USA bruker 18 prosent av Bruttonasjonalproduktet (BNP) på helsetjenester, men med noen tiltak er det minst sunne av alle sine jevnaldrende land. Omtrent $ 1 trillion antas å være sløsing med utgifter, og 14 prosent av det ($140 milliarder) skyldes klinisk avfall. Helseorganisasjoner kan endre denne sløsende banen ved å bruke kvalitetsforbedringsmetoder for å forbedre prosessene sine.siden helsevesenet er komplekst, tror mange i bransjen at kontrollene og standardiseringen som foreslås av kvalitetsforbedringsmetoder, er vanskelige for industrien å vedta. Men generelle kvalitetsforbedringsmetoder-definere kvalitet, utvikle forbedringstiltak, identifisere variasjon, bruke kontrolldiagrammer og løpende Plan-Do-Study-Act (PDSA) sykluser – har blitt brukt på helseprosesser, helsetjenester og helse.med riktig bruk av data og analyser innenfor riktig kvalitetsforbedringsramme, kan helseorganisasjoner nærme seg kvalitetskontroll og forbedring vitenskapelig-og effektivt.

Kvalitetskontroll I Helsevesenet: Fem Veiledende Prinsipper

Kvalitetsforbedringsmetoder har blitt vanlig brukt i landbruk og produksjonsmiljøer bygget på prosesser, men noen mener at disse metodene ikke kan brukes på helsevesenet på grunn av sin håndverk natur. Pasientbehandling er vanligvis ikke sett på som en prosess som kan forbedres. Klinikere stole på sin kompetanse til å ta vare på pasienter, ta skreddersydde beslutninger ett tilfelle om gangen. En av de største hindringene for kvalitetsforbedring i helsevesenet er ikke å forstå at systemer og prosesser kan sameksistere med personlig omsorg. Med denne forståelsen kan kvalitetsforbedringsarbeidet sitte på rutiner mens klinikere fortsatt leverer unik pasientbehandling.

når man bruker kvalitetsforbedringsmetoder og-verktøy til helsetjenester, er det fem veiledende prinsipper helseorganisasjoner bør vurdere.

#1: Tilrettelegge Adopsjon gjennom Hands-on Forbedringsprosjekter

bare utsette klinikere til ideer og diskutere case-studier rundt kvalitetsforbedring ikke motivere dem til å vedta forbedringstiltak. Kvalitetsforbedringsteori og metodikk læres bedre gjennom praktisk forbedringsarbeid-ved å bruke det til det faktiske kliniske miljøet. Identifisere et område som er viktig for klinikere og skape plattform for forbedring vil lette adopsjon.

#2: Definere Kvalitet og Få Avtale

Å få avtale om definisjon av kvalitet i en bestemt sammenheng fastslår hva som skal måles og hvordan man samler inn data om disse tiltakene. Institutt For Medisin (Iom) utviklet et kvalitetsrammeverk rundt seks mål for helsevesenet, men den mest fremtredende for å definere kvalitet sier at tiltakene skal være pasientsentrerte: «Å gi omsorg som er respektfull for og lydhør overfor individuelle pasientpreferanser, behov og verdier og sikre at pasientverdier styrer alle kliniske beslutninger.»

Definisjoner av kvalitet bør inkludere hva som er viktig for pasienten (pasientrapporterte utfall, Eller Proffene). Er pasienter med kronisk sykdom får den beste omsorg? Hvordan er livskvaliteten deres? Helsesystemer lærer fortsatt hvordan man rutinemessig måler Proffene for å forstå om de er fokusert på forbedringer som betyr noe for pasienten. I tillegg til å fokusere på den pasientsentrerte dimensjonen av omsorg, fokuserer kvalitetsforbedringsarbeidet også på sikkerhet, effektivitet, effektivitet og aktualitet.

iom kvalitet rammeverk definerer også kvalitet i form av helsetjenester egenkapital: «Å gi omsorg som ikke varierer i kvalitet på grunn av personlige egenskaper som kjønn, etnisitet, geografisk plassering og sosioøkonomisk status.»En god operasjonell definisjon av kvalitet utvider forbedring til alle befolkningssegmenter og lukker vare egenkapitalgap.

#3: Mål For Forbedring, Ikke Ansvarlighet

Data Og måling av strømkvalitet forbedring, men det er her helsevesenet er tøffere enn andre næringer. Når klinikere først hører om kvalitetsforbedringstiltak, likestiller de dem med ytelsesmålinger, noe som innebærer ansvarlighet. Det er viktig å skille tiltak for forbedring fra tiltak for ansvarlighet.

Tiltak for ansvarlighet konverteres vanligvis til prosenter. For eksempel samler et ansvarsmål data på prosent av ER-pasientene som ventet i mer enn 30 minutter. Ledelsen holdes ansvarlig for å holde ventetider under 30 minutter. Et forbedringstiltak samler faktiske ventetidsdata i løpet av minutter for å måle system (ikke personer) ytelse, slik at en prosess kan forbedres. Forbedringsprosjekter kan legge til eksisterende tiltak arbeidsbelastning, men forbedringstiltak skape høy verdi data som fører til dramatisk forbedring, til slutt sparer tid og ressurser.

#4: Bruk Et Kvalitetsforbedringsramme og PDSA-Sykluser

Flere rammer har blitt vedtatt for kvalitetsforbedring i helsevesenet:

• Six Sigmas Dmaic-modell (define, measure, analyze, improve, control) undersøker eksisterende prosesser; DENS DMADV-modell (define, measure, analyze, design, verify) brukes til å utvikle nye prosesser.
• Lean metodikk legger vekt på verdi for pasienter, og fokuserer deretter forbedringer på prosesser som påvirker kostnads-og tidseffektivitet.Modellen for Forbedringsramme ble utviklet av Associates In Process Improvement (API) i 1987 og har blitt det mest fremtredende rammeverket i helsevesenet.

Modellen for Forbedring framework foreslår at et forbedringsteam bør stille tre grunnleggende spørsmål:

1. Hva prøver vi å oppnå? Dette spørsmålet etablerer mål for forbedringsarbeid og sikrer at innsamlede data er relatert til pasientenes oppfatning av kvalitet.
2. Hvordan vet vi at en endring er en forbedring? Dette spørsmålet setter opp kriteriene for å bestemme når endring resulterer i bærekraftig forbedring.
3. Hvilke endringer kan vi gjøre som vil resultere i forbedring ? DETTE spørsmålet fører TIL PDSA-syklusen, som tester småskala endringer, eller inngrep, for å se effekten på resultatene.

for å svare på disse spørsmålene, setter forbedringsteamet mål, mål og tiltak i jakten på høyverdige forbedringstiltak:

• Mål: prosjektmålet på høyt nivå, som måles ved utfallsmål. Eksempel: Redusere 30-dagers, alle-årsak kronisk obstruktiv lungesykdom (KOLS) reinnleggelser.
• Aim: et inkrementelt mål som bidrar til det overordnede målet. Et forbedringsprosjekt kan ha flere mål, hvert bestemt av prosessmål. Eksempel: Identifiser Pasienten På En Pålitelig Måte, og aktiver DERETTER KOLS – pleiepakken.
• Intervensjon: Endringer i systemet eller prosessen som er utformet for å forbedre ytelsen til utfall og prosesstiltak. Eksempel: Tog leger PÅ KOLS bundle bruk.

hver intervensjon går GJENNOM EN PDSA-syklus for å teste dens gyldighet og tilpasse den til den spesifikke konteksten.

PDSA sykluser er ryggraden i kvalitetsforbedring i helsevesenet

MENS DET kan virke forenklet i forhold til andre metoder, ER PDSA syklusen, i en gjentatt applikasjon, ryggraden i kvalitetsforbedring:

• Plan: Etablere målet, avgjøre hvilke spørsmål som må stilles og hvilke spådommer som må gjøres, og planlegg deretter å utføre syklusen.
• Gjør: Utfør planen, dokumentproblemer og uventede observasjoner, og begynn dataanalyse.
• Studie: Fullfør dataanalysen, sammenlign dataene med spådommene, og oppsummer deretter erfaringene.
• Act: Bestem hvilke endringer som skal gjøres og hva neste syklus vil være.

et forbedringsprosjekt innebærer vanligvis FLERE PDSA-sykluser. Nøkkelen til kvalitetsforbedring suksess er å forstå AT PDSA er en iterativ prosess. Etter hver syklus vurderer forbedringsteamet suksessen til den tilhørende intervensjonen. På et tidspunkt blir intervensjonen vedtatt eller forlatt, noe som indikerer slutten AV PDSA-sykluser for den intervensjonen. Deretter kan laget flytte til neste inngrep. Å nå det globale målet indikerer ferdigstillelse av det samlede kvalitetsforbedringsprosjektet.denne forbedringsprosessen er godt illustrert I Et nylig papir Av Zafar og andre, som dokumenterer 36 PDSA-sykluser over 10-tiltak under et forbedringsprosjekt for å redusere reinnleggelser av KOLS. Dette er et utmerket eksempel på riktig bruk av kvalitetsforbedring i helsevesenet og viser hvordan modellen fungerer med mål, målinger og endringsteorier.

PÅ SAMME måte SOM PDSA-sykluser forbedrer strømkvaliteten, driver data PDSA-sykluser. Forbedringsteam studerer data for å lære om problemer i et system eller en prosess, og deretter implementere forbedringstrinn. Å forstå variasjon i data er en viktig del av denne studien.

#5: Lær Av Variasjon i Data

en dyp kunnskap Om Modell For Forbedring rammeverket hjelper teamet oppnå forbedring målet. En del av denne kunnskapen kommer fra å forstå variasjon i data og årsakene til den variasjonen.

Tilsiktet og utilsiktet variasjon i data

helseprosesser involverer både tilsiktet og utilsiktet variasjon. Tiltenkt variasjon er med hensikt å bestemme seg for å gjøre noe på en annen måte. Det er det som definerer pasient-sentrert omsorg. Klinikere motstår noen ganger ideen om å redusere variasjon fordi det er en del av deres daglige praksis. De forskriver med hensikt en dose eller behandling til en pasient, og en annen dosering eller behandling til den neste. Tiltenkt variasjon er en ønskelig praksis og en del av stillingsbeskrivelsen.

teorien om variasjon ble foreslått for å identifisere og fjerne utilsiktet variasjon. Flere systemer med flere sett med utilsiktet variasjon skaper betydelige unødvendige kostnader. Utilsiktet variasjon oppstår når flere klinikere i samme praksis foreskriver forskjellige antibiotika for det samme problemet uten en spesifikk begrunnelse for eller bevissthet om variasjonen. Hvis variasjonen ikke er gjennomtenkt eller det er ute av vane eller bekvemmelighet, så er det utilsiktet. Men hvis hver kliniker har en begrunnelse bak sine individuelle valg og variasjonen fortsetter, så er det ment.

Felles årsak og spesiell årsak variasjon

Walter Shewhart utviklet begrepet felles årsak og spesiell årsak variasjon. Vanlige årsaker er en iboende del av et system eller en prosess som påvirker alle mennesker og utfall. Spesielle årsaker oppstår fra spesifikke omstendigheter som bare påvirker en delmengde av mennesker eller utfall. Å forstå felles årsak og spesiell årsak variasjon hjelper helsesystemer identifisere endringene de kan gjøre for å resultere i forbedring. Å studere felles årsak og spesiell årsak variasjon er hjørnesteinen i forbedring fordi det viser hvorfor variasjonen oppstod og foreslår den mest effektive tilnærmingen for å løse den. Shewharts kontrolldiagrammetode gir denne innsikten.En casestudie fra Cincinnati Children ‘ S Hospital Medical Center viser virkningen av spesiell årsak variasjon på kateter-assosiert blodbaneinfeksjoner (CA-BSIs). Sykehuset hadde flere forbedringsprosjekter som arbeidet med de vanligste årsakene til variasjon knyttet TIL CA-BSI-priser. Det viste betydelig forbedring over en åtteårsperiode, og deretter økte prisene uventet utover den øvre kontrollgrensen. Sykehuset gjennomførte en rekke undersøkende studier som indikerte spesiell årsak variasjon i to enheter. Det oppdaget at en ny medisinsk enhet hadde blitt introdusert som ikke var en del av systemet. Fordi det var overvåking gjennom kontrolldiagrammer, var det i stand til å finne ut når problemet oppstod og fjerne den spesielle årsaken. Kontrolldiagrammer er ett av fem verktøy helsesystemer kan bruke til å lære av variasjon i data.

Verktøy for å lære av variasjon i data

følgende verktøy tillater forbedringsteam å se statusen til et helt system og bruke funn—avslørt av variasjon i dataene—til å gjennomgå og endre prosesser:

• Kontrolldiagrammer: Vis dataene knyttet til spesielle og vanlige årsaker, og gjør det mulig for team å forbedre systemet ved å fjerne spesielle årsaker eller endre vanlige årsaker.
• Kjør diagrammer: Forløper for å kontrollere diagrammer som inkluderer visuell visning av tiltak over tid.Frekvensplott: brukes til å visualisere datamønstrene for kontinuerlige data(f. eks. ventetider, oppholdstid og kostnad per sak).
• Pareto-diagrammer: brukes til å visualisere kvalitative data (f. eks. pasientoppfattelser av omsorg og livskvalitet) og fokusforbedringsarbeid.
• Scatter plott: Brukes til å visualisere relasjoner mellom tiltak.

Kvalitetsforbedring I Helsevesenet: Begynn Liten for Å Gjøre Store Endringer

kompleksiteten i helsevesenet og den enorme mengden variasjon og avfall i AMERIKANSKE helsetjenester gjør at et kvalitetsforbedringsinitiativ virker som en fjern mulighet. Men helsevesenets kvalitetsforbedring er oppnåelig når systemer bruker de fem prinsippene som er skissert i denne artikkelen som veiledning, fra å få kliniker til å bruke et forbedrings rammeverk som er basert på vitenskapelig metodikk. Helsesystemer kan endre dynamikken og tempoet i kvalitetsforbedringsarbeidet ved å starte små-testing i liten skala og lære av disse testene.

Ytterligere Lesing

vil du lære mer om dette emnet? Her er noen artikler vi foreslår:

1. Hvordan Bestemme De Beste Tiltakene for Kliniske Kvalitetsforbedringsprosjekter
2. Kvalitetsforbedring I Helsevesenet: Hvor Er Det Beste Stedet å Begynne?
3. Bruk Godt Utformede Aim Uttalelser For Å Oppnå Kliniske Kvalitetsforbedringer
4. Topp Fem Essensielle For Utfall Forbedring
5. Fem DET Må-haves For Kvalitet Tiltak I Helsevesenet

PowerPoint Slides

vil du bruke eller dele disse konseptene? Last ned denne presentasjonen fremhever de viktigste hovedpunktene.

Klikk Her For Å Laste Ned Lysbildene