米国は国内総生産（GDP）の18％を医療に費やしていますが、いくつかの措置によって、すべてのピア国の中で最も健康ではありません。 約1兆ドルは無駄な支出であると考えられており、その14％（140億ドル）は臨床廃棄物によるものです。 医療機関は、プロセスを改善するために品質改善方法を適用することによって、この無駄な軌道を変更することができます。

医療は複雑であるため、業界の多くは、品質改善方法によって提案されたコントロールと標準化は、業界が採用することは困難であると考えています。 しかし、品質の定義、改善策の開発、変動の特定、管理図の使用、計画—実行-研究-行為（PDSA）サイクルの実行などの一般的な品質改善方法は、医療プロセス、医療、健康

適切な品質改善の枠組みの中でデータと分析を適切に適用することで、医療機関は品質管理と改善に科学的かつ効果的にアプローチすることがで

ヘルスケアにおける品質管理：五つの指針

品質改善方法は、プロセス上に構築された農業や製造環境で一般的に使用されてきましたが、 患者ケアは、通常、改善できるプロセスとは見なされません。 臨床医は、患者の世話をするために専門知識に依存しており、一度に一つのケースに合わせた意思決定を行います。 医療における品質向上の最大の障壁の1つは、システムとプロセスが個別化されたケアと共存する可能性があることを理解していないことです。 この理解によって、臨床医がまだ独特な患者管理を提供する間、品質改善の努力はルーチンに集中できる。

医療に品質向上の方法とツールを適用する際には、医療機関が考慮すべき五つの指導原則があります。

#1: 実践的な改善プロジェクトを通じて採用を促進する

単にアイデアに臨床医を公開し、品質改善に関するケーススタディを議論するだけでは、改善 品質改善の理論と方法論は、実際の臨床環境に適用する実践的な改善作業を通じてよりよく学習されます。 臨床医にとって重要な領域を特定し、改善のためのプラットフォームを作成することは、採用を容易にします。

#2: 品質を定義し、合意を得る

特定の文脈における品質の定義について合意を得ることは、何を測定するか、およびそれらの測定に関するデータを収集す 医学研究所（IOM）は、医療システムのための六つの目的の周りに品質のフレームワークを開発しましたが、品質を定義するための最も顕著なものは、措置が患者中心でなければならないと述べています：”個々の患者の好み、ニーズ、価値観を尊重し、応答性のあるケアを提供し、患者の価値がすべての臨床的決定を導くことを保証する。”

品質の定義には、患者にとって重要なもの（患者報告された結果、またはプロ）を含める必要があります。 慢性疾患の患者は最高のケアを受けていますか？ 彼らの生活の質はどうですか？ 医療システムは、患者にとって重要な改善に焦点を当てているかどうかを理解するために、プロを日常的に測定する方法をまだ学んでいます。 患者中心のケアに焦点を当てることに加えて、品質向上の取り組みは、安全性、有効性、効率性、および適時性にも焦点を当てています。

IOM品質フレームワークは、医療資本の観点からも品質を定義しています: 「性別、民族性、地理的位置、社会経済的地位などの個人的な特性のために質が変わらないケアを提供する。”質のよい操作上の定義はすべての人口区分に改善を拡張し、心配の公平のギャップを閉める。

#3:改善のための測定、説明責任ではない

データと測定電力の品質向上が、これは医療が他の産業よりも厳しい場所です。 臨床医が品質改善の手段について最初に聞くとき、責任能力を意味する性能の手段とそれらを同一視します。 改善のための措置と説明責任のための措置を分離することが重要です。

説明責任のための措置は、通常、パーセンテージに変換されます。 たとえば、説明責任測定では、30分以上待機していたER患者の割合に関するデータが収集されます。 管理は30分以下待ち時間を保つために責任がある握られる。 改善措置は、システム（人ではない）のパフォーマンスを測定するために、実際の待機時間データを分単位で収集するため、プロセスを改善できます。 改善プロジェクトは、既存の対策のワークロードに追加することができますが、改善策は、最終的に時間とリソースを節約し、劇的な改善につながる価値の高い

#4:品質改善フレームワークとPDSAサイクルを使用する

医療における品質改善のためにいくつかのフレームワークが採用されています。

• シックスシグマのDMAICモデル（定義、測定、分析、改善、制御）は既存のプロセスを調べ、そのDMADVモデル（定義、測定、分析、設計、検証）は新しいプロセスを開発するために使用されます。
• リーン方法論は、患者のための価値を強調し、コストと時間の効率に影響を与えるプロセスに改善を焦点を当てています。
• 改善フレームワークのモデルは、1987年にAssociates in Process Improvement(API)によって開発され、医療における最も著名なフレームワークとなっています。

改善フレームワークのモデルは、改善チームが三つの基本的な質問をする必要があることを提案しています。

1. 私たちは何を達成しようとしていますか？
   1. この質問は改善の努力のための目標を確立し、集められたデータが質の患者の認識と関連していることを保障する。
   2. 変更が改善であることをどのように知ることができますか？ この質問は、変更が持続可能な改善をもたらす時期を決定するための基準を設定します。
   3. 改善につながるどのような変更を加えることができますか？ この質問は結果に対する効果を見るために小規模の変更、か介在を、テストするPDSA周期をもたらす。

   これらの質問に答えるために、改善チームは、価値の高い改善措置を追求するための目標、目的、介入を設定します。

   • 目標：アウトカム測定によっ 例：30日、すべての原因の慢性閉塞性肺疾患（COPD）再入院を減らす。
   • Aim:全体的な目標に貢献する増分目標。 改善プロジェクトには複数の目的があり、それぞれがプロセス測定によって決定されます。 例:確実に患者を識別し、そしてCOPDの心配の束を活動化させて下さい。
   • 介入: 結果およびプロセス対策のパフォーマンスを向上させるために設計されたシステムまたはプロセスの変更。 例：COPDバンドルの使用に医師を訓練します。

   各介入は、その妥当性をテストし、特定のコンテキストに適応させるためにPDSAサイクルを通過します。

   PDSAサイクルは、医療における品質改善のバックボーンです

   それは他の方法論と比較して単純化表示されることができますが、PDSAサイクルは、繰: 目的を確立し、どのような質問をする必要があるのか、どのような予測を行う必要があるのかを決定し、サイクルを実行する計画を立てます。

2. Do：計画を実行し、問題や予期しない観察を文書化し、データ分析を開始します。
3. スタディ：データ分析を完了し、データを予測と比較し、学習を要約します。
4. Act:どのような変更が行われ、次のサイクルがどのようになるかを決定します。

改善プロジェクトには、通常、いくつかのPDSAサイクルが含まれます。 品質改善を成功させるための鍵は、PDSAが反復プロセスであることを理解することです。 各サイクルの後、改善チームは関連する介入の成功を評価します。 ある時点で、介入が採用または放棄され、これはその介入のためのPDSAサイクルの終了を示す。 その後、チームは次の介入に移動することができます。 全体的な目標に達することは全面的な品質改善のプロジェクトの完了を示す。

この改善プロセスは、ZAFARなどによる最近の論文でよく示されており、COPDの再入院を減らすための改善プロジェクト中の36回のPDSAサイクルを10回 これは、医療における品質向上を適切に適用する優れた例であり、モデルが目的、測定、および変更理論でどのように機能するかを示しています。

PDSAサイクルパワー品質向上と同じように、データはPDSAサイクルに電力を供給します。 改善チームは、システムまたはプロセス内の問題について学習するためにデータを調査し、改善手順を実装します。 データの変化を理解することは、この研究の重要な要素です。

#5:データの変動から学ぶ

改善フレームワークのモデルに関する深い知識は、チームが改善目標を達成するのに役立ちます。 この知識の一部は、データの変動とその変動の原因を理解することから来ています。

データの意図した変動と意図しない変動

医療プロセスには、意図した変動と意図しない変動の両方が含まれます。 意図された変化は意図的に別の方法で何かをすることを決定しています。 それは患者中心のケアを定義するものです。 臨床医は時々それが彼らの毎日の練習の部分であるので変化を減らす考えに抵抗する。 彼らは意図的に1つの投与量または治療を1人の患者に処方し、別の投与量または治療を次の患者に処方する。 意図されていた変化は仕事の記述の好ましい練習そして部分である。

意図しない変動を特定して除去するための変動理論が提案された。 意図しない変動の複数のセットを持つ複数のシステムは、重要な不必要なコストを作成します。 意図しない変化は、同じ実践のいくつかの臨床医が、その変化に対する特定の理論的根拠、またはその認識なしに、同じ問題に対して異なる抗生物質を処方 変化が思慮深くないか、または習慣か便利からあれば、それは意図しない。 しかし、各臨床医が個々の選択の背後にある理論的根拠を持ち、その変化が続く場合、それは意図されています。

Common cause and special cause variation

Walter Shewhartはcommon cause and special cause variationの概念を開発しました。 一般的な原因は、すべての人と結果に影響を与えるシステムまたはプロセスの固有の部分です。 特別な原因は、人々や結果のサブセットにのみ影響を与える特定の状況から発生します。 一般的な原因と特別な原因の変化を理解することは、医療システムが改善をもたらすために行うことができる変更を特定するのに役立ちます。 それは変化が発生した理由を示し、それに対処するための最も効果的なアプローチを示唆しているので、共通の原因と特別な原因の変動を研究する Shewhartの管理図方法はこの洞察力を提供する。

シンシナティ小児病院医療センターのケーススタディは、カテーテル関連血流感染（CA-BSIs）に対する特別な原因の変動の影響を示しています。 病院は、CA-BSI率に関連する変動の一般的な原因に取り組んで複数の改善プロジェクトを持っていました。 それは八年間にわたって有意な改善を示していたし、その後、率は予想外にコントロール上限を超えて増加しました。 病院は、二つのユニットの特別な原因の変化を示した一連の調査研究を実施しました。 それはシステムの一部ではなかった新しい医療機器が導入されたことを発見しました。 管理図を介して監視していたため、問題がいつ発生したかを特定し、特別な原因を取り除くことができました。 管理図は、データの変動から学習するためにヘルスシステムが使用できる5つのツールの1つです。

データの変化から学習するためのツール

以下のツールを使用すると、改善チームはシステム全体の状態を確認し、データの変化によって明らかに: 特殊および一般的な原因に関連するデータを表示し、特殊な原因を削除したり、一般的な原因を変更したりすることで、チームがシステムを改善できるよ

5. 実行管理図:時間の経過に伴う測定値の視覚的な表示を含む管理図の前駆体。
6. 頻度プロット：連続データのデータパターン（待機時間、滞在時間、ケースあたりのコストなど）を視覚化するために使用されます。
7. パレートチャート：定性的データ（例えば、ケアと生活の質の患者の認識）を視覚化し、改善努力を集中するために使用されます。
8. 散布図: メジャー間の関係を視覚化するために使用されます。

医療における品質向上：大きな変化を起こすために小さなスタート

医療業務の複雑さと米国の医療における変動と廃棄物の膨大な量は、質 しかし、医療の質の向上は、臨床医のバイインから科学的方法論に基づく改善フレームワークの使用まで、この記事で概説されている5つの原則をシステ 保健システムは、小規模なテストを開始し、それらのテストから学ぶことによって、品質改善作業の動的およびペースを変えることができます。

追加の読書

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1. 臨床品質改善プロジェクトのための最良の介入を決定する方法
2. 医療における品質改善：
3. 臨床品質の改善を達成するためによく練られたAimステートメントを使用してください
4. アウトカムの改善のためのトップファイブの必需品
5. ヘルスケアにおける品質イニシアチブのための五つのIT必須持っている

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