< Terug naar vorige pagina

Project

Een Analysekader voor de Evaluatie van de Epidemiologie van Respiratoire Pathologieën via Complexe Hiërarchische Datasets

Triple Aim is een concept voor het duurzaam organiseren van zorg, waarbij drie doelen tegelijk worden nagestreefd: (i) het verbeteren van de ervaren kwaliteit van zorg, (ii) het verbeteren van de gezondheid van een bepaalde populatie (bv. diabetici), en (iii) het verlagen van de gezondheidszorgkosten per hoofd van de bevolking. Om de doelstellingen van Triple Aim op te volgen is een database met gezondheidsgegevens nodig. Intego, een Vlaams-Belgisch netwerk voor morbiditeitsregistratie in de eerstelijnszorg, biedt één van de meest uitgebreide databases met gezondheidsdata. Dit stelt ons in staat om de effectiviteit van interventies in de eerstelijnszorg te onderzoeken door de evolutie van de incidentie van ziekten te analyseren, wat het mogelijk maakt om de tweede doelstelling van Triple Aim te monitoren. Het uiteindelijke doel is om het Intego-netwerk te transformeren naar een algemeen gezondheidsmonitoringssysteem voor de verbetering van de eerstelijnszorg in Vlaanderen. Voor het opvolgen van de eerste en derde doelstelling van Triple Aim dient de Intego database gekoppeld te worden met andere databases. Patiëntbetrokkenheids platformen (bv. Helena®, Meplis®, ...) verzamelen informatie over de ervaringen van patiënten met de eerstelijnszorg, en gegevens over medische kosten worden verzameld in de database van het Intermutualistisch Agentschap (IMA). De koppeling van deze databases met de Intego-database zal een data-ecosysteem creëren dat we willen gebruiken als algemeen gezondheidsmonitoringsysteem om een duurzaam zorgsysteem in Vlaanderen te bekomen. Deze ‘Big Data’-evolutie van Intego zal echter verschillende uitdagingen met zich meebrengen. Dit doctoraatsproject zal zich richten op de evaluatie van de epidemiologie van bepaalde ziekten zoals luchtwegaandoeningen (bv. COPD, astma en longontsteking). Door veranderingen in de ICT van het elektronisch patiëntendossier dat voor Intego wordt gebruikt, zijn er momenteel twee verschillende epidemiologische datasets beschikbaar, namelijk één die gegevens bevat tot 2015 en de andere vanaf 2015. Een eerste doelstelling is daarom om de oudere dataset samen te voegen met de recente dataset om zo een inzicht te verwerven in de evolutie van bepaalde ziektes. Eén van de doelstellingen is om een beter begrip te krijgen van de vaccinatiegraad tegen pneumokokken in Vlaanderen. Dankzij deze koppeling van databases kunnen longitudinale analyses op epidemiologische data, verzameld over een periode van meer dan vijf jaren, uitgevoerd worden. Verder zijn we geïnteresseerd in het onderzoeken van de ruimtelijke dynamiek van specifieke epidemiologische uitkomsten (bv. ziekte-incidentie, vaccinatiedekking, enz.) over de 60 beschikbare eerstelijnszones in Vlaanderen, door gebruik te maken en het ontwikkelen van geostatistische en data science methodologieën. Een eerstelijnszone is een geografisch afgebakend gebied bestaande uit één of meerdere gemeenten dat wordt aangestuurd door een zorgraad. Eerstelijnszones zijn opgericht om het werk van lokale overheden, zorg- en hulpverleners beter op elkaar af te stemmen met als doel het creëren van een effectieve en kwalitatieve eerste lijn waar de burger centraal staat en die toegankelijk is voor iedereen. De belangrijkste uitdaging in het onderzoek is het koppelen van patiënt specifieke gegevens uit één database met bijbehorende gegevens uit de meest recente database. Sinds 2017 is er een vergrootte aandacht voor de studie van de impact van milieuverontreiniging op de gezondheid. Meer specifiek zijn we geïnteresseerd in hoe omgevingsfactoren (zoals fijn stof) ademhalingsaandoeningen en hun evolutie in de tijd beïnvloeden. Dit doctoraatsproject zal ook deze relatie tussen milieuverontreiniging en luchtweggezondheid verder onderzoeken met behulp van de Intego database in combinatie met andere databases.

Datum:19 okt 2020 →  Heden
Trefwoorden:Epidemiology, Respiratory Pathologies, Datasets, Biostatistics, Real-world data
Disciplines:Epidemiologie, Biostatistiek
Project type:PhD project