You are viewing an old version of this page. View the current version.

Compare with Current View Page History

« Previous Version 58 Next »

PAsTAs - Patients Trajectories, Web-interface (Spring 2015)

Meeting 13/5-15

  • Gjennomgå testplan
    • Sjekk ut hva A/B-testing betyr - står feil i oppgaven nå
    • Gjennomføring av SUS ok, men må huske at det ikke er helt til å stole på (testerne kan bli påvirket til å svare bedre enn de egentlig mener)
    • Spørsmål skrevet opp i oppgaven virker bra 
    • A/B testing krever mer folk, kan evt velge en av de fire forslagene nevnt i oppgaven og bare teste den (må dele testerne inn i grupper hvor de prøver ut forskjellige funksjonaliteter) 
  • Gjennomgå statistikk over gjennomsnittlig slag-kontakter
    • Ta med de usikre kontaktene fra kommunen? JA - ta de med 
    • Må forklare tydelig hva som er nevneren i grafene. 
      • burde  skrive i oppgaven at det er viktig å skille på de som dør, de som blir frisk og de som ikke har mer data (utenfor datasettet) 
    • Forklare hvorfor vi bruker prosent i grafene (fordi mange PIDer forsvinner ila grafene) 
    • Grafene kan vise hvorfor det er lurt å gruppere PIDer basert på alder, store forskjell på feks rehabilitering (snakkes om i "Grouping Patients")
    • Kan nevne at hvis man ikke har data om hvem som er død, kan man bruke en generell dødsrate (vanligvis 5%) for å fjerne pasienter underveis. (snakke om i "Evaluation")
  • Få tilbakemelding på rapporten hvis veileder(e) har lest den.
    • Vi vil gjerne se noen eksempler på visualisering: vise prosenter om hvor mange pasienter som er på de forskjellige stegene i SPF'en, for eksempel.
    • "Special terms" må flyttes og skrives mer tydelig at det gjelder for denne oppgaven 
    • Så lenge Håkon sin oppgave blir nevnt i "State-of-the-art" så er det nok
  • Tidslinje
    • Burde ha "prikkforklaring" ved siden av fargeforklaringen. 
  •  Runes notater
     
    • Sjekk ut hva A/B-testing betyr
    • Signifikans krever N > ~50
    • Skriv ned forklaring på hvordan de "grå prikkene" og "prosentene" er beregnet. Mer forklaring.

Meeting 4/5-15

  • Trenger ikke nevne om det 3.000 utvalget fra forprosjektet 
  • Diagnosekoder til fastlege stemmer veldig sjeldent, mens sykehusets koder er mer pålitelig. må forklare dette i oppgaven. men ettersom vi ikke jobber med å gi et korrekt bilde til en bestemt pasient, så er det kanskje ikke "så farlig". vi viser en måte som gir en fin oversikt, og hvis dataene var til å stole på, så hadde det vært en fin måte å presentere dataene til en pasient (diagnosegruppering)
  • er bare primærdiagnosen vi ser på. 
  • OK å vise pop-up under testingen
    • Viktig å ha noe som testeren kan sammenligne vårt system med 
    • kan spørre testeren hvordan de f.eks vil finne ut når de sist var hos fastlegen idag (uten tidslinje) og hvordan de gjør det vha tidslinjen vår
  • Si at vi har begrenset med data for å ta hensyn til anonymitet. Kan dermed diskutere om hva som er ønsket data (resultater, prøveresultater ++) 
  • Forslag: se på HELFOdata og se på når det er kontakter på samme dag som har forskjellige diagnoser. 
  • Forslag: hva er det som er et vanlig pasientforløp etter slag? kan gjøre litt statistikkarbeid på hva slags kontakter en pasient har etter 
    • visualisering: kan få frem prosenter om hvor mange pasienter som er på de forskjellige stegene i SPF'en. 
  • Fjern PIDs slik at vi har akkurat 18.000 PIDs, enklere å forklare at vi har tatt 10% tilfeldige PID'er.

Meeting 29/4-15

  • Hvilke inklusjons/eksklusjonskriterier gjelder for oss? (over 18, bosatt i trondheim?, slag tidligst 6 mnd inn i datasett...)
    • statsborgerskap er norsk 
    • birthYear less than 1996 (var ikke yngre enn 18 da de fikk brevet om spørreundersøkelse i 2013)
  • Anonymitet
    • Dataene skal være anonym for oss, ettersom vi ikke er en del av REK... hvordan få det frem i teksten? (tidsforskyvning..)
    • anonymt også viktig for testingen
    • ikke spesifiser hva som gjelder for oss og brukeren
  • Tegn opp hvor all data kommer fra (kommuner etc) og list opp hvor mange som kommer fra hvert sted (n=?)
    • Må få tall fra PAsTAs
    • 18.191 tilfeldig utvalgt er vårt utgangspunkt. pga tidsbegrensninger trenger vi ikke telle opp hvor mange av de PIDene som kommer fra hver kommune 
  • Testing av systemet 
    • komme i kontakt med eldre 
    • ha en ekstra runde og test på jevnaldrede 
    • Spm: skille sykehus fra hjemmehjelp? 
    • Spør om alder, kjønn, utdanning, yrke, datakyndighet (kan sjekke Håkons oppg) 
  • Tidslinjen
    • ha rundinger i fargeforklaring istedenfor firkanter 
    • noen farger er for like, vanskelig å se forskjell

Meeting 22/4-15

  • Spørsmål
  • Fremvisning av tidslinje med forbedringer
    • enda svakere farge på ikke-slag kontakter
    • ha fargeforklaring
  • Tilbakemelding på gruppering av services
    • bruk PLACES-filene når det er mulig, de er utarbeidet av PAsTAs
    • kan sortere på sted istedenfor tjeneste.. eller ikke? må se på hva vi må svare på i oppgteksten
  • Ellers finskriving av oppgaveteksten 

Meeting 15/4-15

Ingunn og Gry 

  • Spørsmål 
    • Referering til Gry Seland: Workshop-oppsummeringen ikke en god kilde, bruk heller Håkon og Gry sine rapporter (PhD og Master)
    • PAsTAs er et fire-års prosjekt 2012-2015 (http://www.forskningsradet.no/prognett-helseomsorg/Artikkel/82_millioner_kroner_til_helse_og_omsorgstjenesteforskning/1253970006655 "Keeping patients out of the hospital" kan linkes til)
    • ICD-10 bokstav D betyr forskjellige ting (0-48=Svultser 50-89=sykdommer i blod )
      • få tilgang til det første tallet i tillegg
    • JA til å klippe vekk hvis det er noe data registrert før starttidspunktet i 2010 (ofte i kommunene)
    • Konkluderer med at ISF bare er en oppsummering av IP og OP, og kan ha noen ekstra linjer som slår sammen mindre kontakter. Vi kan droppe ISF-fila (ikke nevne den i oppgaven)
  • Tidslinjen
    • Alt som har med diagnosen Psykiske Lidelser skal fjernes fra tidslinjen (både ICPC og ICD). Sosiale problemer kan også droppes.
    • forslag å vise alle kontakter, men vise de som ikke har med slag å gjøre litt i "bakgrunnen", men fortsatt synlig (nå fjernes de punktene helt)
    • Burde vise frem hvor slaget faktisk skjedde, men igjen, vanskelig å finne dette punktet hos alle pasientene... 
  • Resultater fra "diagnosearbeid fra Rune" (ICD10 & ICPC2)
    • Kan nevnes i vår oppgave, fokusere mer på konklusjonen av "detektivarbeidet" 
  • Lage en oversikt over hvor mange pasienter som det finnes for hver sykdom (feks A1, A2 osv.. ) for å se hvor mange pasienter som finnes for hver (anonymisering) HA DET KLART TIL NESTE ONSDAG
  • Komme i kontakt med brukere, enten besøke Øya Helsehus eller hvis vi kommer i kontakt med noen vha Slagforeningen

Meeting 11/3-15

  • Rune, Ingunn, Gry, Håvard, Øystein
  • Visualisering: Forsøk å gruppere tematisk: ICD-10, Sted

Meeting 10/2-15

Bjørn, Aslak, Rune, Ingunn, Gry

Meeting 9/2-15

Øystein, Rune:

  • Se på Gry sin rapport etter Tromsø-workshop (og også deler av doktorgradsavhandling om "deltagende bruker-workshop" som forskningsmetode)
  • Finn interessante forløp, for interessante pasienter. Abstraksjon av forløp. Metodeapparat.
  • Workshop gjennomført på riktig måte: Pasientene (vha. papir, tegninger, lapper) forklare sitt eget forløp i forhold til slagplanen.
    • Hvilke spørsmål har pasientene om sin egen helsesituasjon.
    • Trenger kanskje ikke gå helt til Hornemannsgården en gang, men heller basere oss på data vi allerede har (Tromsø, PAsTAs, etc)?

Meeting 28/1-15

  • Workshop
    • Design workshop
    • Hvem skal være med?
      • Slagpasienter, eller bare kronisk syke? Med eller uten Pårørende?
        • Fra PC-kurset på Hornemannsgården?
      • Hvorfor: Bidra til å finne fram til et grensesnitt (tidslinje) som er nyttig for PAsTAs, og kan bidra til å få bedre oversikt over eget helseforløp i forhold til anbefalt forløp.
    • Master er todelt: Prototype og testing/undersøkelser.
    • Svømmebaner: Se på ESP - innkjøpt. HighCharts from HighSoft (Sogn og Fjordane).
    • Prototype: App eller ikke?
    • Rune ser over planen for workshopen og kommer med tilbakemelding på spørsmålene.
      • Kriterier for utvalgte personer
      • Let i nærmiljøet
      • Finn enkelt tilgjengelige personer som passer til kriteriene.

10/10-2014

Fortsette å basere seg på svømmebane-prinsippet.

PAsTAs - Patients Trajectories, Web-interface (Autumn 2014)

PAsTAs (Patient Trajectories, or “Pasientforløp”) is a project that is analyzing what happens to chronically ill patients, as they are moved between their primary doctor, the hospital, and other services offered by the local government.

Currently, the information about single patients is not coordinated between hospitals and other services, so it is difficult to do research about what combination of services is best for chronically ill patients.

In this project, we work with data from doctors, home care services and hospitals to identify how patients move between these instances and how small differences can affect the health of the patients.

A patient trajectory is a sequence of (possibly parallel) health care events like hospitalization, visiting the doctor, receiving public health services, getting diagnosed, taking medicine, etc. These events are connected to specific times or intervals of times in the patient’s life. The patient trajectories consist of data from electronic health-care records (EHR).

THE PROJECT TASK:

The idea is to let a patient see a timeline of their interactions with the health sector. The webpage https://helsenorge.no/ gives a patient an overview of some of their interactions with the health sector. Our timeline will show the data more visually/clearly than on helsenorge.no. The developed final web interface will visualize the patient’s history in a way that the patient can easily recognize and understand their own timelines.

It is also thought that the patient can see what is planned for them in the near future. If a patient has a stroke, the hospital has a planned course of action for the patient to go through in order to ensure a good recovery. Showing these planned actions in the timeline can make the patient more aware of what they have to go through. (MinID?)

Since the timelines are only shown to the patient it regards, we can put more details into it. Such details can be what medicines they have been prescribed and which doctors they have been in contact with(?). In order to protect each patients' information, we will have to ensure their privacy is secured. This can be done by making them log on with a secure password.

The specifications for the new prototype system will be based on Håkon Wågbø's master report, and a report from a user-design-workshop to be held in 2014/2015 including interviews with a patient user group. The focus will be on the patients as a user for this project, but the plan is for it to be used by doctors as well. The EHR data will be made available in CSV format. The format will be used to produce trajectories online. For more information on the PAsTAs project, see http://telemed.no/pastas-pasientforloep.5219575-247951.html. The overall aim of the PAsTAs project is to “keep the patient out of hospital by improving patient trajectories in primary care”.

The project will be done with the same data as Håvard: PAsTAs – Typology: Clustering Patients Trajectories

The current goal for the project is:
To represent patient trajectories, both individually and for a group of patients that have the same illness, to give the patient a better handle over what services they have been in contact with in the health sector.

Research Questions are as followed:
1) What kind of information should a patient see about themselves?
2) Is it possible to show (1)the individual patient trajectory, (2)the group of patients with the same illness, (3)and the stroke plan in a single illustration?
3) What systems for visualization of temporal data exists today? 

 

Co-supervisor: Øystein Nytrø

DAIM

http://www.idi.ntnu.no/education/fordypning.php

http://www.helsedirektoratet.no/publikasjoner/nasjonal-faglig-retningslinje-for-behandling-og-rehabilitering-ved-hjerneslag-kortversjon/Sider/default.aspx

 

  • No labels