Krūts vēža (C50) diagnostikas kvalitātes indikatori

kvalitātes indikators | Pēdējās izmaiņas: 26.11.2023

Kvalitātes indikatori Krūts vēža (C50) pacientiem

1. Krūts vēža (invazīva vai in situ) pacientes, kurām preoperatīvi ir histoloģiski apstiprināta ļaundabīga saslimšana
2. Invazīva krūts vēža pacientu proporcija, kuriem veikta US kontrolē paduses l/m stadijas noteikšana
3. Krūts vēža pacienšu proporcija, kas ārstētas sākotnēji ar primāru sistēmisku terapiju, un kuras veikušas MR izmeklējumu (pirms, pēc un terapijas laikā)[2]

6. Krūts vēža (invazīva vai in situ) pacientes, kurām preoperatīvi ir histoloģiski apstiprināta ļaundabīga saslimšana

Krūts vēža diagnoze ir histoloģiski jāapstiprina, veicot core vai vakuuma biopsiju US vai MG kontrolē pirms operācijas[1]. Preoperatīva krūšu biopsija samazina labdabīgu diagnostisku operāciju īpatsvaru [2, 3].

a. Indikatora avots
Kvalitātes indikatora izvērtēšanai izmantojami pacientu dati, kas dokumentēti elektroniskās datu uzglabāšanas sistēmās vai medicīnas dokumentācijā papīra formātā (medicīnas karte). Pacientu populācija ar diagnozes kodu C50 (pēc ssk10 diagnožu klasifikatora) tiks atlasīti elektroniskajās datubāzēs vai medicīniskās dokumentācijas uzglabāšanas arhīvos.

b. Indikatora aprēķināšanas metode
N - Krūts vēža (invazīva vai in situ) pacientu īpatsvars, kuriem preoperatīvi ir histoloģiski apstiprināta ļaundabīga saslimšana.
nb – pacientu skaits, kurām pirms operācijas ir biopsijā apstiprināts krūts vēzis (invazīvs vai in situ).
n – visi krūts vēža (invazīva vai in situ) pacienti.

c. Indikatora interpretācija
Kvalitātes indikators uzskatāms par izpildītu, ja pirms operācijas krūts vēža diagnoze ir apstiprināta 95% krūts vēža pacientu. Kvalitātes indikators netiek izpildīts, ja tas tehniski nav iespējams vai pacients atsakās no biopsijas.

d. Indikatora kontrole
Specializētos centros (Rīgas Austrumu klīniskās universitātes slimnīcas Latvijas Onkoloģijas centrs, P. Stradiņa Klīniskās universitātes slimnīca, Piejūras slimnīca Liepājā un Daugavpils reģionālā slimnīca), kas nodrošina pēcskrīninga un diagnostisku multimodāla krūšu izmeklēšanu tiek veikts datu apkopojums reizi gadā.

7. Invazīva krūts vēža pacientu proporcija, kuriem veikta US kontrolē paduses l/m stadijas noteikšana

Visiem Krūts vēža pacientēm pirms operācijas jāveic paduses l/m ultrasonogrāfiska (US) izmeklēšana. Invazīviem krūts vēžiem US izmeklējumā konstatētiem l/m jāveic aspirācijas vai core biopsija US kontrolē l/m [2, 4, 5].

a. Indikatora avots
Kvalitātes indikatora izvērtēšanai izmantojami pacientu dati, kas dokumentēti elektroniskās datu uzglabāšanas sistēmās vai medicīnas dokumentācijā papīra formātā (medicīnas karte). Pacientu populācija ar diagnozes kodu C50 (pēc ssk-10 diagnožu klasifikatora) tiks atlasīti elektroniskajās datubāzēs vai medicīniskās dokumentācijas uzglabāšanas arhīvos.

b. Indikatora aprēķināšanas metode
N - Krūts vēža (invazīva vai in situ) pacientu īpatsvars, kuriem veikta paduses limfmezglu stadijas noteikšana (US kontrolē).
nlm – invazīva krūts vēža pacientu skaits ar US izmeklējumā redzamiem suspektiem limfmezgliem padusēs, kuriem pirms operācijas tiek veikta aspirācijas vai core biopsija.
n – visi invazīva krūts vēža pacienti, kuriem US izmeklējumā redzami suspekti l/m padusēs

c. Indikatora interpretācija
Kvalitātes indikators uzskatāms par izpildītu, ja 85% invazīva krūts vēža pacientu, kuriem US izmeklējumā redzami suspekti l/m padusēs, veic limfmezglu aspirācijas vai core biopsiju. Kvalitātes indikators ne vienmēr ir izpildāms, jo paduses limfmezglu biopsija var nebūt tehniski iespējama.

d. Indikatora kontrole
Specializētos centros (Rīgas Austrumu klīniskās universitātes slimnīcas Latvijas Onkoloģijas centrs, P. Stradiņa Klīniskās universitātes slimnīca, Piejūras slimnīca Liepājā un Daugavpils reģionālā slimnīca), kas nodrošina pēcskrīninga un diagnostisku multimodāla krūšu izmeklēšanu tiek veikts datu apkopojums reizi gadā.

8. Krūts vēža pacienšu proporcija, kas ārstētas sākotnēji ar primāru sistēmisku terapiju, un kuras veikušas MR izmeklējumu (pirms, pēc un terapijas laikā)[2]

a. Indikatora avots
Kvalitātes indikatora izvērtēšanai izmantojami pacientu dati, kas dokumentēti elektroniskās datu uzglabāšanas sistēmās vai medicīnas dokumentācijā papīra formātā (medicīnas karte). Pacientu populācija ar diagnozes kodu C50 (pēc ssk-10 diagnožu klasifikatora) tiks atlasīti elektroniskajās datubāzēs vai medicīniskās dokumentācijas uzglabāšanas arhīvos.

b. Indikatora aprēķināšanas metode
N (%)– krūts vēža pacienti(%), kuriem terapija tiek uzsākta ar primāru sistēmisku terapiju jeb neoadjuvantu ķīmijterapiju, un kuriem pirms, pēc un terapijas laikā veikts MR izmeklējums.
nth - krūts vēža pacientes, kurām terapija tiek uzsākta ar primāru sistēmisku terapiju, un kurām ir veikts MR izmeklējums krūtīm pirms, pēc un terapijas laikā.
n – visas krūts vēža pacientes, kurām terapija tiek uzsākta ar primāru sistēmisku terapiju.

c. Indikatora interpretācija
Minimālais standarts, kam jābūt izpildītam, ir 60%, vēlams 90%.

d. Indikatora kontrole
Specializētos centros (Rīgas Austrumu klīniskās universitātes slimnīcas Latvijas Onkoloģijas centrs, P. Stradiņa Klīniskās universitātes slimnīca, Piejūras slimnīca Liepājā un Daugavpils reģionālā slimnīca), kas nodrošina pēcskrīninga un diagnostisku multimodāla krūšu izmeklēšanu tiek veikts datu apkopojums reizi gadā.

Atsauces

1. Scottish Intercollegiate Guidelines Network (2005). Management of breast cancer in women. Edinburgh: SIGN. Publication No. 84
2. Biganzoli, L., et al., Quality indicators in breast cancer care: An update from the EUSOMA working group. Eur J Cancer, 2017. 86: p. 59-81.
3. NHS BSP (2009). Quality Assurance Guidelines for Surgeons in Breast Cancer Screening. Sheffield: NHS Cancer screening Programmes. Publication 20 Fourth Edition.
4. Mazzone, P.J., et al., Quality indicators for the evaluation of patients with lung cancer. Chest, 2014. 146(3): p. 659-669.
5. Vrijens, F., et al., Quality of care and variability in lung cancer management across Belgian hospitals: a population-based study using routinely available data. Int J Qual Health Care, 2018. 30(4): p. 306-312.