Kontekst
Upadki pacjentów hospitalizowanych są jednymi z najczęściej monitorowanych zdarzeń niepożądanych na oddziałach medycznych i chirurgicznych. Są one również jednym z najczęściej wykorzystywanych przykładów dydaktycznych w doskonaleniu jakości w ochronie zdrowia, ponieważ dane są zazwyczaj już zbierane poprzez zgłoszenia incydentów oraz dokumentację pielęgniarską, a ich przyczyny mają tendencję do skupiania się w niewielkiej liczbie powtarzających się kategorii. Dobrze ilustrują to dwa opublikowane źródła: opracowanie z zakresu doskonalenia jakości StatPearls, które omawia wykres Pareto zbudowany na podstawie danych o upadkach pacjentów hospitalizowanych, oraz recenzowany wykres przedstawiający analizę Pareto upadków pacjentów pogrupowanych według przyczyn po uprzednim zarejestrowaniu ich w arkuszu kontrolnym.
Żadne z tych źródeł nie opisuje pełnego, ogólnoszpitalnego programu Six Sigma. Oba opisują dokładnie taki rodzaj małej, lokalnej analizy opartej na narzędziach, do jakiej przeprowadzania przeszkolony jest Yellow Belt: zdefiniować problem na jednym oddziale, zebrać proste dane liczbowe, przedstawić je na wykresie i podjąć działania w pierwszej kolejności wobec największych słupków.
Problem
Konkretny oddział medyczny ma wskaźnik upadków, z którego pielęgniarka oddziałowa lub kierownik oddziału nie są zadowoleni. Upadki są już zgłaszane w systemie incydentów, ale nikt nie uporządkował zgłoszeń według przyczyn. Bez tego kroku personel ma tendencję do zgadywania: niektórzy obwiniają alarmy łóżkowe, inni obsadę kadrową, a jeszcze inni dezorientację pacjentów. Zgadywanie prowadzi do rozproszonych działań naprawczych, które nie zmieniają statystyk.
Jak Yellow Belt określiłby zakres projektu
Jest to problem o skali odpowiedniej dla posiadacza certyfikatu Yellow Belt, ponieważ nie wymaga karty projektu DMAIC dla całego szpitala, karty kontrolnej ani testowania hipotez. Wymaga:
- Jasnego, wąskiego sformułowania problemu: upadki na tym konkretnym oddziale w określonym ostatnim czasie, a nie upadki w całym szpitalu.
- Prostego narzędzia do zliczania, a nie nowego systemu IT.
- Podstawowego wykresu, który każdy kierownik zespołu pielęgniarskiego może zinterpretować podczas odprawy.
- Środków zaradczych, które oddział może wdrożyć we własnym zakresie, bez nakładów kapitałowych.
Green Belt lub Black Belt mógłby rozwinąć ten temat w pełny projekt DMAIC ze statystycznym sterowaniem procesem w odniesieniu do wskaźników upadków w czasie. Projekt na poziomie Yellow Belt kończy się na uporządkowaniu danych w stopniu wystarczającym do dostrzeżenia, gdzie należy działać w pierwszej kolejności.
Zastosowane narzędzia, faza po fazie
Define (Zdefiniuj)
Zespół formułuje problem w jednym zdaniu: liczba upadków na tym oddziale jest wyższa niż zakłada oddział, a ich przyczyny nie zostały uszeregowane według częstości występowania. Nie jest potrzebna mapa procesu dla całego szpitala, a jedynie uzgodnienie, na który oddział i na jaki przedział czasowy należy zwrócić uwagę.
Measure: arkusz kontrolny
Przyczyny każdego upadku są dokumentowane za pomocą arkusza kontrolnego, który następnie poddaje się dalszej analizie przy użyciu wykresu Pareto, aby wyłonić kluczowe nieliczne czynniki wpływające na upadki. W praktyce oznacza to, że każde zgłoszenie upadku otrzymuje kategorię przyczyny w momencie wpłynięcia, zamiast trafić do archiwum jako opisowa notatka, którą trzeba by później ponownie czytać. Jest to ta sama dyscyplina, którą stosuje się przy arkuszu kontrolnym na hali produkcyjnej: wstępnie zdefiniować kategorie, a następnie stawiać znak kreskowy za każdym razem, gdy dana kategoria wystąpi.
Analiza: wykres Pareto
Gdy zostanie oznaczona wystarczająca liczba rekordów dotyczących upadków, zliczenia są przekształcane w wykres Pareto. Opracowanie z zakresu doskonalenia jakości StatPearls dokładnie omawia taką konstrukcję na przykładzie zbioru danych o upadkach z oddziału medycznego. Wykres Pareto dla upadków pacjentów hospitalizowanych przedstawia pięć przyczyn, przy czym lewa oś Y pokazuje liczbę upadków przypisanych do każdej z przyczyn, a prawa oś Y przedstawia skumulowany udział procentowy tych przyczyn. Punkt, w którym linia skumulowanego udziału procentowego przecina linię odniesienia 80 procent, wskazuje najważniejsze przyczyny dla projektu, a linia przerywana wyznacza przejście od kluczowych nielicznych do błahych licznych.
W opublikowanym wykresie z recenzowanego badania ta sama sekwencja od arkusza kontrolnego do wykresu Pareto wykazała, że najważniejszymi czynnikami upadków były: ogólny stan pacjenta, utrata równowagi i zawroty głowy. Te trzy kategorie – z dłuższej listy, którą personel pielęgniarski mógł zgłosić podczas burzy mózgów – są tym, co faktycznie zasługuje na ograniczony czas i uwagę oddziału.
Doskonalenie: standard pracy dla kluczowych nielicznych przyczyn
Po zidentyfikowaniu kluczowych nielicznych przyczyn środki zaradcze pozostają proste i ograniczają się do poziomu oddziału: standard pracy w zakresie oceny mobilności przy przyjęciu, wizualne oznaczenie przy łóżku pacjentów zakwalifikowanych jako niestabilni oraz spójny schemat rozmowy podczas cogodzinnych obchodów, uwzględniający weryfikację zawrotów głowy lub dezorientacji. Żadne z tych działań nie wymaga wydatków inwestycyjnych ani zmiany polityki całego szpitala, co stanowi dokładnie taki rodzaj usprawnienia, jaki pojedynczy oddział może przetestować we własnym zakresie.
Kontrola: utrzymanie widoczności wykresu
Wykres Pareto nie jest jednorazowym wytworem. Zostaje on umieszczony w miejscu, gdzie personel oddziału gromadzi się na odprawy, i jest aktualizowany w miarę oznaczania nowych upadków. Dzięki temu personel widzi, czy te same trzy przyczyny nadal dominują, czy też ich struktura uległa zmianie po wprowadzeniu środków zaradczych.
Szybka ściągawka: przyczyny zidentyfikowane w opublikowanej analizie Pareto
| Pozycja | Kategoria przyczyny | Źródło |
|---|---|---|
| 1 | Ogólny stan pacjenta | Wykres Pareto upadków pacjentów z podziałem na różne przyczyny |
| 2 | Utrata równowagi | Wykres Pareto upadków pacjentów z podziałem na różne przyczyny |
| 3 | Zawroty głowy | Wykres Pareto upadków pacjentów z podziałem na różne przyczyny |
Jaki był rezultat
Udokumentowaną wartością tego podejścia nie jest pojedyncza, spektakularna zmiana wskaźników przed i po, lecz przejście od nieuporządkowanej listy możliwych przyczyn do uszeregowanej, opartej na faktach krótkiej listy. Diagram rybiej kości, wykres Pareto i narzędzia do mapowania procesów umożliwiają zespołom medycznym identyfikację oraz priorytetyzację przyczyn źródłowych problemu i podjęcie decyzji, które aspekty wymagają działań w pierwszej kolejności. Ta priorytetyzacja jest właściwym rezultatem projektu Yellow Belt: nie gotowe, permanentne rozwiązanie, ale poparta danymi odpowiedź na pytanie „czym powinniśmy zająć się najpierw”.
Powiązana analiza przypadku dotycząca szpitalnych danych o upadkach podkreśla tę samą zasadę dotyczącą dyscypliny zakresu: obszerne, wieloletnie zbiory danych można podzielić za pomocą wykresu Pareto, aby sprawdzić, które grupy wiekowe i które oddziały odpowiadają za większość upadków. Pomaga to zespołowi uniknąć rozpraszania wysiłków na wszystkie możliwe zmienne.
Co uczestnik szkolenia powinien z tego zapamiętać
- Arkusz kontrolny działa tylko wtedy, gdy kategorie zostaną zdefiniowane przed rozpoczęciem zbierania danych. Dopasowywanie kategorii do starych opisowych notatek jest wolniejsze i mniej niezawodne.
- Wartością wykresu Pareto jest linia skumulowanego udziału procentowego, a nie tylko same słupki. To ta linia wskazuje, gdzie faktycznie przebiega granica „kluczowych nielicznych”, zamiast zgadywać wyłącznie na podstawie wysokości słupków.
- Progowy podział na kluczowe nieliczne przyczyny jest decyzją opartą na danych, a nie sztywną regułą. Przykład StatPearls wskazuje, że za kluczowe nieliczne przyczyny można uznać dwie lub trzy pierwsze, w zależności od zasobów dostępnych dla projektu.
- Zakres właściwy dla Yellow Belt oznacza wybór rozwiązania, które oddział może wdrożyć samodzielnie: standard pracy, oznaczenia wizualne, schematy obchodu, a nie nowe oprogramowanie czy sprzęt wymagający nakładów inwestycyjnych.
- Wykres powinien pozostać aktywny po zakończeniu analizy. Umieszczenie go w widocznym miejscu i regularne aktualizowanie zmienia jednorazowe badanie w stały nawyk analizowania danych przed podjęciem działań.
