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クオリティ改善のための測定

Measurement for quality improvement
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© UoD and BSAC

測定は何世紀にもわたって研究で使用されてきましたが、最近では医療におけるベンチマーク比較と精査の土台となっています。

これは製造業の品質や故障率を改善するためのさまざまな手法においても使用されており、これらのアプローチが医療で広く使用されるようになりました。

データ収集は、抗菌薬適正使用支援介入の測定を設計する上で重要な要素です。電子システムは、データを収集して、長期的な傾向をモニタリングするための定量的情報を提供できますが、多くの医療介入では、実践における改善をサポートするために、臨床監査によるデータの手動収集が必要になるでしょう。

クオリティ改善手法の医療における使用は、この10年間で急速に広まりました。これは米国で始まり、米国医療の質改善研究所の支援により、何人かの医療提供者が、訴訟費用が増える要因となっている、自分たちの制度の欠陥に取り組みました。医療における質の改善は、現在、欧州、北米、カナダ、オーストラリアで幅広く採用されています。クオリティ改善の経験と、使用するツールの多くは、過去25年間に安全性を劇的に改善させた、製造業と航空産業から借用されています。

測定が重要である理由についてはすでに考察しましたが、データ収集を開始する前に、収集する必要のあるデータの種類と量を知るために、データ収集の具体的な理由を慎重に検討する必要があります。

データを収集すべき3つの理由があります:

  • エビデンスを生成するための研究
  • 説明責任 – パフォーマンスの判定または精査
  • クオリティ改善

この表には、必要なデータの種類を決定するための重要な因子が比較されています:

This shows a table with three columns and four rows. The columns are headed "Improvement", "Accountability", and "Research". The rows are headed "Purpose", "Data", "Duration", "Analysis". The purpose of the improvement data is therefore described as "Understanding of process, Evaluation of change and to bring new knowledge into daily practice". Accountability should bring comparison and reassurance while the purpose of research is to discover new knowledge. The important factor for improvement data is to "Gather just enough data to learn and complete another cycle", while data for accountability may require "large amounts of data" and for research "gather as much data as possible 'just in case'". The duration of data collection for improvement is "small tests of significant change that accelerates the rate of improvement. Short and current", whereas for accountability the duration will be "Long periods of time. Long and past" and for research "Can take long periods of time to obtain results. Long and past" The final comparison is for data analysis: For improvement use "Run charts or statistical process or control charts"; for accountability "League tables, achievement of target", and for research "Traditional statistical tests"

この表は3つの列と4つの行で構成されます。列の見出しは「改善」、「説明責任」、「研究」です。 行の見出しは「目的」、「データ」、「期間」、「分析」です。したがって、改善データの目的は、「プロセスの理解、変更の評価、および日常的な実践への新たな知識の導入」として記述されています。 説明責任は比較と安心を与えるためのものであり、研究の目的は新しい知識を発見することです。 説明責任のためのデータには「大量のデータ」を必要とする場合があり、研究のためには「万が一の場合に備えてできるだけ多くのデータを収集する」必要がありますが、改善データの重要な因子は、「学習し、別のサイクルを完了するために必要最低限のデータを集める」ことです。改善のためのデータ収集の期間は、「改善率を高める著しい変化の小さなテストで、現在の短期間のデータ」であるのに対し、 説明責任では、期間は「長期間。過去の長期間のデータ」です。 研究は、「結果を得るまでに長い時間を要し、過去の長期間のデータ」です。 最後の比較はデータ分析用です: 改善には、「流れ図または統計的プロセスまたは管理図」、説明責任には「一覧比較表、目標達成率」、研究には「従来の統計的検定」を使用します。

これを読んで、これらのアプローチのどれが基質拡張型β-ラクタマーゼ (ESBL) アウトブレイクシナリオに対処するのに最も適しているか考えてください。

改善 – リアルタイムのデータ収集を頻繁に行うことで、感染症の蔓延を防ぎ、感染予防と抗菌薬使用に関するポリシーの非準拠に起因するリスクを特定するのに役立ちます。

説明責任 – これがESBL感染の単独発生でない場合は、感染予防・抗菌薬使用ポリシーが確実に順守されるようにするために、病棟または病院の目標を設けることが役立つ場合があります。

研究 – すべての新興感染症の場合と同様、薬剤耐性がどのように広がるかを理解し、それらを抑制するために、どの措置が最も効果的であるかを知るために研究が不可欠です。

ESBLアウトブレイクの場合は、すべてのアプローチが適切となる可能性があるため、正解はありませんが、影響を及ぼすのに要する時間はそれぞれ異なります。

実践における緊急の変革を要する場合は、数日後には小規模な影響が現われ始めるため、改善アプローチが最善となるでしょう。これを効果的なものにするには、1つの病棟に集中し、最初は少人数のスタッフグループと協力して、変化の小さなテストを数多く実行する必要があります。

大規模な変革については、複数の病棟の監査とスタッフへのフィードバックを伴う、説明責任のためのデータ収集の方が適しているかもしれません。これには、ベースラインを確立し、目標を設定し、定期的な再監査によって実践が変化しているか判断する必要があるため、時間がかかります。

他の2つのアプローチに加えて、研究アプローチも、プロセスと患者転帰の両方への変化の影響に関する堅固なデータを生成できる可能性があるため、役立つかもしれません。これは長期的な目標であり、実施するためにはリソースが必要になります。

このように、どのアプローチもそれぞれに役立つ可能性がありますが、短期的には、改善アプローチによって患者のケアをより安全なものにし、感染が広がるリスクを減らすことができます。

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This article is from the free online

抗菌薬適正使用と薬剤耐性管理

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