OM EXTRANET OG KAMPANJENS MÅLINGER (innsatsområdene UVI og SVK) Side 2

Transkript

1

2 OM EXTRANET OG KAMPANJENS MÅLINGER (innsatsområdene UVI og SVK) Side 2

3 HVORFOR MÅLE? Side 3

4 HVORFOR MÅLE? Measurements are absolutely essential to efforts for improving the processes of medical care (Solberg et al., Jt Comm J Qual Improv Mar;23(3): ) Målinger er helt avgjørende i arbeidet med å forbedre prosessene for medisinsk behandling Side 4

5 HVILKE MÅLINGER HAR VI? Side 5

6 Hvordan måle kvalitet? Kvalitet kan være vanskelig å måle direkte. Derfor måles ofte kvalitet ved hjelp av ulike typer kvalitetsindikatorer. 1. Prosessindikatorer - uttrykker om pasientene har mottatt de ytelser de bør 2. Resultatindikatorer - belyser pasientens gevinst, f.eks overlevelse,fallrate Side 6

7 2 typer målinger Prosessmålinger - sier noe om i hvilken grad tiltakspakken gjennomføres Resultatmålinger - belyser om man faktisk oppnår det mål man sikter mot Side 7

8 Side 8

9 UVI Prosessmåling: Måling 1 Andel pasienter med aktuelt og relevant behov for blærekateter Teller: Antall pasienter med blærekateter som har aktuelt og relevant behov for blærekateter Nevner: Antall pasienter med blærekateter Dataene skal legges inn i Extranet en gang pr uke Side 9

10 UVI Resultatmåling: Måling 2 (frivillig ) Antall nye helsetjenesteassosierte urinveisinfeksjoner pr 100 kateterdøgn Teller: Antall nye helsetjenesteassosierte urinveisinfeksjoner pr måned Nevner: Antall kateterdøgn pr måned Dataene analyseres også som dager mellom hver urinveisinfeksjon (plottes som en egen tidsserien i Extranet) Side 10

11 Slik legges målingen inn i Extranet Side 11

12 Slik ser denne tidsserien ut i Extranet Side 12

13 Slik er UVI-målingene listet opp i Extranet Side 13

14 Side 14

15 SVK Prosessmåling: Måling 1 Andel SVK-innleggelser hvor samtlige sjekklistepunkter er fulgt Teller: Antall SVK-innleggelser hvor samtlige sjekklistepunkter er fulgt Nevner: Antall SVK-innleggelser Dataene skal legges inn i Extranet en gang pr uke Side 15

16 SVK Prosessmåling: Måling 2 (frivillig ) Andel pasienter med aktuelt og relevant behov/indikasjon for SVK Teller: Antall pasienter med aktuelt og relevant behov/indikasjon for SVK Nevner: Antall pasienter med SVK Dataene skal legges inn i Extranet en gang pr uke Side 16

17 Slik er UVI-målingene listet opp i Extranet Side 17

18 HVORDAN BRUKE MÅLINGENE? Side 18

19 Å lære av egne data De som behandler pasienter må følge med i og forsøke å lære av sine egne data for å bedre de tjenester de gir. Fritt oversatt etter Raymond G. Carey (2002) Side 19

20 Hensikten med kampanjens målinger Gi oversikt over utvikling og forbedringer over tid ved den enkelte enhet etter implementering av tiltakspakkene Side 20

21 Vi ønsker å Vite hva vi leverer om tiltak skaper bedring for læring og utvikling Side 21

22 I tillegg kan målingene benyttes til å Vise brukere, ledelse og andre hvordan våre tjenester er eksempelvis: Informere brukerne hvor lang ventetid de kan regne med Informere ledelsen hvordan brukertilfredsheten er Informere publikum hvordan tjenesten har utviklet seg Side 22

23 Extranet kampanjens nettbaserte database Benyttes av det enkelte team til å dokumentere lokale forbedringer underveis. Verktøy for å følge forbedringsarbeidet i egen virksomhet + har en statistisk analysemodul Dokumentere arbeidsprosess og forbedring Viktig å kommunisere resultatene Side 23

24 Data tre innfallsvinkler (kilde: Solberg et al., Jt Comm J Qual Improv Mar;23(3): ) Forskning Forbedring Kontroll Formål Skape ny viten Implementere eksisterende viten Dokumentere, bedømme og sammelikne Hypotese Statisk Dynamisk Ingen hypotese Variasjon Kontrollér Studér Justér Stikkprøve Stor Liten Ingen stikkprøve Målehyppighet En eller få målinger Dager, uker, måneder Kvartaler, år Statistiske metoder Komparative metoder (t-test, chi2, regresjon, ) Prosessanalyse (Statistisk prosesskontroll) Deskriptive metoder (gjennomsnitt, spredning, ) Side 24

25 A) Forskning versus forbedringsarbeid Forskningens formål er å skaffe ny viten Forbedringsarbeid implementerer eksisterende viten Side 25

26 B) Forskning versus forbedringsarbeid Medisinsk forskning krever store datamengder I forbedringsarbeid holder det med få data Side 26

27 C) Forskning versus forbedringsarbeid I forskning er det lav målehyppighet, bygger gjerne på en eller få målinger (statisk prosess) I forbedringsarbeid benyttes høy målehyppighet: dager, uker, måneder (dynamisk prosess man følger prosessen over tid) Side 27

28 D) Forskning versus forbedringsarbeid I forskning benyttes vanligvis avansert statistikk - krever høy statistikkompetanse - krever store datamengder I forbedringsarbeid kan man nøye seg med enklere former for statistikk. I kampanjen analyserer vi egen prosess vha statistisk prosesskontroll Side 28

29 Statistikkmetoden tidsserieanalyse Bygger på oppsett og analyse av data i en tidsserie - Det er mulig å trekke statistisk sikre konklusjoner på grunnlag av ganske få observasjoner dersom observasjonene utgjør en tidsserie. Innenfor dette statistikkfeltet finnes en enkel og robust metode kalt statistisk prosesskontroll Side 29

30 Statistisk prosesskontroll (SPC) Velegnet metode i forbedringsarbeid Lav brukerterskel (ved enklere bruk av SPC) Data framstilles visuelt og enkelt Vi kan raskere trekke statistisk sikre konklusjoner selv med små datamengder Side 30

31 Enkelt eksempel på en tidsserie et diagram hentet fra innsatsområdet riktig legemiddelbruk sykehj Side 31

32 Nok et eksempel på en tidsserie et diagram hentet fra innsatsområdet trygg kirurgi Side 32

33 SPC anvendt på tidsserien i foregående slide Side 33

34 Hva kan oppnås ved oppsett og analyse av data i en tidsserie? (Mer om dette på neste læringsnettverksamling!) 1. Variasjonskontroll stabile og forutsigbare tjenester? 2. Nivåkontroll i overensstemmelse med god praksis/god kvalitet? 3. Forbedringskontroll sikre at forbedringer dokumenteres og at prosessen man studerer går i riktig retning Side 34

35 NB! Søk nytte, ikke perfeksjon, i målingene Side 35

36 Et par eksempler som illustrerer bruken av tidsserier i forbedringsarbeid DATA versus NYTTIG INFORMASJON Når vet vi at vi har en forbedring? Side 36

37 Eksempel: ventetid En avdeling hadde fått klager på at pasienter måtte vente så lenge på lege ved innleggelse. Avdelingen bestemte seg for å gjøre en dataregistrering. Eksempel fra Dr. Ove Kjell Andersen Side 37

38 Eksempel: Ventetid på lege ved innleggelse Des 2002 Tid (minutter) Gjennomsnitt 48 Median 27 Min. 6 Maks. 103 Range 97 Standardavvik 18 Antall pasienter Side 38

39 Eksempel: Ventetid på lege ved innleggelse Jan 2003 Tid (minutter) Gjennomsnitt 39 Median 26 Min. 7 Maks. 98 Range 91 Standardavvik 17 Antall pasienter Side 39

40 Eksempel: Ventetid på lege ved innleggelse Jan 2003 Tid (minutter) Gjennomsnitt 39 Median 26 Min. 7 Maks. 98 Range 91 Standardavvik 17 Antall pasienter Gj.snittlig ventetid på lege des jan Side 40

41 120 Ventetid på lege ved innleggelse, desember 2002 (gjennomsnittlig ventetid per dag i minutter) Side 41

42 Hvordan vet vi at en endring er en forbedring? Side 42

43 Hvordan vet vi at en endring er en forbedring? Side 43

44 Forbedring? All forbedring krever forandring, men det er ikke all forandring som er en forbedring Side 44

45 Konklusjon Bedringen vi observerer skyldes ikke den nye prosedyren, den har sågar kanskje hatt en negativ effekt! Lærdom: Gå nærmere på prosessen! Tidsserier gir oftest mer og riktigere informasjon. Aggregerte data kan noen ganger lede oss til gale konklusjoner Side 45

46 Hva kan vi lære av de to foregående eksempler? Gå tettest mulig på prosessen! Tips: Dersom flere poster skal delta i kampanjen er det mest å hente på at hver post plotter sin egen tidsserie Side 46

47 Opprett flere tidsserier på hver måling, etter eget behov Side 47

48 Noen tips til slutt Nyttig å utvikle et måle-team Bygg målingene inn i den daglige virksomheten Diagrammene må tolkes både statistisk og med faglig/klinisk skjønn (av dem som kjenner virksomheten) Bruk ferske data (real time) og gå tettest mulig på prosessene Man bør tilstrebe å ha 20 til 30 punkter i hver tidsserie Viktig å kommunisere resultatene Søk nytte, ikke perfeksjon, i målingene Side 48

49 EN KORT GJENNOMGANG AV EXTRANET Side 49

50 Extranet er Pasientsikkerhetskampanjens nettbasert database for dokumentasjon av målinger og kommunikasjon Side 50

51 For pålogging til Extranet, gå til kampanjens hjemmeside: pasientsikkerhetskampanjen.no npsk.no Side 51

52 Pålogging til Extranet via vår hjemmeside Side 52

53 Side 53

54 Side 54

55 Side 55

56 Side 56

57 Side 57

58 Side 58

59 Side 59

60 Brukerne i Extranet tilordnes ulike roller Hovedkontakt Dataregistrering Medlem Pasient/familierepresentant Sponsor Side 60

61 Side 61

62 Side 62

63 Side 63

64 Side 64

65 Side 65

66 Side 66

67 Side 67

68 Side 68

69 Side 69

70 Side 70

71 Plot the dots! Side 71

72