Opsporen van (vaak verborgen) hartfalen in de huisartsenpraktijk met NLP

Opsporen van (vaak verborgen) hartfalen in de huisartsenpraktijk met NLP

Het probleem: hartfalen zit vaak verstopt in het EMD

Hartfalen is een van de grote uitdagingen in de gezondheidszorg. Paradoxaal genoeg is het mede een gevolg van ons eigen succes: doordat we hartinfarcten, kleplijden en hypertensie steeds beter behandelen, leven patiënten langer , maar vaak met een beschadigd hart dat uiteindelijk faalt.

In België leven naar schatting tot 250.000 mensen met hartfalen. Bij 70-plussers loopt de prevalentie op tot bijna 1 op 4. Door de vergrijzing en de toename van obesitas blijft dat aantal stijgen. Dit heeft een grote impact: een verminderde levenskwaliteit en frequente ziekenhuisopnames met hoge zorgkosten.

Waarom is hartfalen zo moeilijk te herkennen?

De symptomen van hartfalen, kortademigheid, vermoeidheid, gezwollen enkels, kunnen passen bij meerdere aandoeningen. Bij oudere patiënten schrijven we ze al snel toe aan de leeftijd, overgewicht of een verminderde conditie. En hoewel echocardiografie in België goed toegankelijk is, worden biomarkers zoals NT-proBNP niet systematisch aangevraagd, mede omdat ze in de huisartsenpraktijk nog niet worden terugbetaald.

HFpEF: de onzichtbare variant

Bijzonder uitdagend is hartfalen met bewaarde ejectiefractie (HFpEF). Bij deze vorm pompt het hart nog goed, maar vult het zich niet meer soepel. Hierdoor zijn de standaard rust-onderzoeken zijn vaak volledig normaal. Net deze vorm komt het vaakst voor bij de oudere populatie.

Een probleem van registratie

Onderzoek in de huisartsenpraktijk toont aan dat de registratie van hartfalen verre van optimaal is:

• Overregistratie: In de Belgische OSCAR-HF studie bleek tot 47% van de patiënten met een hartfalencode in het EMD bij nadere evaluatie géén hartfalen te hebben.¹ Vaak gaat het om werkdiagnoses of uitgesloten differentiaaldiagnoses die nooit werden gecorrigeerd.
• Onderregistratie: Diezelfde studie toonde aan dat een uitgebreide audit leidde tot 74% meer geïdentificeerde hartfalenpatiënten. Meer dan twee derde van hen had voorheen geen hartfalendiagnose in het dossier staan.
• Communicatiekloof met de specialist: Opvallend is dat de diagnose hartfalen vaak niet expliciet wordt vermeld in de verslagen van cardiologen. De diagnose ontbrak in 24% van de HFrEF-gevallen, 49% van de HFmrEF-gevallen, en maar liefst 66% van de HFpEF-gevallen.

Hierdoor krijgt een aanzienlijk deel van de hartfalenpatiënten niet de opvolging en behandeling die ze nodig hebben. Een eenvoudige identificatiemethode is dus noodzakelijk.

De traditionele aanpak: effectief maar tijdrovend

Er bestaan wél methodes om hartfalen systematisch op te sporen. De OSCAR-methode, ontwikkeld in België, combineert een uitgebreide audit met handmatige dossierreview.¹

Een audit doorzoekt het EMD op hartfalendiagnoses, risicofactoren en typische medicatie. De huisarts beoordeelt vervolgens de lijst van mogelijke patiënten. Dan volgt de tijdrovende stap: voor elke mogelijke hartfalenpatiënt moet iemand het volledige dossier doornemen – labuitslagen, cardiologiebrieven, echo-verslagen – om te objectiveren of er daadwerkelijk sprake is van hartfalen.

Deze methode werkt, maar vraagt een aanzienlijke tijdsinvestering per patiënt, waardoor het in de praktijk meestal niet uitgevoerd wordt. Het regelmatig herhalen van de audit voor kwaliteitsverbetering is quasi onmogelijk.

Bovendien mist de traditionele flowchart een belangrijk deel van de HFpEF-patiënten, bij wie de “harde” objectieve criteria vaak ontbreken.

Hoe Co-VIHP hier het verschil maakt

Wat doet Co-VIHP precies?

Het platform leest automatisch alle ongestructureerde tekst in het EMD: consultnotities, specialistenbrieven, ontslagverslagen, echo-rapporten. Het NLP-algoritme (natural language processing) herkent klinische concepten: symptomen, diagnoses, medicatie, laboratoriumwaarden, echocardiografische parameters en codeert deze tot gestructureerde codes (SNOMED CT en LOINC). Hierdoor wordt de informatie uit vrije tekst doorzoekbaar en bruikbaar voor diagnostische algoritmes.

Waarom is dit baanbrekend?

• Eenvoudig een overzicht van de hartfalenpopulatie van de praktijk: Het model laat toe om automatisch de populatie van patiënten met hartfalen in de huisartsenpraktijk te identificeren. Wat handmatig een aanzienlijke tijdsinvestering vraagt, gebeurt nu in minuten voor een volledige praktijkpopulatie. Voor huisartsen en VIHP’s betekent dit dat het managen van deze populatie haalbaar wordt.
• Werkt op een ongecodeerd dossier: In de huisartsenpraktijk worden voornamelijk de grote diagnoses gecodeerd. Echocardiografische parameters en andere cardiologische bevindingen staan ongestructureerd in brieven. Co-VIHP haalt deze informatie rechtstreeks uit de tekst. Een brief van de cardioloog die vermeldt “ernstige diastolische dysfunctie” wordt herkend en gestructureerd.
• Traceerbaar: Elke geëxtraheerde parameter linkt terug naar het brondocument zodat deze geverifieerd kan worden.

Het onderzoek

In een lopende masterproef testen Ruben Styl en Evi Noppe – beiden huisarts in opleiding – het Co-Medic platform in twee Vlaamse huisartsenpraktijken.

De onderzoeksvragen:

1. Kan NLP een diagnostisch algoritme uitvoeren om hartfalen te objectiveren? Hierbij wordt een manuele dossierreview vergeleken met deze uitgevoerd door Co-VIHP.

2. Spoort NLP verborgen HFpEF op? De onderzoekers ontwikkelden een aanvullende case-finding methode gebaseerd op de H2FpEF-score, die patiënten met hoge HFpEF-waarschijnlijkheid identificeert.

3. Hoe accuraat is NLP vergeleken met de manuele methode? En hoeveel tijd bespaart het concreet?

Co-VIHP in de praktijk: uw chronische populatie in kaart brengen

Deze thesis is onderdeel van de Co-VIHP visie: het proactief in kaart brengen van chronische patiëntenpopulaties in de huisartsenpraktijk zodat zorg eenvoudig gecoördineerd kan worden.

Van reactief naar proactief

Traditioneel wacht de huisarts tot patiënten zich melden met klachten. De laatste jaren is er een evolutie naar het vroegtijdig opsporen van patiënten met gezondheidsrisico’s en continue kwaliteitsverbetering. Het onvoldoende beschikken over gestructureerde data in de huisartsenpraktijk vormt tot op vandaag een grote barrière van dergelijke zorg op populatieniveau.

Met Co-VIHP willen we deze databarrière wegnemen en huisartsenpraktijken helpen om aandoeningen zoals hartfalen, osteoporose, COPD, diabetes, chronisch nierlijden te identificeren en gericht op te volgen.

Benieuwd naar de resultaten?

De thesis loopt momenteel in twee Vlaamse praktijken. Zodra de resultaten bekend zijn, delen we ze hier.

Dit onderzoek wordt uitgevoerd door Ruben Styl en Evi Noppe onder promotorschap van prof. dr. Miek Smeets en co-promotorschap van prof. dr. Andreas Gevaert.

Referenties

¹ Smeets M, Vaes B, Aertgeerts B, et al. Impact of an extended audit on identifying heart failure patients in general practice: baseline results of the OSCAR-HF pilot study. ESC Heart Fail. 2020;7(6):3950-3961.