Leren van Data voor beslisondersteuning bij LLWI
Passende beslisondersteuning voor lage luchtweginfecties binnen het verpleeghuis: Leren van data binnen Peilstations
De abstractcommissie heeft op verzoek van de congrescommissie elf abstracts geselecteerd die tijdens het Verenso voorjaarcongres 'Diversiteit in de ouderengeneeskunde. Zorg voor verschil' op 5 juni 2025 middels een fysieke presentatie gepresenteerd werden. Onderstaand abstract was daar een van.
Introductie
Binnen het landelijke Peilstation-netwerk van Leren van Data blijkt herhaaldelijk dat bij een aanzienlijk deel van de verdenkingen van lage luchtweginfecties (LLWIs) de drie ingangsklachten hoesten, koorts en delier van de huidige twee beslissingsondersteunende algoritmes ontbraken. Daarnaast zijn er gevallen waarin, ondanks de aanwezigheid van ingangsklachten, het optimale beleid onduidelijk blijft, doordat andere relevante symptomen onbekend waren of niet beoordeeld konden worden door medisch behandelaar.
Doel van het onderzoek
Inzicht geven in hoe medisch behandelaren omgaan met verdenkingen op LLWI in verpleeghuizen waar de algoritmes van de richtlijn niet ondersteunen.
Methode
Voor deze studie worden de LLWI-data opnieuw geanalyseerd die jaarlijks door medisch behandelaren binnen het Peilstation-netwerk worden verzameld om de conformiteit van handelen met de geldende Verenso-richtlijnaanbevelingen te onderzoeken. Daarnaast wordt een literatuuronderzoek uitgevoerd om na te gaan of er sinds de richtlijn uit 2018 nieuwe ontwikkelingen zijn op het gebied van diagnostiek en beslissingsondersteuning bij LLWI in verpleeghuizen. Een panel van specialisten ouderengeneeskunde interpreteert de resultaten op basis van hun praktijkervaring.
Voorlopige resultaten
In de afgelopen drie edities van de Peilstations werd door medisch behandelaren 1806 keer de werkdiagnose LLWI zonder andere infectiefocus gesteld. Op basis van de gerapporteerde klachten kon in 1260 gevallen(70%) een beslisalgoritme worden gebruikt, terwijl dit bij 546 gevallen(30%) niet mogelijk was. Binnen deze laatste groep ontbraken bij 181 gevallen alle drie de ingangsklachten, was bij 188 alleen hoesten aanwezig, bij 29 alleen koorts of delier, en bij 148 waren ingangsklachten van beide algoritmes aanwezig, maar ontbrak verdere informatie over andere relevante symptomen. Het literatuuronderzoek leverde geen nieuwe beslisalgoritmes op die bruikbaar zijn voor het vaststellen van de diagnose LLWI, dan wel nemen van het besluit over het initiëren van antibiotica.
Conclusie/discussie
De resultaten worden in het voorjaar van 2025 besproken met het samengestelde panel van specialisten ouderengeneeskunde om deze te duiden en om te bespreken hoe zij omgaan met praktijksituaties waarin de bestaande beslisalgoritmes niet direct toepasbaar zijn. Op basis van deze inzichten stelt het panel aanbevelingen op om de beslisalgoritmes beter toepasbaar te maken voor de verpleeghuiszorg. De (voorlopige) uitkomsten van dit proces zullen worden gedeeld op het congres.
Auteurs
Gary Yeung, aios ouderengeneeskunde en PhD student Leren van Data, UNO Amsterdam, afdeling Ouderengeneeskunde, Amsterdam UMC
Dr. Karlijn Joling, senior onderzoeker, UNO Amsterdam, afdeling Ouderengeneeskunde, Amsterdam UMC
Dr. Laura van Buul, senior onderzoeker, UNO Amsterdam, afdeling Ouderengeneeskunde, Amsterdam UMC
Dr. Paul van Houten, specialist ouderengeneeskunde, AMR zorgnetwerken Noord-Holland en Flevoland
Prof. dr. Martin Smalbrugge, hoogleraar ouderengeneeskunde, UNO Amsterdam, afdeling Ouderengeneeskunde, Amsterdam UMC