القياس: حجر الأساس لتحسين الجودة

عندما يتعلق الأمر بالقياس، لا يوجد نهج واحد يناسب الجميع؛ فالأمر كله يتعلق بالسياق.

وهذا هو الاستنتاج الرئيسي للدكتور مايكل أ. بوسنشيج، نائب رئيس الشؤون السريرية، قسم طب حديثي الولادة والمدير الطبي للفعالية السريرية في مستشفى الأطفال في فيلادلفيا.

بالنسبة للفرق التي قد تشعر بالخوف من احتمال القياس، يقدم بوسنشيج مفهومًا مفيدًا: "القدر الكافي فقط من البيانات". قال في مقابلة أجريت معه مؤخرًا: "تشعر الفرق أحيانًا بأنها بحاجة إلى كل البيانات لاتخاذ قرار بشأن شيء ما. أعتقد أن العديد من الفرق تدخل في حالة "شلل التحليل"، حيث كل ما تريد القيام به هو النظر في كل البيانات المتاحة قبل إجراء أي تغيير". إن الدافع إلى الشمول، على الرغم من أنه مفهوم، يمكن أن يعطل التقدم دون داع.

في كثير من الحالات، عندما يبدأ الفريق في اختبار التحسين، فإن كل ما يحتاجون إليه هو إحساس أساسي بما إذا كانت التغييرات التي ينفذونها تؤدي إلى أي درجة من التحسين، كما قال بوسنشيج. فهم يحتاجون "فقط إلى ما يكفي من البيانات لاتخاذ القرار التالي أو المضي قدمًا في المشروع". على سبيل المثال، إذا كنت تجري اختبارًا صغيرًا جدًا للتغيير، فيمكنك تجربته مرة واحدة في البداية. وأوضح بوسنشيج: "إذا كنت تجرب شيئًا جديدًا على مريض واحد أو في يوم واحد، فقد تجد أن مجرد الحصول على تجربة نوعية لهذا الحدث يكفي من البيانات للحصول على إحساس بما إذا كان يجب عليك إجراء المزيد من الاختبارات".

وعلى نحو مماثل، في السياق الصحيح، قد يكون أخذ العينات مفيداً للغاية. فعندما يحاول فريق ما تحديد ما إذا كانت فكرة تغيير جديدة قد بدأت تترسخ، يمكن أن يوفر أخذ العينات إحساساً تقريبياً بمدى تكرار حدوثها. ويقول بوسنشيج: "لا تحتاج إلى التمييز بين 75% [من الامتثال] و77% لأن هذا ليس بالأمر المهم. كل ما تريده هو الحصول على إحساس بدرجة الحجم".

تعلم كيفية تدريب فريقك لتحقيق النجاح

ومع ذلك، ففي بعض الحالات، قد تكون هناك حاجة إلى مزيد من البيانات، وقد لا يكون أخذ العينات مناسباً دائماً. ومرة ​​أخرى، يعتمد الأمر برمته على السياق.

إن البيانات الإضافية مطلوبة إذا كنت قد قطعت شوطًا أطول في العملية ــ إذا كنت قد أجريت بالفعل دورات متعددة من Plan-Do-Study-Act (PDSA) حول فكرة تغيير معينة، وكنت على وشك الانتقال من الاختبار إلى التنفيذ، على سبيل المثال. وقال بوسنشيج إن البيانات الإضافية ستوفر الطمأنينة.

كما أن أخذ العينات ليس مناسبًا للنتائج النادرة أو مقياس النتائج الذي له أهمية خاصة. وأوضح بوسنشيج: "في هذه السياقات، تريد الحصول على نتيجة كل مريض". ومن الأمثلة على ذلك عدوى مجرى الدم المرتبطة بالقسطرة المركزية أو عدوى المسالك البولية المرتبطة بالقسطرة. وأشار إلى أن "هذه أحداث نادرة بما يكفي بحيث يجب أن تكون قادرًا على جمع البيانات عن كل حالة".

لا جودة بدون عدالة

لقد كان الإنصاف جانباً مهملاً في قياس تحسين الجودة. وعلى نحو متزايد، تقوم أنظمة الرعاية الصحية بجمع واستخدام البيانات المتعلقة بالعرق واللغة لتحديد أوجه عدم المساواة، والمساعدة في تحديد الأولويات، ودفع عملية التحسين. ويقول بوسنشيج: "لا توجد جودة بدون إنصاف. ومن بين الأشياء التي حاولنا القيام بها في مؤسستنا محاولة دمج الإنصاف في جميع مشاريعنا".

على سبيل المثال، وجدوا تفاوتات عرقية بين مرضى قصور القلب. وأشار بوسنشيج إلى أن "لا أحد يعتقد أنهم يعاملون المرضى بشكل مختلف، ولكن عندما تنظر إلى البيانات، يمكنك أن ترى أن هناك أسبابًا، سواء كانت غير واعية أو واعية، تجعل المرضى المختلفين يتلقون تدخلات مختلفة". ووفقًا لبوسنشيج، فإن تصنيف البيانات والعثور على عدم المساواة يمكن أن يكون غير مريح ولكنه أيضًا تحويلي. وقال: "عندما تنظر، تجد فجوات. وعندما تجد فجوات، يكون لديك دافع حقيقي والتزام بالسعي إلى التحسين".

حجر الأساس لتحسين الجودة

وبمجرد جمع البيانات، تظهر احتمالات كاشفة. ويقول بوسنشيج: "شغفي الحقيقي هو تدريس مخططات القياس والتحكم ومخططات التشغيل". ويعتقد أن النظر إلى البيانات على مر الزمن "أكثر قوة في سرد ​​قصة من إجراء تحليل مسبق وبعدي". وهو يشعر بالارتياح لأن مجال التحسين قد تغير على مدى السنوات العشر أو الخمس عشرة الماضية ليأخذ هذا في الاعتبار. ويقول: "أعتقد أن هذا يُظهِر كيف يتكيف المجال ويصبح أكثر نضجًا مما كان عليه من قبل".

وفي نهاية المطاف، لا يمكن تحقيق التحسين دون القياس. ويقول بوسنشيج إن القياس "هو حجر الزاوية في تحسين الجودة". ويضيف: "إنه يجيب على السؤال الثاني في Model for Improvement ، وهو كيف ستعرف أن التغيير يمثل تحسناً؟".

يتذكر بوسنشيج درسًا تعلمه عندما كان مديرًا طبيًا جديدًا في وحدة العناية المركزة. أخبره أحد أعضاء هيئة التدريس الكبار الجدد أن الأطفال الخدج الذين يتم قبولهم في وحدته لديهم درجة حرارة منخفضة عند القبول. ترتبط درجات الحرارة المنخفضة عند القبول بنتائج سيئة عند الأطفال الخدج. "عندما لفتت انتباهي إلى الأمر، لم أصدقها"، كما روى.

قرر بوسنشيج مراجعة بيانات درجات الحرارة عند القبول للعامين السابقين. ووجد أن عضو هيئة التدريس كان على حق. كان أكثر من 50 في المائة من الأطفال يعانون من درجة حرارة منخفضة عند القبول. يتذكر قائلاً: "لقد فوجئت حقًا بحجم ذلك". أصبحت البيانات بمثابة نداء واضح لوحدته. بدأ الفريق مشروع تحسين. ونتيجة لذلك، أصبح أكثر من 95 في المائة من الأطفال الذين يتم قبولهم الآن في الوحدة لديهم درجة حرارة طبيعية.

"في غياب البيانات، لا يمكنك أن تعرف ما إذا كانت لديك مشكلة، ولا يمكنك أن تعرف ما إذا كنت تحرز أي تقدم في حل هذه المشكلة، ولا يمكنك أن تعرف ما إذا كانت التدخلات التي تحاول اختبارها أو تنفيذها فعّالة"، كما يقول بوسنشيج. "ولكل هذه الأسباب، فإن القياس هو جوهر كل جهود تحسين الجودة".

تصوير روب ماكجليد | Unsplash

قد تكون مهتمًا أيضًا بـ:

"ما هي تكلفة الفشل؟" وأسئلة أخرى ينبغي لفريقك أن يسألها