USA spenderar 18 procent av sin bruttonationalprodukt (BNP) på hälso-och sjukvård, men med vissa åtgärder är det minst hälsosamma av alla sina peer-länder. Cirka 1 biljon dollar anses vara slösaktiga utgifter och 14 procent av det (140 miljarder dollar) beror på kliniskt avfall. Sjukvårdsorganisationer kan ändra denna slösaktiga bana genom att tillämpa kvalitetsförbättringsmetoder för att förbättra sina processer.eftersom vården är komplex tror många i branschen att de kontroller och standardisering som föreslås av kvalitetsförbättringsmetoder är svåra för branschen att anta. Men allmänna kvalitetsförbättringsmetoder-definiera kvalitet, utveckla förbättringsåtgärder, identifiera variation, använda kontrolldiagram och löpande plan-do-Study-Act (PDSA) cykler—har framgångsrikt tillämpats på vårdprocesser, hälso-och sjukvård och hälsa.

med korrekt tillämpning av data och analys inom lämplig kvalitetsförbättringsram kan vårdorganisationer närma sig kvalitetskontroll och förbättring vetenskapligt—och effektivt.

kvalitetskontroll inom vården: fem vägledande principer

kvalitetsförbättringsmetoder har ofta använts i jordbruks-och tillverkningsmiljöer byggda på processer, men vissa tror att dessa metoder inte kan tillämpas på vården på grund av dess hantverkskaraktär. Patientvård ses vanligtvis inte som en process som kan förbättras. Kliniker förlitar sig på sin expertis för att ta hand om patienter och fatta skräddarsydda beslut ett fall i taget. Ett av de största hindren för kvalitetsförbättring inom vården är inte att förstå att system och processer kan samexistera med personlig vård. Med denna förståelse kan kvalitetsförbättringsinsatser fokusera på rutiner medan kliniker fortfarande levererar unik patientvård.

vid tillämpning av kvalitetsförbättringsmetoder och verktyg för hälso-och sjukvård finns det fem vägledande principer som vårdorganisationer bör överväga.

# 1: Underlätta Adoption genom praktiska förbättringsprojekt

att bara utsätta kliniker för ideer och diskutera fallstudier kring kvalitetsförbättring motiverar dem inte att anta förbättringsinitiativ. Kvalitetsförbättringsteori och metodik lärs bättre genom praktiskt förbättringsarbete-tillämpa det på den faktiska kliniska miljön. Att identifiera ett område som är viktigt för kliniker och skapa en plattform för förbättring kommer att underlätta adoption.

#2: Definiera kvalitet och få avtal

att få avtal om definitionen av kvalitet i ett visst sammanhang fastställer vad man ska mäta och hur man samlar in data om dessa åtgärder. Institute of Medicine (iom) utvecklade en kvalitetsram kring sex mål för hälso-och sjukvårdssystem, men den mest framträdande för att definiera kvalitet säger att åtgärder bör vara patientcentrerade: ”att ge vård som respekterar och svarar på individuella patientpreferenser, behov och värderingar och se till att patientvärden styr alla kliniska beslut.”

definitioner av kvalitet bör innehålla vad som är viktigt för patienten (patientrapporterade resultat eller proffs). Får patienter med kronisk sjukdom den bästa vården? Hur är deras livskvalitet? Hälsosystem lär sig fortfarande hur man rutinmässigt mäter proffs för att förstå om de är inriktade på förbättringar som är viktiga för patienten. Förutom att fokusera på den patientcentrerade dimensionen av vård, fokuserar kvalitetsförbättringsinsatser också på säkerhet, effektivitet, effektivitet och aktualitet.

iom quality framework definierar också kvalitet när det gäller vårdkapital: ”Att ge vård som inte varierar i kvalitet på grund av personliga egenskaper som kön, etnicitet, geografisk plats och socioekonomisk status.”En bra operativ definition av kvalitet utökar förbättringar till alla befolkningsgrupper och stänger vård kapital luckor.

#3: mått för förbättring, inte ansvarighet

data och mätningseffektkvalitetsförbättring, men det är här sjukvården är hårdare än andra branscher. När kliniker först hör om kvalitetsförbättringsåtgärder likställer de dem med prestandamått, vilket innebär ansvarsskyldighet. Det är viktigt att skilja åtgärder för förbättring från åtgärder för ansvarsskyldighet.

åtgärder för ansvarsskyldighet omvandlas vanligtvis till procentsatser. Till exempel samlar en ansvarsåtgärd data om procent av ER-patienter som väntade i mer än 30 minuter. Ledningen hålls ansvarig för att hålla väntetider under 30 minuter. En förbättringsåtgärd samlar in faktiska väntetidsdata i minuter för att mäta systemets prestanda (inte personer), så en process kan förbättras. Förbättringsprojekt kan öka arbetsbördan för befintliga åtgärder, men förbättringsåtgärder skapar data med högt värde som leder till dramatiska förbättringar, vilket i slutändan sparar tid och resurser.

#4: använd en ram för kvalitetsförbättring och PDSA-cykler

flera ramar har antagits för kvalitetsförbättring inom vården:

• Six Sigmas DMAIC-modell (definiera, mäta, analysera, förbättra, kontrollera) undersöker befintliga processer; dess DMADV-modell (definiera, mäta, analysera, designa, verifiera) används för att utveckla nya processer.
• Lean-metodik betonar värde för patienter och fokuserar sedan förbättringar på processer som påverkar kostnads-och tidseffektivitet.
• modellen för förbättring framework utvecklades av Associates in Process Improvement (API) 1987 och har blivit den mest framträdande ramen inom vården.

modellen för Förbättringsramverket föreslår att ett förbättringsteam ska ställa tre grundläggande frågor:

1. Vad försöker vi åstadkomma? Denna fråga fastställer målet för förbättringsinsatser och säkerställer att insamlade data är relaterade till patienternas uppfattning om kvalitet.
2. Hur vet vi att en förändring är en förbättring? Denna fråga fastställer kriterierna för att avgöra när förändringar leder till hållbar förbättring.
3. vilka förändringar kan vi göra som kommer att leda till förbättringar? Denna fråga leder till PDSA-cykeln, som testar småskaliga förändringar eller interventioner för att se deras effekt på resultaten.

för att svara på dessa frågor sätter förbättringsteamet mål, mål och insatser i strävan efter förbättringsåtgärder med högt värde:

• mål: projektmålet på hög nivå, som mäts av resultatmått. Exempel: minska 30-dagars, all-cause kronisk obstruktiv lungsjukdom (kol) återtagande.
• syfte: ett inkrementellt mål som bidrar till det övergripande målet. Ett förbättringsprojekt kan ha flera mål, var och en bestäms av processåtgärder. Exempel: identifiera patienten på ett tillförlitligt sätt och aktivera sedan kol-vårdpaketet.
• Intervention: Ändringar i systemet eller processen som syftar till att förbättra resultatet av resultat och processåtgärder. Exempel: träna läkare på kol-buntanvändning.

varje intervention går igenom en PDSA-cykel för att testa dess giltighet och anpassa den till det specifika sammanhanget.

PDSA-cykler är ryggraden i kvalitetsförbättring inom vården

även om det kan verka förenklat jämfört med andra metoder, är PDSA-cykeln i en upprepad applikation ryggraden i kvalitetsförbättring:

• Plan: Fastställa målet, bestämma vilka frågor som behöver ställas och vilka förutsägelser som behöver göras och planera sedan att genomföra cykeln.
• Do: utför planen, dokumentera problem och oväntade observationer och börja dataanalys.
• studie: Slutför dataanalysen, jämför data med förutsägelserna och sammanfatta sedan lärdomar.
• Act: Bestäm vilka ändringar som ska göras och vad nästa cykel kommer att bli.

ett förbättringsprojekt involverar vanligtvis flera PDSA-cykler. Nyckeln till kvalitetsförbättring framgång är att förstå att PDSA är en iterativ process. Efter varje cykel bedömer förbättringsteamet framgången för det tillhörande ingripandet. Vid någon tidpunkt antas eller överges ingripandet, vilket indikerar slutet på PDSA-cykler för det ingripandet. Då kan laget gå vidare till nästa ingripande. Att nå det globala målet indikerar slutförandet av det övergripande kvalitetsförbättringsprojektet.

denna förbättringsprocess illustreras väl i ett nyligen publicerat papper av Zafar och andra, som dokumenterar 36 PDSA-cykler över 10-interventioner under ett förbättringsprojekt för att minska kol-återlämningar. Detta är ett utmärkt exempel på att korrekt tillämpa kvalitetsförbättring inom vården och visar hur modellen fungerar med mål, mätningar och förändringsteorier.

precis som PDSA-cykler förbättrar energikvaliteten, Driver data PDSA-cykler. Förbättringsteam studerar data för att lära sig om problem i ett system eller en process och sedan implementera förbättringssteg. Att förstå variation i data är en viktig del av denna studie.

#5: lär dig av Variation i Data

en djup kunskap om modell för Förbättringsramverket hjälper laget att uppnå förbättringsmålet. En del av denna kunskap kommer från att förstå variation i data och orsakerna till den variationen.

avsedd och oavsiktlig variation i data

vårdprocesser involverar både avsedd och oavsiktlig variation. Avsedd variation beslutar medvetet att göra något på ett annat sätt. Det är vad som definierar patientcentrerad vård. Kliniker motstår ibland tanken på att minska variationen eftersom det är en del av deras dagliga praxis. De förskriver avsiktligt en dos eller behandling till en patient och en annan dos eller behandling till nästa. Avsedd variation är en önskvärd praxis och en del av arbetsbeskrivningen.

variationsteorin föreslogs för att identifiera och ta bort oavsiktlig variation. Flera system med flera uppsättningar av oavsiktlig variation skapar betydande onödiga kostnader. Oavsiktlig variation uppstår när flera kliniker i samma praxis föreskriver olika antibiotika för samma problem utan en specifik motivering för eller medvetenhet om variationen. Om variationen inte är tankeväckande eller det är av vana eller bekvämlighet, är det oavsiktligt. Men om varje kliniker har en motivering bakom sina individuella val och variationen fortsätter, är den avsedd.

gemensam orsak och speciell orsak variation

Walter Shewhart utvecklade begreppet gemensam orsak och speciell orsak variation. Vanliga orsaker är en inneboende del av ett system eller en process som påverkar alla människor och resultat. Särskilda orsaker härrör från specifika omständigheter som endast påverkar en delmängd av människor eller resultat. Att förstå gemensam orsak och speciell orsak variation hjälper hälsosystemen att identifiera de förändringar de kan göra för att resultera i förbättringar. Att studera vanlig orsak och speciell orsak variation är hörnstenen i förbättring eftersom det visar varför variationen inträffade och föreslår det mest effektiva sättet att ta itu med det. Shewharts kontrolldiagram metod ger denna insikt.

en fallstudie från Cincinnati Children ’ s Hospital Medical Center visar effekterna av speciell orsak variation på kateterassocierade blodflödesinfektioner (CA-BSIs). Sjukhuset hade flera förbättringsprojekt som arbetar med de vanligaste orsakerna till variation i samband med CA-BSI-priser. Det visade betydande förbättringar under en åttaårsperiod, och sedan ökade priserna oväntat bortom den övre kontrollgränsen. Sjukhuset genomförde en serie undersökande studier som indikerade speciell orsak variation i två enheter. Det upptäckte att en ny medicinsk enhet hade introducerats som inte var en del av systemet. Eftersom det övervakade genom kontrolldiagram kunde det fastställa när problemet uppstod och ta bort den speciella orsaken. Kontrolldiagram är ett av fem verktyg som hälsosystem kan använda för att lära av variation i data.

verktyg för att lära av variation i data

Följande verktyg tillåter förbättringsteam att se status för ett helt system och använda upptäckter-avslöjade av variation i data—för att granska och ändra processer:

• kontrolldiagram: Visa data som är förknippade med speciella och vanliga orsaker och gör det möjligt för team att förbättra systemet genom att ta bort speciella orsaker eller ändra vanliga orsaker.
• kör diagram: föregångare för att styra diagram som inkluderar visuell visning av åtgärder över tiden.
• Frekvensplaner: används för att visualisera datamönstren för kontinuerlig data (t.ex. väntetider, vistelsens längd och kostnad per fall).
• Pareto-diagram: används för att visualisera kvalitativa data (t.ex. patientens uppfattning om vård och livskvalitet) och fokusera förbättringsinsatser.
• Scatter tomter: Används för att visualisera relationer mellan åtgärder.

kvalitetsförbättring i vården: börja små för att göra stora förändringar

komplexiteten i hälso-och sjukvårdsverksamheten och den stora mängden variation och avfall i amerikansk sjukvård gör att företaget av ett kvalitetsförbättringsinitiativ verkar som en avlägsen möjlighet. Men förbättring av hälso-och sjukvårdskvaliteten kan uppnås när system använder de fem principerna som beskrivs i denna artikel som sin guide, från att få clinician buy-in till att använda en förbättringsram som bygger på vetenskaplig metodik. Hälsosystem kan förändra dynamiken och takten i kvalitetsförbättringsarbetet genom att starta småtester i liten skala och lära av dessa tester.

Ytterligare läsning

Vill du lära dig mer om detta ämne? Här är några artiklar som vi föreslår:

1. hur man bestämmer de bästa insatserna för kliniska Kvalitetsförbättringsprojekt
2. kvalitetsförbättring inom vården: var är det bästa stället att börja?
3. använd välskrivna mål uttalanden för att uppnå kliniska kvalitetsförbättringar
4. topp fem Essentials för resultat förbättring
5. fem Det måste-haves för kvalitetsinitiativ inom sjukvården

PowerPoint Slides

Vill du använda eller dela dessa begrepp? Ladda ner den här presentationen och markera de viktigaste huvudpunkterna.

Klicka här för att ladda ner bilderna