Die USA geben 18 Prozent ihres Bruttoinlandsprodukts (BIP) für das Gesundheitswesen aus, sind jedoch nach einigen Maßstäben das am wenigsten gesunde aller Vergleichsländer. Ungefähr 1 Billion US-Dollar gelten als verschwenderische Ausgaben, und 14 Prozent davon (140 Milliarden US-Dollar) sind auf klinische Verschwendung zurückzuführen. Gesundheitsorganisationen können diesen verschwenderischen Weg ändern, indem sie Methoden zur Qualitätsverbesserung anwenden, um ihre Prozesse zu verbessern.Da das Gesundheitswesen komplex ist, glauben viele in der Branche, dass die Kontrollen und Standardisierung, die durch Qualitätsverbesserungsmethoden vorgeschlagen werden, für die Industrie schwierig zu übernehmen sind. Aber allgemeine Methoden zur Qualitätsverbesserung – Definition von Qualität, Entwicklung von Verbesserungsmaßnahmen, Identifizierung von Variationen, Verwendung von Regelkarten und Ausführung von Plan-Do-Study-Act (PDSA) —Zyklen – wurden erfolgreich auf Gesundheitsprozesse, Gesundheitswesen und Gesundheit angewendet.Mit der richtigen Anwendung von Daten und Analysen innerhalb des geeigneten Qualitätsverbesserungsrahmens können Gesundheitsorganisationen die Qualitätskontrolle und —verbesserung wissenschaftlich und effektiv angehen.

Qualitätskontrolle im Gesundheitswesen: Fünf Leitprinzipien

Methoden zur Qualitätsverbesserung wurden häufig in der Landwirtschaft und in Fertigungsumgebungen eingesetzt, die auf Prozessen basieren, aber einige glauben, dass diese Methoden aufgrund ihrer handwerklichen Natur nicht auf das Gesundheitswesen angewendet werden können. Die Patientenversorgung wird normalerweise nicht als ein Prozess angesehen, der verbessert werden kann. Kliniker verlassen sich auf ihr Fachwissen, um Patienten zu betreuen, und treffen von Fall zu Fall maßgeschneiderte Entscheidungen. Eines der größten Hindernisse für die Qualitätsverbesserung im Gesundheitswesen besteht darin, nicht zu verstehen, dass Systeme und Prozesse mit personalisierter Pflege koexistieren können. Mit diesem Verständnis können sich Qualitätsverbesserungsbemühungen auf Routinen konzentrieren, während Kliniker immer noch eine einzigartige Patientenversorgung bieten.

Bei der Anwendung von Methoden und Instrumenten zur Qualitätsverbesserung im Gesundheitswesen sollten Gesundheitsorganisationen fünf Leitprinzipien berücksichtigen.

#1: Erleichterung der Einführung durch praktische Verbesserungsprojekte

Kliniker einfach Ideen auszusetzen und Fallstudien zur Qualitätsverbesserung zu diskutieren, motiviert sie nicht, Verbesserungsinitiativen zu ergreifen. Die Theorie und Methodik der Qualitätsverbesserung wird durch praktische Verbesserungsarbeit besser erlernt und auf die tatsächliche klinische Umgebung angewendet. Wenn Sie einen Bereich identifizieren, der für Kliniker wichtig ist, und die Plattform für Verbesserungen schaffen, wird die Einführung erleichtert.

#2: Definieren Sie Qualität und erhalten Sie eine Vereinbarung

Wenn Sie sich auf die Definition von Qualität in einem bestimmten Kontext einigen, wird festgelegt, was zu messen ist und wie Daten zu diesen Maßnahmen gesammelt werden. Das Institute of Medicine (IOM) hat einen Qualitätsrahmen um sechs Ziele für Gesundheitssysteme entwickelt, aber der wichtigste für die Definition von Qualität besagt, dass Maßnahmen patientenzentriert sein sollten: „Bereitstellung einer Versorgung, die die individuellen Präferenzen, Bedürfnisse und Werte der Patienten respektiert und darauf eingeht und sicherstellt, dass die Patientenwerte alle klinischen Entscheidungen leiten.“Definitionen von Qualität sollten beinhalten, was für den Patienten wichtig ist (Patient-Reported Outcomes oder PROs). Bekommen Patienten mit chronischen Erkrankungen die beste Versorgung? Wie ist ihre Lebensqualität? Die Gesundheitssysteme lernen immer noch, wie sie routinemäßig Fortschritte messen, um zu verstehen, ob sie sich auf Verbesserungen konzentrieren, die für den Patienten von Bedeutung sind. Neben der Konzentration auf die patientenzentrierte Dimension der Versorgung konzentrieren sich die Bemühungen zur Qualitätsverbesserung auch auf Sicherheit, Effektivität, Effizienz und Aktualität.

Das IOM Quality Framework definiert Qualität auch in Bezug auf die Chancengleichheit im Gesundheitswesen: „Bereitstellung von Pflege, deren Qualität aufgrund persönlicher Merkmale wie Geschlecht, ethnischer Zugehörigkeit, geografischer Lage und sozioökonomischem Status nicht variiert.“ Eine gute operative Definition von Qualität erweitert die Verbesserung auf alle Bevölkerungsgruppen und schließt Lücken in der Versorgungsgerechtigkeit.

# 3: Maßnahmen zur Verbesserung, keine Rechenschaftspflicht

Verbesserung der Daten- und Messstromqualität, aber hier ist das Gesundheitswesen härter als in anderen Branchen. Wenn Kliniker zum ersten Mal von Qualitätsverbesserungsmaßnahmen hören, setzen sie diese mit Leistungsmaßnahmen gleich, die Rechenschaftspflicht implizieren. Es ist wichtig, Maßnahmen zur Verbesserung von Maßnahmen zur Rechenschaftspflicht zu trennen.

Kennzahlen für die Rechenschaftspflicht werden in der Regel in Prozentsätze umgerechnet. Zum Beispiel sammelt eine Rechenschaftsmaßnahme Daten über den Prozentsatz der ER-Patienten, die länger als 30 Minuten gewartet haben. Das Management ist dafür verantwortlich, die Wartezeiten unter 30 Minuten zu halten. Eine Verbesserungsmaßnahme erfasst tatsächliche Wartezeitdaten in Minuten, um die Systemleistung (nicht die Leistung von Personen) zu messen, sodass ein Prozess verbessert werden kann. Verbesserungsprojekte können die Arbeitsbelastung bestehender Maßnahmen erhöhen, aber Verbesserungsmaßnahmen schaffen hochwertige Daten, die zu dramatischen Verbesserungen führen und letztendlich Zeit und Ressourcen sparen.

# 4: Verwenden Sie ein Qualitätsverbesserungs-Framework und PDSA-Zyklen

Für die Qualitätsverbesserung im Gesundheitswesen wurden mehrere Frameworks übernommen:

• Das DMAIC-Modell von Six Sigma (define, measure, analyze, improve, control) untersucht bestehende Prozesse; sein DMADV-Modell (define, measure, analyze, design, verify) wird zur Entwicklung neuer Prozesse verwendet.
• Die Lean-Methodik betont den Wert für die Patienten und konzentriert sich dann auf Verbesserungen von Prozessen, die sich auf die Kosten- und Zeiteffizienz auswirken.Das Model for Improvement Framework wurde 1987 von Associates in Process Improvement (API) entwickelt und hat sich zum wichtigsten Framework im Gesundheitswesen entwickelt.

Das Model for Improvement Framework schlägt vor, dass ein Verbesserungsteam drei grundlegende Fragen stellen sollte:

1. Was versuchen wir zu erreichen? Diese Frage legt das Ziel für Verbesserungsbemühungen fest und stellt sicher, dass die gesammelten Daten in Bezug auf die Wahrnehmung der Qualität durch die Patienten stehen.
2. Woher wissen wir, dass eine Veränderung eine Verbesserung ist? Diese Frage legt die Kriterien fest, nach denen festgelegt wird, wann Veränderungen zu nachhaltigen Verbesserungen führen.
3. Welche Änderungen können wir vornehmen, die zu Verbesserungen führen? Diese Frage führt zum PDSA-Zyklus, der kleine Veränderungen oder Interventionen testet, um ihre Auswirkungen auf die Ergebnisse zu sehen.

Um diese Fragen zu beantworten, legt das Verbesserungsteam Ziele, Vorgaben und Interventionen zur Verfolgung hochwertiger Verbesserungsmaßnahmen fest:

• Ziel: Das übergeordnete Projektziel, das anhand von Ergebnismessungen gemessen wird. Beispiel: Reduzieren Sie die 30-tägigen Rückübernahmen bei chronisch obstruktiver Lungenerkrankung (COPD) aller Ursachen.
• Ziel: Ein inkrementelles Ziel, das zum Gesamtziel beiträgt. Ein Verbesserungsprojekt kann mehrere Ziele haben, die jeweils durch Prozessmaßnahmen bestimmt werden. Beispiel: Identifizieren Sie den Patienten zuverlässig und aktivieren Sie dann das COPD Care Bundle.
• Intervention: Änderungen am System oder Prozess zur Verbesserung der Leistung von Ergebnis- und Prozessmaßnahmen. Beispiel: Zug Ärzte auf COPD Bündel verwenden.

Jede Intervention durchläuft einen PDSA-Zyklus, um ihre Validität zu testen und an den spezifischen Kontext anzupassen.

PDSA-Zyklen sind das Rückgrat der Qualitätsverbesserung im Gesundheitswesen

Obwohl es im Vergleich zu anderen Methoden simpel erscheinen kann, ist der PDSA-Zyklus in einer wiederholten Anwendung das Rückgrat der Qualitätsverbesserung:

• Plan: Legen Sie das Ziel fest, bestimmen Sie, welche Fragen gestellt und welche Vorhersagen getroffen werden müssen, und planen Sie dann die Durchführung des Zyklus.
• Do: Führen Sie den Plan aus, dokumentieren Sie Probleme und unerwartete Beobachtungen und beginnen Sie mit der Datenanalyse.
• Studie: Schließen Sie die Datenanalyse ab, vergleichen Sie die Daten mit den Vorhersagen und fassen Sie dann die Erkenntnisse zusammen.
• Handeln: Bestimmen Sie, welche Änderungen vorgenommen werden und wie der nächste Zyklus aussehen wird.

Ein Verbesserungsprojekt umfasst in der Regel mehrere PDSA-Zyklen. Der Schlüssel zum Erfolg der Qualitätsverbesserung ist das Verständnis, dass PDSA ein iterativer Prozess ist. Nach jedem Zyklus bewertet das Verbesserungsteam den Erfolg der damit verbundenen Intervention. Irgendwann wird die Intervention übernommen oder abgebrochen, was das Ende der PDSA-Zyklen für diese Intervention anzeigt. Dann kann das Team zur nächsten Intervention übergehen. Das Erreichen des globalen Ziels bedeutet den Abschluss des gesamten Qualitätsverbesserungsprojekts.Dieser Verbesserungsprozess wird in einem kürzlich erschienenen Artikel von Zafar und anderen gut veranschaulicht, der 36 PDSA-Zyklen über 10 Interventionen während eines Verbesserungsprojekts zur Reduzierung von COPD-Rückübernahmen dokumentiert. Dies ist ein hervorragendes Beispiel für die richtige Anwendung der Qualitätsverbesserung im Gesundheitswesen und zeigt, wie das Modell mit Zielen, Messungen und Veränderungstheorien funktioniert.

So wie PDSA die Verbesserung der Stromqualität beschleunigt, treibt Data PDSA-Zyklen an. Verbesserungsteams untersuchen Daten, um sich über Probleme innerhalb eines Systems oder Prozesses zu informieren, und implementieren dann Verbesserungsschritte. Das Verständnis der Variation der Daten ist ein wesentlicher Bestandteil dieser Studie.

# 5: Lernen Sie aus Datenvariationen

Ein tiefes Wissen über das Model for Improvement Framework hilft dem Team, das Verbesserungsziel zu erreichen. Ein Teil dieses Wissens stammt aus dem Verständnis der Variation von Daten und den Ursachen dieser Variation.

Beabsichtigte und unbeabsichtigte Variation von Daten

Prozesse im Gesundheitswesen beinhalten sowohl beabsichtigte als auch unbeabsichtigte Variation. Beabsichtigte Variation ist absichtlich die Entscheidung, etwas anders zu machen. Es ist das, was patientenzentrierte Pflege definiert. Kliniker widersetzen sich manchmal der Idee, die Variation zu reduzieren, weil dies Teil ihrer täglichen Praxis ist. Sie verschreiben absichtlich eine Dosierung oder Behandlung für einen Patienten und eine andere Dosierung oder Behandlung für den nächsten. Beabsichtigte Variation ist eine wünschenswerte Praxis und Teil der Stellenbeschreibung.

Die Variationstheorie wurde vorgeschlagen, um unbeabsichtigte Variationen zu identifizieren und zu entfernen. Mehrere Systeme mit mehreren unbeabsichtigten Variationssätzen verursachen erhebliche unnötige Kosten. Unbeabsichtigte Variation tritt auf, wenn mehrere Kliniker in der gleichen Praxis verschreiben verschiedene Antibiotika für das gleiche Problem ohne eine spezifische Begründung für, oder das Bewusstsein für, die Variation. Wenn die Variation nicht durchdacht ist oder aus Gewohnheit oder Bequemlichkeit, dann ist es unbeabsichtigt. Aber wenn jeder Kliniker eine Begründung für seine individuellen Entscheidungen hat und die Variation weitergeht, dann ist es beabsichtigt.

Gemeinsame Ursache und Variation der besonderen Ursache

Walter Shewhart entwickelte das Konzept der gemeinsamen Ursache und Variation der besonderen Ursache. Häufige Ursachen sind ein inhärenter Teil eines Systems oder Prozesses, der sich auf alle Menschen und Ergebnisse auswirkt. Besondere Ursachen ergeben sich aus bestimmten Umständen, die nur eine Teilmenge von Personen oder Ergebnissen betreffen. Das Verständnis der gemeinsamen Ursache und der besonderen Ursache hilft den Gesundheitssystemen, die Änderungen zu identifizieren, die sie vornehmen können, um zu einer Verbesserung zu führen. Das Studium der Variation der gemeinsamen Ursache und der speziellen Ursache ist der Eckpfeiler der Verbesserung, da es zeigt, warum die Variation aufgetreten ist, und den effektivsten Ansatz vorschlägt, um sie anzugehen. Shewharts Regelkartenmethode liefert diese Einsicht.Eine Fallstudie des Cincinnati Children’s Hospital Medical Center zeigt die Auswirkungen von Special Cause Variation auf Katheter-assoziierte Blutbahninfektionen (CA-BSIs). Das Krankenhaus hatte mehrere Verbesserungsprojekte, die an den häufigsten Variationsursachen im Zusammenhang mit CA-BSI-Raten arbeiteten. Es zeigte eine signifikante Verbesserung über einen Zeitraum von acht Jahren, und dann stiegen die Raten unerwartet über die obere Kontrollgrenze hinaus. Das Krankenhaus führte eine Reihe von Untersuchungsstudien durch, die auf eine besondere Ursachenvariation in zwei Einheiten hinwiesen. Es stellte sich heraus, dass ein neues medizinisches Gerät eingeführt worden war, das nicht Teil des Systems war. Da es durch Kontrollkarten überwacht wurde, konnte es genau feststellen, wann das Problem auftrat, und die spezielle Ursache beseitigen. Kontrollkarten sind eines von fünf Tools, mit denen Gesundheitssysteme aus Datenschwankungen lernen können.

Tools zum Lernen aus Datenvariationen

Die folgenden Tools ermöglichen es Verbesserungsteams, den Status eines gesamten Systems zu sehen und Entdeckungen — die durch Datenvariationen aufgedeckt werden — zur Überprüfung und Änderung von Prozessen zu verwenden:

• Regelkarten: Zeigen Sie die mit speziellen und häufigen Ursachen verbundenen Daten an und ermöglichen Sie Teams, das System zu verbessern, indem sie spezielle Ursachen entfernen oder häufige Ursachen ändern.
• Run Charts: Vorläufer für Kontrolldiagramme, die eine visuelle Anzeige von Maßnahmen im Zeitverlauf enthalten.
• Frequenzdiagramme: Werden verwendet, um die Datenmuster für kontinuierliche Daten zu visualisieren (z. B. Wartezeiten, Aufenthaltsdauer und Kosten pro Fall).
• Pareto-Diagramme: Werden verwendet, um qualitative Daten (z. B. Patientenwahrnehmung von Pflege und Lebensqualität) zu visualisieren und Verbesserungsbemühungen zu fokussieren.
• Streudiagramme: Wird verwendet, um Beziehungen zwischen Measures zu visualisieren.

Qualitätsverbesserung im Gesundheitswesen: Klein anfangen, um große Veränderungen vorzunehmen

Die Komplexität des Gesundheitswesens und die enorme Variation und Verschwendung im US-Gesundheitswesen lassen das Unternehmen einer Qualitätsverbesserungsinitiative wie eine entfernte Möglichkeit erscheinen. Eine Qualitätsverbesserung im Gesundheitswesen ist jedoch erreichbar, wenn Systeme die fünf in diesem Artikel beschriebenen Prinzipien als Leitfaden verwenden, vom Buy-In des Klinikers bis zur Verwendung eines Verbesserungsrahmens, der auf wissenschaftlichen Methoden basiert. Gesundheitssysteme können die Dynamik und das Tempo der Qualitätsverbesserungsarbeit verändern, indem sie klein anfangen — in kleinem Maßstab testen und aus diesen Tests lernen.

Zusätzliche Lektüre

Möchten Sie mehr über dieses Thema erfahren? Hier sind einige Artikel, die wir vorschlagen:

1. So ermitteln Sie die besten Interventionen für klinische Qualitätsverbesserungsprojekte
2. Qualitätsverbesserung im Gesundheitswesen: Wo kann man am besten anfangen?
3. Verwenden Sie gut ausgearbeitete Zielerklärungen, um klinische Qualitätsverbesserungen zu erzielen
4. Die fünf wichtigsten Grundlagen für die Verbesserung der Ergebnisse
5. Fünf IT-Must-Haves für Qualitätsinitiativen im Gesundheitswesen

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