Kliinisen ja hallinnollisen hoitotiedon vastaavuus : hoitoisuustiedon luotettavuus ja rakenteisen hoitokertomustiedon toisiokäytön mahdollisuudet hoitoisuuden määrittämisessä

(1)

uef.fi

PUBLICATIONS OF

THE UNIVERSITY OF EASTERN FINLAND Dissertations in Social Sciences and Business Studies

Dissertations in Social Sciences and Business Studies

PUBLICATIONS OF

THE UNIVERSITY OF EASTERN FINLAND

Potilaan hoidossa syntyvän tiedon toisiokäytöstä on vielä vähän näyttöä. Tutkimuksessa arvioitiin

hoitoisuustiedon luotettavuutta, yhdistettiin rakenteinen hoitokertomustieto ja hoitoisuustieto

sekä verrattiin näiden tietokokonaisuuksien vastaavuutta. Tulosten mukaan rakenteisesti kirjatun hoitotiedon määrä oli yhteydessä hoidon vaativuuteen. Hoitotiedon hyödyntäminen hoitoisuuden arvioinnissa edellyttää käytettävien

luokitusten käsitteiden ja sisältöjen sekä potilastietojärjestelmien kehittämistä kohti

rakenteisesti tuotetun tiedon lisäämistä.

PIA LILJAMO

DISSERTATIONS | PIA LILJAMO | KLIINISEN JA HALLINNOLLISEN HOITOTIEDON VASTAAVUUS... | No 182

PIA LILJAMO

KLIINISEN JA HALLINNOLLISEN HOITOTIEDON VASTAAVUUS

Hoitoisuustiedon luotettavuus ja rakenteisen hoitokertomustiedon

(2)

(3)

KLIINISEN JA HALLINNOLLISEN HOITOTIEDON VASTAAVUUS

HOITOISUUSTIEDON LUOTETTAVUUS JA RAKENTEISEN HOITOKERTOMUSTIEDON TOISIOKÄYTÖN MAHDOLLISUUDET

HOITOISUUDEN MÄÄRITTÄMISESSÄ

(4)

(5)

Pia Liljamo

KLIINISEN JA HALLINNOLLISEN HOITOTIEDON VASTAAVUUS

HOITOISUUSTIEDON LUOTETTAVUUS JA RAKENTEISEN HOITOKERTOMUSTIEDON TOISIOKÄYTÖN MAHDOLLISUUDET

HOITOISUUDEN MÄÄRITTÄMISESSÄ

Publications of the University of Eastern Finland Dissertations in Social Sciences and Business Studies

No 182

(6)

Grano Oy Jyväskylä, 2018

Sarjan vastaava toimittaja: Kimmo Katajala Sarjan toimittaja: Helena Hirvonen Myynti: Itä-Suomen yliopiston kirjasto

ISBN: 978-952-61-2929-7 (nid.) ISBN: 978-952-61-2930-3 (PDF)

ISSNL: 1798-5749 ISSN: 1798-5749 ISSN: 1798-5757 (PDF)

(7)

Liljamo, Pia

Agreement between clinical and administrative nursing data. The reliability of nursing intensity data and the possibilities of secondary use of structured nursing care data in determining nursing intensity

University of Eastern Finland, 2018

Publications of the University of Eastern Finland

Dissertations in Social Sciences and Business Studies; 182 ISBN: 978-952-61-2929-7 (print)

ISBN: 978-952-61-2930-3 (PDF) ISSNL: 1798-5749

ISSN: 1798-5749 ISSN: 1798-5757 (PDF)

ABSTRACT

A national strategy emphasizes the accessibility of client- and patient-specific data generated in healthcare services, the development of secondary use of the data and its usability for the benefit of service provision, society and citizens in different areas of use. A lot of data is generated during the different phases of patient care; however, there is little evidence of its secondary use. Generating nursing care data and nursing intensity data are two separate processes. The purpose of this study was to evaluate the reliability of nursing intensity data after two decades of clinical use of the OPCq instrument, combine two data sets, i.e. structured clinical nursing care data (FinCC) and administrative nursing intensity data (OPCq), and compare the agreement between nursing care data and nursing intensity data. The aim was to identify areas in need of development in the FinCC and OPCq and come up with a recommendation on the possibilities of reuse of nursing care data in the assessment of patients’ nursing intensity.

For this mixed-methods study multiple methods including register study, surveys and Delphi method were used. The material consisted of three data sets: 1) register data comprising the parallel classifications (n = 19 997) conducted between 2010 and 2015 to evaluate the reliability of nursing intensity classifications and survey data on the parallel classification practices used in university hospitals wards (n = 31), 2) cross- mapping of the FinCC 3.0 classification and OPCq classification by a Delphi expert group (n = 16), and the associated qualitative data, and 3) combined nursing care data and nursing intensity data collected over a period of two weeks in November 2014 in university hospital wards (n = 9). The data were collected from two university hospitals and healthcare professionals familiar with the use and development of classifications.

The data were analyzed using statistical methods and content analysis.

According to the results, agreement between the parallel evaluations of nursing intensity classifications conducted using the OPCq instrument was good, whereas agreement between the different sections of the instrument varied. The current parallel classification method does not provide sufficient evidence of the instrument’s reliability. It was possible to cross-map the contents of the FinCC 3.0 and OPCq classifications even though there was some discrepancy in terms of content and

(8)

at the number of FinCC classes in different nursing intensity categories: the higher the number of nursing needs and nursing interventions recorded, the higher the patient’s nursing intensity. There was discrepancy in terms of the content and number of entries between nursing care data and nursing intensity data when compared to the level of complexity of the corresponding OPCq nursing sub-area. The secondary use of nursing care data in the evaluation of nursing intensity calls for the development of the content and structure of classifications, the use of classifications enabling structured recording of data, and compatibility between nursing intensity classification and patient information systems.

Keywords: Health Services, Nursing Care, Documentation, Patient Care, Nursing Records, Inpatients/classification, Nursing Assessment, Standardized Nursing Terminology

(9)

Liljamo, Pia

Kliinisen ja hallinnollisen hoitotiedon vastaavuus. Hoitoisuustiedon luotettavuus ja rakenteisen hoitokertomustiedon toisiokäytön mahdollisuudet hoitoisuuden mää- rittämisessä

University of Eastern Finland, 2018

Publications of the University of Eastern Finland

Dissertations in Social Sciences and Business Studies; 182 ISBN: 978-952-61-2929-7 (nid.)

ISBN: 978-952-61-2930-3 (PDF) ISSNL: 1798-5749

ISSN: 1798-5749 ISSN: 1798-5757 (PDF)

TIIVISTELMÄ

Valtakunnallisessa strategiassa korostetaan sosiaali- ja terveydenhuollon palveluissa syntyvän asiakas- ja potilaskohtaisen tiedon saatavuutta, tiedon toissijaisen käytön kehittämistä sekä hyö dyn nettävyyttä palvelutuotannon, yhteiskunnan ja asukkaiden hyväksi eri käyttökohteissa. Po ti laan hoidon eri vaiheissa syntyy runsaasti tietoa, jonka toisiokäytöstä on vain vähän näyttöä. Po ti laan hoitotiedon ja hoitoisuustiedon tuottaminen ovat erilliset tietoprosessit. Tämän tut ki muk sen tar koituksena oli arvioida hoitoisuustiedon luotettavuutta kaksi vuosikymmentä kestä neen OPCq- mittarin kliinisen käytön jälkeen, yhdistää kaksi eri tietokokonaisuutta rakenteinen hoitokertomus tieto (FinCC) ja hoitoisuustieto (OPCq) sekä verrata kliinisen hoitotiedon ja hallinnollisen hoi toi suus tiedon vastaavuutta. Tavoitteena oli tunnistaa FinCC:n ja OPCq:n kehitt ä mis kohteita se kä laatia suositus hoitokertomustiedon toisiokäytön mahdollisuuksista potilaan hoi toi suuden arvioinnissa.

Tässä monimenetelmätutkimuksessa hyödynnettiin rekisteritutkimusta, kyse- lytutkimusta ja Delphi-menetelmää. Tutkimusaineistot koostuivat kolmesta osa-ai- neistosta: 1) rekisteriaineisto hoitoisuusluokitusten luotettavuuden arviointia varten tehdyistä rinnak kais luo ki tuksista (n = 19 997) vuosilta 2010–2015 ja kyselyaineisto yli- opistosairaalan vuodeosastojen (n = 31) rinnakkaisluokituskäytänteistä, 2) Delphi-asi- antuntijaryhmän (n = 16) tekemä FinCC 3.0- ja OPCq-luokitusten yhteensovittaminen ja siihen liittyvä laadullinen aineisto ja 3) yliopisto sairaalan vuodeosastoilta (n = 9) kahden viikon ajalta marraskuussa 2014 kerätty ja yhdistetty potilaskertomus- ja hoi- toisuusluokitusaineisto. Aineistot kerättiin kahdesta yliopistollisesta sairaalasta sekä luokitusten käyttöön ja kehittämiseen perehtyneiltä terveydenhuollon asiantuntijoilta ja ne analysoitiin tilastollisesti ja sisällön analyysillä.

Tulosten mukaan OPCq-mittarilla tehtyjen hoitoisuusluokitusten rinnakkaisarvi- ointien yksi mie lisyys oli hyvä, mutta mittarin osa-aluekohtainen yksimielisyys vaihte- li. Nykyinen rin nak kais luokitusmentelmä ei anna riittävän luotettavaa kuvaa mittarin reliabiliteetistä. FinCC 3.0- ja OPCq-luokitusten sisällöt saatiin yhteensovitettua, vaikka luokitusten välillä esiintyikin jon kin ver ran sisällöllistä ja käsitteellistä epäyhtene- vyyttä. Hoitajat kirjaavat selvästi enemmän po tilaan hoi don toteutusta kuin potilaan hoidon tarpeita. Rakenteisen hoitokertomustiedon ja hoi toi suus tie don vastaavuus tuli

(10)

vas taa vuu dessa oli epäyhtenevyyttä kirjausten sisällöissä ja määrissä verrattaessa vas- taavan OPCq-mitt a rin hoidon osa-alueen vaativuuteen. Hoitokertomustiedon toisio- käyttö potilaan hoi toi suu den arvioin nis sa edellyttää luoki tus ten sisällön ja rakenteen kehittämistä, rakenteisen kir jaamisen mah dol listavien luokkien ja termien käyttöä sekä hoitoisuusluokitus- ja potilastietojärjestelmien yhteentoimivuutta.

Asiasanat: hoitotyö, rakenteiset dokumentit, kirjaaminen, hoitoisuus, hoitotarve, dokumen

tointi, luokitus, potilasasiakirjat, uusiokäyttö

(11)

Perheelleni

(12)

(13)

ESIPUHE

Hoitotyön kirjaamisen ja hoitoisuusluokituksen yhteiskäytön tutkiminen on kiinnostanut minua pitkään, mutta meni kuitenkin vuosia, että ajatus jalostui ja tutkimus työ pääsi toden teolla käyntiin. Kiitän lämpimästi Anneli Ensiota, että silloisena laitosjohtajana kuuntelit ideani jo kertaalleen haudatusta väitöskirjan aiheesta sekä rohkaisit aloittamaan tutkimussuunnitelman teon uudelleen ja hakemaan jatko- opiskelijaksi Itä-Suomen yliopiston sosiaali- ja terveysjohtamisen laitokselle. Olen kokenut olleeni etuoikeutettu saadessani opiskella sosiaali- ja terveydenhuollon tiedonhallintaa viimeiset kuusi vuotta. Tämän ajan opiskelu ja tutkimustyö ovat kulkeneet mukanani niin arjessa, ihmissuhteissa kuin varsinaisten työtehtävienkin lomassa. Välillä ne ovat vieneet totaalisesti kaiken ajan ja ajatukset. Tutkimustyön tekeminen on toisinaan aika yksinäistä puuhaa, mutta onneksi matkan varrella on ollut useita tärkeitä ihmisiä ohjaamassa, tukemassa ja kirittämässä.

Lämpimät kiitokseni professori Kaija Sarannolle asiantuntevasta, väsymättömäs- tä ja kannustavasta ohjauksestasi, jota olet minulle näiden vuosien aikana antanut.

Kiitän pitkämielisyydestäsi ja luottamuksestasi tutkimuksen eri vaiheissa. Olet antanut aloittelevalle tutkijalle riittävää vapautta, mutta myös opettanut vastuunottoa ja kärsivällisyyttä saattaa tutkimus vaihe vaiheelta eteenpäin. Suuret kiitokseni työni toiselle ohjaajalle, yliopistonlehtori, TtT Ulla-Mari Kinnuselle erittäin innostavasta ja ymmärtävästä ohjauksestasi ja tuestasi matkan varrella, sekä kiitos mukavasta mat- kaseurastasi yhteisillä reissuilla. Kiitän erittäin lämpimästi biostatistikko, FM Pasi Ohtosta avustasi ja asiantuntijuudestasi tutkimusaineiston tilastollisen analysoinnin äärellä. Kanssasi käydyt antoisat keskustelut tutkimusaiheeseen liittyvistä kysymyk- sistä olivat innostavia ja antoivat aina uutta puhtia ja kannustusta.

Väitöstutkimukseni esitarkastajille, professori Tarja Suomiselle Tampereen yliopis- tosta ja dosentti, FT, työelämäprofessori Auvo Rauhalalle Vaasan keskussairaalasta esitän erittäin suuret kiitokseni. Antamanne arvokkaat huomiot ja korjausehdotukset sekä antoisat keskustelut auttoivat minua väitöskirjan yhteenveto-osan viimeistelys- sä ja sisällön täsmentämisessä. Kiitän suuresti professori Lisbeth Fagerströmiä Åbo Akademista lupautumisesta väitöskirjani vastaväittäjäksi.

Kiitän sosiaali- ja terveysjohtamisen laitosta saamastani opetuksesta, itselleni uu- den tieteenalan opiskelu on ollut erittäin inspiroivaa. Tutkimusaineiston hankinta ja viime vaiheen tutkimusvapaat mahdollistuivat laitoksen tuella, tästä kiitos laitosjoh- taja Johanna Lammintakaselle. Kiitos julkaisusarjan toimittaja, FT Helena Hirvonen hyvistä neuvoista ja avustasi väitöskirjan saattamisessa julkaisukuntoon. Ilman näitä opintoja olisin monta kokemusta, antoisaa konferenssimatkaa ja hyvää ystävyyttä vailla. Lämmin kiitos kaikille jatko-opiskelukavereille vuosien varrella Tiha-jatkose- minaareissa saamistani neuvoista sekä opiskelijalle tärkeästä vertaistuesta. Erityiskii- tokset Minna Mykkäselle ystävyydestäsi ja kanssasi käydyistä keskusteluista työhön, opiskeluun ja elämään liittyen. Sydämellinen kiitos siitä lämpimästä ja yltäkylläisestä vieraanvaraisuudestanne, jota sinä ja perheesi tarjositte minulle Kuopion matkoillani.

Kiitän tutkimukseni taloudellisesta tuesta Suomen sairaanhoitajaliittoa, Poh- jois-Pohjanmaan sairaanhoitajia, Tajaa sekä Koulutusrahaston aikuiskoulutustukea.

(14)

Kiitän eri aikoina esimiehinäni toimineita OYS:n kirurgian vuodeosastojen yli- hoitajia Britt-Marie Myllylää, Mirjam Ingetiä ja Kaija Paakki-Tiaista siitä, että olette kannustaneet ja mahdollistaneet työn ja opintojen yhteensovittamisen sekä uusiin projektityötehtäviin osallistumisen. Erittäin suuri kiitos hallintoylihoitaja Pirjo Luk- karilalle ystävyydestäsi ja tuestasi eri työprojekteissa ja opinnoissani. Kiitos nykyiselle esimiehelleni kehitysjohtaja Pasi Parkkilalle ymmärryksestä ja luottamuksesta saattaa myös tämä projekti päätökseen kiihkeän Virtuaalisairaala-hankkeen keskellä. Kiitän Virtuaalisairaala-hankkeen työkavereita niin OYS:ssa kuin muissa yliopistosairaalois- sa tuestanne tämän oman projektini suhteen. Kiitän Pasi Kuosmasta kaikesta tuestasi sekä välillä ”työnohjaajanakin” toimimisesta. Kiitos Juha Korpelaiselle ja Jarmo Re- poselle eTerveystutkimukseen liittyvistä antoisista keskusteluista ja suunnitelmista.

Lämmin kiitos Marja Ylilehdolle avusta ja sijaisena toimimisesta opintovapaiden aikana. Lämpimät kiitokseni kirurgian vuodeosastojen osastonhoitajille ja hoitohenki- löstölle vuosien yhteistyöstä; sairaanhoitajan sieluni on aina kirurgialla ja erityisesti traumatologian osastolla.

Ystävät tekevät arjesta luksusta. Kiitos hallintotiimin Liisa, Pirjot ja Seija maailman parantamisesta hyvän ruoan ja lasillisen äärellä. Kiitos Jarvan tiimi ja erityisesti Juha, Kirsti, Markku ja Jaana kanssanne vietetyistä hauskoista hetkistä sekä ikimuistoisesta Formula-matkasta. Tarja ja Vili, ystävyytemme on kestänyt vuosikymmeniä, arvostan sitä. Kiitos Mikko, Sanna, Helmi ja Onni kanssanne vietetyistä mukavista hetkistä.

Lämmin kiitos Päivi ystävyydestäsi, yhteistyöstä ja tuestasi työtehtävissä ja erityisesti tämän yhteisen harrastuksen, väitöskirjan tekemisen, ilojen ja haasteiden jakamisesta.

Kiitos myös kaikille muille ystäville ja sukulaisille mielenkiinnosta tutkimustyötäni kohtaan. Jokainen pienikin sana on voinut olla juuri se merkityksellinen ja kannustava ele, joka on vienyt matkaani eteenpäin.

Ilman omaa perhettä ja aivan lähimpiä ei tälläkään matkalla olisi mitään merki- tystä. Olen enemmän kuin kiitollinen, että olette jaksaneet nämä vuodet tukea, kan- nustaa, tsempata ja lohduttaakin, mutta myös iloita kanssani aikaansaannoksistani.

Rakkaat kiitokseni äidilleni Eevalle, että olet elämän eri vaiheissa tukenut ja auttanut minua ja perhettäni sekä osoittanut kannustavaa kiinnostusta opiskelujani kohtaan.

Kiitos myös anopilleni Helinälle tuesta ja konkreettisesta avusta puutarhassa, kun oma aikani ei sinne riittänyt. Rakkaimmat kiitokseni tyttärilleni Essille ja Annille, olette elämäni suurimmat saavutukset, te ihanat nuoret naiset! Olette pitäneet minut kiinni elämässä, rohkaisseet, mutta myös muistuttaneet levon ja muunkin elämän tärkeydestä sekä vaatineet läsnäoloa ja keskittymistä, kun ajatukseni ovat harhailleet jossain tutkimuksen maailmoissa. Kiitos Riina ja Juho kaikesta tuesta ja siitä ilosta, jota olette tuoneet elämääni. Vävyt Juha-Matti, Marko ja Jaakko, kiitos myös teille kannustuksestanne. Kiitos suloinen Peppi tuomastasi ilosta ja antoisista yhdessäolon hetkistä, joissa mammun ajatukset ihanasti nollaantuvat. Yhdessä pienen serkkusi Magnuksen kanssa osoitatte konkreettisesti, mikä maailmassa on tärkeintä.

Rakkaat kiitokseni puolisolleni Juhalle kaikesta tuestasi ja vilpittömästä kiinnos- tuksestasi tutkimustani kohtaan. Olet sanoin ja teoin mahdollistanut, että voin keskit- tyä tutkimukseen. Olet patistanut minua kapuamaan yläkertaan kirjoittamaan, olet huolehtinut talosta ja puutarhasta sekä järjestänyt virkistystä ihanilla matkoilla ja ikimuistoisilla yllätyksillä. Sinä, jos kukaan, luotit, että tämä minun maratonmatkani valmistuu ja maaliin asti päästään.

Oulussa 29.9.2018 Pia Liljamo

(15)

SISÄLLYS

ABSTRACT ... 5

TIIVISTELMÄ ... 7

ESIPUHE ... 11

1 JOHDANTO ... 17

2 HOITOTIETOKOKONAISUUKSIEN YHDISTÄMINEN JA HOITOTIEDON TOISIOKÄYTÖN EDELLYTYKSET ... 21

2.1 Tieto, tiedon standardointi ja jäsentäminen luokituksilla ja termistöillä ... 21

2.2 Hoitotyön kliininen tieto ... 28

2.3 Hallinnollinen hoitoisuustieto ... 35

2.4 Hoitotietokokonaisuuksien yhdistäminen ... 43

2.5 Kliinisen hoitotiedon toisiokäytön edellytykset ... 47

3 TUTKIMUKSEN TARKOITUS JA TUTKIMUSKYSYMYKSET ... 52

4 TUTKIMUSMENETELMÄT ... 54

4.1 Tutkimuksen sijoittuminen sosiaali- ja terveydenhuollon tiedonhallinnan paradigmaan ... 54

4.2 Tutkimuksen tieteenfilosofiset ja metodologiset lähtökohdat ... 56

4.3 Tutkimuksessa käytetyt tutkimusmenetelmät ... 57

4.4 Tutkimusaineistot ja analysointimenetelmät ... 60

5 TUTKIMUSTULOKSET ... 66

5.1 Hoitoisuustiedon luotettavuus ... 66

5.2 FinCC- ja OPCq-luokitusten yhteen sovittaminen ... 67

5.3 Luokitusten yhteensovittamiseen vaikuttaneet tekijät ... 69

5.4 Hoitokertomustiedon määrä ja sisältö OPCq-mittarin eri osa-alueilla ... 72

5.5 Hoitokertomustiedon määrä ja sisältö eri hoitoisuusluokissa ... 75

5.6 Hoitokertomustiedon määrän ja hoitoisuus luoki tuksen osa-aluekohtaisen hoidon vaativuuden suhde ... 76

6 POHDINTA ... 80

6.1 Tutkimuksen eettisyys ja luotettavuus ... 80

6.2 Tutkimustulosten pohdinta ... 84

6.2.1 Hoitoisuustiedon luotettavuus ... 84

6.2.2 FinCC- ja OPCq-luokitusten sisällön yhtenevyys ... 88

6.2.3 Kliinisen ja hallinnollisen hoitotiedon vastaavuus ... 91

6.3 Johtopäätökset ja suositukset rakenteisen hoitokertomustiedon toisiokäytölle hoitoisuuden arvioinnissa ... 95

6.4 Jatkotutkimusaiheet ... 97

LÄHTEET ... 98

LIITTEET ... 115

(16)

TAULUKKOLUETTELO

Taulukko 1. Terveydenhuollon termistöltä ja sanastolta vaadittavat

ominaisuudet ... 26 Taulukko 2. Hoitoisuusluokitusmittarilta vaadittavat ominaisuudet ... 40 Taulukko 3. OPCq-hoitoisuusluokitusmittarin osa-alueet, osa-alueiden

vaativuustasopisteet ja hoitoisuusluokat ... 42 Taulukko 4. ANA:n hyväksymät luokitukset ja käyttötarkoitus, alkuperäinen

julkaisuvuosi, ANA:n hyväksymisvuosi, UMLS päivitysvuosi ja tiedot toiseen luokitukseen yhteensovittamisesta ... 44 Taulukko 5. Potilastietojärjestelmätiedon laadun ulottuvuudet ja ominaisuudet ... 48 Taulukko 6. Tutkimuksen vaiheet, tutkimusaineistot, käytetyt tutkimus -

menetelmät, aineiston analysointi ja raportointi ... 64 Taulukko 7. Luokitusten yhteensovittamiseen ja hoitoisuusluokituksen osa-

aluevalintaan vaikuttaneet tekijät ... 70 Taulukko 8. Rakenteisten hoitokertomusmerkintöjen (SHTaL ja SHToL)

jakautuminen OPCq-mittarin osa-alueittain. ... 73 Taulukko 9. Eniten käytetyt SHTaL 3.0- ja SHToL 3.0 -luokat OPCq-mittarin eri

osa-alueilla ... 74 Taulukko 10. Rakenteisten hoitokertomusmerkintöjen määrien %-osuudet

OPCq-mittarin eri osa-alueilla ja eri yksiköissä ... 77 Taulukko 11. Hoitoisuuspistekertymien %-osuudet OPCq-mittarin eri osa-alueilla

ja eri yksiköissä ... 78

(17)

KUVIOLUETTELO

Kuvio 1. Tiedon hierarkian ja tietojärjestelmien yhteydet ... 22 Kuvio 2. Kansallinen hoitotyön kirjaamismalli ja FinCC 3.0 -version

rakenne ... 33 Kuvio 3. Hoitotyön tehtävät pohjautuen ICN:n hoitotyön sisällön

määritelmään ... 36 Kuvio 4. Hoitoisuuteen yhteydessä olevat tekijät ... 38 Kuvio 5. Hoitotiedon toisiokäytön edellytykset hoitoisuustiedon

määrittämisessä ... 51 Kuvio 6. Tutkimusasetelma ... 53 Kuvio 7. Sosiaali- ja terveydenhuollon tiedonhallinnan paradigma:

pääkäsitteet ja tutkimuskohteet ... 55 Kuvio 8. Luokittelijoiden välinen yksimielisyys kokonaishoitoisuusluokassa

ja OPCq-mittarin eri osa-alueilla koko aineistossa ja eri

rinnakkaisluokituskäytännöissä ... 67 Kuvio 9. SHToL 3.0 pää- ja alaluokkien (N = 307) määrät (fr, %) OPCq-osa-

alueittain ... 69 Kuvio 10. Hoitokertomusmerkintöjen ja hoitoisuuspistekertymien %-osuudet

OPCq-mittarin eri osa-alueilla koko tutkimusaineistossa ... 79

(18)

KESKEISET LYHENTEET

ABC Codes Alternative Billing Concepts CDA Clinical Document Architecture CCC Clinical Care Classification

FinCC Finnish Care Classification, Suomalainen hoitotyön luokitus HoiData Kansallisesti yhtenäiset hoitotyön tiedot -hanke (2007–2009) HoiDok Valtakunnallinen hoitotyön sähköisen dokumentoinnin kehittämis-

hanke (2005–2006)

ICD-10 International Classification of Diseases

ICNP International Classification of Nursing Practice Kanta Kansallinen Terveysarkisto

LOINC Logical Observation Identifiers MeSH Medical Subject Headings

NANDA North American Nursing Diagnosis Association NANDA-I NANDA International

NIC Nursing Interventions Classification NOC Nursing Outcomes Classification NMDS Nursing Minimum Data Set

NMMDS Nursing Management Minimum Data Set

Omaha Omaha System

OPC Oulu Patient Classification; hoitoisuusmittari somaattiseen vuode- osastokäyttöön

OPCq RAFAELA-hoitoisuusluokitusjärjestelmään kuuluva, somaattisilla vuodeosastoilla käytettävä hoitoisuusmittari

PAONCIL Professional Assessment of Optimal Nursing Care Intensity Level PNDS Perioperative Nursing Data Set

SHTaL Suomalainen hoidon tarveluokitus SHToL Suomalainen hoitotyön toimintoluokitus SHTuL Suomalainen hoidon tulosluokitus

SNOMED CT Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms STM Sosiaali- ja terveysministeriö

THL Terveyden ja hyvinvoinnin laitos UMLS Unified Medical Language System

VIPS Välbefinnande, Integritet, Prevention, Säkerhet WHO World Health Organisation

(19)

1 JOHDANTO

Sähköisesti tallennetun kliinisen tiedon määrän kasvu terveydenhuollossa on eksponentiaalista. Digitaalisen tiedon määrä moninkertaistuu joka vuosi kaikkialla läsnä olevan tietotekniikan kehittymisen ansiosta. (Hansen ym. 2014, Brennan &

Bakken 2015.) Potilashoidossa syntyvien digitaalisten tietomäärien lisääntyminen asettaa uusia haasteita, mutta myös mahdollisuuksia, valtavien tietomäärien hyödyn tämiseen myös muissa kuin tiedon ensisijaisessa tarkoituksessa (Berner &

Moss 2005, Hackl & Ammenwerth 2016). Potilastiedon ensisijainen käyttötarkoitus on potilaan sairauden ja terveyden hoito sekä hoidon jatkuvuuden turvaaminen (Sosiaali- ja terveysministeriön (STM) asetus potilasasiakirjoista (298/2009)), minkä lisäksi on syntynyt kasvava kiinnostus hyödyntää potilaskertomuksen muodostamaa tietovarantoa myös tiedon toissijaisissa tarkoituksissa (Safran ym. 2007, Vuokko ym.

2015). STM:n ja Kuntaliiton (2014) kansallinen Sote-tieto hyötykäyttöön -strategia 2020 painottaa muun muassa sosiaali- ja terveydenhuollon palveluissa syntyvän asiakas- ja potilaskohtaisen tiedon saatavuutta, tiedon toissijaisen käytön kehittämistä sekä hyödynnettävyyttä eri käyttökohteissa. Lainsäädännön muutoksilla pyritään edistämään sosiaali- ja terveystietojen toissijaista käyttöä palveluiden yksilölliseen kohdistamiseen, tutkimukseen, tiedolla johtamiseen ja eri rekistereihin (Hallituksen esitys HE159/2017 vp).

Terveydenhuollon toimialan ja kliinisten prosessien monimutkaisuus asettaa haasteita tietojärjestelmään tallennettavan potilastiedon rakenteelle, tiedon laadulle ja sisällölle sekä tiedon toisiokäytölle (Weiskopf ym. 2013a, Weiskopf & Weng 2013, Hackl & Ammenwerth 2016). Terveydenhuollon tietotekniikan ja tietojärjestelmien kehittymisen sekä potilaskertomustiedon integroimisen kliinisiin tietovarantoihin odotetaan tuovan ratkaisuja suurten tietomäärien käsittelyyn ja potilastiedon pa- rempaan hyödyntämiseen (Brennan & Bakken 2015, Meystre ym. 2017, Vuokko ym.

2017). Hoitotyön kliinistä tietoa, joka edustaa suurta osaa potilaskertomustiedosta, on kuitenkin vielä vähän hyödynnetty käytännön työn ja potilashoidon kehittämisessä (Tastan ym. 2014, Westra ym. 2015).

Suomessa sähköinen potilaskertomus on jo vuodesta 2007 kattanut 100-prosent- tisesti julkisen terveydenhuollon (Reponen ym. 2018). Potilastietojärjestelmien käyt- tökokemuksia on kerätty kansallisesti lääkäreiltä kuusi kertaa vuoden 2003 jälkeen ja hoitajilta ensimmäisen kerran vuonna 2017 (Hyppönen ym. 2018, Martikainen ym.

2018, Reponen ym. 2018). Hoitajien mielestä potilastietojärjestelmissä yksi keskei- simpiä korjattavista ongelmista oli saman asian kirjaaminen useaan eri kohtaan ja tiedon kopioiminen ja siirtäminen eri tietojärjestelmiin ja -sovelluksiin. Näiden voidaan katsoa altistavan virheille ja osoittavan huonosti onnistunutta tietojärjestelmäin- tegraatiota. (Törnqvist ym. 2016, Jylhä 2017, Hyppönen ym. 2018.) Samanaikaisesti on todettu, että teknisesti toimivat ja helppokäyttöiset tietojärjestelmät tukevat sai- raanhoitajien työhyvinvointia vähentämällä kiireen kokemusta (Vehko ym. 2017).

Potilastietojärjestelmät ovat kehittyneet alun dokumentointipohjaisista järjestelmistä tiedon rakenteista tallentamista ja tiedon parempaa hyödyntämistä tukeviin järjestel- miin (Nenonen 2012, Reponen ym. 2018). Tietojen kirjaaminen sähköisiin potilastie-

(20)

eri tarkoituksiin, esimerkiksi todistuksiin, lähetteisiin, hoitopalautteisiin ja hoitotyön yhteenvetoihin. Sovittu tiedon rakenteisuus voi vaihdella yhteisesti sovittujen otsikoiden avulla kirjattavasta vapaasta tekstistä tietyllä koodilla tai luokituksella kirjaamiseen tai muuhun tiedon jäsennykseen käytetyn käsite- tai viitemallin käyttöön.

Tiedon rakenteisuus tehostaa tiedon koneellista käsittelyä ja tiedon vaihtamista eri organisaatioiden ja järjestelmien välillä. (Hyppönen ym. 2014, 74–109, Sensmeier 2015, 102, Virkkunen ym. 2015.) Tietojen rakenteisuus on myös edellytyksenä sille, että päätöksentekoa tukevia sovelluksia voidaan tuoda päivittäiseen käyttöön ja tiedolla johtamisen avuksi (Saranto ym. 2014, Virkkunen ym. 2015, Kuusisto 2018, Reponen ym. 2018). Suomessa eri rekisterinpitäjien, kuten Terveyden ja hyvinvoinnin laitoksen (THL) ja Työterveyslaitoksen, ylläpitämiä terveydenhuollon rekistereitä on hyö- dynnetty terveydenhuollon tutkimuksissa (Gissler 2013, Räisänen ym. 2013), mutta laadun puutteista, tiedon muokkaustarpeista ja lupaprosessien vaativuudesta johtuen potilaskertomustietojen hyödyntäminen on ollut verrattain vähäistä (Sulamaa ym.

2014). Potilaskertomustiedon rakenteistamisen odotetaan helpottavan potilaskertomustiedon poimintaa ja hyödyntämistä (Virkkunen ym. 2015, Vuokko ym. 2017) sekä parantavan myös kansallisten rekistereiden sisältämän tiedon laatua ja kattavuutta (Heino & Gissler 2017).

Potilashoidon kliinisten tapahtumien kuvaamiseen ja hoidossa syntyvän tiedon jäsentämiseen käytetään terveydenhuollon termistöjä ja luokituksia, joiden avulla pyritään varmistamaan tietosisällön yhteiskäytettävyys ja siirrettävyys sekä tiedon yhdenmukainen merkitys (Rosenbloom ym. 2006, Westra ym. 2008b, 2010, ISO 18104, Sensmeier 2015, 101–113). Hoitotyön sisällön perusrakenteena on käytetty WHO:n hoi- totyön prosessimallia, joka on antanut selkeän struktuurin hoitotyön päätöksenteon prosessille (WHO 1977, Saranto & Kinnunen 2009). Hoitotyön sisällön kuvaamiseen eri hoitotyön prosessin vaiheissa on kehitetty useita eri hoitotyön luokituksia ja termis- töjä (Thoroddsen ym. 2012, Tastan ym. 2014, Strudwick & Hardiker 2016). Vakioitujen termistöjen käyttö mahdollistaa hoitotyön jäsentämisen ja auttaa ymmärtämään hoito- työn sisältöä ja hoitotyösensitiivisten hoidon tulosten vaikutuksia (Park ym. 2007, Tas- tan ym. 2014, Rabelo-Silva ym. 2017, Törnvall & Jansson 2017). Yhtenäisten luokitusten ja käsitemallien käytöllä on todettu olevan yhteys parantuneeseen tiedon laatuun ja tiedon käytettävyyteen, kliinisiin prosesseihin ja prosessien arviointiin (Häyrinen 2011, Hyppönen ym. 2014, 74–109, Saranto & Kinnunen 2014, 51–62, Saranto ym. 2014), potilasturvallisuuteen (Jylhä 2017), tekniikan hyväksyttävyyteen, aikasäästöihin sekä tuottavuuteen (Vuokko ym. 2017). Tieto hoitotyön diagnoosien ja hoitotyön toimin- tojen määrästä on auttanut arvioimaan hoitotyön tehtävien suorittamiseen käytettyä aikaa sekä ennustamaan työpanoksen tarvetta (Moss & Saba 2011, Dykes ym. 2013). Eri luokitusten yhteensovittaminen on mahdollistanut luokitusten sisältöjen vertaamisen, hoitotyön yhteisten käsitteiden ja yhtenäisen rakenteisen kielen kehittämisen, luokitusten yhteiskäytön sekä mahdollisuuden välttää kirjattavan tiedon päällekkäisyyttä (Goossen 2006, Park ym. 2007, Wieteck 2008, Kim ym. 2010, Hou ym. 2013).

Suomessa potilastiedot ovat lakisääteisiä ja osa potilaskertomusta. Hoitotyön tekijät tekevät potilaan hoitoa koskevat merkinnät sähköiseen potilastietojärjestelmään ja yleensä potilaskertomuksen ammatillisiin näkymiin hoitokertomukseen (HOKE) ja hoitotyön yhteenvetoon (HOI) (Tanttu & Ikonen 2008, 112–127, Virkkunen ym. 2015, Kuusisto 2018). Hoitotyön kirjaaminen on vakiintunut ilmaisu, jolla tarkoitetaan hoitohenkilöstön työtehtäviin kuuluvaa toimintaa, jonka tavoitteena on kuvata ja tallentaa potilaan hoidon kannalta oleelliset tiedot hoitokertomukseen hoitoprosessin vaiheiden mukaisesti (Ensio & Saranto 2004). Suomessa hoitotyön keskeiset rakenteiset

(21)

tiedot (aikaisemmin hoitotyön ydintiedot) ovat hoidon tarve, hoitotoimet (aik.

hoitotyön toiminnot), hoidon tulokset, hoitotyön yhteenveto ja hoitoisuus (Virkkunen ym. 2015). Hoitotyön keskeisiä sisältöjä hoitoprosessin eri vaiheissa voidaan tuottaa rakenteisesti Finnish Care Classification (FinCC) -luokituskokonaisuuden avulla. FinCC koostuu Suomalaisesta hoidon tarveluokituksesta (SHTaL), Suomalaisesta hoitotyön toimintoluokituksesta (SHToL) ja Suomalaisesta hoidon tulosluokituksesta (SHTuL).

(Ensio ym. 2006, Tanttu & Rusi 2007, Virkkunen ym. 2015.) Vuodeosastopotilaiden hoitoisuuden eli hoidon vaativuuden arviointiin käytetään Suomessa RAFAELA^© -hoitoisuusluokitusjärjestelmään kuuluvaa OPCq (Oulu Patient Classification) – hoitoisuusluokitusmittaria (Kaustinen 2011, Fagerström ym. 2014). Hoitoisuuden arviointi on vakiintunut osaksi potilaan hoitoprosessia ja sen kirjaamista. Hoitoisuustieto liitetään potilaan hoitojakson päättyessä tehtävään hoitotyön yhteenvetoon, josta tieto välittyy edelleen potilaan jatkohoitopaikkaan ja potilaalle itselle Kanta- arkiston OmaKannan kautta (Virkkunen ym. 2015, Kuusisto 2018, Mykkänen ym.

2018). Hoitoisuustiedon luotettavuutta varmistetaan yksiköissä vuosittain tehtävin rinnakkaisluokitusmittauksin (Kaustinen 2011, Fagerström ym. 2014).

Hoitohenkilöstö on suurin yksittäinen terveydenhuollon ammattiryhmä ja hoito- työstä aiheutuu myös iso osa sairaaloiden kuluista (Aiken ym. 2014, Welton & Harper 2016, Lavander 2017). Tämän vuoksi on tärkeää, että hoitajien työaikaa käytetään taloudellisesti ja tehokkaasti (Hurst & Smith 2011). Hoitohenkilöstön määrällä ja laadulla on todettu olevan yhteys potilaiden kokemaan hoidon laatuun ja erilaisiin hoidon aiheuttamiin haittatapahtumiin (Hinno ym. 2011), hoitojakson kestoon (Kane ym. 2007, Twigg ym. 2011, Pitkäaho ym. 2016) sekä potilastyytyväisyyteen (Aiken ym. 2012, Duclay ym. 2015). Hoitajien kokemus liiasta työmäärästä lisää hoitajien työuupumuksen tunnetta sekä aikomusta vaihtaa alaa (Flinkman & Salanterä 2015).

RAFAELA-järjestelmän tuottaman tiedon pohjalta on näyttöä siitä, että optimaalisen hoitoisuustason pitkäaikaisella ylittymisellä on yhteys hoitohenkilöstön työn kuor- mittumiseen ja lisääntyneisiin sairauspoissaoloihin (Rauhala ym. 2007), potilaan hoitojakson kestoon ja hoidon kustannuksiin (Andersen ym. 2016), hoidon aiheuttamien haittatapahtumien määrän lisääntymiseen (Fagerström ym. 2018) ja jopa potilaiden kuolleisuuden nousuun (Junttila ym. 2016, Fagerström ym. 2018).

Tämän väitöstutkimuksen aiheen valintaan vaikutti Vetovoimainen ja terveyttä edistävä terveydenhuolto 2009–2011 (VeTe)-hankkeen Hoitotyön henkilöstövoimava- rojen (VeTeHH) -osahankkeessa saadut tulokset ja niiden pohjalta tuotetut ehdotukset kansallisesti yhtenevistä hoitotyön johtamisen tunnusluvuista, joissa hoitoisuustieto nousi yhdeksi keskeiseksi tunnuslukutiedoksi (Tervo-Heikkinen 2011). Hankkeen tuloksena suositeltiin myös hoitotyön kirjaamisen laadun edelleen kehittämistä sekä rakenteisen kirjaamisen tuottaman tiedon hyödyntämistä hoitotyön prosessin kuvaajana. Lisäksi esitettiin rakenteisen kirjaamisen hyödyntämisen mahdollisuuk- sien selvittämistä potilaan hoitoisuuden arvioimisessa ja tuotiin esille tarve saada tutkimustietoa rakenteisen kirjaamisen muokkaamisesta johtamisen tunnusluvuiksi.

(Tervo-Heikkinen 2011.) Potilaan hoitoisuuden arvioinnin suositellaan pohjautuvan potilaan hoidon kirjaamiseen (Fagerström ym. 2014) ja RAFAELA-luokitusohjeissa neuvotaan hyödyntämään hoitoisuusluokituksen vaativuustasokuvauksia ja avainsa- noja toteutuneen hoidon kirjaamisessa (FCG 2012). Tieteellistä tutkimusta hoitokerto- musmerkintöjen ja hoitoisuustiedon sisältöjen yhteneväisyydestä tai yhteiskäytöstä ei

(22)

FinCC:n ja OPCq:n sisällöt yhteensovitettiin ensimmäisen kerran Kansallisesti yhtenäiset hoitotyön tiedot (HoiData) -hankkeessa (Liljamo & Kaakinen 2009, Vs- shp 2009). FinCC-luokituskokonaisuuden version 3.0 valmistuttua vuonna 2011 tuli ajankohtaiseksi uusia luokitusten yhteensovittaminen sekä hyödyntää yhteensovitta- mistuotosta hoitokertomustiedon ja hoitoisuusluokitustiedon vastaavuuden arviointiin osana tätä väitöstutkimusta. Tämä sosiaali- ja terveydenhuollon tiedonhallinnan alaan kuuluva väitöstutkimus koostuu kolmesta osajulkaisusta ja yhteenvedosta. Tut- kimuksen tarkoituksena on arvioida hoitoisuusluokitustiedon luotettavuutta kaksi vuosikymmentä kestäneen OPCq-mittarin kliinisen käytön jälkeen, yhdistää kaksi eri tietokokonaisuutta hoitokertomustieto (FinCC) ja hoitoisuustieto (OPCq) sekä verrata hoitokertomustiedon ja hoitoisuustiedon vastaavuutta. Tavoitteena on tunnistaa Fin- CC:n ja OPCq:n kehittämiskohteita sekä laatia suositus hoitokertomustiedon toisio- käytön mahdollisuuksista potilaan hoitoisuuden arvioinnissa. Tutkimus liittyy kiinte- ästi ajankohtaiseen tiedolla johtamisen teemaan (Fagerholm 2014, Klemola ym. 2014, Hämäläinen ym. 2016, Lappalainen 2016) sekä tuo uutta tietoa mahdollisuuksista hyödyntää rakenteisen hoitotyön kirjaamisen tietosisältöjä potilaan hoitoisuuden arvioinnissa sekä edelleen hoitoisuustiedon hyödyntämisessä henkilöstösuunnittelussa.

(23)

2 HOITOTIETOKOKONAISUUKSIEN YHDISTÄMINEN JA HOITOTIEDON TOISIOKÄYTÖN EDELLYTYKSET

2.1 TIETO, TIEDON STANDARDOINTI JA JÄSENTÄMINEN LUOKITUKSILLA JA TERMISTÖILLÄ

Terveydenhuolto on tietointensiivistä toimintaa, jossa potilaan hoitoon liittyvässä päätöksenteossa tiedolla, sen sisällöllä ja välittymisellä on keskeinen asema. Tietoa tarvitaan, kun potilaan hoidosta viestitään potilaalle itselleen sekä hänen hoitoonsa osallistuvien terveydenhuollon ammattilaisten kesken (Nelson 2002, Kuusisto 2018) sekä toiminnanohjaukseen ja muihin hallinnollisiin tarkoituksiin (Saranto & Kuusisto- Niemi 2011, 215). Sana ”tieto” voidaan määritellä ja jäsentää monella tavoin riippuen tiedon arvosta, käyttötarkoituksesta, asiayhteydestä ja tieteenalasta (Niiniluoto 1996, 1999, Floridi 2004, 41). Terveydenhuollon tiedonhallinnassa on yleisesti hyväksytty tiedon jäsentäminen inhimillisen ja älyllisen prosessoinnin perusteella portaittain eteneväksi tiedon hierarkiaksi eli tiedon arvoketjuksi (Matney ym. 2011).

Tiedon arvoketju käynnistyy yksittäisistä irrallisista tiedon aineksista eli datasta.

Kun yksittäiseen dataan liitetään jokin merkitys, tulkinta tai rakenne, muuttuu se informaatioksi (information), joka vastaanottajan kokemukseen ja ymmärrykseen pohjautuen jalostuu tietämykseksi (knowledge). Mitä korkeammalle tiedon asteelle edetään, sitä enemmän tiedon oletetaan sisältävän inhimillistä ajattelua ja arviointia sekä tiedon soveltamista; tätä kuvataan viisaudeksi (wisdom) (kuvio 1). (Saranto 2008, 19, Matney ym. 2011, Joos & Nelson 2015, 97–98.)

Terveydenhuollossa sanotaan olevan paljon dataa, mutta vähän informaatiota. Il- man tiedon prosessointia yksittäinen irrallinen data ei muutu informaatioksi eikä sillä siten ole käyttöarvoa. (Saranto 2008, 19.) Yksittäinen tieto potilaan voinnista voidaan esittää numeraalisena mittaustietona (esimerkiksi verenpainearvo tai ruumiinlämpö), vointia kuvaavana sanana ja lauseena tai kuvana. Mutta ilman tulkintaa ja kontekstia, yksittäisellä numerotiedolla ei ole mitään merkitystä ja käyttöä potilaan hoidon suunnittelussa ja arvioinnissa. Informaatio jalostuu edelleen tietämykseksi, kun datasta informaatioksi jalostunutta tietoa prosessoidaan osana omaa tiedollista ymmärrystä ja yhdistetään aikaisempaan kokemukseen ja ymmärretään tiedon merkitys (kuvio 1). (Matney ym. 2011.)

(24)

Viisaus Ymmärtäminen,

soveltaminen, arvomaailmaan

integrointi Tietämys

Tulkinta, yhdistäminen, ymmärtäminen Informaatio

Järjestäminen, tulkinta

Data Nimeäminen,

kerääminen,

tallentaminen Tieto-

järjestelmä

Päätöksenteon- tukijärjestelmä

Asiantuntija- järjestelmä

Lisääntyvä kompleksisuus

Lisääntyvä vuorovaikutus ja keskinäiset suhteet

Kuvio 1. Tiedon hierarkian ja tietojärjestelmien yhteydet (Joos & Nelson 2015, 98)¹

Informaatio voidaan kuvailla myös viestiksi, jolla on lähettäjä ja vastaanottaja.

Sähköisen potilaskertomuksen syntaktinen informaatio mahdollistaa viestien lähettämisen merkkijärjestelmän avulla palvelunantajan sisällä ja eri palvelunantajien välillä. (Virtanen 1989, Niiniluoto 1999, Häyrinen 2011.) Semanttinen informaatio puolestaan ilmaiseen tietojärjestelmien välittämien merkkien esittämän tehtävän, esimerkiksi potilaiden saaman hoidon (Häyrinen 2011). Kun informaatio tulkitaan vastaanottajan oman käsitejärjestelmän kautta ja kun viesti on merkittävä jossain tietyssä tilanteessa, on informaatiolla tällöin pragmaattinen merkitys. Tiedon pragmaattinen informaatioarvo ei riipu pelkästään semanttisesta informaatiosta, vaan siihen liittyy aina informaation arvo, tavalla tai toisella sen hyöty käyttäjälleen.

(Virtanen 1989, Floridi 2004, 57.) Tässä tutkimuksen ollaan kiinnostuneita potilaan hoidossa syntyvästä kliinisestä² tiedosta eli potilaan hoitoon kuuluvasta hoito- tiedosta ja terveydenhuollon hallinnollisessa tarkoituksessa käytettävästä hoitoi - suustiedosta. Hallinnollisessa tarkoituksessa käytettävään tietoon liittyy myös erityinen informaatioarvo sekä hyöty tiedon käyttäjälle eli se on myös luonteeltaan prag maattista tietoa. Sosiaali- ja terveydenhuollon johtamisessa hallinnollista tietoa käytetään suunnitteluun, päätöksentekoon, toimeenpanoon, seurantaan ja raportointiin. Puhutaan tiedolla johtamisesta, joka tiedonhallinnan näkökulmasta katsottuna tarkoittaa tiedon tuottamista ja sen esittämistä, tiedon varastoimista ja siirtoa, sekä tiedon soveltamista ja käyttöä organisaation eri tasoilla ja eri tarkoituksissa.

(Schultze & Leidner 2002, Saranto & Kuusisto-Niemi 2011, 221.)

1 Ramona Nelson: Moving from Data to Expert Systems^®. Lupa kuvan käyttöön ja käännökseen on saatu R. Nelsonilta.

2 Kliininen tarkoittaa lääketieteessä käytännölliseen lääkärintyöhön tai potilaiden hoitoon kuuluvaa.

(Kielitoimiston sanakirja, https://www.kielitoimistonsanakirja.fi/kliininen)

(25)

Terveydenhuollossa syntyvien tietomäärien hyödyntämiseen tarvitaan erilaisia johdon tietojärjestelmiä kuten toimisto- ja raportointijärjestelmiä, päätöksenteonjär- jestelmiä sekä erilaisia asiantuntijajärjestelmiä (Lammintakanen ym. 2010, Saranto &

Kuusisto-Niemi 2011, 221). Johdon tietojärjestelmissä hyödynnettävä tieto saadaan organisaation operatiivisten asiakas- ja potilastietojärjestelmien tietokannoista. Klii- niset päätöksenteontukijärjestelmät antavat nimensä mukaisesti tukea ammattilaisen tekemälle päätökselle (Müller-Staub ym. 2016), mutta asiantuntijajärjestelmien tarkoituksena on mennä vielä pidemmälle eli tuottaa ja tarjota varsinainen päätös (kuvio 1) (Saranto & Kuusisto-Niemi 2011, 221–222, Joos & Nelson 2015, 97–99). Kortteiston (2014) mukaan kliinisen päätöksenteon tukena toimivan neuvovan potilaskertomuksen oikea toiminta edellyttää ajantasaista potilastietoa ja rakenteellista yhdenmukai- suutta kahden tietojärjestelmän välillä. Menetelmän käyttöönottoa pitää tukea aktii- visesti, jotta toimintakäytännöissä tapahtuisi muutosta.

Jotta potilastietojärjestelmään tallennettua tietoa voidaan sujuvasti käyttää ja ja- kaa eri toimijoiden ja organisaatioiden kesken, edellytetään tietojen ja järjestelmien yhteentoimivuutta (Hammond 2005). Toiminnallinen yhteentoimivuus (functional in- teroperability) tarkoittaa, että potilastiedon vaihtoon osallistuvat tahot tukevat yhtei- siä toimintoja samoin kuin auton osien on sovittava yhteen ja työskenneltävä yhdessä.

Yhteentoimivuutta on edistetty lainsäädännöllä ja erilaisilla yhteisillä toimintatavoil- la, sopimuksilla ja standardeilla. Terveydenhuollon yhteisiä tietostandardeja³ (health data standards) on kehitetty edistämään tiedon turvallista välittämistä eri tietojärjes- telmien ja toimijoiden kesken ei ainoastaan kansallisella tasolla vaan myös eri maiden välillä. Terveydenhuollon standardien tehtävänä on vakioida eri terveydenhuollon tietojen sisältöä ja rakennetta sekä varmistaa, että viesti saavuttaa vastaanottajan ja viestin sisältö säilyy muuttumattomana. (Hammond 2005, Sensmeier 2015, 102.)

Tiedon vaihto toimintayksiköiden ja potilastietojärjestelmien välillä perustuu kertomusrakenteiden semanttiseen yhteentoimivuuteen. Semanttinen yhteentoimivuus on tietojärjestelmäominaisuus, joka varmistaa, että tiedon merkitys säilyy tietoa siirrettäessä muuttumattomana ja ymmärrettävänä kaikille osapuolille. (HIMSS 2013, Virkkunen ym. 2016, 23.) Tiedonsiirtostandardeja (transport standars) tarvitaan yhteisten, ennakoitavissa olevien, turvallisten viestintäprotokollien luomiseen järjestelmien välillä. Suomessa potilaskertomusasiakirjojen ja tiedonvaihtosanomien perusstandardiksi on valittu maailmanlaajuisesti käytössä oleva rakenteinen doku- menttimuoto HL7 CDA (Clinical Document Arhitecture) R2-standardi. (Virkkunen ym. 2016, Reponen ym. 2018.) Turvallisuusstandardeilla (security standars) varmistetaan terveydenhuollon tietoturvallinen tiedonsiirto ja pääsynhallinta ja –valvonta (HIMSS 2013, Sensmeier 2015, 102). Potilastietojärjestelmään kuuluvilta asiakirjoilta edellytetään dokumentointistandardia, joka tarkoittaa määriteltyä muotoa potilastiedon tallentamiseen ja jakamiseen sähköisenä asiakirjana, ja jolla on tunnisteella yksilöity tekninen tallenne, johon on koottu asiakirjallinen potilastieto (Mäkelä-Bengs

& Vuokko 2014, 23.) Kuusiston (2016) tutkimuksessa potilaan sähköiseltä lähetteeltä puuttui dokumentointistandardi, joka konkreettisesti tarkoitti sitä, että lähetelomak- keen ydintietoja ei oltu määritelty. Tällöin tieto potilaan hoidontarpeesta ja hoidon tarpeen kiireellisyydestä ei välity asianmukaisesti palveluntarjoajien välillä, mistä

(26)

seurauksena voi olla potilasturvallisuuden vaarantuminen. Kennellin (2017) tutki- musryhmän tekemän katsauksen mukaan monien kehitettyjen standardien (esimerkiksi HL7, CDA, Web Ontology Language OWL) tarjoama joustava käyttö voi estää järjestelmien täydellisen yhteentoimivuuden. Tiedon standardoinnin ja tiedonsiirron ratkaisuiksi on esitetty yhtenäistä potilaskertomusrakennetta, puheentunnistusta ja luonnollisen kielen prosessointia. Toisaalta, jos tietostandardien luominen ja niiden käyttö sekä tiedonsiirtoyhteydet ovat asetettujen määritelmien mukaisia, luonnollisen kielen prosessoinnille ei ole tarvetta. (Kennell ym. 2017.) Tietojärjestelmien ja tiedon vakioimisella ja standardoinnilla edistetään kuviossa 1 havainnollistettua tiedon prosessointia yksittäisestä datasta aina tiedon korkeimmalle tasolle ymmärtämiseen ja tiedon soveltamiseen ja viisaaseen käyttöön terveydenhuollon käytännön tilanteissa ja potilashoidossa (Joos & Nelson 2015).

Sisällöllisten standardien (content standards) avulla edistetään tiedon sisällön vä- littymistä yhtenäisenä eri potilastietojärjestelmien kesken standardoimalla tietojen tallentaminen potilastietojärjestelmässä ja poimimalla tiedot potilastietojärjestelmästä standardoidussa tietorakennemuodossa (Kennell ym. 2017). Sisällölliset standardit mahdollistavat kliinisen tiedon kuten hoitotyön yhteenvetojen, reseptitietojen ja rakenteisten sähköisten dokumenttien välittämisen. Sanastostandardeina (vocabulary standars) toimivien nimikkeistöjen ja koodistojen avulla kuvataan yhdenmukaises- ti kliinisiä ongelmia ja hoitomenetelmiä, lääkitystä ja allergioita. (Sensmeier 2015, 106.) Potilashoidon kliinisten tapahtumien kuvaamiseen ja hoidossa syntyvän tiedon jäsentämiseen on kehitetty useita terveydenhuollon termistöjä ja sanastoja (terminology, vocabulary) (Westra ym. 2008a). Näiden sisällön standardien avulla poti- lastietojärjestelmissä kuvataan hoitokäytänteitä, välitetään ja raportoidaan kliinistä tietoa käytännön työntekijöille sekä tuetaan tiedon luotettavuutta (Westra ym. 2008b, Sensmeier 2015). Standardoitua termistöä on käytetty myös havainnollistamaan terveydenhuollon eri hoitotapahtumia tilastointi- ja viranomaistarkoituksissa (Elkin 2012, 51). Bakkenin (2006) mukaan kolme tärkeintä standardia hoitotyön kirjaamiselle ovat sisältö-, viestintä- ja turvallisuusstandardit. Tässä tutkimuksessa ollaan kiinnostuneita erityisesti terveydenhuollon ja hoitotyön sisältö- ja sanastostandardeina toimivista vakioiduista termistöistä ja sanastoista sekä niiden hyödyntämisestä.

Terveydenhuollossa käytettävät termistöt on jaettu käyttötarkoituksen ja laajuuden mukaan selkeästi terveydenhuollon toimintaa ja kliinistä käyttöä tukeviin termistöi- hin (interface⁴ terminologies) ja referenssitermistöihin tai -sanastoihin. Kliiniseen työ- hön soveltuvien termistöjen tarkoitus on tukea kliinisten terveydenhuollon tietojen, kuten potilaan hoidon merkintöjen tallentamista sähköisiin potilastietojärjestelmiin sekä päätöksenteon tukijärjestelmiin. Ne auttavat käyttäjää tarjoamalla arkikielen termeille synonyymit ja mahdollistavat luonnollisen kielen jäsentämisen tietojärjes- telmiin soveltuvaan rakenteiseen muotoon. (Rosenbloom ym. 2006, ISO 18104.) Ter- mistön käyttötarkoitus määrittää sen käsitteelliset perustelut, rakenteen ja sisällön (Cimino 1998, ISO 18104). Tämän seurauksena tiettyyn kliiniseen sisältöön kiinnitty- vät termistöt poikkeavat toisistaan terveydenhoidon kannalta tärkeiden referenssi- eli viitetermistöjen (esimerkiksi SNOMED CT), tiedonhakusanastojen (esimerkiksi Medical Subject Headings, MeSH) ja kansainvälisen tautiluokitusjärjestelmän (International Classification of Diseases, ICD) kanssa. Referenssitermistöt on suunni-

4 Termi interface tarkoittaa Sanastokeskuksen termipankin mukaan rajapintaa ja liittymää, joka on standardin mukainen käytäntö tai yhtymäkohta. Se mahdollistaa tietojen siirron laitteiden, ohjelmien tai käyttäjän välillä (Sanastokeskus termipankki, http://www.tsk.fi/tepa/fi/haku/interface).

(27)

teltu tarjoamaan yhteisen semanttisen pohjan erilaisten kliinisten sanastojen sisältöjen ja käsitteiden yhdistämiselle ja yhteiskäytölle. (Rosenbloom ym. 2006.) Yhteensovitta- malla esimerkiksi hoitotyöspesifi termistö referenssitermistöön mahdollistuu standar- dimuotoinen tiedon ja viestin välitys eri järjestelmien välillä (Westra ym. 2008a, 2015).

Kansainvälinen standardisointiliitto (International organization for standardizati- on, ISO) kehittää, harmonisoi ja julkaisee erilaisia standardeja kansainvälisesti. Se on julkaissut muun muassa kansainvälisen (ISO 18104) standardin hoitotyön diagnoosien ja hoitotoimien referenssitermistöjen kehittämiselle. Standardi sisältää hoitotyön diagnoosi- ja hoitotyön referenssimenetelmämallien kehittämisen asiaankuuluvalla termistöllä ja toteutuksen määrittelyillä. Maailman terveysjärjestö, World Health Organization, (WHO) on julkaissut ja pitää yllä kansainvälisessä käytössä olevia terveydenhuollon termistöjä ja luokituksia, joiden avulla saadaan myös terveydenhuollon tilastotietoa kerättyä. Näistä esimerkkeinä laajasti käytetty kansainvälinen tautiluokitus, International Classification of Diseases (ICD), Kansainvälinen toimintakyvyn, toimintarajoitteiden ja terveyden luokitus ICF (International Classificati- on of Functionality, Disability and Health) sekä kansainvälinen hoitotyön luokitus ICNP (International Classification Nursing Practice), jota pidetään myös hoitotyön referenssiluokituksena tai -termistönä. (WHO 2013.) American Nurses Association (ANA) on hyväksynyt SNOMED CT:n ja ICNP:n ohella hoitotyön käytäntöä tukeviksi termistöiksi seitsemän muuta hoitotyöspesifiä termistöä ja luokitusta, referenssiluo- kitukseksi LOINC-luokituksen sekä kaksi hoitotyön ja hoitotyön johtamisen minimi- tiedostoa (ANA 2015). ANA:n hyväksymät luokitukset (n = 12) esitellään tarkemmin seuraavassa luvussa 2.1 Hoitotyön kliininen tieto.

Terveydenhuollon termistöjen kehittäjien ja käyttäjien avuksi on laadittu arvioin- tikriteereitä tukemaan ja tunnistamaan hyvän termistön ominaisuuksia. (Zhu ym.

2009, Elkin 2012, 51–70). Laajojen termistöjen ominaisuuksien manuaalinen arviointi voi olla haastavaa, jopa mahdotonta. Tämän ratkaisemiseksi tietojärjestelmäasiantun- tijat ja termistöjen kehittäjät ovat laatineet useita menetelmiä termien systemaattisen tarkastelun tueksi. (Zhu ym. 2009.) James J. Ciminon (1998) laajaan kirjallisuuskatsa- ukseen pohjautuva lääketieteellisille ja muille terveydenhuollon termistöille tarkoi- tetut arviointikriteerit ”Desiderata for Controlled Vocabularies in the Twenty-First Century” muodostavat termistöjen arviointikriteeristöjen sisällöllisen perusrungon (taulukko 1). Ciminon (1998) mukaan kaikista oleellisin sanaston tai termistön arvi- ointikriteeri on sen sisältö (content) ja termien sisällöllinen määrittäminen riittävän kattavasti. Sanastojen sisällön kehittäminen on Ciminon (1998) mukaan tärkeämpää kuin sanaston sisältämien termien lukumäärän kasvattaminen. Tavoitteena tulisi olla monikäyttöisen sanaston kehittäminen, jotta voidaan tukea lääketieteen ja hoitotyön termistöjen käyttäjiä. Yksittäisten tutkimusten sijaan Cimino (1998) suosittelee muo- dollisia, selkeitä ja toistettavia tutkimuksia, joiden avulla voidaan kehittää termistöjen sisältöjä ja monikäyttöisyyttä. Näin vältetään sanastojen sisällön jatkuvalta laajenta- miselta, joka voi johtaa sanaston ”tilkkutäkkimäiseen” epäjohdonmukaiseen raken- teeseen.

(28)

Taulukko 1. Terveydenhuollon termistöltä ja sanastolta vaadittavat ominaisuudet (mukaillen Cimino 1998)

Sisältö (engl. content)

Sanastojen sisällön kehittäminen on kaiken perusta; tavoitteena monikäyttöisen sanaston kehittäminen ja sisällön kattava määrittäminen, jotta voidaan tukea lääketieteen ja hoitotyön termistöjen käyttäjiä. Keinoi- na sanaston sisällön laajentaminen lisäämällä käsitteitä tarpeen mukaan tai sallia rakenteen joustavuus listaamalla kaikki sanaston perusosat ja antamalla käyttäjien yhdistellä niitä tarpeellisiksi käsitteiksi.

Käsitteellisyys (engl. concept orientation)

Jokaiseen termiin tulee liittyä vain yksi merkitys, riippumatta siitä, missä yhteydessä, tilanteessa tai kontekstissa sitä käytetään. Esimerkiksi lyhenteiden käyttöön ja niiden merkitykseen liittyy tilannekoh- taista vaihtelua.

Käsitteen pysyvyys (engl. concept permanence)

Alkuperäisen käsitteen merkitys tulee säilyä muuttumattomana, vaikka sitä voidaankin tarvittaessa muokata vastaamaan hoitotyön tai teknologian kehitystä. Esimerkkinä käsite ”tahdistin”, joka ensin oli ulkoinen potilaan kantama laite, mutta kehityksen myötä voitiin implantoida potilaaseen. Nyt tahdistin voidaan nimetä ”sisäiseksi tahdistimeksi” eikä käsitteen merkitys ole kuitenkaan muuttunut.

Yksilöllinen tunniste (engl. noncemantic concept identifier)

Jokaisella sanaston termillä tulee olla yksilöllinen kooditunniste, jonka avulla jokainen sanaston käsite voidaan tunnistaa. Käsitteiden yksilölliset tunnistekoodit tulisi olla vapaat hierarkkisista tai muista implisiit- tisistä tarkoitusta ilmaisevista kuvauksista. Yksilöllinen tunnistekoodi voi olla esimerkiksi numerosarja.

Monihierarkisuus (engl. polyhierarchy, multiple hierarchy)

Sanaston hierarkkinen rakenne mahdollistaa paikantamaan ja yhdistämään samaa tarkoittavat käsit- teet. Sanastoissa on mahdollista käyttää erilaisia käsitteiden ryhmittelytapoja eri tarkoituksia varten.

Formaaliset määritelmät (engl. formal definitions)

Formaalisten määritelmien käyttö edistää automatisoitua sanastonhallintaa, yhteistoiminnallista sanastojen kehittämistä ja on edellytys termien koodaamiseksi tietokoneen ymmärtämälle kielelle (konekielelle).

Muualle luokittelematon (engl. not elsewhere classified)

Mikään sanasto ei voi taata täysin kattavaa käsitteistöä. ”Muualla luokittelematon” -käsitteen käyttö voi houkutella, jos tietoa ei voida muun olemassa olevan käsitteen avulla kuvata. Luokan käyttö ei ole suositeltavaa, koska sanaston kehittyessä voi olla ongelmallista tunnistaa näin merkittyjä käsitteitä.

Monirakeisuus / karkeus (engl. multiple gnularities)

Monirakeisuutta tarvitaan monikäyttöisissä sanastoissa. Tietty karkeus sanastossa mahdollistaa käsit- teiden erilaisuuden, niiden tason, suuruusluokan tai tarkkuuden osalta. Tärkeää on erottaa toisistaan lääketieteellisen tiedon tarkkuus ja täsmällisyys ilmiötä kuvaavan käsitteistön tarkkuudesta. Tietty lää- ketieteellisen kielen epävarmuus on väistämätöntä, mutta tavoitteena on pyrkiä kuvaamaan käsitteitä mahdollisimman tarkasti.

Useat vastaavat yhdenmukaiset näkymät (engl. multiple consistent views)

Käyttäjällä tulee olla mahdollisuus käyttää sanaston karkeaa ylätasoa tarkempaa alatasoa suoraan sil- loin, kun kyseisen alatason termi on asiayhteydeltään merkityksellinen. Tämä periaate toimii myös päin- vastoin; ainoastaan pääluokan käyttäminen on mahdollista, jos se on tietyissä tilanteissa selkeämpää.

Kontekstin kuvaaminen / edustaminen (engl. context representation)

Miten sanasto onnistuu kuvaamaan tiettyä kontekstia? Osa sanaston käyttämisen haasteista johtuu siitä, että se on luotu tietämättä, mihin kontekstiin sitä käytetään. Sanasto ei voi koskaan olla riittä- vän joustava, laajennettava tai kattava ilman määrittelyä siitä, miten sitä tulisi käyttää; joten tarvitaan käyttöohjeita.

Sulava kehittyminen (engl. graceful evolution)

Täydellinenkin sanasto muuttuu alan kehityksen ja tietämyksen lisääntyessä. Käyttäjien kannalta pe- rusteltu, yksityiskohtainen tieto muutoksista ja niihin johtavista syistä nopeuttaa uusien termien hyväk- symistä, erityisesti jos käsitteen merkitys muuttuu. Aiemmin koodattuja tietoja tulee yhdistää joustavasti uusiin koodauksiin. Muutokset ja niihin johtaneet syyt tulee kirjata ja kuvata huolellisesti.

Päällekkäisyyden tunnistaminen (engl. recognize redundancy)

Päällekkäisyydellä tarkoitetaan tilannetta, jossa sama informaatio voidaan esittää kahdella eri tavalla.

Synonyymi on päällekkäisyyden muoto ja sen käyttö sanastossa helpottaa käyttäjiä havaitsemaan termin yhteyden tiettyyn käsitteeseen. Sanastojen kehittyessä päällekkäisyydeltä ei voi välttyä.

(29)

Taulukkoon 1. koostettujen hyvän termistön ominaisuuksien listaa Cimino (2006) täydensi kuudella lisäominaisuudella. Ciminon (2006) mukaan termistön tulee tukea sitä, mitä potilaasta tiedetään; konkreettisia tarkkoja havaintoja ja tietoja potilaasta, ei niiden tulkintaa tai pohdintaa. Toimivan termistön tulee tukea tiedonhakua, mistä syystä termien merkitysten tulee olla yleisesti hyväksyttyjä ja tiedossa olevia. Lisäksi myös aiemmin tallennettu tieto potilaasta tulee säilyä muuttumattomana. Hyvä termistö tai sanasto mahdollistaa tiedon tallentamisen, haun ja tiedon siirron niin vähäisellä tiedonhävityksellä kuin mahdollista sekä tukee tietojen yhdistämistä.

Sen lisäksi, että halutaan termistöjen tukevan tietojen kirjaajia, tulee tunnistaa myös lainmukaiset tarpeet tietojen keräämisessä. Esimerkiksi etsittäessä tietyn lääkkeen saaneita potilaita, tulee nämä potilaat pystyä identifioimaan järjestelmästä. Potilaat tulee löytyä, vaikka lääkkeen nimi tai koostumus on muuttunut aiemmasta. Hyvä termistö tukee tiedon uudelleen käyttöä sekö käyttäjän päätöksentekoa; ohjaa ja auttaa johtopäätösten teossa erilaisissa potilaan hoitoratkaisuissa. (Cimino 2006.) Näiden lisäksi toimivalta termistöltä edellytetään selkeää käyttötarkoituksen, laajuuden ja kattavuuden kuvausta, kielellistä itsenäisyyttä, integraatiota muiden termistöjen ja luokitusten kanssa sekä yhteensovittamista hallinnollisten luokitusten kanssa (Rosenbloom ym. 2006, ISO 18104). Ciminon arviointikriteeristöä on hyödynnetty muun muassa Kansainvälisen toimintakyvyn, toimintarajoitteiden ja terveyden luokituksen (ICF) arvioinnissa (Bales ym. 2006).

Potilastiedon kirjaaminen kehitettyjen termistöjen ja luokitusten avulla tehostaa potilastiedon koneellista käsittelyä ja tiedon vaihtamista eri organisaatioiden ja jär- jestelmien välillä. Tiedon rakenteistamisella tarkoitetaan, että tieto potilaan hoidosta kirjataan ja tallennetaan sähköisiin potilas- ja asiakastietojärjestelmiin sekä valtakunnallisiin tietojärjestelmäpalveluihin etukäteen sovittujen rakenteiden avulla. (Mäke- lä-Bengs & Vuokko 2014, 21–25, Virkkunen ym. 2015.) Sovittu tiedon rakenteisuus voi vaihdella esimerkiksi yhteisesti sovittujen otsikoiden avulla kirjattavasta vapaasta tekstistä tietyllä koodilla tai termistöllä kirjaamiseen tai muuhun tiedon jäsennykseen käytetyn käsite- tai viitemallin käyttöön. Kertomustiedon rakenteistaminen voi pe- rustua edellä esitettyihin standardoituun tiedon tallennusmuotoon, kuten dokumen- tointistandardiin, asiakirjastandardiin tai yhteisessä käytössä olevaan standardoituun lomakkeeseen sekä tiedonsiirtostandardiin. (Mäkelä-Bengs & Vuokko 2014, 21–25, Virkkunen ym. 2015, Sensmeier 2015, 102.)

Potilaskertomustiedon rakenteistamisesta on hyötyä merkintöjä tekeville terveydenhuollon ammattihenkilöille, terveydenhuollon johdolle ja tietohallinnolle sekä myös potilaalle. Tiedon rakenteistaminen edistää parempaa potilastiedon laatua, koska kirjaaminen on aiempaa yhdenmukaisempaa. (Mäkelä-Bengs & Vuokko 2014, 26–28.) Henkilöstölle mahdollistuu tehokkaammat ja luotettavammat tiedon haku- ja tiedon uudelleen käyttömahdollisuudet. Tutkimusten mukaan yhdenmukaisten rakenteiden käytöllä on tiedon laadun parantumisen ohella vaikutuksia myös tietojär- jestelmätiedon käytettävyyteen, potilasturvallisuuteen, aikasäästöihin sekä tuottavuuteen. Sähköisten lääkemääräysten, lähetteiden ja hoitopalautteiden sekä lakisääteisten rekisteri-ilmoitusten ja kustannusten seuranta mahdollistuu. Hoidon kirjaamisessa käytettävän vakioidun termistön käyttö edistää päivittäisen hoitoprosessien etenemis- tä, hoidon jatkuvuutta ja tiedon toisiokäyttöä, kun esimerkiksi hoitotyön yhteenvedon koostaminen rakenteisten hoitokertomusmerkintöjen avulla sujuvoittaa hoitajan työ-

(30)

tietoa voidaan organisaatio- ja potilastietojärjestelmä riippumattomasti potilaan suos- tumuksen rajoissa käyttää ja välittää. Rakenteisuuden mahdollistama semanttinen yhteentoimivuus takaa kattavan ja ajantasaisen tiedon organisaatiosta riippumatta lisäten potilasturvallisuutta. Rakenteistaminen mahdollistaa potilastietojen seuran- nan tarkemmin, mikä lisää potilaan oikeusturvaa. Lisäksi tiedon käyttäjien yhteinen käsitteistö vähentää tulkintaepäselvyyksiä potilaan ja terveydenhuollon ammattihen- kilöstön välillä. (Mäkelä-Bengs & Vuokko 2014, 28.) Rakenteista kirjaamista kohtaan on esitetty myös kritiikkiä, tosin tällöin ei ole pystytty kuitenkaan osoittamaan milloin on kyse kirjaamisen rakenteen liiallisesta jäykkyydestä, milloin käyttöliittymän ja potilastietojärjestelmän huonosta käytettävyydestä (Vänskä ym. 2014). Tämän tutkimuksen kohteena on rakenteisessa muodossa sähköiseen potilastietojärjestelmään tallennettu hoitotyön kliininen tieto, jota tarkastellaan seuraavassa kappaleessa.

2.2 HOITOTYÖN KLIININEN TIETO

Potilaan hoitoprosessin eri vaiheissa syntyy runsaasti tietoa, jonka tuottamiseen hoitohenkilöstö päivittäin osallistuu (Westra ym. 2015, 2017). Hoitohenkilöstö on terveydenhuollon suurin ammattiryhmä, maailmassa on sairaanhoitajia ja kätilöitä yli 20 miljoonaa (WHO 2018), joten ei ole merkityksetöntä mitä ja miten he potilaan hoidosta tekevät merkintöjä. Hoitotyön kirjaamiseen käytetty aika vaihtelee eri tutkimuksissa. Kirjaamiseen käytettiin australialaisen seurantatutkimuksen mukaan 7 % hoitajien työajasta (Westbrook ym. 2011), kun taas Lavanderin (2017) tutkimuksessa kirjaamiseen käytettiin noin viidennes työajasta. Antinahon tutkimusryhmän (2015) aineistossa kirjaamiseen käytettiin 16 % hoitajien kokonaistyöajasta. Kirjaamiseen käytetystä ajasta puolet oli hoidon toteutuksen kirjaamista ja vajaa 20 % käytettiin hoitosuunnitelman laatimiseen (Antinaho ym. 2015).

Potilaan hoitoprosessi on terveydenhuollon ydinprosessi, jota muut hallinnolliset prosessit, kuten tietohallinto, taloushallinto, henkilöstöhallinto sekä terveydenhuollon opetusprosessit tukevat. Potilaan hoitoprosessin kuluessa syntyy tietoa, mer- kintöjä ja asiakirjoja, jotka liittyvät potilaan hoidon suunnitteluun, toteuttamiseen ja arviointiin sekä hoitoprosessissa tehtyjen toimenpiteiden kirjaamiseen. (Vuokko ym. 2011.) Hoitotyön prosessimalli on hoitotyön kirjaamisen ja hoitosuunnitelmien perusstandardi, joka mahdollistaa tiedon tallentamisen ja jakamisen eri sähköisissä potilastietojärjestelmissä (Müller-Staub ym. 2016). WHO:n (1977) hoitotyön prosessimalli on toiminut jo vuosikymmeniä hoitotyön kirjaamisen perusrakenteena eri hoi- totyön ympäristöissä ensin paperille tehtävissä hoitosuunnitelmissa ja myöhemmin sähköisissä järjestelmissä. Prosessimallin perusrakenteeseen on kuulunut potilaan hoidon tarpeen arviointi ja hoidon tarpeiden nimeäminen, tavoitteiden asettaminen, hoidon suunnittelu, hoidon toteutus ja hoitotulosten arviointi. (Thoroddsen ym. 2009, Saranto ym. 2014.) Prosessimallin käyttö hoitotyön kirjaamisen perusrakenteena ei ole vuosikymmenten käytöstä huolimatta täysin systemaattista, vaan siinä esiintyy vaihtelua (Ehrenberg & Birgersson 2003, Rykkje 2009, Häyrinen ym. 2010, Saranto ym.

2014, Törnvall & Jansson 2017).

Potilaan hoitoon liittyvä kliininen tieto kirjataan sähköiseen potilaskertomukseen, jonne kirjattavista tiedoista ja hoitoa koskevista merkinnöistä säädetään Suomessa asetuksella potilasasiakirjoista (298/2009). Terveydenhuollon ammattihenkilön tai hänen ohjeistuksensa mukaisesti muun hoitoon osallistuvan henkilön on merkittävä potilasasiakirjoihin potilaan hoidon järjestämisen, suunnittelu ja toteuttamisen seu-

(31)

rannan turvaamiseksi tarpeelliset ja laajuudeltaan riittävät tiedot. Merkintöjen tulee olla selkeitä ja ymmärrettäviä ja niitä tehtäessä on käytettävä yleisesti tunnettuja ja hyväksyttyjä käsitteitä ja lyhenteitä. (STM 2012.) Potilas- tai asiakastiedon käyttö edellyttää aina asiakas- tai potilassuhdetta ja asiayhteyttä. Potilastietojen keskitetty arkistointi ja pitkäaikainen säilyttäminen on mahdollista valtakunnalliseen potilastiedon arkistoon, joka on valtakunnallisiin Kanta-palveluihin kuuluva tietojärjestel- mäpalvelu, jota käytetään potilastietojärjestelmällä. Arkistolla on keskeinen rooli tietojen välittämisessä terveydenhuollon palvelunantajien kesken. Omakanta-palvelun kautta kansalainen näkee hänestä terveydenhuollossa kirjattuja tietoja. Potilastiedot arkistoidaan teknisesti yhtenevässä muodossa, mikä mahdollistaa tietojen siirtämisen järjestelmästä toiseen ja parantaa tietojen saatavuutta potilaan hoitoon osallistuvissa toimintayksiköissä. (Korhonen & Räty 2017, Kuusisto 2018.)

Suomessa sähköisen potilaskertomuksen tietosisältöä on kehitetty systemaattisesti jo vuodesta 2002. Sähköisen potilaskertomuksen tietokokonaisuuksia on kehitetty manuaalisen potilaskertomuksen sekä laajalti käytössä olevien sähköisten potilasker- tomusohjelmistojen tietosisältöjen pohjalta eri kansallisten asiantuntijaryhmien työs- kentelyn ja lausuntokierrosten perusteella. Sähköinen potilaskertomus koostuu erilai- sista tietokokonaisuuksista ja käsittää sekä vapaamuotoista että strukturoitua tietoa.

(Nenonen 2012, Reponen ym. 2018.) Sähköisen potilaskertomuksen tietokokonaisuuksien määrittelyssä lähtökohtana on ollut tiedon varastointi kansalliseen tietovarastoon KanTaan. Sähköinen potilaskertomus käsittää yleiset, lääketieteen erikoisalakohtaiset, palvelukohtaiset, perusterveydenhuollon ja ammatilliset tietokokonaisuudet. Tieto- kokonaisuudet koostuvat useista yhteenkuuluvista tietoryhmistä ja tietokokonaisuus voi olla esimerkiksi sisätaudit, radiologia tai hoitokertomus. (Häyrinen & Saranto 2012, Virkkunen ym. 2015.) Sähköisissä potilastietojärjestelmissä käytettäviä kansallisesti yhtenäisiä sosiaali- ja terveydenhuollon tietorakenteita, luokituksia ja koodistoja julkaisee ja ylläpitää kansallinen THL:n Koodistopalvelu (Mäkelä-Bengs & Vuokko 2013). Koodistopalvelutoimintaan liittyy tietorakenteiden, termistöjen ja sanastojen harmonisointi sekä luokitusten kehittäjien tukeminen (Kalliokuusi & Eerola 2014).

Tarve yhtenäisen hoitotyön standardoidun termistön (standardized nursing terminologies) kehittämiseksi hoitotyön yhtenäisen kielen ja hoitotietojen vertailukel- poisuuden ja tiedon välittämisen edistämiseksi on hyvin tunnistettu (Hyun & Park 2002, Westra ym. 2008a, McCormick ym. 2015). Hoitotyön termistöjä ja tarvitaan jäsentämään ja tuottamaan laadukasta kliinistä tietoa potilaan hoidosta sekä mahdol- listamaan tiedon tallentaminen ja välittäminen nykyaikaisissa sähköisissä potilastie- tojärjestelmissä. Vakioidun termistön avulla tuotettu tieto tukee näyttöön perustuvaa päätöksentekoa ja helpottaa hoitotyön arviointia sekä mahdollistaa hoitotyön tulosten mittaamisen. (Coenen ym. 2001, Cimino 2006, Hellesø 2006, Saranto ym. 2014, Hardi- ker ym. 2015, McCormick ym. 2015, Müller-Staub ym. 2016.)

Vakioituja hoitotyön termistöjä ja sanastoja, jotka sisältävät käytännön hoitotyötä kuvaavia hoidon tarpeita (diagnooseja), hoitotoimia eli hoitotyön toimintoja (interven- tioita) sekä hoidon tuloksia, määritellään hoitotyön sisällön standardeiksi (Westra ym. 2008a). Näitä hoitotyön käsitekokonaisuuksia, joiden avulla hoitajat kirjaavat ja välittävät hoitotyön tietoa, dataa ja informaatiota eri viestijärjestelmissä, nimitetään englanninkielisessä kirjallisuudessa useilla eri termeillä: a data set, a code set, terminology, dictionary, language, nomenclature, classification, vocabulary ja taxonomy