Por que isso importa
Durante a época do ano frequentemente temida por pessoas que trabalham no departamento de Monitoramento e Avaliação de um hospital – o período de envio de relatórios trimestrais – meus colegas e eu descobrimos uma discrepância surpreendente em nossos dados. O número de mortes relatadas nas enfermarias de internação foi baixo em comparação ao número relatado na unidade de necrotério do hospital.
Em uma exploração mais aprofundada, descobrimos que esse tipo de subnotificação (e às vezes supernotificação) havia se tornado um problema comum em vários elementos de dados. Nem é preciso dizer que dados de qualidade são cruciais para planejamento, alocação de recursos e monitoramento e avaliação de desempenho. A baixa qualidade limita a utilidade desses dados para tomada de decisão informada. Nossa experiência deu origem à nossa jornada para melhorar a qualidade dos dados no hospital.
Membros da equipe de melhoria da qualidade e o CEO do hospital se reúnem.
Estabelecendo as bases para a mudança
Para identificar oportunidades e desafios, começamos com o contexto das práticas atuais no Zewditu Memorial Hospital em Addis Ababa, Etiópia. Fizemos uma análise aprofundada do nosso desempenho adaptando uma ferramenta da USAID, a Data Quality Assessment (DQA) Checklist . Esta ferramenta define várias dimensões de dados de qualidade: completude, validade, consistência, pontualidade e precisão. Esses atributos principais foram usados em uma avaliação de base dos nossos dados com um resultado de 41 por cento (de 100 por cento) em todas as dimensões.
Em seguida, nos propusemos a entender verdadeiramente os fatores contribuintes para essa pontuação baixa. Empregamos um Diagrama de Espinha de Peixe (um diagrama que visualiza os fatores de forma organizada, simples e facilmente compreensível), que ajudou a determinar as causas raiz dos desafios por meio de brainstorming com os líderes de cada unidade de dados. Ao dissecar o problema e registrar suas possíveis causas, a equipe iluminou soluções potenciais.
As equipes usaram um diagrama de espinha de peixe para investigar possíveis causas da baixa qualidade dos dados.
Criando Soluções
A equipe, fortalecida pela participação nessa exploração, estava pronta para enfrentar os problemas por meio destas etapas:
- Formação e engajamento da equipe: Desenvolvemos uma equipe multidisciplinar composta por líderes de equipe de caso (enfermeiros), diretores de departamento (médicos generalistas), técnicos de informação de saúde, um especialista em monitoramento e avaliação e um consultor de melhoria de qualidade. A equipe criou um fluxograma do processo de gerenciamento de dados existente, desde a captura de dados até a entrada final no banco de dados, bem como gráficos detalhados para cada unidade de prestação de serviço individual. Combinamos as etapas do processo com os proprietários e definimos medidas-chave de processo e resultado para monitorar a melhoria.
A equipe desenvolveu fluxogramas para explorar o processo de gerenciamento de dados existente.
- Capacitação e redesenho do sistema: Proprietários de dados e administradores de dados foram identificados e treinados no novo fluxo de dados desejado por especialistas do Ministério da Saúde. A alta gerência atualizou os ciclos de dados e descrições de cargos, e a liderança de Monitoramento e Avaliação desenvolveu ferramentas de rastreamento para cada domínio de qualidade de dados. A equipe estabeleceu mecanismos para revisão mensal de dados pelos administradores, seguidos de relatórios para a unidade do Sistema de Informação de Gestão de Saúde (HMIS). Redesenhamos ferramentas para gerenciamento de dados e criamos protocolos usando princípios de fatores humanos para aumentar o engajamento e melhorar a facilidade de uso. Esses guias foram disponibilizados para todas as unidades participantes. Cada equipe deu um relatório de autoavaliação e foi verificada por diretores e equipe de monitoramento de desempenho.
A equipe propôs um processo revisado para o ciclo de gerenciamento de dados.
Relatórios, comunicação e ciclos de feedback: A equipe estabeleceu fóruns mensais para apresentação de dados, discussão e decisões sobre itens de ação para cada unidade de dados. Painéis foram fornecidos para cada unidade para rastrear seu desempenho. Uma equipe de monitoramento de desempenho do hospital, liderada pelo Diretor Médico e CEO, deu feedback a cada equipe mensalmente e um sistema de responsabilização foi colocado em prática para verificar a pontualidade, integridade e correção dos dados. Esses dados são verificados por um método de amostragem aleatória, avaliação de garantia de qualidade de lote. A equipe multidisciplinar compartilhou a responsabilidade pelo gerenciamento de dados.
A equipe usou diversas ferramentas para monitorar a qualidade dos dados.
- Reconhecimento e recompensa: A equipe estabeleceu um esquema de reconhecimento para melhoria da qualidade de dados com base na pontuação da ferramenta de avaliação da qualidade de dados. Departamentos de alto desempenho foram recompensados com bolsas de estudo locais, certificados de reconhecimento e troféus. Esse sistema de recompensa criou um senso de competição e motivação para fortalecer ainda mais o sistema de gerenciamento de dados.
Resultados e Sustentação dos Ganhos
Inicialmente, a questão da propriedade dos dados foi um grande desafio para este projeto. Os clínicos acreditavam que a unidade HMIS tinha responsabilidade pelo gerenciamento de dados e não prestava atenção aos dados, portanto, os dados não eram representativos da realidade.
Envolver a equipe de gerência sênior, fazer o acompanhamento frequentemente e demonstrar a utilização de dados para tomada de decisão mudou a cultura. Agora, uma equipe de monitoramento de desempenho rastreia a qualidade dos dados e os compara aos planos do hospital. Os clínicos sabem o valor dos dados para tomada de decisão e prestam atenção a problemas de qualidade com os dados. Como resultado, eles decidiram que a qualidade dos dados deveria ser um dos critérios para o programa de reconhecimento liderado pela gerência do hospital. Trabalhar na qualidade dos dados é priorizado.
Nos primeiros três meses, a pontuação da qualidade dos dados melhorou de 41% para 77%. Três meses depois, a pontuação melhorou ainda mais para 80%. Envolver equipes de melhoria e gerência sênior em múltiplas intervenções levou a uma melhoria significativa na qualidade dos dados. Incentivar os usuários finais dos dados a reconhecer as lacunas na qualidade e como os dados afetam suas decisões clínicas promoveu a propriedade e a liderança do processo. Além disso, vincular a qualidade dos dados a um sistema de recompensa e reconhecimento impulsionou a motivação da equipe e garantiu a sustentabilidade do sistema de gerenciamento de dados aprimorado.
O que começou como uma tarefa assustadora evoluiu para uma fonte de alegria e orgulho, pois fornecemos dados com confiança para a gerência usar. Temos certeza de que, com essa mudança no processo de gerenciamento de dados, forneceremos melhor atendimento aos nossos pacientes, graças a dados de qualidade.
Ahlam Mahmoud é consultor técnico sênior de monitoramento e avaliação no Zewditu Memorial Hospital.