Sydäninfarktin riskitekijöiden tunnistaminen potilasasiakirjoista: Kuvaileva retrospektiivinen asiakirja-analyysi
Haapala, Milla (2025-04-08)
Sydäninfarktin riskitekijöiden tunnistaminen potilasasiakirjoista: Kuvaileva retrospektiivinen asiakirja-analyysi
(08.04.2025)
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
suljettu
Julkaisun pysyvä osoite on:
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025050839264
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025050839264
Tiivistelmä
Sydän- ja verisuonitaudit ovat yleisin sairastavuuden ja kuolleisuuden syy maailmanlaajuisesti. Suurin osa kuolemista johtuu sydäninfarkteista ja aivoverenkierron häiriöistä. Vaikka sydän- ja verisuonitautien sairastuvuus on vähentynyt Suomessa kohentuneiden elintapojen, ennaltaehkäisyn ja hoidon ansioista, se on edelleen merkittävä ongelma, sillä sydän- ja verisuonitaudit aiheuttavat noin puolet työikäisten kuolemista edelleen. Ne ovat yleisin yksittäinen kuolinsyy myös Suomessa. Potilasasiakirjat sisältävät valtavan määrän tietoa sydäninfarktin riskitekijöistä. Potilasasiakirjoja on hyödynnetty sydäninfarktin riskitekijöihin liittyvässä tutkimuksessa, mutta niiden hyödyntämisestä riskipotilaiden varhaisessa tunnistamisessa ei ole vielä riittävästi tietoa. Potilasasiakirjoihin pohjautuvassa riskitekijöiden tutkimuksessa on hyödynnetty pääosin rakenteisesti kirjattua tietoa.
Tutkimuksen tarkoituksena on validoida kirjallisuuskatsauksen pohjalta luotu viitekehys sydäninfarktin riskitekijöiden tunnistamiseksi potilasasiakirjoista. Tavoitteena on tuottaa tietoa potilasasiakirjojen hyödynnettävyydestä sydäninfarktin riskinarvioinnissa päätöksenteon tukityökalun kehittämisen pohjalle.
Tutkimus sisälsi kaksi vaihetta. Ensimmäisessä vaiheessa tehtiin kuvaileva kirjallisuuskatsaus sydäninfarktin riskitekijöiden tunnistamisesta potilasasiakirjoista. Aineisto muodostui 12 artikkelista. Tuloksena saatiin seitsemän potilasasiakirjoista tunnistettua sydäninfarktin riskitekijää, joista kuusi soveltui potilasasiakirjojen analysointia varten muodostettuun viitekehykseen.
Tutkimuksen toinen vaihe oli kuvaileva retrospektiivinen asiakirja-analyysi. Aineistona oli erään hyvinvointialueen erikoissairaanhoidon sydänosastolla hoidossa olleiden sydäninfarktipotilaiden potilasasiakirjat (n=100). Potilasasiakirjoista analysoitiin sekä rakenteisesti että narratiivisesti kirjattua tietoa. Potilasasiakirjat analysoitiin käyttämällä deduktiivista sisällönanalyysiä, jonka tulokset kvantifioitiin. Narratiivisista kirjauksista poimitut ilmaukset analysoitiin lisäksi induktiivisen sisällönanalyysin menetelmin.
Viitekehyksen pohjalta asiakirjoista poimittiin sydäninfarktin pääluokiksi riskitekijöihin eli ikään ja sukupuoleen, dyslipidemiaan, korkeaan verenpaineeseen, diabetekseen, tupakointiin, ylipainoon ja sydän- ja verisuonitautien sukurasitteeseen viittaavat ilmaukset. Nämä pääluokat jaettiin edelleen alaluokkiin, joihin potilasasiakirjojen sisältämät sydäninfarktin riskitekijöihin liittyvät ilmaukset poimittiin. Potilasasiakirjoista poimittiin yhteensä 4287 riskitekijöitä kuvaavaa ilmausta. Näistä 2492 (58 %) oli narratiivisten kirjausten sisältämiä ilmauksia ja 1795 (42 %) rakenteisesti kirjattuja ilmauksia. Eniten ilmauksia kuului korkeaan verenpaineen (42 %), dyslipidemian (12 %), iän ja sukupuolen (18 %) sekä diabeteksen (18 %) muodostamiin pääluokkiin. Tupakointiin (4 %), ylipainoon (4 %) ja sydän- ja verisuonitautien sukurasitteeseen (0,5 %) liittyviä ilmauksia oli huomattavasti vähemmän.
Tämän tutkimuksen tulokset viittaavat siihen, että potilasasiakirjojen sisältämät narratiiviset kirjaukset sisältävät paljon tietoa sydäninfarktin riskitekijöistä, ja rakenteisen ja narratiivisen kirjaamisen sisällöt täydentävät toisiaan. Siksi molempia tietotyyppejä hyödyntämällä saadaan parempi kokonaiskuva riskitekijöistä. Tulosten pohjalta vaikuttaa siltä, että potilasasiakirjat sisältävät oleellisia tietoja, joiden pohjalta voidaan kehittää päätöksenteon tukityökalu riskitekijöiden tunnistamiseksi potilasasiakirjoista. Päätöksenteon tukityökalun integroiminen potilasjärjestelmiin voisi parantaa riskipotilaiden tunnistamista ja kohdennettujen interventioiden toteuttamista varhaisemmassa vaiheessa, mikä on keskeistä sydäninfarktin ennaltaehkäisyssä. Cardiovascular diseases are the leading cause of morbidity and mortality worldwide. Most deaths are due to myocardial infarctions and cerebrovascular disorders. Although the incidence of cardiovascular diseases has decreased in Finland due to improved lifestyle, prevention, and treatment, it remains a significant problem, as cardiovascular diseases still cause about half of the deaths among the working-age population. They are also the leading cause of death in Finland. Patient records contain a vast amount of information about the risk factors for myocardial infarction. While patient records have been utilized in research related to myocardial infarction risk factors, there is still insufficient information on their use in the early identification of high-risk patients. Research on risk factors based on patient records has mainly utilized structured data.
The purpose of this study is to validate a framework for identifying myocardial infarction risk factors from patient records, created based on a literature review. The aim is to provide information on the usability of patient records in the risk assessment of myocardial infarction as a basis for developing a decision support tool.
The study consisted of two phases. In the first phase, a descriptive literature review was conducted on the identification of myocardial infarction risk factors from patient records. The data consisted of 12 articles. The results identified seven myocardial infarction risk factors from patient records, six of which were suitable for the framework created for the analysis of patient records.
The second phase of the study was a descriptive retrospective document analysis. The data consisted of patient records (n=100) of myocardial infarction patients treated in the specialized care cardiology department of a regional health district. Both structured and narrative data from patient records were analyzed. The patient records were analyzed using deductive content analysis, and the results were quantified. In addition, the expressions extracted from the narrative entries were analyzed using inductive content analysis methods.
Based on the framework, expressions referring to myocardial infarction risk factors, such as age and gender, dyslipidemia, high blood pressure, diabetes, smoking, overweight, and family history of cardiovascular diseases, were extracted from the documents. These main categories were further divided into subcategories, in which expressions related to myocardial infarction risk factors were extracted from the patient records. A total of 4287 expressions describing risk factors were extracted from the patient records. Of these, 2492 (58 %) were expressions contained in narrative entries, and 1795 (42 %) were structured entries. Most expressions belonged to the main categories of high blood pressure (42 %), dyslipidemia (12 %), age and gender (18 %), and diabetes (18 %). Expressions related to smoking (4 %), overweight (4 %), and family history of cardiovascular diseases (0.5 %) were significantly less frequent.
The results of this study suggest that narrative entries in patient records contain a substantial amount of information about risk factors, and the contents of structured and narrative entries complement each other. Utilizing the content of both types of data provides a better overall picture of risk factors. The results indicate that patient records contain essential information that can be used to develop a decision support tool for identifying risk factors from patient records. Integrating the decision support tool into patient systems could improve the identification of high-risk patients and the implementation of targeted interventions at an earlier stage, which is crucial for the prevention of cardiovascular diseases.
Tutkimuksen tarkoituksena on validoida kirjallisuuskatsauksen pohjalta luotu viitekehys sydäninfarktin riskitekijöiden tunnistamiseksi potilasasiakirjoista. Tavoitteena on tuottaa tietoa potilasasiakirjojen hyödynnettävyydestä sydäninfarktin riskinarvioinnissa päätöksenteon tukityökalun kehittämisen pohjalle.
Tutkimus sisälsi kaksi vaihetta. Ensimmäisessä vaiheessa tehtiin kuvaileva kirjallisuuskatsaus sydäninfarktin riskitekijöiden tunnistamisesta potilasasiakirjoista. Aineisto muodostui 12 artikkelista. Tuloksena saatiin seitsemän potilasasiakirjoista tunnistettua sydäninfarktin riskitekijää, joista kuusi soveltui potilasasiakirjojen analysointia varten muodostettuun viitekehykseen.
Tutkimuksen toinen vaihe oli kuvaileva retrospektiivinen asiakirja-analyysi. Aineistona oli erään hyvinvointialueen erikoissairaanhoidon sydänosastolla hoidossa olleiden sydäninfarktipotilaiden potilasasiakirjat (n=100). Potilasasiakirjoista analysoitiin sekä rakenteisesti että narratiivisesti kirjattua tietoa. Potilasasiakirjat analysoitiin käyttämällä deduktiivista sisällönanalyysiä, jonka tulokset kvantifioitiin. Narratiivisista kirjauksista poimitut ilmaukset analysoitiin lisäksi induktiivisen sisällönanalyysin menetelmin.
Viitekehyksen pohjalta asiakirjoista poimittiin sydäninfarktin pääluokiksi riskitekijöihin eli ikään ja sukupuoleen, dyslipidemiaan, korkeaan verenpaineeseen, diabetekseen, tupakointiin, ylipainoon ja sydän- ja verisuonitautien sukurasitteeseen viittaavat ilmaukset. Nämä pääluokat jaettiin edelleen alaluokkiin, joihin potilasasiakirjojen sisältämät sydäninfarktin riskitekijöihin liittyvät ilmaukset poimittiin. Potilasasiakirjoista poimittiin yhteensä 4287 riskitekijöitä kuvaavaa ilmausta. Näistä 2492 (58 %) oli narratiivisten kirjausten sisältämiä ilmauksia ja 1795 (42 %) rakenteisesti kirjattuja ilmauksia. Eniten ilmauksia kuului korkeaan verenpaineen (42 %), dyslipidemian (12 %), iän ja sukupuolen (18 %) sekä diabeteksen (18 %) muodostamiin pääluokkiin. Tupakointiin (4 %), ylipainoon (4 %) ja sydän- ja verisuonitautien sukurasitteeseen (0,5 %) liittyviä ilmauksia oli huomattavasti vähemmän.
Tämän tutkimuksen tulokset viittaavat siihen, että potilasasiakirjojen sisältämät narratiiviset kirjaukset sisältävät paljon tietoa sydäninfarktin riskitekijöistä, ja rakenteisen ja narratiivisen kirjaamisen sisällöt täydentävät toisiaan. Siksi molempia tietotyyppejä hyödyntämällä saadaan parempi kokonaiskuva riskitekijöistä. Tulosten pohjalta vaikuttaa siltä, että potilasasiakirjat sisältävät oleellisia tietoja, joiden pohjalta voidaan kehittää päätöksenteon tukityökalu riskitekijöiden tunnistamiseksi potilasasiakirjoista. Päätöksenteon tukityökalun integroiminen potilasjärjestelmiin voisi parantaa riskipotilaiden tunnistamista ja kohdennettujen interventioiden toteuttamista varhaisemmassa vaiheessa, mikä on keskeistä sydäninfarktin ennaltaehkäisyssä.
The purpose of this study is to validate a framework for identifying myocardial infarction risk factors from patient records, created based on a literature review. The aim is to provide information on the usability of patient records in the risk assessment of myocardial infarction as a basis for developing a decision support tool.
The study consisted of two phases. In the first phase, a descriptive literature review was conducted on the identification of myocardial infarction risk factors from patient records. The data consisted of 12 articles. The results identified seven myocardial infarction risk factors from patient records, six of which were suitable for the framework created for the analysis of patient records.
The second phase of the study was a descriptive retrospective document analysis. The data consisted of patient records (n=100) of myocardial infarction patients treated in the specialized care cardiology department of a regional health district. Both structured and narrative data from patient records were analyzed. The patient records were analyzed using deductive content analysis, and the results were quantified. In addition, the expressions extracted from the narrative entries were analyzed using inductive content analysis methods.
Based on the framework, expressions referring to myocardial infarction risk factors, such as age and gender, dyslipidemia, high blood pressure, diabetes, smoking, overweight, and family history of cardiovascular diseases, were extracted from the documents. These main categories were further divided into subcategories, in which expressions related to myocardial infarction risk factors were extracted from the patient records. A total of 4287 expressions describing risk factors were extracted from the patient records. Of these, 2492 (58 %) were expressions contained in narrative entries, and 1795 (42 %) were structured entries. Most expressions belonged to the main categories of high blood pressure (42 %), dyslipidemia (12 %), age and gender (18 %), and diabetes (18 %). Expressions related to smoking (4 %), overweight (4 %), and family history of cardiovascular diseases (0.5 %) were significantly less frequent.
The results of this study suggest that narrative entries in patient records contain a substantial amount of information about risk factors, and the contents of structured and narrative entries complement each other. Utilizing the content of both types of data provides a better overall picture of risk factors. The results indicate that patient records contain essential information that can be used to develop a decision support tool for identifying risk factors from patient records. Integrating the decision support tool into patient systems could improve the identification of high-risk patients and the implementation of targeted interventions at an earlier stage, which is crucial for the prevention of cardiovascular diseases.