Nyilvánosak a kórházi fertőzések adatai, a nyers számokból azonban könnyű fals következtetéseket levonni. De akkor mit keressünk az adathalmazban? Erről beszélt a Lakmusznak Ferenci Tamás klinikai biostatisztikus, akit az átláthatóságról és az egészségügyi rendszerbe vetett bizalom visszaépítéséről is kérdeztünk.

Szeptember 3-án hozta nyilvánosságra a Nemzeti Népegészségügyi és Gyógyszerészeti Központ (NNGYK) a kórházi fertőzések, azon belül is a CDI (Clostridioides difficile, hasmenéssel járó súlyos bélfertőzés) adatait. Július vége óta a mentők kiérkezési idejéről is részletes adatok állnak rendelkezésre. Ha egyetlen szóval kellene összefoglalni, mit gondol minderről, mi lenne az?

Bizakodás.

Mindkét témával foglalkozott korábban. Látva a mostani folyamatokat, mit gondol, jó irányba haladunk?

Az átláthatóság jót tesz a népegészségügynek és az egészségügyi ellátórendszer működésének. Egyrészt építi a bizalmat a lakosság felé, ezzel segíti a hatékonyabb népegészségügyi munkát, másrészt megteremti a döntéshozók számonkérhetőségét, olyan nyomást helyez rájuk, ami a javítás irányába hat. Azt remélem, hogy nemcsak egy-két konkrét területen lesz változás, hanem az egészségügyben uralkodó szemléletmód általában elmozdul a transzparencia, és az adatalapú gondolkodás felé.

De azt is látnunk kell, hogy az adatok nyilvánosságra hozatala csak az első lépés: attól, hogy megjelent, hány perc alatt érnek ki a mentők, még önmagában nem fognak holnap gyorsabban kiérni. Attól, hogy látjuk, hány kórházi fertőzés van Magyarországon, még önmagában nem lesz kevesebb. Szó nincs arról, hogy emiatt felesleges lenne az adatgyűjtés és az adatközlés, épp ellenkezőleg, ez előfeltétel ahhoz, hogy a problémát megoldjuk és elinduljunk azon az úton, aminek a végén gyorsabban érnek ki a mentők és kevesebb lesz a kórházi fertőzés.

A kórházi fertőzésekkel kapcsolatban hangsúlyozták, hogy a nyers adatok félrevezetőek lehetnek, és a részletes intézményi adatok nem alkalmasak arra, hogy a kórházakat a számaik alapján rangsorba állítsuk. Miért?

A nyers adat a kórházi fertőzések esetén az, amikor a fertőzések számát leosztják a betegek vagy az ápolási napok számával – ezt nulladik lépésként meg kell tenni, hiszen az nyilván nem mindegy, hogy 10 fertőzöttet 20 vagy 20 ezer beteg között találtak. Ha ezt a nyers adatot kiírják egy adott kórház neve mellé, az valóban félrevezető lehet, hiszen, ha azt látjuk, hogy az egyik kórháznál nagyobb szám van, a másiknál meg kisebb, automatikusan azt gondoljuk, hogy annál a kórháznál, ahol a nagyobb szám szerepel, valami baj van: nem mosnak rendesen kezet, nem takarítanak jól, azért van olyan sok fertőzés.

A probléma ezzel az, hogy az intézmények nagyon sok egyéb dologban is eltérnek egymástól, beleértve olyan tényezőket is, amit a kórházban dolgozók vagy a kórház vezetése nem tud befolyásolni. Ilyen például az, hogy mekkorák a kórtermek, de talán legfontosabb tényező a betegösszetétel. Vannak nagy országos intézetek, ahol a súlyos állapotú, szövődményes, sok társbetegséggel rendelkező betegeket kezelik, és a legkomplexebb beavatkozásokat, például a szervtranszplantációkat végzik. Ezek mind növelik a fertőzés kockázatát. Ezzel szemben az alacsonyabb progresszivitási szintű intézményekben (ahol alapvető, rutinjellegű, alacsonyabb kockázatú beavatkozásokat végeznek) nem lesznek olyan súlyos betegek és műtétek, ott tehát a kockázat is kisebb.

Ha tehát az előbbi intézményben nagyobb számot látunk, az nem feltétlenül jelenti azt, hogy ott valami gond van, simán lehet az általa ellátott betegek jellemzői miatt is.

Ezért dolgoztak ki egy módszertant, aminek köszönhetően értelmezhetőbbek lettek az adatok. Ehhez a homogén betegségcsoportok (HBCS) már létező rendszerét használták fel. A HBCS-k kategóriák, amikbe minden ellátott beteget besorolnak, és az intézmények az alapján kapják a finanszírozásukat, hogy adott HBCS-ben mennyi ellátást végeztek. Miért éppen erre a rendszerre esett a választás, miért ez a legalkalmasabb a fertőzési adatok rendszerezésére?

Az alapkérdés az volt, hogyan tudjuk megragadni a kockázat fogalmát olyan eszközzel, amire adatunk is van, és ezt használva milyen módszerrel tudjuk figyelembe venni a kórházak betegösszetételét. A HBCS-rendszer nem erre lett kitalálva, és nem is méri direkt módon a fertőzés kockázatát, viszont rendkívül finom rendszerről beszélünk, hiszen több mint 700 különböző betegségcsoportot tartalmaz, ilyen részletezettség mellett pedig, ha nem is tökéletesen, de alkalmas erre a célra is.

Azt persze lehetetlen megmondani mind a 700 HBCS-ről, hogy melyik mekkora kockázatot jelent, de az a jó a módszerünkben, hogy erre szükség sincs. Azt csináltuk, hogy vettük az összes kórház összes adatát, és megnéztük, hogy mennyi fertőzés fordult elő homogén betegcsoportokként. Vagyis magától kirajzolódott, hogy például a csontvelő-transzplantációnál magas a fertőzés előfordulása, míg mondjuk a 18 év alattiak szorongásos zavarának ellátása esetén alacsony. Ezután minden intézménynél megnéztük, hogy az egyes HBCS-kből hány beteget láttak el, kikerestük az országos adatokból, hogy mekkora az egyes HBCS-k kockázata, és ebből kiszámoltuk, hogy az egyes kórházakban mennyi lenne a fertőzések várható előfordulása, ha minden betegségcsoportban az országos összesített kockázat érvényesülne, majd ehhez a számhoz viszonyítottuk a fertőzések tényleges számát.

Végeredményben az történik, hogy a kórházak adatait nem ugyanahhoz a számhoz viszonyítjuk (amivel egyébként hátrányba kerülnének a bonyolultabb, kockázatosabb beavatkozásokat végző intézmények), hanem minden kórházat a saját betegösszetétele alapján várható értékhez mérünk: a magasabb szintű intézeteket nagyobb, az alacsonyabbakat kisebb számhoz. Ezt nevezzük kockázattal kiigazított fertőzési hányadosnak, röviden SIR mutatónak, amivel igyekeztünk kiküszöbölni a kórházak közötti, betegösszetételből fakadó különbségeket.

Miközben hallgattam, arra gondoltam, hogy ez a módszertan azért nem kifejezetten egyszerű, nem vagyok benne biztos, hogy mindenki megérti. Emiatt viszont könnyű lesz félreértelmezni az adatokat. Ettől nem tart?

Én is sejtem, hogy nem fogja mind a tízmillió magyar állampolgár elolvasni a módszertant és megnézni az összes számot. De a transzparencia szempontjából az a kritikusan fontos, hogy ennek az elvi lehetősége fennáll. Egyébként szerintem nem is a pillanatkép az igazán lényeges, hanem maga a tény, hogy létrejött a nyilvános adatbázis, és így megteremtődött a számonkérhetőség is. Hiszen azt mondja az egészségügyi vezetés, hogy azoknál az intézményeknél, ahol nagyon magas vagy éppen nagyon alacsony a fertőzések száma, utánanéz az okoknak. Nem feltétlenül azért, mert ahol magas, ott baj van, ahol alacsony, ott minden kiváló (akár még fordítva is lehet), de mindenesetre meg kell nézni. Egy év múlva pedig meg lehet kérdezni, hogy valóban utánanéztek-e az okoknak, és ha igen, mit találtak? Ha nem néztek utána, miért nem? Azzal, hogy publikálták a számokat és ezt az ígéretet tették, kitették magukat ezeknek a potenciálisan kellemetlen kérdéseknek is.

Ez a transzparencia igazi ereje: ha ellenőrizhető valami, sokkal nagyobb a valószínűsége annak, hogy foglalkoznak vele, igyekeznek javítani a helyzeten.

Vagyis az a cél, hogy ahol kell, vizsgálat induljon, és az egészségügyi vezetés számonkérhető legyen. De mi a helyzet az aluljelentéssel, vagyis azzal, hogy az intézmények keveset tesztelnek, így kevesebb fertőzést is jelentenek, mint amennyi valójában van? A betegellátás javításának szempontjából jó lenne, ha több tesztelés lenne, de az emiatt esetlegesen megnövekedett fertőzésszámot a nyilvánosság felé kommunikálni nem egyszerű.

Ez valóban fontos kérdés, próbáljuk is lépten-nyomon hangsúlyozni, hogy a növekedés akár még jó is lehet, ha az alaposabb felderítés okozza. Amire figyelni kell, hogy nehogy véletlenül „perverz ösztönzőt” hozzunk létre, tehát hogy azért teszteljenek kevesebbet a kórházak, hogy szebb legyen a fertőzésszámuk. Emiatt annyira nem aggódom, mert ezt lehet kontrollálni: a tesztelések száma is szerepel az oldalon, az is nyilvános adat. Ha valahol nagyon alacsony a fertőzésszám vagy az előbb említett SIR mutató, meg tudjuk nézni azt is, hogy ezt kevés vagy sok tesztelés mellett produkálták-e. Mert ez nagyon nem mindegy. A CDI-nél a kórházak eltérnek abban, hogy mennyire intenzíven tesztelik a hasmenéses betegeket. Várható, hogy aki többet tesztel, több esetet is fog találni, és magasabbak lesznek a számai, ami jó hír, hiszen így látják, hogy van CDI-fertőzés, és tudnak lépni. A mintavételi arány megtalálható a weboldalon, szándékosan ugyanolyan betűmérettel, egyenrangúan van feltüntetve, mint a fertőzések száma.

Néhány hónap leforgása alatt két fontos egészségügyi adatsor is nyilvános lett. Mi a következő adathalmaz, amit szeretne az interneten, mindenki számára elérhető módon látni?

Nem azt szeretném, ha egyes mérőszámokra mutogatnánk, hogy még legyen ez is és ez is nyilvános, sokkal inkább az egész rendszerre kellene most már fókuszálni. Például arra, hogy felálljon a fekvőbetegellátás egy átfogó indikátorrendszere. Ez több tucat, de az is lehet, hogy több száz indikátorból áll. Ebből nem szeretnék kiemelni semmit, mert pont az lenne jó, ha az egész rendszer elindulna. Az első lépés, hogy legyen mindenhol megfelelő és pontos adatgyűjtés, utána pedig megfelelő adatfeldolgozás. Ezután jöhet a nyilvános közlés.

Mostantól a transzparenciának kellene az alapfelfogásnak lennie: ne az legyen a filozófia, hogy mindent eltitkolunk, csak azt nem, amit nagyon muszáj nyilvánosságra hozni, hanem az, hogy mindent nyilvánosságra hozunk, kivéve azt, aminek a publikálása ellen nyomós érv van.

A hivatalos módszertani leírásban úgy fogalmazott, hogy a bizalomépítéshez fontos, hogy azokat az adatokat is megmutassuk, amik a legkevésbé sem hízelgőek. Magyarországon az egészségügyi rendszerbe vetett bizalom igen alacsony. Mi kellene a további bizalomépítéshez?

Az első dolog – és ez tudom, hogy nem lesz jó hír – amit nem lehet megspórolni, az az idő. Ezek lassú változások. Hiába publikálták most ezeket az adatokat, és hiába hoznák nyilvánosságra holnap az összes többi mutatót is, a közvélemény viszonyulása az egészségügyi rendszerhez akkor sem változna meg egyik napról a másikra. Ha mindent tökéletesen csinálunk a transzparencia terén, akkor is sok év kell a változáshoz. Ráadásul a rendszer aszimmetrikus: a bizalom visszanyerése nem, de az elvesztése nagyon is megy egyik napról a másikra.

A másik dolog, ami fontos a bizalomépítésnél az az, ha látja a közvélemény, hogy az adatoknak köszönhetően vannak eredmények. Ahogy mondtam, az első lépcső az adatok publikálása arról, milyen gyorsan ér ki a mentő, a második az, hogy ha egy év múlva nem javulnak az adatok, akkor tegyünk fel kellemetlen kérdéseket a mentőszolgálatnak vagy a minisztériumnak.

De a valódi hatás az, ha látja a lakosság, hogy a döntéshozók lépéseket tesznek, és végül hamarabb ér ki a mentő, mint most.

A koronavírus-járvány alatt nagyon sokat romlott az egészségügyi rendszerbe vetett bizalom, teljes önsorsrontás volt, hogy a legelemibb mutatókat sem közölték. Egy felfokozott információigényes állapotban hoztak létre ezzel egy vákuumot, amit nem a népegészségügy töltött be a maga releváns adataival, hanem az álhírek és rémhírek. A kórházi fertőzésekkel és a mentők kiérkezési adataival kapcsolatban talán kevésbé éles a helyzet, de itt is van egy bizalmi kérdés, hiszen fontos, hogy az emberek el is higgyék a publikált számokat. Emiatt is jó az, ha a nem hízelgő adatokat is megosztják. Hiszen ha azt látja a lakosság, hogy azok a számok is kikerülnek, amik finoman szólva sem kellemesek a mentőkre vagy a kórházakra nézve, akkor az egy nagy hozzájárulás ahhoz, hogy megbízzanak az adatközlésben. Van mit söprögetni a saját portánk előtt is, de ezt a bizalmat vissza kell építeni, az ország lakosságának egészsége érdekében.

(Címlapi kép: Németh Dániel)