Postoperatiivisen pahoinvoinnin ja oksentelun kuvaaminen potilasasiakirjoissa annotointityökalun avulla - Saari, Minttu (My University, 2020)
Tekoälyyn ja koneoppimiseen pohjautuvat järjestelmät tulevat muuttamaan suomalaisen sosiaali- ja terveydenhuollon tiedonhallintaa ja terveydenhuollon taktista päätöksentekoa. Terveydenhuollossa tekoälyn mahdollistamat järjestelmät edesauttavat ammattilaisen päätöksentekoa analysoimalla suuria tietomääriä nopeudella, johon ammattilainen ei kykene. Päätöksentekoa tukevat menetelmät mahdollistavat entistä turvallisemman potilaan hoitoketjun ja tähtäävät käytäntöjen parantamiseen ja hoitovirheiden ehkäisyyn. Yksittäiselle ammattilaiselle päätöksenteon tukimenetelmät ovat muistin apu ja ne helpottavat potilasasiakirjamerkintöjen tietotulvan tulkinnassa. Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli muodostaa käsikirja postoperatiivisen pahoinvoinnin ja oksentelun tunnistamiseksi potilasasiakirjoissa BRAT-annotointityökalun avulla. Tutkimuksen kohteena oli operatiivisesti hoidettujen sairaalapotilaiden potilasasiakirjat. Otoksena oli yhdessä suomalaisessa yliopistosairaalassa vuosien 2005–2010 sydänperäisen terveysongelman vuoksi operatiivisesti hoidetuista potilaista (n=100) tehdyt sähköiset potilasasiakirjamerkinnät. Potilasasiakirja-aineisto koostui 768:sta lääkärin tekemästä potilasasiakirjasta ja 454:stä vuorokaudesta hoitotyön potilasasiakirjamerkintöjä. Käsikirja muodostettiin kirjallisuuskatsaukseen perustuen induktiivisella sisällönanalyysillä. Potilasasiakirjamerkinnät analysoitiin deduktiivisella sisällönanalyysillä käsikirjassa määriteltyjen luokkien mukaisesti. Deduktiivisessa sisällönanalyysissä hyödynnettiin BRAT-annotointityökalua, jolla kuvattiin, luokiteltiin ja järjesteltiin potilasasiakirjojen luonnollisen kielen sisältöä. Annotaatiot analysoitiin määrällisesti SPSS 26.0 (IBM Corporation) -ohjelmalla. Käsikirja muodostui kuudesta pääluokasta, joita olivat suora maininta, lääkeaineeseen liittyvä tekijä, potilaaseen liittyvä tekijä, leikkaustoimenpiteeseen liittyvä tekijä, anestesiaan liittyvä tekijä ja potilasasiakirjojen kirjaamiseen liittyvä tekijä. Pääluokat jaettiin edelleen alaluokkiin, joihin postoperatiiviseen pahoinvointiin ja oksenteluun liittyvät sanat, sanaparit ja termit potilasasiakirjoista annotoitiin. Potilasasiakirja-aineistoon tehtiin 4 061 annotaatiota. Yli puolet annotaatioista kuuluivat potilaaseen liittyvä tekijä -pääluokkaan. Tutkimustulosten perusteella postoperatiivisen pahoinvoinnin ja oksentelun arviointi, ennaltaehkäisy ja hoito eivät perustu tutkimusnäyttöön eivätkä aiheesta tehtyihin hoitosuosituksiin. Kirjaaminen oli puutteellista ja epäjär-jestelmällistä. Riskipotilaita ei tunnistettu eikä pahoinvoinnin ja oksentelun lääkehoitoa toteutettu profylaktisesti. Ammattiryhmien välillä ei potilasasiakirjamerkintöjen perusteella ollut kommunikointia potilaan postoperatiivisen pahoinvoinnin ja oksentelun suhteen. Avainsanat: postoperatiivinen pahoinvointi ja oksentelu, sosiaali- ja terveydenhuollon tiedonhallinta, annotointi

Information management and tactical decision-making in Finnish social and health care will be changed by systems based on artificial intelligence and machine learning. In health care, systems enabled by artificial intelligence help a professional make decisions by analyzing large amounts of data at a speed unachievable for a professional. Methods supporting decision-making permit safer patient care and aim to improve practices and prevent medical malpractice. For an individual professional, Decision Support Tools are a memory aid and help ease the abundance of patient records. The purpose of this study was to provide a manual for the detection of postoperative nausea and vomiting in patient records using the BRAT Annotation Tool. The target of the study was the patient records of operatively treated hospital patients. The sample consisted of the electronic patient records of patients (n=100) who had undergone operative treatment due to a cardiovascular health problem at a university hospital in Finland during 2005–2010. Patient records consisted of 768 physician-made patient records and 454 days of nursing patient records. The manual was compiled based on a literature review by inductive content analysis. Patient records were analyzed by deductive content analysis according to the categories defined in the manual. Deductive content analysis utilized the BRAT annotation tool for describing, classifying, and organizing the natural language content of patient records. Annotations were quantitatively analyzed using SPSS 26.0 (IBM Corporation). The manual consisted of six main sections, which were direct reference, drug-related factor, patient-related factor, surgical-related factor, anesthesia-related factor, and patient record related factor. These main sections were further classified in subsections, and the words, pairs of words and terms related to postoperative nausea and vomiting were annotated from patient records. Altogether, 4 061 annotations were made from the patient records of the study sample. More than half of the annotations were made in the patient-related factor section. Based on the results of the study, the evaluation, prevention and treatment of postoperative nausea and vomiting was not based on evidence or clinical practice guidelines. Recording was inadequate and unsystematic. Risk patients were not identified and the prophylactic treatment of nausea and vomiting was not performed. There was no communication between the occupational groups on the basis of patient records regarding the patient's postoperative nausea and vomiting. Keywords: postoperative nausea and vomiting, information management in social and health care, annotation
Keywords: postoperatiivinen pahoinvointi ja oksentelu, sosiaali- ja terveydenhuollon tiedonhallinta, annotointi