Abordagem inovadora para análise de dados médicos pode levar a novas opções de tratamento a preços mais baixosProvedores de saúde são levados à entrega de cuidado médico mais barato e também a melhorar não somente a saúde do paciente, mas da população como um todo. O essencial para atingir não apenas uma, mas as duas exigências é encontrar opções de tratamento mais efetivas clinicamente.
Muitos médicos da área acadêmica acreditam que a melhor maneira de encontrar esses protocolos de tratamento é por meio de testes de controle aleatórios (RCTs – randomized controlled trials). Tais RCTs exigem um grande grupo de controle, tanto para receber o tratamento placebo (quando o indivíduo doente não é tratado com nenhum medicamento; N. da T.), o tratamento com a medicação convencional e o tratamento com o medicamento experimental em questão. O problema é que estes testes são altamente dispendiosos. No atual cenário de consciência de custo do sistema de saúde, isso é um problema.
E entra agora a pesquisa de comparação de eficácia (CER – comparative effectiveness research). A CER compara dois ou mais tratamentos aceitáveis para determinar qual tem o melhor custo efetivo. A informática médica vem à tona porque agora é possível tirar esse projeto do papel com a análise do enorme banco de dados dos pacientes. E muitos desses dados podem ser coletados dos sistemas de registros eletrônicos de saúde.
O American Recovery and Reinvestment Act de 2009 (pacote econômico que visa a recuperação da área de saúde dos Estados Unidos; N. da T.), separou US$1,1 bilhões para CERT. A Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ), que é a agência com a tarefa da melhoria de qualidade, segurança, eficiência e eficácia da saúde, usa parte desse dinheiro para financiar pesquisa em infraestrutura de dados para que os médicos possam descobrir como tirar vantagem de todos os dados do paciente no sistema Medicare para comparar as opções de tratamento. Outra forma de pesquisa financiada, busca a solução para um database para todos os usuários e todos os pedidos para que os médicos possam consultar.
Outros projetos relacionados ao CER incluem um liderado pelo médico David J. Magid, diretor de pesquisa do Colorado Permanent Group. Sua equipe pesquisou milhares de grupos de EHRs (registros eletrônicos de saúde) para descobrir qual remédio anti-hipertensivo foi mais efetivo quando os pacientes não responderam bem à primeira linha de tratamento com diuréticos. A equipe conseguiu manter seus custos abaixo de US$200.000, uma pequena fração do que seria necessário em um RCT, e ainda assim conseguiu resultados úteis.
Igualmente, um consórcio de grandes sistemas de saúde, incluindo a Kaiser Permanente e a Mayo Clinic, está capitalizando a potência de dezenas de milhões de registros eletrônicos para gerar pesquisa. Por exemplo, recente lançaram um programa para coletar dados de seus EHRs para comparar protocolos de tratamentos para o diabetes.
“Com essas grandes bases de dados e informações clínicas detalhadas, podemos conduzir pesquisas comparativas e efetivas tendo em mente o mundo real, com um grande grupo de pacientes, não apenas um grupo selecionado para testes”, afirmou Joe V. Selby, diretor da divisão de pesquisas da Kaiser.
Beth Israel Deaconess Medical Center de Boston, um dos hospitais escola afiliados à Harvard Medical School, entrou recentemente na arena CER. Foi lançado o Clinical Query, um repositório de dados de pacientes passível de pesquisa, que permite que pesquisadores e médicos busquem conexões entre doenças, opções de tratamento e fatores de risco, que possam ser o início de um projeto de pesquisa.
Então, se os pesquisadores de Harvard quiserem comparar os benefícios do uso de medicamentos para hipertensos podem usar o Clinical Query para estudar os registros de mais de 2 milhões de pacientes e 200 milhões de dados, incluindo diagnósticos, medicamentos usados, exames laboratoriais e de imagem.
Uma comparação de dados entre duas classes de medicações para hipertensão sanguínea pode revelar que um remédio é mais eficaz do que o outro. E apesar da análise do CER ainda não ter o mesmo peso de um teste clínico, onde os pacientes recebem a medicação em tempo real para avaliar a sua eficácia, os resultados podem ajudar com a opção de tratamentos para os pacientes.
Já que a pesquisa comparativa de eficácia provavelmente custará menos do que os testes clínicos aleatórios, é hora de se observar com cuidado essa abordagem. O desafio para os departamentos de TI é manter os repositórios de dados dos pacientes sendo executados. Poucos hospitais têm fonte para criar sua própria versão de Clinical Query. Mas pelo menos, precisam começar a alavancar seu armazenamento de dados e iniciativas de coletas dos mesmos.
Os sistemas EHR coletam informações valiosas que médicos podem usar para detectar padrões de doenças, grupos de pacientes expostos à toxinas específicas e grupos que respondem bem a certos medicamentos. Essa mina de ouro não pode ser desperdiçada
Fonte: Paul Cerrato | InformationWeek EUA
Por SaudeWeb
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