy (b).
Figure 5. The use of databases in order to make a diagnosis (b).
Tabela 2. Korzystanie z baz danych w razie tzw. „niepewności”
diagnozy
Table 2. The use of databases in cases of diagnosis „uncertainty”
Wiek
< 40
41–50
> 50
Korzystanie z baz danych w razie tzw.
„niepewności” diagnozy
tak [%]
nie [%]
37,45
62,55
33,35
66,65
90,90
9,10
PRACE ORYGINALNE
Tabela 3. Struktura wykorzystania baz Medline i Embase w zależności od miejsca odbywania praktyki
Table 3. Structure of using Medline and Embase databases depending on the place of practice
Korzystanie z bazy Korzystanie z bazy
Medline
Embase
tak [%] nie [%] tak [%] nie [%]
miasto < 50 tys.
40,00
60,00
40,00
60,00
miasto 50–150 tys. 100,00
0,00
0,00
100,00
miasto > 150 tys.
36,22
63,78
4,44
95,56
Miejsce praktyki
zawodowej
Medyczne bazy danych wykorzystywane dla optymalizacji leczenia stwardnienia rozsianego (SM) przez lekarzy...
Większość respondentów (ponad 94%), którzy nie
prowadzili prywatnej praktyki lekarskiej nie korzystało
z bazy The Cochrane Database of Systematic Reviews
(Test Chi2, p = 0,0427), podobnie jak osoby pracujące w prywatnych gabinetach lekarskich (ponad 68%)
(Rycina 6).
Wykorzystanie bazy MP OnLine jest istotnie zależne
od wieku lekarza (Test Chi2, p = 0,0075). 80% lekarzy
poniżej 40. roku życia korzystało ze zbiorów MP OnLine, trochę mniej w grupie między 41. – 50. rokiem życia
(ponad 55%) (Tabela 4).
Z badań ankietowych wynikało, że istnieje zależność
między wiekiem a zapoznaniem się z tematem baz danych
na studiach (Test Fishera-Freemana-Haltona, p = 0,0042)
– ponad 76% lekarzy poniżej 40. roku życia zapoznało
się z bazami danych już na studiach. Wśród ankietowa-
117
nych powyżej 50. roku życia około 21% miało styczność
z bazami danych podczas studiowania (Tabela 5).
Tworzenie komputerowych baz danych pacjentów chorych na stwardnienie rozsiane w miejscu pracy jest także
zależne od miejsca zatrudnienia: w szpitalu bazy tworzyła ponad połowa respondentów (Test Chi2, p = 0,0092),
a poza szpitalem tylko niecałe 18% (Test Chi2, p = 0,0472)
(Rycina 7).
Optymalizacja leczenia szpitalnego i ambulatoryjnego jest istotnym elementem poprawy jakości życia
pacjenta. Ponad 33% ankietowanych (miasta > 150 tys.
mieszkańców) uważało, że bazy danych są przydatne w praktyce lekarskiej w zależności od konkretnego
przypadku chorego na SM, podczas gdy w małych miastach twierdziło tak aż 60% respondentów (Test FisheraFreemana-Haltona, p = 0,0005) (Tabela 6).
Rycina 6. Wykorzystanie bazy The Cochrane Database of Systematic Reviews przez
lekarzy.
Figure 6. The use of the Cochrane Database of Systematic Reviews by doctors.
Tabela 4. Struktura wykorzystania bazy MP OnLine w różnych
grupach wiekowych
Table 4. The structure of the MP OnLine base use in different
age groups
Wiek
< 40 lat
41–50 lat
> 50 lat
Korzystanie z bazy danych MP OnLine
tak [%]
nie [%]
80,00
20,00
55,44
44,56
18,39
81,61
Tabela 5. Zapoznanie się z tematem baz danych na studiach
w poszczególnych grupach wiekowych
Table 5. Familiarization with the subject at university databases
in each age group
Wiek
< 40 lat
41–50 lat
> 50 lat
Zapoznanie się z bazą danych na studiach
tak, dokładnie tak, wspomniano
nie
[%]
[%]
[%]
5,78%
70,47%
23,75%
0,00%
44,22%
55,78%
5,36%
15,66%
78,98%
Tabela 6. Praktyczny aspekt zastosowania danych zawartych w bazach medycznych dla poprawy zdrowia u pacjenta
Table 6. Practical aspects of the use of the data contained in medical databases to improve patient health
Miejsce odbywania praktyki lekarskiej
miasto < 50 tys.
miasto 50–150 tys.
miasto > 150 tys.
Czy informacje zawarte w bazach danych zastosowanych w praktyce
pomogą pacjentowi z SM w powrocie do zdrowia?
tak [%]
zależy od przypadku [%]
nie [%]
40,00
60,00
00,00
22,12
33,49
44,39
14,34
85,66
0,00
PRACE ORYGINALNE
118
Krzysztof Kus, Magdalena Hain, Elżbieta Nowakowska i inni
Rycina 7. Tworzenie komputerowych baz danych pacjentów chorych na
stwardnienie rozsiane w zależności od miejsca zatrudnienia.
Figure 7. Creation of a computer database of patients with multiple sclerosis
according to the place of employment.
Rycina 8. Możliwości korzystania z komputerowych baz danych pacjentów
chorych na stwardnienie rozsiane innego szpitala (przychodni, gabinetu)
w zależności od miejsca zatrudnienia.
Figure 8. The possibility of using computer databases of patients with multiple sclerosis from another hospital (clinic, office) depending on the place
of employment.
Rycina 9. Szukanie informacji na temat optymalizacji leczenia stwardnienia rozsianego w zależności od miejsca zatrudnienia.
Figure 9. Search for information on how to optimize the treatment of multiple sclerosis according to the place of employment.
PRACE ORYGINALNE
Medyczne bazy danych wykorzystywane dla optymalizacji leczenia stwardnienia rozsianego (SM) przez lekarzy...
119
Tabela 7. Korzystanie z komputerowych baz danych pacjentów innego szpitala (przychodni, gabinetu), w celu poprawy zdrowia pacjenta
Table 7. The use of computerized databases of patients from another hospital (clinic, physician’s office), to improve the health of the patient
Miejsce odbywania praktyki
miasto < 50 tys.
miasto 50–150 tys.
miasto > 150 tys.
Czy korzystanie z komputerowych baz danych pacjentów zoptymalizuje leczenie SM?
tak, zdecydowanie [%] tak, w niektórych przypadkach [%] brak zdania [%] nie [%]
50,00
25,00
25,00
0,00
27,58
0,00
45,39
27,03
25,68
48,34
7,21
18,77
Istnieje zależność pomiędzy korzystaniem z baz
danych innego szpitala a miejscem zatrudnienia (Test
Chi2, p = 0,0477), gdzie ok. 65% lekarzy poza szpitalem
nie miało możliwości korzystania z baz danych pacjenta
innej placówki zdrowia (Rycina 8).
Duża grupa respondentów nie pracujących w prywatnych gabinetach bazowała na wiedzy typu „kolegi
z pracy” (ponad 60%) (Test Chi2, p = 0,0384) zamiast na
medycznych bazach danych. Odwrotną sytuację obserwowano w szpitalach (Rycina 9).
Wykazano statystycznie znamienną zależność pomiędzy korzystaniem z baz danych pacjentów innego szpitala (przychodni, gabinetu) w celu zoptymalizowania
leczenia a miejscem odbywania praktyki (Test Fishera-Freemana-Haltona, p = 0,0078) – 50% ankietowanych
stwierdziło, że korzystanie z baz danych pacjentów zdecydowanie zoptymalizuje leczenie SM (Tabela 7).
Omówienie wyników
Początek XXI wieku charakteryzuje się coraz
powszechniejszym wykorzystaniem medycznych baz
danych. Spowodowane to jest ogromną liczbą danych,
które pojawiają się m.in. w medycynie, dotyczy to nie
tylko danych personalnych pacjenta, publikacji (również w wersji elektronicznej), ale także szeroko pojętych
danych biomedycznych.
Wyniki przeprowadzonych badań świadczą o tym,
że ponad połowa lekarzy korzystała z medycznych baz
danych okresowo (w zależności od konkretnego przypadku), z czego ponad 22% lekarzy poniżej 50. roku
życia korzystała bardzo często. Zauważono również, że
tylko 21% osób powyżej 50. roku życia używało tych
baz w swojej praktyce lekarskiej. Podobne wyniki uzyskano w badaniach przeprowadzonych przez Medical
Data Management w 2002 roku [17], gdzie ponad połowa ankietowanych w wieku poniżej 50 lat nie korzystała z formy elektronicznej wiedzy (bazy danych),
jednocześnie Dżaman i wsp. wskazują iż w decyzjach
klinicznych 26% ankietowanych korzystało z Internetu
regularnie (tj. min. 2–3 × w tygodniu) [18]. Spowodowane to może być różnicami w kształceniu lekarzy (ponad
70% respondentów poniżej 40. roku życia już podczas
studiów spotkało się z tematyką medycznych baz danych
i ich wykorzystaniem – badania własne). Również analizy przeprowadzone wśród studentów anglojęzycznych
Akademii Medycznej w Lublinie (2006) pokazały, że
45% badanych wykorzystywało te informacje w dalszej
karierze zawodowej. Ważne jest, że tylko 3% ankietowa-
nych uznało medyczne bazy danych za zbędne [19]. Taką
sytuację można jednak wyjaśnić badaniami Craig’a,
w których przeciętny lekarz poświęcał tylko 30–60
minut tygodniowo na przeglądanie „nowości medycznych”, przydatnych do rozwiązywania poszczególnych
problemów klinicznych [20]. Również badania przeprowadzone w Australii potwierdzają, że aż 3/4 lekarzy
uważało, że ma za mało czasu na stałe przeglądanie baz
w celu podwyższania swoich umiejętności, a ok. 40%
respondentów uznawało swoje umiejętności za niewystarczające. Dodatkowo, prawie 50% lekarzy australijskich stwierdziło, iż posiada za mały dostęp elektroniczny do fachowej literatury [21].
Z niniejszych badań wynika, że w przypadku SM
ponad 80% lekarzy pracujących w szpitalach wykorzystywało medyczne bazy danych do postawienia tej
diagnozy. Podobna sytuacja występowała wśród lekarzy pracujących ambulatoryjnie (55%). W przypadku
tzw. „niepewności” postawionej diagnozy, w celu jej
weryfi kacji czy potwierdzenia, z baz danych korzystało
ponad 60% lekarzy poniżej 50. roku życia. Niezależnie
od wieku 94% respondentów korzystało z baz danych
w celach diagnostycznych w przypadku SM. Nieco inne
wyniki uzyskano w szpitalach uniwersyteckich, leczących SM na terenie Niemiec, gdzie Pette i Zetll wykazali, że regularnie z medycznych baz danych korzystało tylko 22% lekarzy [22]. Do podobnych wniosków
doszedł także Schroeder stwierdzając, iż medyczne
bazy danych bez upowszechnienia ich zastosowania
nie spełniają pokładanych oczekiwań przez personel
medyczny [23].
Wykonane badania dowiodły, że dla zoptymalizowania procesu leczenia ponad 60% lekarzy korzystało
z wiedzy znajomych lekarzy, zamiast z medycznych baz
danych. Podobne wyniki uzyskał Lorenz i wsp., gdzie
ankietowani lekarze amerykańscy w 2002 roku także zadeklarowali, iż w znacznej większości korzystali
z wiedzy znajomych lekarzy dla zoptymalizowania terapii (przede wszystkim w leczeniu klinicznym) [24]. Inne
badania wykonane przez firmę Medical Data Management, zaprzeczają jednak tym doniesieniom, gdyż wynika z nich, że nawet 80% lekarzy po 35. roku życia wykorzystuje medyczne bazy danych dla poszerzenia swojej
wiedzy dotyczącej danego schorzenia [17, 25].
Baza Medline jest jedną z najczęściej wykorzystywanych medycznych baz danych w SM. Z przeprowadzonych badań wynika, że praktycznie wszyscy ankietowani lekarze z dużych miast (50–100 tys. mieszkańców) korzystali z tej bazy, natomiast lekarze pracujący
PRACE ORYGINALNE
120
Krzysztof Kus, Magdalena Hain, Elżbieta Nowakowska i inni
w miejscowościach poniżej 50 tys. mieszkańców raczej
jej nie stosowali w swojej praktyce zawodowej. Wyniki te są porównywalne z badaniami przeprowadzonymi
przez Ulvenes i wsp. w 2006 roku, gdzie baza Medline
była najpopularniejszą w Norwegii (korzystało z niej
56% respondentów) [26]. Podobne wyniki uzyskał Barghouti podczas badań lekarzy w Kanadzie, gdzie ponad
50% lekarzy zadeklarowało dostęp do tej bazy [27].
Wykonane badania dowodzą, że lekarze nie korzystali z bazy The Cochrane Database of Systematic
Reviews w codziennej pracy prawie 95% badanych osób
nie czytało metaanaliz, dotyczących stwardnienia rozsianego, zawartych w tej bazie. Podobne wyniki otrzymał Ulvenes i wsp. stwierdzając, że ponad 70% lekarzy
nie korzysta z tej bazy w celu poszerzenia swoich umiejętności [26]. Podobne dane uzyskali badacze ze szpitala
Universitetu College Ibadan w Nigerii, gdzie tylko 7%
lekarzy korzystało z metaanaliz dostępnych dzięki The
Cochrane Database of Systematic Reviews [28]. Podobnie w Anglii, niewielki odsetek lekarzy korzystał z tej
bazy (badania wykonane przez McColla) [29], tak jak na
obszarze Australii, gdzie badania takie przeprowadził
Young [30].
Około 94% respondentów stwierdziło, iż informacje zawarte w medycznych bazach danych, zastosowane w praktyce, mogą pomóc wrócić pacjentowi do pełni
zdrowia, ale zależy to od konkretnego przypadku. Uważają oni, iż korzystanie z baz danych może przyczynić
się do optymalizacji leczenia stwardnienia rozsianego. Podobna ilość ankietowanych lekarzy pracujących
w szpitalach stwierdziła, że w ich praktyce zawodowej
medyczne bazy danych zdecydowanie pomagają w optymalizacji leczenia SM.
Z prezentowanych danych wynika, że wśród lekarzy 63% mężczyzn i 31% kobiet tworzyło komputerowe
bazy danych w miejscu pracy, gdzie ponad połowa osób
pracujących w szpitalu tworzyła medyczne bazy danych
pacjentów. Uzyskane wyniki są podobne do badań firmy
Frost & Sullivan [31], którzy twierdzą, iż połowa lekarzy
w Polsce wykorzystuje komputery do rejestracji różnego
rodzaju danych pacjentów. W krajach Unii Europejskiej
średnia ta jest dużo wyższa (ok. 80%). W Polsce tylko
10% lekarzy wykorzystuje komputer oraz odpowiednią
bazę podczas konsultacji medycznej, natomiast w Czechach i na Węgrzech w tym celu z komputerów korzysta
blisko 70% ankietowanych lekarzy [32].
W przedstawionym badaniu ponad połowa respondentów (ok. 64%) twierdziła, że z powodu braku możliwości nie korzystała z baz danych pacjentów innego
zakładu opieki zdrowotnej. Tylko lekarze, którzy pracowali w szpitalu mieli ułatwiony dostęp do baz danych
pacjenta, który przeszedł pod ich opiekę z innego szpitala. Dodatkowo ponad połowa lekarzy, którzy pracowali
w małej miejscowości uważało, że korzystanie z komputerowych baz danych pacjenta innego szpitala, przychodni czy gabinetu może w zdecydowany sposób poprawić
zarówno stan zdrowia pacjenta, jak i zoptymalizować
sam proces leczenie stwardnienia rozsianego.
PRACE ORYGINALNE
Wnioski
1. Istnieje silna tendencja wśród lekarzy leczących
Multiple Sclerosis do coraz szerszego wykorzystania
medycznych baz danych.
2. Lekarze powszechnie korzystający z medycznych
baz danych w leczeniu SM to ludzie młodzi, którzy
niedawno ukończyli studia medyczne.
3. Najczęstszym powodem korzystania z medycznych
baz danych są problemy diagnostyczne.
4. W opinii lekarzy korzystanie z medycznych baz
danych poprawia stan zdrowia, jakość życia pacjenta chorującego na SM oraz pomaga zoptymalizować
jego proces leczenia.
Piśmiennictwo
1. Selmaj K.: Choroby demielinizacyjne [w:] Podemski R.
(red.): Kompendium Neurologii. Via Medica, Gdańsk
2008, 299–321.
2. Członkowscy A.A.: Leczenie w neurologii. Kompendium,
PZWL, Warszawa 2005, 128–144.
3. Kurtzke J.F: Epidemiology and multiple sclerosis a personal review. http://www.direct-ms.org/pdf/EpidemiologyMS/EpidemiologyMS.pdf 03.09.2012.
4. Rothwell P.M., Charlton D.: High incidence and prevalence of multiple sclerosis in south east Scotland: evidence of
a genetic predisposition. Journ. Neurol. Neurosurg. Psychiatry, 1998, 64, 730–735.
5. Selmaj K.: Stwardnienie rozsiane – kryteria diagnostyczne
i naturalny przebieg choroby. Pol. Przegl. Neurol., 2005, 1,
3, 99–105.
6. Podemski R. (red.): Kompendium neurologii. Via Medica,
Gdańsk 2008, 299–321.
7. Pety D., Studney D., Redekop K. i wsp.: MS COSTAR:
a computerized patient record adopted for clinical research
purposes. Ann. Neurol., 1994, 36, 134–135.
8. Wender M.: Próby optymalizacji liczbowej oceny stanu klinicznego chorych na stwardnienie rozsiane. Aktual.
Neurol., 2, 128–130.
9. Poser C.M., Paty D.W., Scheinberg L. i wsp; New diagnostic criteria for multiple sclerosis guidelines for research
protocols. Ann. Neurol., 1983, 13, 227–231.
10. Potemkowski A.: Kryteria rozpoznania stwardnienia rozsianego. Pol. Przegl. Neurol., 2008, 4, A, 64–66.
11. Zielińska M.: potencjały wywołane w diagnostyce stwardnienia rozsianego. Pol. Przegl. Neurol., 2005, 1, 3, 106–113.
12. Serwis abc doktorzy. http://abc.doktorzy.pl/bazy.htm,
29.06.2012.
13. Adamusiak T., Zajdel R.: „PubMed” Zakład Informatyki i Statystyki Medycznej Uniwersytetu Medycznego
w Łodzi, 2006, 1–7. http://www.umed.lodz.pl/wun/pubmed.pdf, 06.09.2012.
14. Kawalec P.: Medyczne bazy danych cz. 1. Służ. Zdr., 2002,
75–76. http://www.sluzbazdrowia.com.pl/html/more3172c.
php 06.09.2012.
15. Seiffert J.: Cochrane library dostęp narodowy jak korzystać z bazy. Dział Informacji Naukowej Biblioteki SUM.
http://www.slam.katowice.pl/e107_files/public/cochrane.
doc, 01.07.2012.
Medyczne bazy danych wykorzystywane dla optymalizacji leczenia stwardnienia rozsianego (SM) przez lekarzy...
16. Korfel I.: Strategia wyszukiwania informacji na podstawie
zasobów i usług BM CMUJ. http://www.bm.cm-uj.krakow.
pl/pdf/Strategia_wyszukiwania_informacji_na_podstawie_zasobow_BMCMUJ.pdf, 06.09.2012
17. Medical Data Management. A Halifax Group, Inc. Company. http://www.medicaldat.com, 28.06.2012
18. Dżaman K., Kołodziejski P., Ratajczak J. i wsp.: Analiza
czynników wpływających na decyzje kliniczne lekarza. Ann.
UMCS, Sect D, 2005, vol. LX, suppl. XVI, 93, 430–433.
19. Śniechowska-Karpińska A.: Model kształcenia studentów
Oddziału Anglojęzycznego – program, metody kształcenia
i ocena z punktu widzenia uczestników. 25. Jubileuszowa
Konferencja Problemowa Bibliotek Medycznych. Lublin
– Kazimierz Dolny, 12–14.06.2006. http://www.ebib.info/
publikacje/matkonf/25kpbm/sniechowska.php, 02.09.2012.
20. Craig J.C., Irwig L.: Stockler M.R.: Evidence-based medicine: useful tools for decision making. Med. Journ. Aust.,
2001, 174, 248–253.
21. Bacz A.: Medycyna oparta na dowodach naukowych –
fakty i moty w położnictwie. Fundacja Rodzić po ludzku. http://www.rodzicpoludzku.pl/medycyna-oparta-nadowodach-EBM/Medycyna-oparta-na-dowodach-naukowych-fakty-i-mity-w-położnictwie.html, 01.09.2012.
22. Pette M., Zetll U.K.: The use of multiple sclerosis databases at neurological university hospitals in Germany. Mult.
Scler., 2002, 8, 265–267.
23. Schroeder M.: MUSIS 2.0 – Multiple Sclerosis Information System: An easy-to-use database to improve the care
of patients with multiple sclerosis. Mult. Scler., 1999, 5,
299–301.
24. Lorenz K.A., Ryan G.W., Morton S.C. i wsp.: A qualitative examination of primary care providers’ and physician
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
121
managers’ uses and views of research evidence. Int. Journ.
Qual. Health Care, 2005, 17, 409–414.
http://www.swo.ae.katowice.pl/_pdf/165.pdf, 02.09.2012
Ulvenes L.V., Aasland O., Nylenna M. i wsp.: Norwegian
Physicians’ Knowlage of and Options about EBM: Cross-Sectional Study. PLoS ONE, 2009, 4, 11, 1–6.
Barghouti F., Halaseh L., Said T.: Evidence-based medicine among Jordanian family physicians. Awareness, attitude, and knowledge. Can. Fam. Physic., 2009, 55, 7, 6–13.
Brzózka B.: Model systemu informatycznego dla podstawowej opieki zdrowotnej. Akademia Ekonomiczna
w Krakowie, 2009, 493–500. http://www.bio-diglib.com/
content/3/1/12, 29.06.2012.
McColl A., Smith H., White P. i wsp.: General practitioners’ perceptions of the route to evidence based medicine:
a questionnaire survey. BMJ, 1998, 316, 361–367.
Young J. M., Ward J.E.: Evidence based medicine in general practice: beliefs and barriers among Australian GPs. J.
Eval. Clin. Pract., 2001, 7, 201–210.
Lewandowska J.: Popularyzacja systemów informatycznych w służbie zdrowia kluczem do rozwoju runku. Frost
& Sullivan, 2010. http://www.frost.com/prod/servlet/pressrelease.pag?docid = 198807489, 02.09.2012.
Czubkowska S.: Lekarze boją się Internetu. Dziennik Gazeta Prawna, 2010, 82, 4.
Adres do korespondencji:
Dr n. farm. Krzysztof Kus
Katedra i Zakład Farmakoekonomiki i Farmacji Społecznej
Uniwersytet Medyczny im. Karola Marcinkowskiego w Poznaniu
ul. Dąbrowskiego 79
60-529 Poznań
PRACE ORYGINALNE