Informatika Sebagai Alat Peningkatan Kualitas: Implementasi Cepat Pedoman Penatalaksanaan Penyakit Ginjal Kronis Di Inggris Sebagai Contoh

Kontak: Audrey Hu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 Email:{0}}

Simon de Lusignan, MD(Res), FHEA

Departemen Manajemen dan Kebijakan Perawatan Kesehatan, University of Surrey, Guildford, Inggris

Tujuan: Penyakit ginjal kronis(CKD) merupakan penyebab penting dari mortalitas dan morbiditas kardiovaskular yang berlebihan; serta dikaitkan dengan perkembangan penyakit ginjal stadium akhir. Kondisi ini sebagian besar tidak pernah terdengar di perawatan primer Inggris sebelum diperkenalkannya target bayar-untuk-kinerja untuk manajemen pada tahun 2006. Tinjauan realis tentang bagaimanainformatikatelah menjadi mekanisme pelaksanaan pedoman nasional untuk peningkatan manajemen PGKPenyakit ginjal kronis). Metode:Tinjauan konteks yang realistis, Layanan Kesehatan Nasional Inggris dengan dorongan untuk menerapkan standar kualitas nasional yang eksplisit; mekanisme,informatikainfrastruktur dan keselarasannya dengan tujuan kebijakan; dan hasil dijelaskan di mikro-data dan pesan, perawatan meso-pasien, dan inisiatif peningkatan kualitas, dan tingkat kebijakan Marco-nasional.Hasil:Di tingkat mikro, catatan medis terkomputerisasi dapat digunakan untuk mengidentifikasi orang dengan CKD secara andal; meskipun perbedaan dalam tes kreatinin, fluktuasi fungsi ginjal, dan kesalahan dalam pengkodean diabetes kurang dipahami dengan baik. Pada tingkat meso, manajemen tekanan darah (BP) yang lebih agresif pada masing-masing pasien tampaknya memperlambat atau membalikkan penurunan fungsi ginjal; teknologi dapat mendukung penemuan kasus dan peningkatan kualitas di tingkat praktik umum. Pada tingkat makro, informatika dapat membantu memastikan bahwa pengaruh dariinformatikadimasukkan dalam kebijakan, dan penyelidikan ekologis menginformasikan jika ada hubungan dengan hasil kesehatan yang lebih baik.Kesimpulan:Dalam konteks kebijakan yang tepatinformatikatampaknya menjadi pendorong peningkatan kualitas yang cepat. Namun, hubungan sebab akibat atau generalisasi dari temuan ini belum ditunjukkan.

Kata kunci: MedisInformatika, Insufisiensi Ginjal, Diabetes Mellitus, Sistem Rekam Medis Terkomputerisasi, Tes Fungsi Ginjal, Kebijakan Kesehatan, Mutu Pelayanan Kesehatan

cistanche memelihara ginjal dan mengobati penyakit ginjal

I. Pendahuluan

1. Penyakit Ginjal Kronis

Penyakit ginjal kronis(CKD) adalah kondisi umum dan umumnya tanpa gejala yang mempengaruhi 5 persen -10 persen populasi. CKD penting karena kondisi ini dikaitkan dengan peningkatan risiko morbiditas dan mortalitas kardiovaskular [1], rawat inap [2], dan perkembangan penyakit ginjal stadium akhir. CKD seperti banyak penyakit jangka panjang lebih sering terjadi pada kelompok usia yang lebih tua. Ini lebih sering terjadi pada wanita tetapi proporsi pria meningkat seiring dengan penurunan fungsi ginjal [3,4]; dengan laki-laki lebih mungkin untuk mengembangkan proteinuria [5]. CKD（Penyakit ginjal kronis)berbeda antar kelompok etnis, dan dengan meningkatnya deprivasi.

CKD dikaitkan dengan penyakit jantung, gagal jantung, hipertensi, dan diabetes. Kontrol ketat tekanan darah sistolik (SBP) diketahui memperlambat perkembangan [6,7] dan mungkin hemat biaya [8,9].

2. IT di Layanan Kesehatan Nasional Inggris

Layanan Kesehatan Nasional Inggris (NHS) sangat terkomputerisasi. Program Nasional Inggris untuk TI (NPfIT) sangat ambisius dan mahal, berhasil di beberapa bidang tetapi gagal di bidang lain [10]. Namun, warisannya telah menjadi ID unik nasional yang digunakan di seluruh sistem kesehatan (nomor NHS), kumpulan data minimum dikumpulkan secara nasional untuk setiap episode rumah sakit, dan hampir semua pertemuan dengan perawatan primer dicatat di komputer pada titik perawatan [11] . Pelayanan primer memiliki sistem berbasis registrasi, artinya pasien hanya dapat mendaftar dengan satu kali praktik. Praktik terkomputerisasi dan sistem rekam pasien elektronik (EPR) digunakan hampir secara universal di titik perawatan [12]. Data peresepan ulang sudah lengkap dan tautan elektronik ke laboratorium patologi berarti bahwa hasil tes dikirim langsung ke sistem EPR praktik. Skema pembayaran-untuk-kinerja perawatan primer Inggris (P4P) menghargai kualitas berdasarkan pengukuran data yang dikumpulkan secara rutin; ini pada gilirannya telah lebih meningkatkan kualitas data [13]. Penyediaan platform ekstraksi data umum untuk berbagai merek sistem EPR (Kueri Informasi Morbiditas dan Sintaks Ekspor, MIQUEST) memungkinkan untuk menjalankan kueri ekstraksi data umum di berbagai praktik; dan sementara ada masalah yang tak terhindarkan dengan proses ekstraksi [14], dimungkinkan untuk menggabungkan dan memproses data rutin dengan andal [15,16].

Saya terlibat dalam penelitian CKD karena spesialis ginjal tertarik untuk menemukan orang dengan CKD（Penyakit ginjal kronis)dari data perawatan primer rutin tidak memiliki keahlian teknis untuk melakukan ini. Ini memulai perjalanan di mana saya, dan rekan-rekan penelitian saya, berkontribusiinformatikadan keahlian perawatan primer. Artikel ulasan ini adalah ulasan realis tentang caranyainformatikatelah menjadi mekanisme pelaksanaan pedoman nasional untuk peningkatan manajemen PGK.

Informatika untuk Penyakit Ginjal Kronis

II. Metode

1. Tinjauan, Ulasan Realis

Review ini dilakukan sebagai review realis; mengembangkan analisis penjelas tentang mengapa dan bagaimana suatuinformatikamekanisme-pada kenyataannya intervensi kompleks yang memaksimalkan penggunaan TI yang tersedia-mungkin berhasil atau gagal dalam konteks peningkatan pengelolaan CKD（Penyakit ginjal kronis)NHS Inggris. Mantra realis adalah "Konteks (C)" ditambah hubungan sebab akibat dengan "Mekanisme (M)" yang sesuai menghasilkan "Hasil (O)" [17]. Ini dapat direpresentasikan sebagai rumus: C plus M=O. Bagian dari perspektif realis adalah bahwa efek dilaporkan menurut tiga W: "Apa yang berhasil, untuk Siapa, dan dalam keadaan apa." Untuk tujuan analisis ini kami mempertimbangkan: - Konteks menjadi NHS Inggris, sistem kesehatan nasional yang didanai negara. Ini gratis pada titik pengiriman dan bercita-cita untuk memberikan dan layanan berbasis bukti berdasarkan standar kualitas nasional yang eksplisit. - Mekanisme meliputi IT kesehatan dan informatika. - Hasil dieksplorasi menggunakan kerangka evaluatif klasik Donabedian: melihat struktur, proses dan setiap perubahan hasil penyakit [18].

2. Menjelajahi Mekanisme dan Hasil di Tingkat Mikro, Meso, dan Makro

Mekanisme dan hasil terkaitnya dijelaskan pada tingkat mikro, meso, dan makro. Kami menggunakan klasifikasi yang dikembangkan sebagai bagian dari proyek Eropa untuk menilai kesiapan untuk berpartisipasi dalam penelitian [19,20].

1) Tingkat mikro

Item data tingkat mikro atau data adalah item yang harus dapat dioperasikan secara semantik dalam konteks ini. Sangat penting dalam ulasan ini adalah data yang mendefinisikan diagnosis CKD（Penyakit ginjal kronis)dan termasuk pengukuran fungsi ginjal. Ini akan mencakup kode untuk CKD（Penyakit ginjal kronis)diagnosa; perkiraan laju filtrasi glomerulus (eGFR)-ukuran fungsi ginjal yang digunakan untuk mendiagnosis CKD [21]; komorbiditas utama termasuk hipertensi dan diabetes. Insiden dan prevalensi penyakit yang tercatat akan ditentukan dari pencatatan kode diagnostik atau jumlah orang dengan penurunan eGFR (stadium 3 hingga 5 CKD ditentukan oleh eGFR<60>

2) Tingkat meso

Tingkat meso adalah tingkat perawatan yang diberikan secara lokal atau praktik, dan mencakup rekam medis dan dampak metode ekstraksi data. Data dapat diekstraksi untuk penelitian dan audit lokalitas menggunakan MIQUEST, alat ekstraksi data Departemen Kesehatan. Metode yang berbeda digunakan untuk menghitung kasus untuk indikator P4P. Ini dilakukan dengan menggunakan alat audit yang menghitung kasus yang ditandai dengan kode tertentu. Kemudian mengunggah hitungan jumlah orang yang memenuhi syarat pada daftar penyakit dan kualitas perawatan mereka. Oleh karena itu, alat P4P memberikan ukuran kualitas tanpa memberikan data pribadi apa pun.

3) Tingkat makro

Tingkat makro adalah sistem kesehatan, kendala konteks sosial dan budaya di mana perawatan diberikan. Dalam NHS Inggris ada panduan nasional yang eksplisit. Ini mengambil bentuk pedoman yang dihasilkan oleh Institut Nasional untuk Kesehatan dan Keunggulan Klinis (NICE); untuk kondisi kronis kunci tertentu ada Kerangka Layanan Nasional dan petunjuk klinis nasional "Tsar". P4P untuk manajemen penyakit kronis juga ada. Ada peningkatan tingkat kepatuhan peraturan dengan dokter dan profesional kesehatan lainnya yang dinilai dan perlu memvalidasi ulang untuk melanjutkan praktik profesional mereka. Terlepas dari panduan ini dan peningkatan regulasi, dokter di Inggris tetap relatif independen, dengan sebagian besar dokter umum adalah kontraktor wiraswasta.

3. Sumber Data dan Periode Studi

Sumber data primer yang digunakan dalam penelitian ini adalah Peningkatan Kualitas dalamPenyakit ginjal kronis(QICKD) data percobaan. Data ini dikumpulkan antara tahun 2008 dan 2011 dari sampel perwakilan nasional lebih dari 1 juta pasien dalam perawatan primer, di antaranya sekitar 7 persen menderita CKD [4,22]. Kami juga telah melakukan tinjauan sistematis terkait [6]. Sebelum ini terlibat dalam studi Peluang Baru untuk Intervensi Ginjal Dini oleh Computerized Assessment (NEOERICA), yang menunjukkan bahwa adalah mungkin untuk mengidentifikasi orang dengan CKD（Penyakit ginjal kronis)dari catatan komputer perawatan primer, ini dilakukan tahun 1998 hingga 2003; menggunakan catatan dari populasi orang dewasa 130.226 orang dewasa [8,23,24]. Di mana kami melakukan studi pada Basis Nasional, kami menggunakan kumpulan data yang tersedia secara nasional dari Registrasi Ginjal Inggris (www.renalreg.com) dan Pusat Informasi NHS (www.ic.nhs.uk). "Data makro (nasional)" yang dilaporkan untuk studi ekologi kami yang kami gunakan antara tahun 2003 dan 2008 [25]. Studi kasus pasien tunggal, tentang dampak pengelolaan tekanan darah secara aktif pada CKD, diambil dari praktik penulis, menggunakan data yang diambil antara tahun 2006 dan 2012.

Informatika untuk Penyakit Ginjal Kronis

AKU AKU AKU. Hasil

1. Tingkat Mikro

Pada catatan medis terkomputerisasi tingkat mikro dapat digunakan untuk mengidentifikasi orang dengan CKD secara andal（Penyakit ginjal kronis); meskipun perbedaan dalam tes kreatinin, fluktuasi fungsi ginjal, dan kesalahan dalam pengkodean diabetes kurang dipahami dengan baik. Kami juga menemukan kesalahan yang signifikan dalam pengkodean orang dengan diabetes dan preferensi digit akhir dalam pencatatan BP membuat instrumen tumpul untuk mengukur kualitas.

Kami menjadi terlibat dengan CKD（Penyakit ginjal kronis)bekerja sama dengan spesialis ginjal yang tertarik untuk mengidentifikasi orang dengan CKD dari catatan komputer praktik umum [23].

Fungsi ginjal dapat diperkirakan dengan menggunakan rumus sederhana untuk menghitung eGFR. Ini disebut Modification of Diet in Renal Disease (MDRD) yang disederhanakan, yang membutuhkan lebih sedikit informasi daripada metode penghitungan GFR lainnya; hanya membutuhkan serum kreatinin (SCr), jenis kelamin, usia, dan apakah kelompok etnis berkulit hitam, benar-benar Afro-Karibia karena kelompok etnis ini memiliki massa otot yang lebih besar [26] (Gambar 1). Karena hampir semua praktik umum bahasa Inggris memiliki populasi terdaftar (sehingga usia dan jenis kelamin diketahui) dan tautan laboratorium berarti bahwa semua ukuran SCr sudah tersedia. Pencatatan etnis kurang lengkap [27]. Ada beberapa skeptisisme bahwa pencarian komputer itu valid, oleh karena itu kami mencari 500 catatan untuk menunjukkan bahwa pencarian elektronik itu valid [28]. Setelah dilakukan, data rutin dapat digunakan untuk menentukan prevalensi CKD di Inggris [24].

Namun, kami kemudian mempertanyakan temuan ini dan merevisi perkiraan kami tentang prevalensi CKD（Penyakit ginjal kronis)seperti yang kita pelajari lebih lanjut tentang inkonsistensi tes kreatinin dan fluktuasi tingkat kreatinin pasien individu. Keandalan uji SCr dan karenanya diagnosis CKD（Penyakit ginjal kronis)ditingkatkan setelah 2006 ketika sistem kontrol kualitas nasional diberlakukan untuk tes kreatinin [29]; namun, sebelum ini, perlu untuk menyesuaikan hasil dengan pengujian yang digunakan di laboratorium lokal.

Dua fitur penting muncul tentang fluktuasi. Pertama, karena kreatinin berfluktuasi, sangat penting untuk memiliki dua pembacaan setidaknya tiga bulan terpisah, kegagalan untuk menggunakan dua pembacaan menghasilkan perkiraan prevalensi yang meningkat sekitar 20 persen [4]. Kedua, kami mulai melihat tingkat fluktuasi pada masing-masing pasien dan menemukan variasi yang cukup besar [30]. Kami mengamati bagaimana ada variasi yang cukup besar dan kadang-kadang perbaikan serta penurunan fungsi ginjal. Gambar 2 menunjukkan variasi dalam kelompok wanita dengan diabetes; sementara tren keseluruhan adalah salah satu penurunan fungsi ginjal dengan usia ada variasi yang sangat besar pada individu. Plot mencakup upaya untuk memplot garis regresi di atas dan di bawah eGFR yang berfluktuasi untuk setiap individu.

Gambar 1. Pendugaan fungsi ginjal menggunakan rumus Modification of Diet in Renal Disease (MDRD).

Pada tingkat mikro kami juga menemukan masalah dengan diagnosis diabetes [31]. Kami menemukan masalah dengan: 1) kesalahan klasifikasi, paling sering orang dengan diabetes tipe 2 yang salah diberi label sebagai diabetes tipe 1; 2) miscoding, di mana orang diberi kode samar yang tidak membedakan jenis diabetes yang mereka derita; dan misdiagnosis, di mana pasien dicap menderita diabetes tetapi tidak menjalani pengobatan apa pun dan hasil tes darah tidak sesuai dengan diagnosis.

Gambar 2. Variasi fungsi ginjal diukur dengan menggunakan perkiraan filtrasi glomerulus (eGFR) [30].

Gambar 3. Peningkatan fungsi ginjal sejak diperkenalkannya target perawatan primer yang ditandai komputer untuk dikelolapenyakit ginjal kronis; peningkatan satu pasien dalam fungsi ginjal. Tangkapan layar dari sistem komputer EMIS LV, oleh penulis. eGFR: perkiraan laju filtrasi glomerulus.

Eksplorasi selanjutnya dari catatan medis menunjukkan bahwa sekitar 40 persen dari kesalahan yang terdeteksi pada komputer memiliki signifikansi klinis [32]. Pasien yang tidak memiliki daftar penyakit menerima perawatan suboptimal [33].

Akhirnya, kami mencatat bahwa ada preferensi digit akhir yang ditandai. Ini adalah preferensi untuk pembulatan BP dan masalah data ini membuat pengukuran BP menjadi instrumen tumpul. Ada juga beberapa saran bias target, dengan kecenderungan yang lebih besar untuk mencatat tingkat tekanan darah tepat di bawah tingkat tujuan pengobatan [34].

2. Tingkat Meso

Di tingkat meso, kami memanfaatkan data rutin untuk meningkatkan kualitas. CKDPenyakit ginjal kronisadalah konsep baru dalam perawatan primer dan metode untuk memperkirakan fungsi ginjal (eGFR) tidak tersedia. Kami mengisi celah ini dengan mengembangkan kalkulator untuk telepon dan asisten digital pribadi serta spreadsheet yang berisi makro untuk menghitung eGFR untuk keseluruhan latihan [35].

Orang-orang dalam perawatan primer skeptis tentang CKD（Penyakit ginjal kronis)[36], kurang percaya diri, tidak konsisten dalam pengujian fungsi ginjal mereka [37], dan kurangnya kepercayaan dikaitkan dengan tingkat pencapaian yang lebih rendah [38]. Intervensi pendidikan meningkatkan kualitas, sekali lagi peningkatan ini diukur dengan menggunakan data rutin [39].

Sebuah studi kasus dari satu pasien menggambarkan bagaimana TI membantu mengidentifikasi dan menandai orang-orang dengan CKD（Penyakit ginjal kronis)yang sebelumnya-2006 tidak akan dikenali di perawatan primer. Studi kasus ini menyangkut seorang janda, berusia 79 tahun pada tahun 2006. Sebelum pengenalan target CKD P4P fungsi ginjalnya tidak akan dianggap abnormal untuk usia (SCr, 132 mmol/L), dan BP telah dikelola antara sistolik 145 dan 185 mmHg. Namun, setelah pengenalan CKD P4P eGFR-nya dihitung (34 mL/menit) dan catatannya secara otomatis ditandai sebagai CKD. Hal ini menyebabkan manajemen BP-nya lebih agresif. SCr-nya telah turun dan fungsi ginjalnya membaik (Gambar 3). Ini tidak akan terjadi tanpa penandaan otomatis kasus ini.

Informatika untuk Penyakit Ginjal Kronis

3. Tingkat Makro: Panduan Nasional, Bayar-untuk-Kinerja

Di tingkat makro, kami membantu memastikan bahwa leverage dariinformatikadimasukkan dalam kebijakan, dan penyelidikan ekologis menginformasikan jika ada hubungan dengan hasil kesehatan yang lebih baik. CKD（Penyakit ginjal kronis)manajemen adalah bagian dari Kerangka Layanan Nasional [40] dengan panduan rinci yang kemudian dikeluarkan oleh NICE [41]. NHS Employers, organisasi kontraktor, bersama dengan British Medical Association menugaskan dukungan pengetahuan dalam bentuk monografi Pertanyaan yang Sering Diajukan; monografi ini dianggap membantu oleh para praktisi dan sekarang dalam edisi ketiga [42]. P4P pertama kali diperkenalkan pada bulan April 2004, terutama ditujukan pada penyakit vaskular, dengan domain CKD ditambahkan pada tahun 2006. Skema ini menggunakan data rutin untuk menentukan tingkat kepastian kasus, pada daftar penyakit, dan menetapkan indikator kualitas insentif finansial. Indikator CKD mencakup target pengobatan untuk menjaga tekanan darah di bawah 140/85 mmHg, terutama menggunakan obat modulasi angiotensin dengan adanya proteinuria. Skeptisisme awal tentang CKD digantikan oleh peningkatan keterlibatan perawatan primer di CKD（Penyakit ginjal kronis)manajemen [43]. Penulis memimpin kelompok yang mengembangkan CKD（Penyakit ginjal kronis)indikator.

Sebuah studi ekologi menunjukkan bahwa prevalensi diabetes dan proporsi orang yang tidak mencapai target tekanan darah, seperti yang tercatat dalam target P4P, dapat ditambahkan ke prediktor variasi yang diketahui dalam kebutuhan penggantian ginjal [25].

IV. Diskusi

Informatikatelah menjadi mekanisme penting untuk menerapkan kebijakan berbasis bukti nasional untuk CKD. Sulit untuk melihat seberapa cepat implementasi CKD（Penyakit ginjal kronis)bimbingan akan terjadi begitu cepat tanpa infrastruktur TI dan proses di tempat dan informatika mendukung. Laboratorium memperkirakan fungsi ginjal dan data ini digabungkan dengan data yang disimpan pada sistem komputer perawatan primer untuk mengidentifikasi kasus CKD yang kemudian ditandai untuk ditinjau dan diingat kembali. Proses ini berjalan dengan lancar, meskipun ada masalah gigi yang menyoroti kurangnya standarisasi.

Di tingkat praktisi dan praktik individu, CKD（Penyakit ginjal kronis)sebagian besar tidak dikenali sebelum tahun 2006 dalam perawatan primer Inggris. Kemudian mulai diakui dan diterima dan dalam beberapa tahun menjadi bagian dari praktik arus utama. Kebijakan tersebut diinformasikan oleh potensi sistem EPR untuk mengidentifikasi kasus CKD dan sistem ini juga digunakan untuk mengimplementasikan dan memantau indikator P4P CKD.

Implikasi dari temuan ini adalah bahwa kombinasi dari: teknologi, bimbingan berbasis bukti dan manajemen pelayanan kesehatan dapat mencapai peningkatan kualitas. Konteksnya adalah kebijakan NHS untuk menerapkan panduan berbasis bukti yang eksplisit, dan menggunakan P4P untuk mendorong proses itu. Ituinformatikainfrastruktur dan informatika telah menjadi mekanisme untuk mempengaruhi dan mengukur perubahan. Namun, pada kenyataannya mereka telah terjalin bukan terpisah. Kemampuan sistem informasi telah menginformasikan kebijakan, dengan informatika klinis (penulis) memimpin pengembangan indikator P4P kualitas perawatan primer untuk CKD（Penyakit ginjal kronis). Meskipun standarisasi infrastruktur yang saling ketergantungan ini, pengiriman pesan dan informatika pendukung sangat penting dalam bidang peningkatan kualitas ini [10].

Pengenalan teknologi baru menciptakan tantangan; memaksa "pelaku" di tempat kerja untuk memikirkan kembali apa yang mereka lakukan; dalam hal ini pengenalan dan pengelolaan suatu kondisi baru. Dari perspektif sosio-teknis, ini adalah proses transformasi timbal balik organisasi, alur kerja klinis, dan teknologi untuk mengelola CKD（Penyakit ginjal kronis) [44].

Ada keterbatasan dalam studi implementasi nasional peningkatan manajemen CKD ini. Kami belum membuktikan hubungan sebab akibat antarainformatikadan generalisasi dari temuan ini. Sebuah tinjauan realis memberikan mekanisme yang masuk akal untuk peraninformatikatetapi yang lain mungkin menyarankan mekanisme lain yang lebih penting. Demikian pula, tinjauan jenis ini tidak menunjukkan generalisasi, dalam CKD（Penyakit ginjal kronis)adalah kondisi yang relatif unik (seperti diabetes) yang dapat didiagnosis seluruhnya dari data numerik yang terdapat dalam sistem komputer.

Kesimpulannya, konteks kebijakan yang tepatinformatikatampaknya menjadi pendorong peningkatan kualitas yang cepat. Informatika bukanlah peluru ajaib dan kami tidak dapat membuktikan hubungan sebab akibat. Informatika yang bekerja dengan pemimpin dan manajer klinis telah berkontribusi pada implementasi CKD yang cepat（Penyakit ginjal kronis)manajemen ke NHS Inggris.

Konflik kepentingan

Tidak ada potensi konflik kepentingan yang relevan dengan artikel ini yang dilaporkan.

Ucapan Terima Kasih

Pasien dan praktik yang telah menyumbangkan data dan waktu untuk penelitian yang mendukung perjalanan ini, rekan peneliti, banyak penyandang dana termasuk Yayasan Kesehatan yang merupakan penyandang dana utama uji coba QICKD.

Referensi

1. Herzog CA, Asinger RW, Berger AK, Charytan DM, Diez J, Hart RG, dkk. Penyakit kardiovaskular pada penyakit ginjal kronis. Pembaruan klinis dari Penyakit Ginjal: Meningkatkan Hasil Global (KDIGO). Ginjal Int 2011;80(6):572-86.

2. Weiss JW, Johnson ES, Petrik A, Smith DH, Yang X, Thorp ML. Tekanan darah sistolik dan kematian di antara orang dewasa yang tinggal di komunitas yang lebih tua dengan CKD. Am J Kidney Dis 2010;56(6):1062-71.

3. Eriksen BO, Ingebretsen OC. Perkembangan penyakit ginjal kronis: studi berbasis populasi 10-tahun tentang efek jenis kelamin dan usia. Ginjal Int 2006;69(2):375-82.

4. de Lusignan S, Tomson C, Harris K, van Vlymen J, Gallagher H. Fluktuasi kreatinin memiliki pengaruh yang lebih besar daripada formula untuk memperkirakan laju filtrasi glomerulus pada prevalensipenyakit ginjal kronis. Praktek Klinik Nephron 2011;117(3):c213-24.

5. O'Seaghdha CM, Hwang SJ, Upadhyay A, Meigs JB, Fox CS. Prediktor insiden albuminuria dalam kohort Framingham Offspring. Am J Kidney Dis 2010;56(5):852-60.

6. Gallagher H, de Lusignan S, Harris K, Cates C. Strategi peningkatan kualitas untuk pengelolaan hipertensi dipenyakit ginjal kronisdalam perawatan primer: tinjauan sistematis. Br J Gen Pract 2010;60(575):e258-65.

7. Richards N, Harris K, Whitfield M, O'Donoghue D, Lewis R, Mansell M, dkk. Manajemen penyakit berbasis perawatan primer penyakit ginjal kronis (CKD), berdasarkan perkiraan pelaporan laju filtrasi glomerulus (eGFR), meningkatkan hasil pasien. Transplantasi Dial Nephrol 2008;23(2):549-55.

8. Klebe B, Irving J, Stevens PE, O'Donoghue DJ, de Lusignan S, Cooley R, dkk. Biaya penerapan pedoman Inggris untuk pengelolaanpenyakit ginjal kronis. Transplantasi Dial Nephrol 2007;22(9):2504-12.

9. Couser WG, Remuzzi G, Mendis S, Tonelli M. Kontribusi daripenyakit ginjal kronisbeban global penyakit tidak menular utama. Ginjal Int 2011;80(12):1258-70.

10. Swindells M, de Lusignan S. Pelajaran dari English National Program for IT tentang struktur, proses, dan utilitas. Stud Health Technol Menginformasikan 2012;174:17-22.

11. Kumarapeli P, de Lusignan S. Menggunakan komputer dalam konsultasi klinis; mengatur panggung, meninjau, merekam, dan mengambil tindakan: studi video multi-saluran. J Am Med Inform Assoc 2012 15 Desember [Epub]. http://dx.doi.org/10.1136/amiajnl-2012-001081.

12. Schade CP, Sullivan FM, de Lusignan S, Madeley J. e-Prescribing, efisiensi, kualitas: pelajaran dari komputerisasi praktik keluarga Inggris. J Am Med Inform Assoc 2006;13(5):470-5.

13. de Lusignan S, Chan T. Perkembangan teknologi informasi perawatan primer di Inggris. J Ambul Care Manage 2008;31(3):201-10.

14. Michalakidis G, Kumarapeli P, Ring A, van Vlymen J, Krause P, de Lusignan S. Sistem untuk pelaporan kesalahan berorientasi solusi yang terkait dengan ekstraksi data klinis yang dikumpulkan secara rutin untuk penelitian dan peningkatan kualitas. Stud Health Technol Inform 2010;160(Pt 1):724-8.

15. van Vlymen J, de Lusignan S, Hague N, Chan T, Dzregah B. Memastikan Kualitas Data Praktik Umum Gabungan: Pelajaran dari Program Kualitas Data Perawatan Primer (PCDQ). Stud Health Technol Dalam formulir 2005;116:1010-5.

16. de Lusignan S, Liaw ST, Michalakidis G, Jones S. Mendefinisikan kumpulan data dan membuat kamus data untuk peningkatan kualitas dan penelitian penyakit kronis menggunakan data yang dikumpulkan secara rutin: pendekatan berbasis ontologi. Beri tahu Prim Care 2011;19(3):127-34.

17. Pawson R. Kebijakan berbasis bukti: perspektif realis. Thousand Oaks (CA): Sage; 2006.

18. Donabedian A. Mengevaluasi kualitas perawatan medis. Dana Mem Milbank Q 1966;44(3 Poin 2):166-206.

19. de Lusignan S, Pearce C, Shaw NT, Liaw ST, Michalakidis G, Vicente MT, dkk. Apa hambatan untuk melakukan penelitian internasional menggunakan data perawatan primer yang dikumpulkan secara rutin? Stud Health Technol Menginformasikan 2011;165:135-40.

20. de Lusignan S, Krause P, Michalakidis G, Vicente MT, Thompson S, McGilchrist M, dkk. Pemodelan proses bisnis adalah bagian penting dari analisis kebutuhan. Kontribusi Pokja EFMI Primary Care. Tahun Med Menginformasikan 2012;7(1):34-43.

21. Yayasan Ginjal Nasional. Pedoman praktik klinis K/DOQI untukpenyakit ginjal kronis: evaluasi, klasifikasi, dan stratifikasi. Am J Kidney Dis 2002;39(2 Suppl 1): S1-266.

22. de Lusignan S, Gallagher H, Chan T, Thomas N, van Vlymen J, Nation M, dkk. Protokol studi QICKD: uji coba klaster acak untuk membandingkan intervensi peningkatan kualitas untuk menurunkan tekanan darah sistolik pada penyakit ginjal kronis (CKD) dalam perawatan primer. Implementasi Sci 2009;4:39.

23. de Lusignan S, Chan T, Stevens P, O'Donoghue D, Den Haag N, Dzregah B, dkk. Mengidentifikasi pasien denganpenyakit ginjal kronisdari catatan komputer praktik umum. Praktik Keluarga 2005;22(3):234-41.

24. Stevens PE, O'Donoghue DJ, de Lusignan S, Van Vlymen J, Klebe B, Middleton R, dkk.Penyakit ginjal kronismanajemen di Inggris: hasil proyek NEOERICA. Ginjal Int 2007;72(1):92-9.

25. Dhoul N, de Lusignan S, Dmitrieva O, Stevens P, O'Donoghue D. Pencapaian kualitas dan prevalensi penyakit dalam perawatan primer memprediksi variasi regional dalam insiden terapi penggantian ginjal (RRT): studi ekologi. Transplantasi Dial Nephrol 2012;27(2):739-46.

26. Levey AS, Bosch JP, Lewis JB, Greene T, Rogers N, Roth D. Metode yang lebih akurat untuk memperkirakan laju filtrasi glomerulus dari kreatinin serum: persamaan prediksi baru. Modifikasi Diet pada Kelompok Studi Penyakit Ginjal. Ann Intern Med 1999;130(6):461-70.

27. Kumarapeli P, Stepaniuk R, de Lusignan S, Williams R, Rowlands G. Rekaman etnis dalam sistem komputer praktik umum. J Kesehatan Masyarakat (Oxf ) 2006;28(3):283-7.

28. Anandarajah S, Tai T, de Lusignan S, Stevens P, O'Donoghue D, Walker M, dkk. Validitas pencarian data komputer praktik umum yang dikumpulkan secara rutin untuk mengidentifikasi pasien denganpenyakit ginjal kronis(CKD): review manual dari 500 rekam medis. Transplantasi Dial Nephrol 2005;20(10):2089-96.

29. Lamb EJ, Vickery S, Dalton RN, Stevens PE. Memperkirakan GFR dengan tes kreatinin terlacak ID-MS. Ann Clin Biochem 2006;43(Pt 4):327.

30. Poh N, de Lusignan S. Pemodelan dan visualisasi data dalampenyakit ginjal kronis(CKD): sebuah langkah menuju pengobatan yang dipersonalisasi. Informasikan Prim Care 2011;19(2):57-63.

31. de Lusignan S, Khunti K, Belsey J, Hattersley A, van Vlymen J, Gallagher H, dkk. Sebuah metode untuk mengidentifikasi dan mengoreksi kesalahan pengkodean, kesalahan klasifikasi dan kesalahan diagnosis pada diabetes: studi percontohan dan validasi dari data yang dikumpulkan secara rutin. Diabet Med 2010;27(2):203-9.

32. de Lusignan S, Sadek N, Mulnier H, Tahir A, RussellJones D, Khunti K. Kesalahan pengkodean, kesalahan klasifikasi dan diagnosis diabetes dalam perawatan primer. Diabet Med 2012;29(2):181-9.

33. Hassan Sadek N, Sadek AR, Tahir A, Khunti K, Desombre T, de Lusignan S. Mengevaluasi alat untuk mendukung klasifikasi praktis baru diabetes: kontrol yang sangat baik dapat mewakili kesalahan diagnosis dan kelalaian dari register penyakit dikaitkan dengan kontrol yang lebih buruk. Latihan Int J Clin 2012;66(9):874-82.

34. Alsanjari ON, de Lusignan S, van Vlymen J, Gallagher H, Millett C, Harris K, dkk. Tren dan perubahan sementara dalam preferensi digit akhir dalam perekaman tekanan darah: studi data perawatan primer yang dikumpulkan secara berurutan dan longitudinal. Latihan Int J Clin 2012;66(1):37-43.

35. Kumarapeli P, de Lusignan S, Robinson J. Sumber daya online untukpenyakit ginjal kronis(CKD) untuk perawatan primer. Informasikan Prim Care 2006;14(2):139-42.

36. Crinson I, Gallagher H, Thomas N, de Lusignan S. Seberapa siapkah praktik umum untuk meningkatkan kualitas pada penyakit ginjal kronis suatu analisis diagnostik. Br J Gen Pract 2010;60(575):403-9.

37. de Lusignan S, Nitsch D, Belsey J, Kumarapeli P, Vamos EP, Majeed A, dkk. Disparitas dalam pengujian fungsi ginjal di perawatan primer Inggris: studi cross-sectional. Praktik Keluarga 2011;28(6):638-46.

38. Tahir MA, Dmitrieva O, de Lusignan S, van Vlymen J, Chan T, Golmohamad R, dkk. Keyakinan dan kualitas dalam mengelola CKD dibandingkan dengan penyakit kardiovaskular dan diabetes mellitus lainnya: studi terkait kuesioner dan data perawatan primer rutin. Praktek Fam BMC 2011;12:83.

39. de Lusignan S, Gallagher H, Jones S, Chan T, van Vlymen J, Tahir A, dkk. Pendidikan berbasis audit menurunkan tekanan darah sistolik dipenyakit ginjal kronis: hasil uji coba Quality Improvement in CKD (QICKD). Ginjal Int 2013 27 Maret [Epub]. http://dx.doi.org/10.1038/ki. 2013.96.

40. Departemen Kesehatan. Kerangka Layanan Nasional untuk Layanan Ginjal. Bagian kedua:penyakit ginjal kronisgagal ginjal akut dan perawatan akhir kehidupan. London: Departemen Kesehatan; 2005.

41. Pusat Kolaborasi Nasional untuk Kondisi Kronis.Penyakit ginjal kronis: pedoman klinis nasional untuk identifikasi dini dan manajemen pada orang dewasa dalam perawatan primer dan sekunder. London: Royal College of Physicians; 2008.

42. de Lusignan S, Gallagher H, Stevens P, Harris K, Dmitrieva O, Tahir A, dkk.Penyakit ginjal kronispertanyaan yang sering diajukan. edisi ke-3 London: Pengusaha NHS/ BMA; 2007.

43. Stevens PE, de Lusignan S, Petani CK, Tomson CR. Melibatkan perawatan primer dalam inisiatif CKD: pengalaman Inggris. Transplantasi Dial Nephrol 2012;27 Suppl 3:iii5-11.

44. Berg M. Menerapkan sistem informasi dalam organisasi perawatan kesehatan: mitos dan tantangan. Int J Med Menginformasikan 2001;64(2-3):143-56.