O Contexto
As quedas de doentes internados são um dos eventos de segurança mais comuns monitorizados nas unidades médicas e cirúrgicas. São também um dos exemplos pedagógicos mais utilizados na melhoria da qualidade em saúde, porque os dados já costumam ser recolhidos através de relatórios de incidentes e registos de enfermagem, e porque as causas tendem a agrupar-se num pequeno número de categorias recorrentes. Duas fontes publicadas ilustram isto claramente: uma referência de melhoria da qualidade da StatPearls que exemplifica um gráfico de Pareto construído a partir de dados de quedas de doentes internados, e uma figura revista por pares que mostra uma análise de Pareto de quedas de doentes estratificada por causa, após as causas terem sido inicialmente registadas numa folha de recolha de dados.
Nenhuma das fontes descreve um programa Six Sigma transversal a todo o hospital. Ambas descrevem exatamente o tipo de análise pequena, local e focada em ferramentas que um Yellow Belt é treinado para realizar: definir o problema numa unidade, recolher contagens simples, desenhar o gráfico e agir primeiro sobre as barras maiores.
O Problema
Uma unidade médica específica apresenta uma taxa de quedas com a qual o enfermeiro-chefe ou o gestor da unidade não está satisfeito. As quedas já estão a ser reportadas através do sistema de incidentes, mas ninguém organizou os relatórios por causa. Sem essa etapa, a equipa tende a adivinhar: alguns culpam os alarmes das camas, outros a falta de pessoal, outros a desorientação do doente. Adivinhar leva a soluções dispersas que não alteram os números.
Como um Yellow Belt definiria o escopo
Este é um problema à medida de um Yellow Belt porque não exige um termo de abertura DMAIC para todo o hospital, um gráfico de controlo ou testes de hipóteses. Exige:
- Uma descrição clara e delimitada do problema: quedas nesta unidade, num período recente definido, e não quedas em todo o hospital.
- Uma ferramenta de contagem simples, e não um novo sistema informático.
- Um gráfico básico que qualquer gestor de enfermagem consiga ler numa reunião rápida.
- Contramedidas que a própria unidade possa implementar, sem investimento de capital.
Um Green Belt ou Black Belt poderia expandir isto para um projeto DMAIC completo com controlo estatístico de processos sobre as taxas de quedas ao longo do tempo. Um projeto de Yellow Belt termina na organização dos dados o suficiente para ver onde agir primeiro.
Ferramentas aplicadas, fase a fase
Definir
A equipa define o problema numa frase: as quedas nesta unidade estão acima do desejado e as causas não foram ordenadas por frequência. Não é necessário um mapa do processo de todo o hospital, apenas um acordo sobre qual a unidade e qual a janela temporal a analisar.
Medir: a folha de recolha de dados
As causas de cada queda são documentadas utilizando uma folha de recolha de dados, sendo depois submetidas a uma análise adicional através de um gráfico de Pareto para encontrar os poucos fatores vitais que contribuem para as quedas. Na prática, isto significa que cada relatório de queda é etiquetado com uma categoria de causa à medida que entra, em vez de ser arquivado como uma nota descritiva que tem de ser relida mais tarde. Esta é a mesma disciplina utilizada numa folha de recolha de dados no chão de fábrica: predefinir as categorias e, em seguida, fazer uma marca de contagem sempre que uma ocorre.
Analisar: o gráfico de Pareto
Assim que houver registos de quedas suficientes etiquetados, as contagens são convertidas num gráfico de Pareto. A referência de melhoria da qualidade da StatPearls exemplifica exatamente esta construção utilizando um conjunto de dados de quedas de uma unidade médica. O gráfico de Pareto para quedas de doentes internados mostra cinco causas, com o eixo Y esquerdo a apresentar o número de quedas atribuídas a cada causa e o eixo Y direito a mostrar a percentagem cumulativa de contribuição dessas causas. O ponto onde a linha de percentagem cumulativa interjeta a linha de referência de 80% indica as causas mais vitais para o projeto, com uma linha pontilhada a assinalar a transição dos poucos vitais para os muitos triviais.
Na figura publicada do estudo revisto por pares, essa mesma sequência de folha de recolha de dados para Pareto revelou que os fatores mais importantes para as quedas eram o estado geral do doente, a perda de equilíbrio e tonturas. Essas três categorias, de uma lista mais longa que os enfermeiros poderiam ter sugerido num brainstorming, são as que realmente merecem o tempo e a atenção limitados da unidade.
Melhorar: trabalho standard nos poucos vitais
Com os poucos vitais identificados, as contramedidas mantêm-se simples e ao nível da unidade: trabalho standard para a avaliação de mobilidade na admissão, um sinal visual junto à cama para doentes identificados como instáveis e um protocolo consistente de rondas de hora a hora que verifica a presença de tonturas ou desorientação. Nada disto exige investimento de capital ou uma alteração de política a nível hospitalar, o que é exatamente o tipo de solução que uma única unidade pode pilotar por si própria.
Controlar: manter o gráfico visível
O gráfico de Pareto não é um artefacto pontual. É afixado onde a equipa já se reúne para reuniões rápidas e é atualizado à medida que novas quedas são registadas, para que os colaboradores vejam se as mesmas três causas continuam a dominar ou se a mistura mudou após a implementação das contramedidas.
Referência rápida: causas identificadas na análise de Pareto publicada
| Posição | Categoria da causa | Fonte |
|---|---|---|
| 1 | Estado geral do doente | Gráfico de Pareto de quedas de doentes estratificado por diferentes causas |
| 2 | Perda de equilíbrio | Gráfico de Pareto de quedas de doentes estratificado por diferentes causas |
| 3 | Tonturas | Gráfico de Pareto de quedas de doentes estratificado por diferentes causas |
Qual foi o resultado
O valor documentado desta abordagem não é um número dramático único de antes e depois, mas sim a transição de uma lista indiferenciada de possíveis causas para uma lista reduzida, ordenada e baseada em evidências. O diagrama de espinha de peixe, o gráfico de Pareto e as ferramentas de mapeamento de processos permitem às equipas de saúde identificar e priorizar as causas raiz de um problema e decidir sobre que aspetos atuar primeiro. Essa priorização é o verdadeiro entregável de um projeto Yellow Belt: não uma solução final e permanente, mas sim uma resposta fundamentada em dados sobre "em que devemos trabalhar primeiro".
Uma discussão de um caso relacionado sobre dados de quedas hospitalares reforça o mesmo ponto sobre a disciplina do escopo: conjuntos de dados abrangentes e plurianuais podem ser divididos por gráfico de Pareto para identificar quais as faixas etárias e unidades que concentram a maioria das quedas, ajudando a equipa a evitar a dispersão de esforços por todas as variáveis possíveis.
O que um formando deve retirar disto
- Uma folha de recolha de dados só funciona se as categorias forem definidas antes do início da recolha de dados. Tentar adaptar categorias a notas descritivas antigas é mais lento e menos fiável.
- O valor de um gráfico de Pareto está na linha de percentagem cumulativa, e não apenas nas barras. É essa linha que indica onde fica realmente o limite dos "poucos vitais", em vez de tentar adivinhar apenas pela altura das barras.
- O corte dos poucos vitais é uma decisão ponderada e informada pelos dados, não uma regra fixa. O exemplo do StatPearls refere que os poucos vitais poderiam razoavelmente ser as duas ou três primeiras causas, dependendo dos recursos disponíveis para o projeto.
- O escopo do Yellow Belt significa escolher uma solução que a própria unidade possa executar: trabalho standard, sinais visuais, rotinas de rondas, e não novos softwares ou equipamentos caros.
- O gráfico deve manter-se ativo após a análise. Afixá-lo e atualizá-lo é o que transforma um estudo pontual num hábito permanente de analisar dados antes de agir.
