1  

A Guideline-Derived Model to Facilitate the Implementation of Test-Ordering Rules within a Hospital

Information System Mobin YASINI, Catherine DUCLOS, Alain VENOT, Eric LEPAGE, Jean-Baptiste LAMY

LIM&BIO (Medical informatics and bioinformatics laboratory) –UFR SMBH- 74 rue Marcel Cachin – 93017 Bobigny, France

http://www-limbio.smbh.univ-paris13.fr

Mobin YASINI, MD, MPH

Ninomobin@yahoo.fr

YASINI  et  al.   2  

YASINI  et  al.   3  

YASINI  et  al.   4  

YASINI  et  al.   5  

YASINI  et  al.   6  

YASINI  et  al.   7  

   • Test  ordering  rules  were  extracted  

• Clinical  situa3ons  were  considered  for  test  ordering  rules  Example:  Itera3ve  ordering    for  ANCA  is  indicated  three  to  six  months  a>er  the  former  request  Situa3on  1  :  ANCA  is  reordered  before  3  months  (Test  overuse)  Situa3on  2  :  ANCA  is  not  reordered  a>er  6  months  (Test  underuse)    • Analyzing  clinical  situa3ons  led  to  extrac3on  of  condi3ons    

• Condi3ons  were  categorized  using  UML  modeling  

• Valida3on  of  the  model    

• Mapping  to  HL7  RIM        

YASINI  et  al.   8  

     

YASINI  et  al.   9  

     

YASINI  et  al.   10  

     

YASINI  et  al.   11  

         

Triggers : - New lab test order - New prescription - Lab result - Clinical problem

YASINI  et  al.   12  

         

13  YASINI  et  al.  

•   Feasibility  of  implemen3ng  test  ordering  rules      

•   The  model  clarifies  the  informa3on  elements  that  have  to  be  formalized  and  coded  in  EHR  (Test  orders,  laboratory  results,  clinical  condi3ons,  procedures,  medical  treatments)  

•   The  model  is  generalizable  

•   Why  not  using  exis3ng  models  to  integrate  guidelines  in  computer-­‐interpretable  formats  ?  

• Declara3ve  :  not  a  formal  computa3onal  model  aimed  at  guideline  execu3on  • Not  conceptualized  for  test  ordering  rules    

 

14  YASINI  et  al.  

• Alert  fa3gue  :  a  common  cause  of  overriding  decision  support  systems  alerts  by  clinicians  • The  ability  of  the  model  to  show  the  reminders  according  to  the  user    

 •   Mapping  to  HL7  :  exchanging  data  between  different  informa3on  systems  

•   Implemen3ng  test-­‐ordering  rules  enables  further  evalua3on  of  reminder  effects  

•   Formula3on  of  new  laboratory  guidelines    

YASINI  et  al.   15