ordinateurBORN cherche toujours à faciliter la saisie des données pour les contributeurs et contributrices. L'automatisation du transfert de l’information médicale personnelle vers le système d'information BORN (SIB) est l'un des moyens d'y parvenir.

Le SIB accepte l’information démographique des dossiers d'admission, de congé et de transfert (ACT) ainsi que les renseignements cliniques des systèmes de documentation électronique. Ce type d'automatisation élimine la saisie manuelle de centaines de champs de données et améliore l'exhaustivité, la rapidité et la qualité de l’information.

Nous recevons actuellement des données ACT de la moitié des centres hospitaliers accoucheurs de l'Ontario et nous en intégrons d'autres continuellement. Sept hôpitaux fournissent maintenant des données cliniques électroniques et 14 autres visent à le faire.

Pour augmenter le nombre d'hôpitaux capables d'automatiser les flux de données cliniques, BORN cherche entre autres à intégrer ses processus à ceux des fournisseurs de dossiers médicaux électroniques (DME). Nous recevons actuellement des données d’hôpitaux utilisant les fournisseurs de DME suivants : GE Healthcare, Meditech, Cerner, Epic et Philips, qui occupent une part importante du marché des DME hospitaliers en Ontario. À mesure que l’intégration progresse, nous en tirerons des leçons pour élargir notre travail avec ces fournisseurs.

Chaque hôpital a des flux de travail et des écrans de DME uniques. Chaque intégration réussie exige une équipe de spécialistes cliniques et techniques (de l'hôpital et de BORN) ayant mis les bouchées doubles pour monter un système intégré qui contribue aux données et soins cliniques de première qualité.

Au 31 mars 2021, 48 hôpitaux envoyaient des données ACT au SIB, et 12 y versaient des données cliniques.

L'histoire de l'hôpital Grand River..

Maggie HiltonQuand le programme de maternité au Grand River Hospital est passé de la collecte de données sur papier à la collecte électronique, Margaret (Maggie) Hilton, informaticienne/analyste de la santé, y a joué un rôle déterminant. On avait l'habitude de remplir des formulaires papier et de les confier ensuite au personnel de bureau pour la saisie manuelle dans le SIB. Le processus nécessitait une documentation en double et parfois en triple—exercice inefficace et frustrant.

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Lorsque l'équipe de Grand River a décidé d’adopter un nouveau système électronique d'information sur la santé, elle a vu aussi l’opportunité de passer à l'alimentation automatisée des données cliniques vers BORN.

Maggie explique que la transition résulte d’un « effort collectif » mettant à contribution des spécialistes en informatique de la santé, une infirmière clinicienne spécialisée, une équipe d'interface interne, le fournisseur DME et l'équipe de BORN. Elle reconnaît d’emblée le travail acharné qui a tant porté fruit : « Les défis ont abondé. Au départ, certains des algorithmes de correspondance de BORN compliquaient la réception et le jumelage de nos fichiers, et BORN en a donc modifié certains. Vu le besoin d'organiser logiquement les points de collecte de données dans le système électronique, nous avons souvent remis en question la façon de saisir optimalement les données dans nos flux de travail habituels. »

Comme conseils pour d'autres programmes qui songent à intégrer des données cliniques, Maggie propose : « Ayez une bonne idée de la manière dont vous prévoyez les saisir—c’a été la partie la plus importante et la plus longue pour nous. Enfin, testez, testez et testez encore. Nos tests étaient longs et misaient sur de nombreuses ressources pour que les scénarios médicaux communs et inhabituels soient saisis et nous aident donc à comprendre comment le système recueillerait et enverrait les données. »

Voulant améliorer sans cesse les flux de travail et les processus, l'équipe de Grand River les vérifie and analyse assidûment. Quant aux facteurs qui ont contribué au succès jusqu’ici, Maggie souligne « la simple volonté de bien faire les choses » et l'engagement à maintenir la grande qualité des données à laquelle on est habitué.

L’unité de naissance utilise des données pour évaluer les résultats cliniques, surveiller les indicateurs de rendement clés et soutenir les plans financiers—exemple remarquable d’équipes administratives et cliniques qui savent puiser dans des données de haute qualité pour prendre des décisions fondées sur des preuves.