計劃、實行、檢查、行動（PDSA）品質改進模式

使用較短的特定學習週期來提高品質

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PDSA 方法是遵循四階段循環的學習手法，是以逐步調整變革來進行改善。在「計劃」階段，釐清出可能產生改善的變革、「實行」階段變革執行結果、「研究」階段評估此變革是否成功、「行動」階段釐清該改變是否能接受，並以此資訊來設計下一輪新循環。 [Table 1]

循環的原則是促進使用小規模的反覆小幅修改的方法來測試變革，因為：

  • 為使用者提供行動和學習的自由
  • 對患者而言將風險最小化
  • 最小化所需的資源
  • 能快速評估，並根據回饋彈性調整變化，以確保發展符合目的的解決方案
  • 提供機會為正在測試的變革建立證據
  • 增加持份者的參與信心，在介入措施增加下

指示成功使用PDSA方法的關鍵指標： [Table 2]

  1. 初始小規模測試
  2. 變革是基於預測所進行的測試
  3. 使用迭代循環
  4. 短的循環週期（少於一個月）
  5. 詳細（紀錄下來）文件化
  6. 隨時間累計資料（運行圖、CUSUM 管制圖）

PDSA 週期促進預測變革測試的結果以及隨時間變化的後續測量結果（定量或定性），以評估介入措施對過程或研究結果的影響。因此，學習是首要目標（而不是改進）。在具有固有變異性的複雜環境中，隨時間變化測量資料有助於瞭解系統中的自然變化，並提高意識了解那些其他因素影響過程或結果。

 

表1、如何調整 PDSA 方法以適應醫療保健環境（參考文獻[3]）
計劃
確定目標
確定問題和預測（指標）
組計畫執行人員（誰、何時、何地、如何?）
實行
執行上述計劃
記錄問題和非預期觀察或意見
開始資料分析
檢查
完成資料分析
比較資料和預測（可能有指標）
總結學到的東西
行動
那些變革是什麼所造成？
下一個循環需要什麼？（採用/調整/放棄）
教授有關 PDSA 的講座、教科書和評論文獻通常將循環描述為平順的過程，每個循環無縫地和迭代地構建在前一次循環的基礎上。通常顯示的示意圖是完美的圓圈，沿著變化的山丘向上滾動。 [Figure 1] 隨著循環數量的增加，其有效性及其總體累積效應增強。

 

圖1、PDSA改進的斜坡模型。
pdsa ramp

但是，PDSA 的原始示意圖不能捕住現實，這涉及流程中頻繁的「錯誤啟動、誤擊射擊、停滯、重新組合、往後倒滑、回饋和重疊方案」。 [Figure 2] 描述一個複雜的網路，它是許多開始、停止、回溯以及在小規模測試中發生的變革循環的糾結。即便如此，變革仍繼續向前移動，以取得更好的效能（圖2中的粗黑線 ① ）

PDSA 循環的挑戰之一是實質性變異，指在醫療保健文獻中循環的設計、執行和報告它們有巨大的可變性。不到 20% 的論文記錄了一系列迭代循環，只有約 15% 的文章報告中使用每月或更頻繁的間隔使用定量資料來呈現循環的進度[3]。收集資料的頻率低於月則不認為是快速循環改進(一個月才一個循環時間太久)。

 


圖2、修訂的計劃-實行-檢查-行動（PDSA）方法論的概念模型。
字母和循環的大小不同、粗體字母=表示重要性/影響力上的差異。
pdsa actual improvement slope

 

表2、基於計劃-實行-檢查-行動（PDSA）循環方法主要特徵的理論架構

PDSA 的特徵 特徵描述 如何測量
迭代循環 要達到迭代法實現，必須執行多個 PDSA 循環。從一個循環週期中吸取的經驗教訓，並告知隨後的循環。根據從 PDSA 循環中獲得的知識，使下一個循環能尋求修改、擴展、採用或放棄已測試的變革 使用了多個循環嗎？
多個循環是否相互關聯（即，一個循環的「行動」階段是告知了下一個循環的「計劃」階段）？
當使用個別的循環時，未來假設的行動有預想在「行動」階段嗎？
變革是基於預測所進行的測試 對變革結果的預測是在循環的「計劃」階段。然後，通過變革測試得到的結果與預測進行比較來檢查成果 變革測試過嗎？
是否明確表達了預測？
小規模測試 由於無法保證變革測試成功的確定性，PDSA 從小規模開始，隨著信心的增長而建立規模。這允許根據回饋調整變革，將風險降至最低，並促進快速變化和學習。 每個循環的樣本大小？
循環的持續時間？
每個測試循環的變革數？
一系列循環增加了測試規模嗎？
隨著時間的推移使用數據 隨著時間的推移，資料加深了對複雜醫療保健系統所固有的變異的理解。隨著時間的推移使用資料是必須的，為了瞭解變革對我們有興趣(想改善)的過程或結果的影響 是否隨時間收集數據？
是否使用統計數據來測試變革的影響和/或理解變化？
文件化 文件化對於支持本地學習以及將學習轉移到其他環境至關重要 報告中對 PDSA 方法的詳細程度如何？
PDSA 循環的每個階段都有記錄嗎？

 

關鍵文獻

  1. Ogrinc G, Shojania KG. Building knowledge, asking questions. qualitysafety.bmj.com BMJ Qual Saf 2014; 23: 265-2671-3.
  2. Reed JE, Card AJ. The problem with Plan-Do-Study-Act cycles qualitysafety.bmj.com BMJ Qual Saf 2016; 25: 147-152.
  3. Taylor MJ, McNicholas C, Nicolay C, Darzi A, Bell D, Reed JE. Systematic review of the application of the plan-do-study-act method to improve quality in heatlthcare qualitysafety.bmj.com BMJ Qual Saf 2014; 23: 290-298.
  4. Leis JA, Shojania KG. A primer on PDSA: executing plan-do-study-act cycles in practice, not just in name qualitysafety.bmj.com BMJ Qual Saf 2017; 26: 572-577.
  5. Etchells E, Ho M, Shojania KG. Value of small sample sizes in rapid-cycle quality improvement projects qualitysafety.bmj.com BMJ Qual Saf 2016; 25(3): 202-206.
  6. Etchells E, Woodcock T. Value of small sample sizes in rapid-cycle quality improvement projects 2: assessing fidelity of implementation for improvement interventions qualitysafety.bmj.com BMJ Qual Saf 2018; 7(1): 61-65.
  7. Perla RJ, Provost LP, Murray SK. Sampling considerations for health care improvement qualitysafety.bmj.com Qual Manag Health Care 2013; 22(1): 36-47.
  8. Perla RJ, Provost LP. Judgment sampling: a health care improvement perspective. qualitysafety.bmj.com Qual Manag Health Care 2012; 20(3): 170-176.