Medición: la piedra angular de la mejora de la calidad

Cuando se trata de mediciones, no existe un enfoque único que sirva para todos; todo es una cuestión de contexto.

Esta es una conclusión clave para el Dr. Michael A. Posencheg, jefe asociado de Asuntos Clínicos de la División de Neonatología y director médico de eficacia clínica del Hospital Infantil de Filadelfia.

Para los equipos que puedan sentirse intimidados ante la perspectiva de la medición, Posencheg ofrece un concepto útil: datos “suficientes”. "A veces los equipos sienten que necesitan tener todos los datos para tomar una decisión sobre algo", dijo en una entrevista reciente. "Creo que muchos equipos caen en esta 'parálisis del análisis', donde lo único que quieren hacer es mirar todos los datos disponibles antes de realizar un cambio". El impulso de ser integral, aunque comprensible, puede frenar innecesariamente el progreso.

En muchos casos, cuando un equipo comienza a probar la mejora, todo lo que necesita es una idea básica de si los cambios que están implementando conducen a algún grado de mejora, dijo Posencheg. Necesitan "datos suficientes para tomar la siguiente decisión o hacer avanzar el proyecto". Por ejemplo, si está ejecutando una prueba de cambio muy pequeña, puede intentarla una vez para comenzar. "Si estás probando algo nuevo en un paciente o en un día, puedes descubrir que simplemente tener una experiencia cualitativa de ese evento es información suficiente para tener una idea de si debes hacer más pruebas", explicó Posencheg.

De manera similar, en el contexto adecuado, el muestreo puede resultar muy útil. Con datos de medición de procesos, cuando un equipo intenta determinar si una nueva idea de cambio se está afianzando, el muestreo puede proporcionar una idea aproximada de la frecuencia con la que ocurre. "No es necesario diferenciar el 75 por ciento [de cumplimiento] del 77 por ciento porque no es tan importante", dijo Posencheg. "Lo único que se desea es tener una idea del grado de magnitud".

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Dicho esto, en algunos casos serán necesarios más datos y el muestreo no siempre es apropiado. Nuevamente, todo depende del contexto.

Se necesitan más datos si está más avanzado en el proceso, si ya ha realizado múltiples ciclos Plan-Do-Study-Act (PDSA) en torno a una idea de cambio determinada y está cerca de pasar de las pruebas a la implementación, por ejemplo. . Los datos adicionales darán tranquilidad, afirmó Posencheg.

El muestreo tampoco es apropiado para resultados raros o una medida de resultado que sea particularmente importante. "En esos contextos, lo que se desea es obtener el resultado de cada paciente", explicó Posencheg. Dos ejemplos son las infecciones del torrente sanguíneo asociadas a catéteres o las infecciones del tracto urinario asociadas a catéteres. "Estos son eventos lo suficientemente raros como para poder recopilar datos sobre cada ocurrencia", señaló.

No hay calidad sin equidad

La equidad ha sido un aspecto descuidado en la medición de la mejora de la calidad. Cada vez más, los sistemas de salud recopilan y utilizan datos REAL (raza, etnia e idioma) para identificar desigualdades, ayudar a establecer prioridades e impulsar mejoras. "No hay calidad sin equidad", afirmó Posencheg. "Una de las cosas que hemos intentado hacer en nuestra institución es intentar incorporar equidad en todos nuestros proyectos".

Por ejemplo, han encontrado disparidades raciales en sus pacientes con insuficiencia cardíaca. "Nadie piensa que tratan a los pacientes de manera diferente", señaló Posencheg, "pero cuando se analizan los datos, se puede ver que hay razones, ya sean inconscientes o conscientes, por las que diferentes pacientes reciben diferentes intervenciones". Según Posencheg, estratificar datos y encontrar inequidades puede resultar incómodo pero también transformador. “Cuando miras, encuentras lagunas”, dijo. "Y cuando encuentras lagunas, tienes un impulso real y la obligación de esforzarte por mejorar".

La piedra angular de la mejora de la calidad

Una vez que se recopilan los datos, existen posibilidades reveladoras. "Mi verdadera pasión es enseñar gráficos de medición y control y gráficos de ejecución", dijo Posencheg. Considera que observar los datos a lo largo del tiempo es “mucho más poderoso para contar una historia que hacer un análisis previo y posterior”. Le complace que, en los últimos 10 o 15 años, el campo de mejora haya cambiado para tener en cuenta esto. "Creo que esto simplemente muestra cómo el campo se está adaptando y es más maduro que antes", dijo.

En última instancia, la mejora no es posible sin medición. La medición "es la piedra angular de la mejora de la calidad", afirmó Posencheg. "Responde a la segunda pregunta del Model for Improvement , que es: ¿cómo sabrás que el cambio es una mejora?" El lo notó.

Posencheg recordó una lección que aprendió cuando era nuevo director médico en una unidad de cuidados intensivos. Un nuevo miembro senior de la facultad le dijo que los bebés prematuros admitidos en su unidad tenían una temperatura de ingreso baja. Las bajas temperaturas de ingreso se asocian con malos resultados en los bebés prematuros. “Cuando me lo informó, no le creí”, relató.

Posencheg decidió revisar los datos de temperatura de admisión de los dos años anteriores. Descubrió que el miembro de la facultad tenía razón. Más del 50 por ciento de los bebés tenían temperatura baja al ingresar. "Me sorprendió mucho la magnitud de eso", recordó. Los datos se convirtieron en un toque de atención para su unidad. El equipo inició un proyecto de mejora. Como resultado, más del 95 por ciento de los bebés que ingresan actualmente en la unidad tienen una temperatura corporal normal.

“Sin datos, no sabes si tienes un problema, no sabes si estás logrando algún avance en la solución de ese problema y no sabes si las intervenciones que estás tratando de probar o implementar están aguantando”, dijo Posencheg. "Por todas esas razones, la medición es el centro de todos los esfuerzos de mejora de la calidad".

Foto de Rob McGlade | desempaquetar

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