改進專案骨架

如何執行改進:「改進模式」

改進的基本問題
  1. 我們想要完成什麼?(目標陳述)
  2. 我們如何知道變革有改進?(測量)
  3. 我們做出什麼變革可以導致改進?(變革)

「改進模式」[1]是一個用於加速改進的簡單框架。 由兩個部分組成,思考部分和行動部分:

1.目標陳述(參閱 ( SMART Aim Statement)

目標陳述:

好目標的陳述包括清晰,簡潔,以結果為導向。 它們(好目標)應該與組織的目標保持一致,以澄清為什麼工作要被完成。 設定數值化目標有助於集中用於改善工作的測量。 數值化目標也可能被誤用並導致錯誤操作 ,因此提供目標的人應該透過以下方式讓團隊相信該目標是可行的:

2.測量方法

專案團隊使用測量方法向他們提供回饋, 表明他們所做的變革正在產生預期的影響。
一些測量方法應集中在專案層面(整體測量)並在整個專案過程中予以維護。 其他測量方法根據需要進行,作為 PDSA 循環的一部分,用於評估測試的變革。 (循環測量)將包括對員工和受測試影響的患者的訪談, 以及了解每一循環效率 的更具體的時間措施。

因為改進是隨著時間的推移而進行的, 因此測量值應顯示在推移管制圖Shewhart管制圖上。 一套整體測量的時間序列圖表將提供主要方法 給專案團隊的每個工作去評估影響。 這些測量方法的回饋不僅是進行前後評估, 而且在整個專案中都是一致且持續的。 這些測量方法的回饋不僅是進行前後評估, 而且在整個專案中都是一致且持續的。 這種方法使團隊有機會解決資料收集問題並溝通專案的每個月進度。 對照護系統所做的關鍵變革可以在圖表上註釋,以說明這些變革的影響。

3.變革

開發有助於實現專案目標的變革通常需要對系統進行根本性更改。 有兩種類型的改變:

重要的概念不是變化的大小,而是變化的影響。 透過針對系統中正確的位置進行小的更改,通常可以實現重大改進。 大多數改進工作都需要進行二階更改,因為它們:

二階變革可以透過對當前系統的批判性思考、 學習其他組織的方法、使用新技術、 應用創造性思維方法 或使用在其他改進情況下有效的概念來發展。

制定一束措施(有明確的目標)

任何單一措施可能不足以支持系統改進。 但當這些措施作為一束一起採取時,它們的力量是強大的。 .
措施幫助團隊回答「改進模式」的第二個問題。 使用定量和定性資料形式的回饋 來了解特定的變化是否會帶來改進。 . 確保從改進中受益最大的個人 有助於確定從他們的角度反映改進的措施。 幾乎所有改進活動都應包括一項或多項結果衡量標準。

過程測量非常有用,因為它們在邏輯上與結果測量相關, 並且通常在結果測量之前顯示出改善。 它們是變化是否是改進的早期指標。 測量很容易過度,尤其是過程測量。 收集太多度量的資料會減少可用於測試變更的時間。

平衡措施(蹺蹺板)有助於發現意外後果。 例如,患者在 ICU 住院時間 (LOS) 的減少 可能伴隨著患者返回 ICU 率的增加。
平衡措施還有助於追蹤可為改進提供競爭性解釋的事件。 在此範例中,如果目標是減少 ICU LOS, 則測量工作量可能會很有用,以查看它(而不是您所做的變更) 是否可以解釋 LOS 的任何改進。

表 1. 措施束儀表板(範例)
措施類型 指標
結果 • 手術部位感染 (SSI) 率
過程 • 適當預防性抗生素選擇的百分比
• 按時服用預防性抗生素的百分比
• 安全文化氣氛得分大於 4 的員工百分比
平衡 • 滿意度百分比
• 每案例成本

一束措施儀表板

當測量束被視為時間時,它們的用處就會增加 當度量束被視為時間序列(運行圖、休哈特控製圖)並全部呈現在一頁(儀表板)上時,它們的實用性就會增加。 圖 1 顯示了在同一頁面上以圖形方式顯示的指標套件。 這樣可以可視化變化對系統的影響,而不僅僅是單一措施的影響。

表 1. 措施束儀表板(範例)
family of measures

關鍵文獻

  1. Langley GL, Moen R, Nolan KM, Nolan TW, Norman CL, Provost LP. The Improvement Guide: A Practical Approach to Enhancing Organizational Performance. www.ihi.org/resources/publications/ (2nd edition). San Francisco: Jossey-Bass Publishers; 2009.
  2. GreenDot Consulting Group. SMART Aim statement. www.thegreendotgroup.com/
  3. Provost LP, Murray SK. The Health Care Data Guide: Learning from Data for Improvement www.amazon.com/