Klinisk kvalitetsstyring i H:S · Fax 3531:6317 E-mail [email protected]. KLINISK KVALITETSSTYRING I H:S 3 Forord Da H:S gik i gang med at forberede akkredi- ... som mange, især læger,

Ho

ved

sta

den

sS

yg

eh

usfæ

llessk

ab

Klinisk Indikator Rapport med kontrol- og sammenligningsdiagram

Kliniskkvalitetsstyring i H:S

H:S DirektionenMarts 2003

Klinisk Indikator Rapport med kontrol- og sammenligningsdiagram

Klinisk kvalitetsstyring i H:S

H:S DirektionenMarts 2003

Klinisk kvalitetsstyring i H:SKlinisk Indikator Rapport med kontrol- og sammenligningsdiagram

© Marts 2003

Udgivet afH:S DirektionenBredgade 341260 København K

ISBN 87-7858-208-3

Produktion:Maarbjerg Grafisk Design

Distribution:Publikationen kan bestilles skriftligt hos H:S DirektionenFax 3348:3799 eller e-mail [email protected]

Publikationen findes elektronisk påH:S’ hjemmeside www.hosp.dk > Nyheder > PublikationerAnsatte i H:S kan se publikationen på I:Net (http://inet)

Postadresse:H:S Enhed for Klinisk KvalitetBispebjerg Bakke 33, 2. sal2400 København NV.Tlf. 3531:2852Fax 3531:6317E-mail [email protected]

K L I N I S K K VA L I T E T S S T Y R I N G I H : S 3

Forord

Da H:S gik i gang med at forberede akkredi-tering af H:S’ hospitaler i samarbejde medJoint Commission, var et væsentligt kritik-punkt at denne type proces ikke indebarvurdering af den specialespecifikke kvalitetsom mange, især læger, finder afgørende.Indvendingen er korrekt, men problemstil-lingen er at der ikke – trods store anstren-gelser nationalt og internationalt – findestilstrækkeligt valide og generelt acceptere-de sygdomsspecifikke indikatorer somkunne lægges til grund.

På denne baggrund traf H:S Bestyrelsenbeslutning om at supplere akkrediteringenmed vurdering af den specialespecifikkekvalitet. H:S iværksatte en målrettet ind-sats bestående af udvikling af indikatorersamt metoder til ekstern audit, dette sidstei samarbejde med Skånes sundhedsvæsen.En handlingsplan fra april 2001 fastlæggerhvorledes H:S’ udvikling og anvendelse afindikatorer til brug for overvågning af denkliniske kvalitet skal foregå. Arbejdet fores-tås af H:S Enhed for Klinisk Kvalitet, place-ret på Bispebjerg Hospital, og foregår i tætsamarbejde med tilsvarende enheder på

internationalt plan, herunder JCI, med detNationale Indikatorprojekt, NIP, samt medH:S’ 35 Sundhedsfaglige Råd med repræsen-tation fra relevante faggrupper fra alle af-delinger inden for et speciale samt primær-sektoren.

Nu foreligger håndbogen ”Klinisk kvalitets-styring i H:S – Klinisk Indikator Rapportmed kontrol- og sammenligningsdiagram”.Den er udarbejdet af ledende overlægeJohan Kjærgaard og it- og statistiske konsulenter Günther Momsen og Dan M.Carlsson.

H:S Direktionen håber at håndbogen vilbidrage til at systematisere og lette arbej-det med klinisk kvalitetsstyring og dermedforstærke indsatsen for forbedring af hospi-talets kliniske ydelser og at den derigen-nem bliver endnu et led i den store og vig-tige indsats for kontinuerlig kvalitetsudvik-ling som pågår i H:S generelt – og hvor derpå indikatorområdet allerede er opnåetmeget som vi kan være stolte af, nationaltsom internationalt.

H:S Direktionen

4 K L I N I S K K VA L I T E T S S T Y R I N G I H : S

Læsevejledning

Denne håndbog er udarbejdet med dethovedsigte at understøtte arbejdet med atovervåge og forbedre de kliniske ydelser iH:S. Den gennemgår det fælles fundamentsom anvendes af sundhedsfaglige råd,komitéer, afdelinger, klinikker og hospitalertil kvalitetsudvikling af diagnose- og syg-domsspecifikke ydelser. Fundamentet er kli-niske indikatorer og statistisk processtyringtil at dokumentere ydelserne og vise effek-ten af forbedringsindsatser. Sigtet er atomdanne data til meningsfuld og overskue-lig information som grundlag for kliniskeog administrative beslutninger vedrørendehospitalernes sundhedsfaglige virksomhed.

Håndbogen er inddelt i to hovedafsnit. Detførste, ”Klinisk kvalitetsstyring”, henvendersig til alle sundhedsfaglige personer ogomhandler læsning og tolkning af kontrol-og sammenligningsdiagrammer som depræsenteres i H:S Klinisk IndikatorRapport.

Det andet hovedafsnit, ”Statistisk kvali-tetsstyring”, beskriver statistisk tænkningsom udgangspunkt for at sikre stabil kvali-

tet, som grundlag for beslutninger omændringer af retningslinjer, procedurer ogsystemer og som grundlag for dokumenta-tion for effekt af iværksatte ændringer.Dette hovedafsnit henvender sig dervedmest til de ledere som har ansvar forbehandlingskvalitet, herunder til medlem-mer af sundhedsfaglige råd, komitéer ogkvalitetsråd.

Håndbogen forudsætter ikke indsigt i sta-tistiske metoder, men alene indsigt i detkliniske område der skal styres.

I tillæggene til håndbogen findes de sta-tistiske formler der anvendes til at beregnekontrol- og sammenligningsdiagrammer, ogoplysning om valg af diagramtype i H:SKlinisk Indikator Rapport. Tillæggene hen-vender sig overvejende til personer i klini-ske afdelinger og hospitalernes kvalitetsud-viklingsafdelinger der skal bistå ledere ogmedarbejdere med det konkrete arbejde iforbindelse med overvågning og forbedringaf klinisk kvalitet, og bistå med kvalitets-udvikling af områder som medikoteknik,laboratorier, køkken og administration.


Indhold

6 Klinisk kvalitetsstyring

6 Kontroldiagram

10 Kontroldiagram viser statistisk stabil proces

11 Kontroldiagram viser statistisk ustabil proces

14 Sammenligningsdiagram

15 Anvendelsen af kontrol- og sammenligningsdiagrammer

17 H:S Klinisk Indikator Rapport

21 Statistisk kvalitetstyring

22 Variation og statistisk processtyring

23 Kliniske indikatorer

24 p-kontroldiagram for andel (procent)

25 h-kontroldiagram for ”antal imellem”

26 u-kontroldiagram for ”antal per”

27 m-kontroldiagram for middelværdi

28 s-kontroldiagram for spredning

28 Proces- og resultatindikatorer til kvalitetsstyring

30 Kontroldiagram til kvalitetsudvikling

31 1. hovedtrin: Fastsættelse af kvalitetsmål

33 2. hovedtrin: Kvalitetsmåling og kvalitetsvurdering

34 3. hovedtrin: Kvalitetsforbedring

36 4. hovedtrin: Kvalitetsovervågning/kontrol

36 Kontrol- og sammenligningsdiagrammer til kvalitetsudvikling

39 Litteratur

40 Tillæg: Klinisk MåleSystem

44 Tillæg: Valg af kontroldiagramtype

45 Tillæg: Formler til beregning af kontroldiagrammer

48 Tillæg: Formler til beregning af sammenligningsdiagrammer

Klinikere har brug for information til atvurdere kvaliteten af patienternes behand-ling1. Informationen skal kunne give svarpå følgende spørgsmål:

● Hvad er kvalitetsniveauet for behandlin-gen af afdelingens patienter i givneperioder?

● Er kvaliteten på det niveau der forventesunder normale omstændigheder?

● Er kvalitetsniveauet i de givne perioder i overensstemmelse med fastsattestandarder?

● Bliver alle afdelingens patienter behand-let lige godt i alle perioder?

● Hvordan er kvalitetsniveauet for afdelin-gens patienter i forhold til niveauet iandre afdelinger?

Informationen skal bruges til at tage stil-ling til om kvaliteten er som den skal væreeller om den er bedre eller dårligere og der-med om der er mulighed eller behov for for-bedring.

H:S Klinisk Indikator Rapport

En forudsætning for at opnå ovennævnteinformation er at der findes målinger ogoptællinger der på en meningsfuld mådeafspejler kvaliteten af de sundhedsfagligeydelser, dvs. kliniske indikatorer2. En andenforudsætning er at indikatorerne bliver

beregnet og præsenteret på en overskueligmåde der begrænser den tid en kliniker skalafse for at følge med i kvaliteten af arbej-det i en afdeling3.

Til denne brug er udarbejdet H:S KliniskIndikator Rapport. Rapportens formål er atmuliggøre dels intern kontrol af kvalitetenmed kontroldiagrammer, dels sammenlig-ning med andre tilsvarende afdelinger medsammenligningsdiagrammer. I det følgendegennemgås kontrol- og sammenlignings-diagrammer med sigte på at klinikere kanfinde svar på ovennævnte spørgsmål. Brugaf kontrol- og sammenligningsdiagrammerforudsætter ikke speciel viden om statisti-ske metoder eller kvalitetsstyring.

De første fire af ovennævnte spørgsmålbelyses i afsnittet om kontroldiagrammet,det femte i afsnittet om sammenlignings-diagrammet. Konkrete svar på spørgsmåle-ne gives i afslutningsafsnittet ”Anvendel-sen af kontrol- og sammenligningsdiagram-mer” på side 15.

Kontroldiagram

Kontroldiagrammer bruges til intern egen-kontrol i en afdeling. Alle kontroldiagram-mer i H:S Klinisk Indikator Rapport harsamme udseende, uanset hvilken indikatordiagrammet viser. I det følgende gennem-gås kontroldiagrammet med fem konkreteindikatorer som eksempler4 (Figur 1-5).


Klinisk kvalitetsstyring

1) Ved "behandling" forstås i denne håndbog sundhedsfaglig indsats (læge-, sygepleje-, terapeut-, psykologfaglig etc.) vedrøren-de forebyggelse, diagnostik, terapi og rehabilitering.

2) Ved "indikator" forstås i denne håndbog en målbar variabel som anvendes til at overvåge og evaluere kvaliteten.3) Ved "afdeling" forstås i denne håndbog en funktionel klinisk enhed med selvstændig sundhedsfaglig ledelse uanset dens navn:

team, gruppe, afsnit, enhed, afdeling, klinik og center.4) En nøjere gennemgang af de i eksemplerne viste diagramtyper findes i afsnittet ”Kontroldiagramtyper” side 24-28.

Figur 1Kontroldiagram for indikator:30 dages dødelighed efter operation forrumperet aortaaneurisme.

Figur 3Kontroldiagram for indikator:Antal fald blandt patienter indlagt på medi-cinsk afdeling per 1000 indlæggelsesdøgn.

Figur 2Kontroldiagram for indikator:Antal patienter der overlever imellem hverpatient der dør inden for 30 dage efter elek-tiv operation.

Figur 4Kontroldiagram for indikator:Ændring under indlæggelse af score foralmindelig daglig livsførelse (gennemsnit).


Figur 5Kontroldiagram for indikator:Ændring under indlæggelse af score foralmindelig daglig livsførelse (spredning).

Tekstfelter

Et kontroldiagram består af selve diagram-met med et tekstfelt over og under. I detøverste tekstfelt angives at diagrammetstammer fra Klinisk MåleSystem5 og er endel af H:S Klinisk Indikator Rapport.Umiddelbart herunder står: ”Interntarbejdsdokument til kvalitetsudvikling”. At arbejdsdokumentet er internt indebærerat det kun distribueres til den afdeling datastammer fra. Allerøverst til højre står Gå tiloversigt hvilket i den elektroniske versiongør det muligt at skifte til en oversigt overalle indikatorer for det aktuelle speciale6.

I tekstfeltet oplyses også hvilket speciale,hospital og klinik/afdeling diagrammetstammer fra, og dato for rapportens udgi-velse. I de næste linjer anføres indikato-rens navn med fed skrift, fx ”30 dagesdødelighed efter operation for rumperetaortaaneurisme” (Figur 1).

I teksten under diagrammet er med petitskrift anført en række specifikationer, hvisbetydning beskrives i det følgende:

Fx i Figur 1:

p-kontroldiagram – indikator nr. KK4.1 –ujusterede data

Centerlinje: Afdelingens standard, beregnetsom afdelingens gennemsnitlige kvalitet

Fx i Figur 3:

u-kontroldiagram – indikator nr. GE7.3 –ujusterede data

Centerlinje: H:S standard, fastsat af H:SFaldkomité (februar 2002)

Indikatoraksen

Den venstre lodrette linje (y-aksen) kaldesindikatoraksen fordi den angiver de værdiersom indikatoren kan antage, fx dødelighedi procent (Figur 1), antal patienter deroverlever mellem hver der dør (Figur 2),antal fald (Figur 3) eller en score for almin-delig daglig livsførelse (Figur 4 og 5).

Periodeaksen

Den nederste vandrette linje (x-aksen) kal-des periodeaksen fordi den angiver de tids-perioder hvert sæt målinger omfatter.Perioderne kan fx være kvartaler (Figur 1),måneder (Figur 3, 4, 5), eller den periodeder er mellem hver utilsigtet hændelse, fxmellem dødsfald (Figur 2). For hver periodeer anført det antal patienter (betegnet med”pt.”) periodens målinger omfatter.

Kontrolpunkter markererindikatorværdier

Inde i diagrammet findes kontrolpunkter,dvs. periodens værdi på indikatoraksenmarkeret med en blå ruder og hæftet sam-men med de tilliggende punkter med enstiplet blå linje:


5) Se tillæg: Klinisk MåleSystem.6) Se Figur 17 side 20.

Den blå linje med kontrolpunkterne viser ialle diagrammerne at indikatorværdien skif-ter noget fra måned til måned. For at lettevurderingen af betydningen af disse kon-trolpunkter og deres skiftende værdier – deres variation – er der i diagrammetindsat hjælpelinjer: centerlinje og kontrol-grænser.

Centerlinjen markerer standarden

Centerlinjen, en grøn ret linje,markerer den værdi for kvaliteten der i dentidsperiode som diagrammet omfatter ertilstræbt eller forventet. Ordet forventetbruges naturligt hvis indikatoren afspejlerdårlig kvalitet, fx er det naturligt at taleom forventet dødelighed (Figur 1) – under-forstået dødeligheden må gerne være min-dre end forventet. Ordet tilstræbt brugesnaturligt hvis indikatoren afspejler godkvalitet, fx er det naturligt at tale om entilstræbt værdi for forbedring af score foralmindelig daglig livsførelse (Figur 4) –underforstået forbedringen må gerne værebedre end tilstræbt.

Uanset om sprogbrugen er ”tilstræbt” eller”forventet” beskriver centerlinjen det reali-stiske og acceptable kvalitetsmål, standar-den.

For langt de fleste sygdomsområder er derikke på forhånd fastsat en ekstern stan-dard. I sådanne tilfælde er det bedste skønfor den realistiske kvalitet gennemsnittet(middelværdien) af den hidtil målte kvali-tet idet det forudsættes at denne somudgangspunkt er realistisk og acceptabel.Når der ikke er fastsat en ekstern standard,markerer centerlinjen altså gennemsnittetaf afdelingens målinger.

I H:S kan de sundhedsfaglige råd og komi-téer – på basis af den videnskabelige litte-ratur og lokale erfaringer dokumenteretmed kontroldiagrammer – fastsætte sund-hedsfaglige standarder (Figur 6).

For nogle få sygdomsområder er der fastsateksterne standarder for god kvalitet. I Danmark har Det Nationale Indikator-projekt7 således fastsat standarder for sekssygdomsområder: Akut mave-tarmkirurgi,apopleksi, hjerteinsufficiens, hoftefraktur,lungecancer og skizofreni.

På hvert diagram er i teksten under dia-grammet anført hvilken betydning center-linjen har:

● Afdelingens standard, beregnet somafdelingens gennemsnitlige kvalitet

● H:S’ standard, fastsat af SundhedsfagligtRåd eller Komité (med navn og dato)

● National standard, fastsat af en aner-kendt national organisation.

Øvre og nedre kontrolgrænse

Pointen er at centerlinjen markerer enstandard uanset hvordan denne er fastsat.Når dette er fastslået, er spørgsmålet i for-bindelse med indikatorovervågningen om etobserveret kontrolpunkt adskiller sig frastandarden. Da kliniske indikatorer målerbiologiske og psykosociale fænomener hosmennesker, gør den naturlige variation ellertilfældighedernes spil sig i høj grad gæl-dende. Selv om bestemmelsen af kontrol-punktet bliver mere præcis des flere pa-tienter der indgår i beregningen af indika-torværdien, bliver antallet af patienteraldrig stort nok til at fastslå den ”sande”indikatorværdi. Der findes metoder til(under givne vilkår og med et givet antalpatienter) statistisk at beregne den øvre og nedre grænse for hvad tilfældighedernekan afstedkomme. Disse beregnede grænserkaldes henholdsvist øvre og nedre kontrol-grænse og er i diagrammerne markeret medrød stiplet linje henholdsvis over og under centerlinjen.


7) Se: www.nip.dk

Kontrolgrænser betyder at hvis kontrol-punktet ligger mellem den øvre og nedregrænse, så adskiller den observerede indi-katorværdi sig ikke (statistisk sikkert8) fracenterlinjens værdi, altså er kvaliteten(med meget stor sandsynlighed) hverkenværre eller bedre end standarden.

Kontroldiagram viserstatistisk stabil proces

Bemærk at kontroldiagrammer med forskel-lige indikatorer (Figur 1-5) ser ens ud,indeholder de samme elementer og symbo-ler og skal forstås og tolkes på sammemåde: Den lodrette akse angiver indikato-rens værdier, den vandrette tidsperioderne,centerlinjen den tilstræbte eller forventedeværdi (standarden) og kontrolgrænserne


8) Signifikansniveau på 0,27 pct. svarer til at grænserne er beregnet som tre gange standarddeviationen for den forventedetilfældige fordeling (Gauss, Poisson, Binomial, m.fl.), hvilket betyder at intervallet mellem kontrolgrænserne 99,73 pct. sikkertindeholder periodens indikatorværdi, såfremt denne ikke adskiller sig fra standarden (centerlinjen). Hvis kontrolgrænserne erberegnet som andet end 3 gange standarddeviationen er det skrevet i en fodnote på diagrammet.

Figur 6Diagrammet til venstre er identisk med Figur 4, hvor centerlinjen markerer afdelingens stan-dard, beregnet som afdelingens gennemsnitlige kvalitet (i dette tilfælde en ændring af ADL-score på 12 fra indlæggelse til udskrivelse). Sagt på en anden måde: Når der ikke foreliggeren ekstern evidensbaseret standard, er det bedste bud på et realistisk kvalitetsniveau detniveau som afdelingen rent faktisk præsterer.

I diagrammet til højre markerer centerlinjen H:S’ standard fastsat af Sundhedsfagligt Råd forGeriatri (maj 2003). Situationen kunne være den at Sundhedsfagligt Råd for Geriatri hargennemgået litteraturen og H:S’ egne data og fundet at et realistisk og acceptabelt niveau eren ændring af ADL på 15. I diagrammet er den nye centerlinje (ubrudt grøn linje) lagt indved 15 på ”det gamle” diagram, hvor den gamle centerlinje ved 12 er vist med en stipletgrøn linje. Det bemærkes at når den nye centerlinje ved 15 bruges som udgangspunkt forberegning af kontrolgrænserne, er der en måned (oktober 2001) hvor kontrolpunktet falderuden for kontrolgrænsen.

angiver det interval inden for hvilket kon-trolpunkterne kan ligge uden at de adskillersig fra standarden.

Kort sagt: Hvis man kaster et blik på dia-grammet og ser at alle kontrolpunkterneligger tilfældigt svingende inden for kon-trolgrænserne, så er kvaliteten statistiskset i orden hvilket udtrykkes ved: Kontrol-diagrammet viser statistisk stabil proces9.Diagrammerne i Figur 1-5 viser alle stati-stisk stabile processer.

Statistisk stabil proces betyder at afviklin-gen af det kliniske arbejde og dets resulta-ter som indikatoren afspejler, ikke varierermere end hvad der kan forklares ved tilfæl-dighedernes spil. Der tales om tilfældigvariation der skyldes tilfældige årsager.

Den tilfældige variation kaldes også fornaturlig variation, biologisk variation elleralmindelig variation, udtryk der alle minderom at tilfældig variation er indbygget i allefænomener som en ”urørlig” del af virkelig-heden. Sådanne helt tilfældige årsager somingen har indflydelse på, gør sig fx gælden-de når der slås ”plat eller krone” med enmønt.

Betydningen af at en proces er statistiskstabil10, er at processen også klinisk er sta-bil, dvs. det går som det plejer. Med andreord er der ingen grund til at tro at kvalite-ten er værre eller bedre end det der er sæd-vanligt i afdelingen under de eksisterendeforhold. Når afviklingen af det kliniskearbejde er stabil på de givne vilkår, er derdesuden god grund til at antage at kvalite-ten også i de følgende måneder vil væresom den plejer, dvs. den er forudsigelig.

Kontroldiagram viserstatistisk ustabil proces

Men i praksis er det ikke altid at kontrol-diagrammer viser statistisk stabil proces.Undertiden viser diagrammet statistiskustabil proces11. Det betyder at afviklingenaf det kliniske arbejde som indikatorenafspejler, varierer mere end det kan forkla-res ved tilfældighedernes spil. Der tales omikke-tilfældig variation der skyldes speciel-le årsager.

Betydningen af at en proces er statistiskustabil12, er at processen også klinisk erustabil, dvs. det går ikke som det plejer,der er grund til at tro at kvaliteten er afvi-gende (værre eller bedre) end det der ersædvanligt i afdelingen under de givne vil-kår. Når afviklingen af det kliniske arbejdeer ustabil, gør specielle årsager sig gælden-de og der er god grund til at antage at kva-liteten også i de følgende måneder kanblive anderledes end den plejer – den eruforudsigelig så længe årsagerne får lov atgøre sig gældende. Disse specielle årsagerbør derfor findes med henblik på at foreta-ge ændringer i systemet som på ny kanbringe stabilitet i kvaliteten – eventuelt pået andet, helst bedre, niveau.

Tegnene i et kontroldiagram på at en kli-nisk proces er statistisk ustabil, beskrives iBoks 1 og vises i Figur 7-12.

Tekster

Teksterne der ledsager diagrammer somviser statistisk ustabil proces, beskriver om det pågældende tegn er gunstigt ellerugunstigt. Pointen er, som det fremgår iteksterne til Figur 7-12, at en statistiskustabil proces ikke nødvendigvis betyderdårligere kvalitet; den kan også betydebedre kvalitet. For at afgøre om en afvigel-


9) Engelsk: "Process in statistical control".10) Vurderinger om processen er statistisk stabil forudsætter 12 eller flere kontrolpunkter.11) Engelsk: "Process out of statistical control".12) Vurderinger om processen er statistisk ustabil forudsætter 12 eller flere kontrolpunkter.

Figur 7Et kontrolpunkt ligger uden for øvrekontrolgrænse. Afvigelsen er gunstig.Afvigelsen bør give anledning til nærmerevurdering for at finde årsager til det gunsti-ge udfald med henblik på tiltag til vedvaren-de forbedring.

Figur 9Seks på hinanden følgende kontrolpunkterhar tiltagende værdi. Afvigelsen er gunstig.Afvigelsen bør give anledning til nærmerevurdering for at finde årsager til det gunsti-ge udfald med henblik på tiltag til vedvaren-de forbedring.

Figur 8Et kontrolpunkt ligger uden for nedrekontrolgrænse. Afvigelsen er ugunstig.Afvigelsen bør give anledning til vurderingfor at finde årsager til det ugunstige udfaldmed henblik på tiltag til forbedring.

Figur 10Seks på hinanden følgende kontrolpunkterhar aftagende værdi. Afvigelsen er ugunstig.Afvigelsen bør give anledning til vurderingfor at finde årsager til det ugunstige udfaldmed henblik på tiltag til forbedring.


Alle diagrammer (Figur 7-12) viser en proces der er statistisk ustabil. Indikatoraksen kunnevære ”Ændring under indlæggelse af score for almindelig daglig livsførelse”, jf. Figur 4.Retningen opad på indikatoraksen betyder således bedre kvalitet: forbedringsretning opad.


FarvekoderBemærk i Figur 7-12 at tegn på at den kliniske proces er statistisk ustabil har en farvekode:

● Et kontrolpunkt der er uden for øvre eller nedre kontrolgrænse: Rødt kvadrat (Figur 7,8).

● Seks på hinanden følgende kontrolpunkter der har tiltagende eller aftagende værdi: De seks punkter har røde forbindelseslinjer (Figur 9,10).

● Otte på hinanden følgende kontrolpunkter ligger over eller under centerlinjen: De otte punkter har røde forbindelseslinjer (Figur 11,12).

Farvekoderne betyder at en diagramlæser ikke skal søge efter de nævnte tegn på ustabili-tet, blot holde øje med afvigelser fra den farvekode der anvendes når den kliniske proces er statistisk stabil: Blå kontrolpunkter med blå forbindelseslinjer.

Tegn på statistisk ustabil proces

Et kontroldiagram viser, at en klinisk proces er statistisk ustabil når:

● Et kontrolpunkt er uden for øvre eller nedre kontrolgrænse (Figur 7 og 8)

● Seks på hinanden følgende kontrolpunkter har tiltagende eller aftagende værdi*(Figur 9 og 10)

● Otte på hinanden følgende kontrolpunkter ligger over eller under centerlinjen*(Figur 11 og 12)

* Det er en forudsætning at der foreligger 12 eller flere kontrolpunkter i diagrammet.

Boks 1

Figur 11Otte på hinanden følgende kontrolpunkterligger over centerlinjen. Afvigelsen er gun-stig. Afvigelsen bør give anledning til nær-mere vurdering for at finde årsager til detgunstige udfald med henblik på tiltag tilvedvarende forbedring.

Figur 12Otte på hinanden følgende kontrolpunkterligger under centerlinjen. Afvigelsen erugunstig. Afvigelsen bør give anledning tilvurdering for at finde årsager til det ugun-stige udfald med henblik på tiltag til forbed-ring.

se er gunstig eller ugunstig kræves videnom ”forbedringsretningen” på indikator-aksen. På nogle indikatorakser er forbed-ringsretningen opad (fx Figur 2,4), påandre er forbedringsretningen nedad (fxFigur 1,3,5).

Det er væsentligt at slå fast at når en pro-ces er statistisk stabil betyder det ikke i sigselv at den har et klinisk tilfredsstillendeniveau eller en klinisk tilfredsstillende vari-ation. Kontroldiagrammer objektiviserer ogdokumenterer kvalitetsniveau og variation,men stillingstagen til hvad der er tilfreds-stillende respektive ikke-tilfredsstillendekvalitet er en klinisk afgørelse, ikke en sta-tistisk. Nærmere herom i afsnittet ”Kontrol-diagram til kvalitetsudvikling” side 30.

Sammenligningsdiagram

Sammenligningsdiagrammet bruges til atbelyse hvordan kvalitetsniveauet for enafdelings patienter er i forhold til niveauetfor tilsvarende patienter i andre afdelinger isamme perioder. Diagrammet, som dettager sig ud i H:S Klinisk Indikator Rap-port, vises i Figur 13 vedrørende 30 dagesdødelighed efter operation og i Figur 14vedrørende ændring under indlæggelse afscore for almindelig daglig livsførelse.

Tekstfeltet der angiver afdeling, rapport-tidspunkt og indikatorens navn samt dia-grammets akser (indikatorakse og periode-akse), er identiske med de tilsvarende ikontroldiagrammet, se fx Figur 1 og 4.

I sammenligningsdiagrammet findes forhver periode markeret afdelingens kontrol-punkt (med blå ruder ) og den forvente-de værdi i betydningen værdien for deandre H:S-afdelinger som gennemsnitsbe-tragtning i samme periode (lys lilla vandretlinje ).

Observerede værdier er altid behæftet medusikkerhed, og denne bliver større desfærre patienter der indgår i observationen.


Figur 13Sammenligningsdiagram for indikator: 30dages dødelighed efter operation for rumpe-ret aortaaneurisme

Figur 14Sammenligningsdiagram for indikator:Ændring under indlæggelse af score foralmindelig daglig livsførelse (gennemsnit).

Der er derfor markeret et kontrol-interval (med grøn lodret linje) om-kring den forventede værdi der angi-ver hvor kontrolpunktet med 99 pct.sandsynlighed13 vil ligge såfremt detikke afviger fra den forventede værdi.

Det betyder at når et kontrolpunkt liggerinden for kontrolintervallet, adskiller afde-lingens kvalitet sig ikke fra de andre H:S-afdelingers kvalitet. Såfremt et kontrol-punkt er placeret uden for kontrolinterval-let, betyder det at afdelingen adskiller sig(statistisk sikkert) fra de andres kvalitet,dvs. der foreligger en afvigelse.

Det bemærkes at afvigelsen kan være i enfor patienterne gunstig retning eller ugun-stig retning. Afvigelse i ugunstig retning ervist i Figur 13 (3. kvartal 2001) og i Figur14 (december 2002).

En statistisk sikker afvigelse er ikke nød-vendigvis klinisk betydningsfuld:Kontrolpunkter der ligger uden for detniveau de andre afdelinger viser, bør giveanledning til nærmere undersøgelse og vur-dering af årsager til den afvigende kvalitet.En afdeling med gunstig afvigelse harpotentiale til vedvarende intern forbedringog til at fungere som lærested for andreafdelinger. En afdeling med en ugunstigafvigelse kan muligvis tage ved lære afandre afdelingers måde at behandlepatienterne på.

Forskelle i kvalitetsniveauet kan skyldesforskelle i patientsammensætningen. Dår-lige resultater i en afdeling kan skyldes atde patienter der behandles er ældre, meresyge etc. end de patienter der behandles ide andre afdelinger. Gode resultater kanskyldes at de patienter der behandles eryngre, mindre syge etc. end de patienterder behandles i de andre afdelinger. Hviskvalitetsforskelle ikke skyldes forskelle mel-lem patienterne, må forklaringen søges i

forskelle i den måde patienterne behandlespå og den måde behandlingen er organise-ret, altså årsager som afdelingen har ind-flydelse på.

Ideelt skal en indikator for et behandlings-resultat derfor justeres således at forskellemellem patienterne udjævnes før der fore-tages sammenligning af kvalitet mellemafdelinger.

Indtil statistisk justering indføres i H:SKlinisk Indikator Rapport for indikatorerder vedrører patientresultater, er afdelingerog sundhedsfaglige råd nødt til at tagepatientforskelle i betragtning ved gransk-ning af forskelle mellem H:S-afdelingersresultater. En af mange betingelser der skalvære opfyldt før H:S Klinisk IndikatorRapport kan indeholde justerede indikator-værdier er at alle relevante risikofaktorersom sygdommens sværhedsgrad, komplice-rende sygdomme, livsstilsfaktorer mv. regi-streres for alle patienter.

Anvendelsen af kontrol- ogsammenligningsdiagrammer

I indledningen til afsnittet ”Klinisk kvali-tetsstyring” nævnes klinikernes behov forinformation som baggrund for at besvareen række spørgsmål vedrørende den klini-ske kvalitet. I det følgende vises hvordande beskrevne kontrol- og sammenlignings-diagrammer kan anvendes til at besvarespørgsmålene. Hovedprincippet er atsåfremt kontrolpunkterne ligger jævnt svin-gende inden for de markerede kontrolgræn-ser i kontroldiagrammerne respektive liggerinden for kontrolintervallerne i sammenlig-ningsdiagrammerne, er kvaliteten ”i orden”.Som eksempel herpå bruges indikatorenvedrørende ”Ændring under indlæggelse afscore for almindelig daglig livsførelse” ogfor overskuelighedens skyld genvises detidligere anvendte figurer i det følgende.


13) Kontrolintervaller beregnet som tre gange standarddeviationen svarende til nøjagtig 99,73 pct. sikkerhed for at intervalletindeholder kontrolpunkter der ikke afviger fra standarden.


Figur 4 Figur 6

● Hvad er kvalitetsniveauet for behand-lingen af afdelingens patienter i givneperioder?

Figur 4. Det konkrete kvalitetsniveau ermarkeret med kontrolpunktets værdi påindikatoraksen for hver måned.

● Er kvaliteten på det niveau derforventes under normale omstændig-heder?

Figur 4. Centerlinjen markerer det niveauder forventes under normale behandling-somstændigheder (intern standard).Kontrolpunkterne ligger alle inden for kon-trolgrænserne. Når der tages hensyn til denvariation som tilfældigheder betinger,adskiller kontrolpunkterne sig ikke (stati-stisk sikkert) fra centerlinjen, dvs. kvalite-ten er på det forventede niveau – og pro-cessen er statistisk stabil hvilket betyder atsamme niveau også kan forventes fremover.

● Er kvalitetsniveauet i de givne perio-der i overensstemmelse med fastsattestandarder?

Figur 6. Centerlinjen markerer det niveau der er fastsat som H:S standard, og kontrol-grænserne er beregnet med udgangspunkt idenne centerlinje. Kontrolpunktet for okto-ber 2002 ligger uden for nedre kontrol-grænse. Dette kontrolpunkt adskiller sig(statistisk sikkert) fra standarden.Kontrolpunktet for den pågældende månedtyder på at kvaliteten er dårligere end dender er fastsat som standard.

● Bliver alle afdelingens patienterbehandlet lige godt i alle perioder?

Figur 4. Kontroldiagram (for gennemsnit):Kontrolpunkterne ligge alle inden for kon-trolgrænserne, dvs. gennemsnitskvalitetenvarierer ikke betydende (statistisk sikkert)fra periode til periode.


Figur 5 Figur 14

Figur 5. Kontroldiagram (for spredning):Kontrolpunkterne ligge alle inden for kon-trolgrænserne, dvs. kvaliteten varierer ikkebetydende (statistisk sikkert) imellem pa-tienterne inden for hver periode14.

Figur 4 og 5 sammen. Når der tages hensyntil den variation som tilfældighederne kanforklare, er der ikke betydende (statistisksikre) forskelle i patientbehandlingen fraperiode til periode og inden for de enkelteperioder, dvs. patienterne behandles ligegodt.

● Hvordan er kvalitetsniveauet forafdelingens patienter i forhold tilniveauet i andre afdelinger?

Figur 14. Kontrolpunktet for december 2002ligger under kontrolintervallet. Dette tyderpå at kvaliteten i denne måned er dårligereend i de andre afdelinger.

H:S Klinisk IndikatorRapport

Formålet med Klinisk Indikator Rapport er at støtte medarbejderes og lederesbestræbelser for at dokumentere kvalitetog synliggøre forbedringer af de kliniskeydelser. Rapporten udsendes hver månedeller hvert kvartal. En given afdeling haradgang til de rapporter der omhandler egen afdeling. De sundhedsfaglige råd haradgang til alle rapporter der vedrører egetspeciale. Hospitalsdirektionerne har adgangtil de rapporter der vedrører deres ledelses-område.

De enkelte afdelinger har ansvar for atderes kvalitet er i overensstemmelse medgod praksis, og de sundhedsfaglige råd harmedansvar for at den samlede kvalitet i H:Ser på det højeste mulige niveau og med envariation der tilgodeser borgernes ret til

14) Nærmere forklaring se afsnit "s-kontroldiagram for spredning".


Figur 15Klinisk Indikator Rapport med kontrol- og sammenligningsdiagram for indikatoren ”30 dagesdødelighed efter operation for aortaaneurisme”.

ensartet behandling for samme sygdomme ialle H:S-afdelinger.

Klinisk Indikator Rapport indeholder indi-katorer der er udviklet og/eller godkendt afde sundhedsfaglige råd og komitéer.Indikatorværdierne præsenteres som kon-trol- og sammenligningsdiagrammer som deer vist og beskrevet i de foregående afsnit.

Antallet af afdelinger der modtager KliniskIndikator Rapport, øges i perioden 2003-2005 i takt med at antallet af specialer dertilsluttes indikatorarbejdet, øges.

Rapport for hver indikator

Som eksempel vises rapporten for indikato-ren ”30 dages dødelighed efter operationfor rumperet aortaaneurisme” (Figur 15).

Som et andet eksempel vises rapporten forindikatoren ”Ændring under indlæggelse afscore for almindelig daglig livsførelse”(Figur 16).

Rapportoversigt

Figur 15 og 16 viser hvorledes hver enkeltindikator præsenteres i Klinisk IndikatorRapport. Hvert speciale har imidlertid flereindikatorer, typisk 6 -12. For at lette over-blikket over disse indledes hver månedsindikatorrapport med ”Klinisk IndikatorRapport: Oversigt” som præsenteres i Figur 17 (side 20).

I oversigten angives i tekstfeltet den sidsteperiode i rapporten, hvem rapporten angår(afdeling/klinik, hospital, speciale) samtrapportdatoen.

I oversigtens venstre kolonne identificeresde givne indikatorer med en kort titel ognummer. I den elektroniske version kanman ved klik på indikatornavnet i oversig-tens venstre kolonne få vist den givneindikators rapport på den form der ses iFigur 15 og 16.


Figur 16Klinisk Indikator Rapport med kontrol- og sammenligningsdiagram for indikatoren”Ændring under indlæggelse af score foralmindelig daglig livsførelse”. Bemærk atrapporten for denne indikator (som ermåling på en score-skala) indeholderkontroldiagram for både gennemsnit (m-diagram) og spredning (s-diagram).

Den mellemste kolonne omhandler kontrol-diagrammet. Det angives om kontroldia-grammet (for den sidst registrerede perio-de) viser statistisk stabil proces: Ja ellerNej. Hvis svaret er Nej, dvs. der er tegn påat processen er statistisk ustabil, anføresdesuden om afvigelsen er i gunstig ellerugunstig retning.

Den højre kolonne omhandler sammenlig-ningsdiagrammet. Det angives om kontrol-

punktet (for den sidst registrerede periode)ligger inden for eller uden for kontrolinter-vallet. Hvis svaret er uden for, anføres des-uden om afvigelsen er i gunstig eller ugun-stig retning.

Adgang til Klinisk Indikator Rapport

Rapporten udsendes per e-mail til de rele-vante afdelingsledelser der beslutter denvidere distribution i afdelingen per e-maileller udskrifter. Der forventes desudenadgang til rapporten direkte fra KliniskMåleSystem15. Til denne adgang krævesbrugernavn og adgangskode efter tilladelsefra afdelingens ledelse.

15) Se tillæg: Klinisk MåleSystem.


Klinisk indikator rapport

Månedsoversigt maj 2003. Geriatri. Hospital X. Afdeling Y. Rapport 12.06.2003

Indikator navn Kontrol af Sammenligning med og nummer egen afdeling over tid andre H:S afdelinger:

Kontroldiagram Sammenligningsdiagram

Statistisk stabil* Statistisk kontrolinterval*

Ja Nej Nej Indenfor Udenfor UdenforGunstig Ugunstig Gunstig Ugunstig

Depression GDS-5

GE1.1 Udredning X X

Demens MMSE

GE2.1 Opfølgning X X

GE2.2 Ændring X X

ADL Barthel

GE3.3 Ændring X X

GE3.4 Opfølgning X X

Fysisk funktion TUG

GE5.1 Ændring X X

Ernæring BMI

GE6.1 Ændring X

GE6.2 Datakvalitet X X

Fald

GE7.3 Fald/1000 indlæggelsesdage X X

*Statistisk stabil og *Statistisk kontrolinterval gælder for den sidste periode i rapporten, her maj 2003.

Figur 17Oversigt der for den givne måned viser afvigelser fra det tilstræbte eller forventede (standarden).

Joint Commissions internationale akkredi-teringsstandarder fastsætter krav til arbej-det med kvalitetsstyring og -udvikling, her-under bl.a.:

● At hospitalet konstant har som mål atøge patientsikkerhed og forbedrekvaliteten af relevante ydelser

● At der fastlægges en plan for kvalitets-styring og -overvågning der omfatterhele organisationen

● At der fastlægges metoder og principperfor organisationens systematiske arbejdemed kvalitetsudvikling

● At alle ledelsesniveauer er involveret iat etablere og vedligeholde en kultur iorganisationen der sikrer fokus på kvali-tetsforbedring og patientsikkerhed

● At alle relevante faggrupper og personeruddannes og involveres i kvalitetsfor-bedring og at der uddannes personer iorganisationen der kan forestå ellerunderstøtte arbejdet med dataindsam-ling, bearbejdning, præsentation ogfortolkning

● At organisationen understøtter kvalitet-sarbejdet vha. understøttende data- ogit-systemer og en organisation der kanfortolke og følge op på data fra kvali-tetsovervågning og forbedring

● At organisationen fastlægger principperfor overvågning, analyse og indsats nårutilsigtede hændelser eller fejl opstår.

Sådanne krav til kvalitetsstyring medførerikke i sig selv udvikling eller forbedringuanset hvor retvisende de kliniske indika-torer måtte være og hvor komplet dataind-samlingen måtte være. Udvikling og for-bedring forudsætter at der af klinikere og

ledelser iværksættes relevante forbedrings-foranstaltninger.

Der findes tre overordnede tilgange tilkvalitetsstyring:

● Opfylde kvalitetsmål: Der er fastsatkvalitetsmål på forhånd; indikatorover-vågning skal sikre at kvalitetsmåletopfyldes (Quality Assurance)

● Bedre end de bedste: Kvalitetsmåletfastsættes på det niveau som de deryder bedst kan opnå; indikatorovervåg-ning skal sikre at dette kvalitetsmålopfyldes; forudsætter adgang til data fraandre institutioner der meningsfuldt kanbruges til at sammenligne institutioner-ne (Benchmarking)

● Vedvarende forbedring: Det overordnedekvalitetsmål er til stadighed at leverebedre og bedre ydelser og resultater;indikatorovervågning skal sikre at udvik-lingsretningen er vedvarende gunstig(Continuous Quality Improvement).

Den principielle tilgang i H:S vedrørende de sundhedsfaglige ydelser er vedvarendeforbedring: Helbredelsesrater kan – indenfor de givne rammers muligheder – aldrigblive for høje, og antallet af dødsfald ogkomplikationer som følge af behandlingkan aldrig blive for lave. De to første,ovenfor nævnte tilgange anvendes i praksissom stadier på den vedvarende forbedrings-vej til at sikre at kvaliteten er ensartet iH:S og til at sikre at den mindst er påniveau med nationale og internationalestandarder hvor sådanne findes.

Indikatorovervågning og statistisk kvali-tetsstyring har tre hovedformål:

● Variationskontrol: Sikre at processerne – systemet med alle kliniske og ikke kli-


Statistisk kvalitetsstyring

niske arbejdsgange – er stabile og der-med forudsigelige som forudsætning forat vurdere niveau og udviklingsretning,altså at kvalitet har tilfredsstillende(begrænset) variation

● Niveaukontrol: Sikre at det stabile kvali-tetsniveau er i overensstemmelse medgod klinisk praksis som den måtte værekendt fra international litteratur, natio-nale og lokale standarder eller målingerudført på sammenlignelige afdelinger,altså at kvaliteten har et tilfredsstillen-de niveau

● Forbedringskontrol: Sikre at forbedringerdokumenteres, altså at kvalitetsudviklin-gen er tilfredsstillende i retning af detbedre.

Kvalitetsstyringen har som forudsætning atklinikere og ledelsen har rettidig og tro-værdig ledelsesinformation på en form derlet og overskueligt kan give svar på spørgs-mål der relaterer sig til førnævnte hoved-formål:● Er kvalitetsvariationen acceptabel?● Er kvalitetsniveauet acceptabelt?● Er kvalitetsudviklingsretningen til det

bedre?

En vanskelighed ved at svare entydigt påspørgsmålene er at der altid er hæftet usik-kerhed til den information der skal anven-des som beslutningsgrundlag. Denne usik-kerhed kan imødegås ved at bruge statisti-ske metoder der tager højde for den tilfæl-dige variation der er knyttet til målingerne.

Variation og statistiskprocesstyring

Alle biologiske og psykosociale fænomener,herunder kliniske, udviser variation. Nårovennævnte spørgsmål skal besvares, skaldet derfor ske under hensyntagen til at deter fænomener med indbygget variation derbeskrives. At variationen er indbyggetindebærer at klinikere og ledelser ikke harindflydelse på den, så lidt som de har ind-

flydelse på udfaldet når der slås plat ellerkrone med en mønt.

Antallet af patienter der indgår i en givenindikatormåling i en given periode, er i denkliniske dagligdag ofte begrænset hvilketsætter grænser for selv meget nøjagtige ogpræcise målingers evne til at udtrykke densande værdi for kvaliteten: Måling på 10patienter giver statistisk set et mindre sik-kert mål for hvad den sande kvalitet er, endmåling på 100 patienter.

Kort sagt skal målingerne vurderes underhensyn til den allestedsnærværende tilfæl-dige variation, herunder den usikkerhed derfølger af begrænsninger i stikprøvestørrel-ser.

I kvalitetsstyring er det således afgørendeat skelne mellem

● tilfældig variation der skyldes tilfældigeårsager som er ukendte og som der ikkekan gøres noget ved og

● ikke-tilfældig variation der skyldes spe-cielle årsager som er erkendbare vednærmere vurdering og analyse og somder kan gøres noget ved.

Statistik kan bruges til at skelne tilfældigvariation fra ikke-tilfældig variation somforudsætning for at vide hvornår der erspecielle årsager som forklaring på kvali-tetsafvigelse i en klinisk proces. Den stati-stiske analyse undersøger om der er merevariation end forventet. I givet fald bety-der det at der (med meget stor sandsynlig-hed) foreligger specielle årsager som for-klaring på afvigelsen.

De statistiske metoder der anvendes til atbesvare spørgsmål om processtabilitet ogkvalitetsniveau, betegnes statistisk proces-styring. Heri har kontroldiagrammer enmeget fremtrædende plads som værktøj til at afgøre hvornår en proces er statistiskstabil, dvs. udviser tilfældig variation respektive hvornår en proces er statistiskustabil, dvs. udviser ikke-tilfældig variation.


Statistisk processtyring er udviklet i denprivate produktions- og servicesektor ogefterprøvet i akademiske institutioner. I desidste tiår har statistisk processtyring vun-det indpas i den offentlige sektor, herundersundhedssektoren, som konsekvens af tilta-gende grad af kvalitetsstyring på lige fodmed økonomi- og produktionsstyring.

For klinikere med ledelsesfunktioner ved-rørende økonomi- og aktivitetsstyring kandet være af interesse at vide at de statisti-ske metoder der oprindeligt blev udviklettil at styre kvalitet siden har fundet anven-delse i styring af økonomi og aktivitet,altså til at svare på spørgsmål som: Er deforskelle der findes mellem budget og kron-eforbrug i en given måned udtryk for til-fældig variation eller udtryk for at der ernoget grundlæggende galt med økonomien?Er fundne ændringer i sengedagsforbrugetudtryk for tilfældige svingninger eller erder specielle årsager til observerede stig-ninger eller fald?

Kliniske indikatorer

Der skelnes mellem sygdomsspecifikke oggenerelle kliniske indikatorer. Vedrørendekliniske indikatorer for sygdomsspecifikkeområder har H:S et program for specialer-nes arbejde med disse. Programmets sigteer at hvert af H:S’ 35 specialer skal anven-de ca. tre indikatorer for hver af de trehyppigste/vigtigste sygdomsområder indenfor specialet. De i programmet indgåendeindikatorer kan være udviklet af en aner-kendt ekstern organisation16 eller væreudviklet internt af H:S sundhedsfaglige råd.

Vedrørende indikatorer for generelle klini-ske områder udvikles indikatorerne typiskaf de tværgående komitéer (fx vedrørendeernærings-, infektions- og medicinerings-området).

Akkrediteringsstandarderne fra JointCommission International indeholder kravom overvågning af udvalgte generelle klini-ske indikatorer. Det drejer sig bl.a. om brugaf blod og blodprodukter, brug af antibioti-ka, brug af anæstesi, kirurgiske procedurer,medicineringsfejl, infektionsparametre ogsikkerhed i forbindelse med laboratorie- ogrøntgenudstyr.

De sundhedsfaglige råd respektive komitéergodkender indikatorer til brug i H:S, afde-linger og hospitaler står for implementeringi klinisk praksis og H:S Enhed for KliniskKvalitet står for at facilitere indikatorudvik-ling og implementering.

Som led i faciliteringen er udviklet et it-værktøj, H:S Klinisk MåleSystem17. Dette eregnet til – på H:S I:Net – at indrapporterede nødvendige data fra klinikkerne/ afde-lingerne, til automatiseret at foretage defornødne indikatorberegninger og til atlevere præsentationer på en standardiseretmåde til afdelinger og hospitaler: KliniskIndikator Rapport. Afdelingerne kan få eks-porteret deres egne data fra Klinisk Måle-System til afdelingens egne databaser tilnærmere analyse.

Per definition er en indikator en målbarvariabel der afspejler kvaliteten inden foret område. Indikatoren kan afspejle kvali-teten i forhold til fastlagte standarder ellerafspejle kvalitetens absolutte variation ogniveau og dens udviklingsretning.

Indikatorer betegnes kliniske når de afspej-ler kvaliteten af de sundhedsfaglige ydel-ser. De sygdomsspecifikke kliniske indikato-rer er de indikatorer der mest præcist ogdirekte måler kvaliteten af den givne syg-doms behandling. Kliniske indikatorer byg-ger på egenskaber ved kvalitet der kantælles eller måles, dvs. talværdier der kanbearbejdes med statistiske metoder.


16) Fx knyttet til Landsdækkende Kliniske Kvalitetsdatabaser, herunder Det Nationale Indikatorprojekt, eller Joint CommissionCore Performance Measures.

17) Se tillæg: Klinisk MåleSystem.

Indikatorberegninger forudsætter et sætdata der typisk som minimum indeholderoplysninger om: hvem (patientidentifikati-on), hvor (identifikation af institution,afdeling, afsnit), hvornår (tidspunkt) oghvad (diagnose, behandling, pleje) dermåles, foruden naturligvis indikatorensmålings- eller tællingsværdier samt endeligdata vedrørende eventuelle risikofaktorer.

Indikatortyper

Indikatorer findes som følgende hoved-typer:

● Andel patienter med en tilsigtet eller enutilsigtet hændelse (fx andel patienterder bliver raske eller andel patienter derdør, Boks 2).

● ”Antal per” kan dreje sig om antal til-sigtede hændelser (fx antal remissioner)eller antal utilsigtede hændelser (fxantal medicinbivirkninger) per månedeller per år (Boks 3).

● Målelige størrelser der afspejler kvalitethos patienten (fx funktionsscore hosgenoptræningspatienter, blodtryk hoshypertensionspatienter og blodsukkerhos diabetespatienter, Boks 4).

Indikatortypen er betydningsfuld derved atadskillelsen mellem tilfældig variation ogikke-tilfældig variation bygger på at dentilfældige variation er kendt, således athver indikatortype har sin egen forventedevariation når kun tilfældige årsager gør siggældende18. Kontrolgrænser og kontrolin-tervaller beregnes under hensyn til den for-ventede tilfældige variation for hver indi-katortype. Indikatorværdier der afvigermere end det der kan forklares som forven-tet tilfældig variation, er med stor sikker-hed forårsaget af specielle årsager.

Kontroldiagramtyper

Svarende til indikatortyperne bruges iKlinisk Indikator Rapport følgende typer afkontroldiagrammer19:

● p-kontroldiagram for andel (procent)

● h-kontroldiagram for ”antal imellem”

● u-kontroldiagram for ”antal per”

● m-kontroldiagram for middelværdi

● s-kontroldiagram for spredning.

p-kontroldiagram for andel (procent)

Mange egenskaber der kan belyse kliniskkvalitet, kan tælles, og hændelsen kan kunoptræde én gang hos hver patient. Foreksempel er død en engangsforeteelse forden enkelte patient, så antallet af døde ogantallet af levende i en patientgruppe kantælles: Død ja eller nej. En praktisk mådetalmæssigt at udtrykke kvaliteten medsådanne egenskaber er at angive andeldøde, fx som procent døde. Flere eksempleri Boks 2.

Et p-kontroldiagram er vist for død efteroperation i Figur 1. Indikatoren for engiven gruppe patienter (behandlet i énperiode) beregnes som en simpel brøk hvortælleren angiver antal døde og nævnerenalle de patienter der indgår i gruppen(levende og døde), altså

antal døde × 100 =

antal levende +antal døde

Som eksempel: I tredje kvartal 2003 blevder opereret 20 patienter. 30 dage efteroperationen var 3 patienter døde.Kvartalets indikatorværdi er herefter

317 + 3

× 100 = 15% dødelighed


18) Den forventede tilfældige variation følger fx ofte binomial fordelingen for indikatorer som andel, Poisson fordelingen for indi-katorer som ”antal per” og Gauss normalfordeling for indikatorer som målelig størrelse.

19) Se Tillæg: Valg af kontroldiagramtype.

dødelighed i procent

Kontroldiagram der bygger på den tilfældi-ge fordeling af en ja/nej-egenskab (binomi-alfordelingen), benævnes p-kontroldia-gram20.

h-kontroldiagram for ”antal imellem”

Nogle egenskaber der kan belyse kvalitetog kan tælles (og kun kan optræde en ganghos hver patient), er så sjældent forekom-mende (fx under 5 pct.’s forekomst) at deter vanskeligt at få sikre procentangivelser.Sjældent forekommende hændelser er fxalvorlige komplikationer og dødsfald i for-bindelse med operation eller medicinskbehandling.

Det forholder sig rent logisk sådan at josjældnere en komplikation er, des flerepatienter kommer igennem behandlingen

uden komplikationer. Så i stedet for atfølge andel (procent) patienter med kom-plikationer, kan følges antal patienter udenkomplikation imellem hver patient medkomplikation. Altså en indikator der byggerpå ”antal imellem” (Figur 2). Er komplika-tionshyppigheden lav og stabil, vil dervære et givet, stort antal komplikationsfriepatienter mellem hver patient med kompli-kation. En indikatorberegning med ”antalimellem” har bedre evne til at påvise afvi-gelser end traditionel andelsberegning nårder er tale om sjældent forekommendekomplikationer og hændelser.

Kontroldiagram der bygger på den tilfældi-ge fordeling af ”antal imellem” (fx hyper-geometrisk fordeling), benævnes h-kontrol-diagram21.


Egenskaber ved klinisk kvalitet der kan tælles og som kun optræder én gang hoshver patient

Patienter der:

– Dør efter behandling: ja/nej

– Bliver kureret, symptomlindret, smertefri, funktionsforbedret, tilfreds: ja/nej

– Får liggesår (et eller flere) under indlæggelse: ja/nej

– Får udført undersøgelse ved indlæggelse (fx journal, ernæringsvurdering ): ja/nej

– Får fysioterapi, ergoterapi, jordemoderfaglig assistance, psykologhjælp: ja/nej

– Får en given behandling (fx postoperativ mobilisering, medicin for blodpropper):ja/nej

– Har VAS smertescore under 4 på femte postoperative dag: ja/nej

– Har postoperative komplikationer (en eller flere): ja/nej

– Har bivirkning (en eller flere) af medicin: ja/nej

– Får behandling inden for 6 timer efter diagnose: ja/nej

Boks 2

20) Se Tillæg: Formler til beregning af kontroldiagrammer.21) Se Tillæg: Formler til beregning af kontroldiagrammer.

u-kontroldiagram for ”antal per”

Ovennævnte kontroldiagrammer omhandleregenskaber ved kvalitet der kan tælles ogkun kan optræde én gang for hver patient(fx død). Andre værdifulde egenskaber vedkvalitet der kan tælles, er karakteriseretved at hændelsen kan optræde flere gangehos samme patient. Det gælder fx antalbæltefikseringer i forbindelse med tvangs-indlagte psykiatriske patienter eller antalfald i forbindelse med indlæggelse. Flereeksempler i Boks 3.

Egenskaber ved kvalitet der kan tælles ogoptræde flere gange hos hver patient giverofte mest mening når de bliver sat i forholdtil et tidsmål og dermed udtrykker intensi-teten af hændelsen, fx

● Bæltefikseringer i forhold til indlæggel-sestiden: Antal bæltefikseringer per 100indlæggelsesdøgn

● Fald i forhold til indlæggelsestiden:Antal fald per 1000 indlæggelsesdøgn.

Udtryksformen ”per” indebærer ikke at derer observeret 100 eller 1000 indlæggelses-døgn, men udtrykket svarer til at man godtkan tale om at køre 100 km per time selvom bilen kun har haft denne hastighed ikort tid.

Et u-kontroldiagram er vist for ”Antal faldper 1000 indlæggelsesdøgn” i Figur 3.Indikatoren i dette eksempel beregnes foren given gruppe patienter (behandlet i énperiode) som en simpel brøk, hvor tællerenangiver det samlede antal fald blandt allede patienter der indgår i gruppen (hverpatient med 0,1,2, 3 eller 4 osv. antal fald)og nævneren angiver det samlede antalindlæggelsesdøgn (summen af hver pati-ents indlæggelsestid), altså

det samlede antal fald

× 1000 =det samlede antal indlæggelsesdøgn

Som eksempel: I maj måned 2003 blev derudskrevet 187 patienter fra medicinsk afde-ling M. De havde tilsammen haft 5 fald og


Egenskaber ved klinisk kvalitet der kan tælles og kan optræde flere gange hossamme patient

Antal hændelser:

– Medicinbivirkninger

– Infektioner (fx lokal tromboflebitis ved intravenøs adgang)

– Bæltefikseringer (fx på psykiatrisk afdeling)

– Fald

– Epilepsianfald

– Astmaanfald

– Episoder med kløe

– Komplikationer til et indgreb/operation

Boks 3

antal faldper 1000 ind-læggelsesdøgn

havde sammenlagt været indlagt i 500døgn. Månedens indikatorværdi er herefter

5 10 fald per 1000500

× 1000 =indlæggelsesdøgn

Kontroldiagram der bygger på den tilfældi-ge fordeling af egenskaber der kan optrædeflere gange per patient (Poissonfordelin-gen), benævnes u-kontroldiagram22.

m-kontroldiagram for middelværdi

Der findes mange egenskaber der kan bely-se kvalitet som kan måles på en skala, fxblodtryk eller score for almindelig dagliglivsførelse. Flere eksempler i Boks 4.

En hensigtsmæssig måde talmæssigt atudtrykke kvaliteten med målelige egenska-ber er at beregne gennemsnittet (middel-værdien) for måleværdierne for den givnegruppe patienter (behandlet i én periode).Som eksempel: Det systoliske blodtryk (BT)måles hos en gruppe behandlede hyperto-nikere. Som udtryk for behandlingskvalite-ten anvendes det gennemsnitlige blodtrykfor gruppen, altså

BT pt.1 + BT pt.2 + BT pt.3 + BT pt.4 antal patienter (her 4)

=


Boks 4

22) Se Tillæg: Formler til beregning af kontroldiagrammer.

Egenskaber der kan belyse kvalitet som kan måles

Diverse score

– Funktionsniveau (fx ADL)

– Smerter (fx målt med Visuel Analog Skala)

– Balanceevne, demens, depression, m.fl.

– Patientvurderet fysisk og mentalt helbred (fx spørgeskema SF36)

Fysiologiske og biokemiske målinger

– Blodtryk, puls og temperatur

– Blodsukker og HgA1c

– S-albumin, vægt og BMI (Body Mass Index)

– S-Kolesterol

Tidsmålinger

– Tid fra indlæggelse til medicinsk behandling af akut sygdom

– Tid fra diagnose af akut sygdom til operation

– Overlevelsestid

– Mobilitet vurderet ved tid (Timed Up and Go)

det gennem-snitlige blodtryk

Som eksempel: BT for pt.1 måles til 115mm Hg, pt.2 til 125, pt.3 til 122 og pt.4 til118 mm Hg, dvs.

115 + 125 + 122 + 118 4

=

Et kontroldiagram der bygger på den tilfæl-dige fordeling (Gauss normalfordelingen)for en egenskab ved kvalitet der kan målesog beregnes som gennemsnit (middelvær-di), benævnes m-kontroldiagram23.

s-kontroldiagram for spredning

Ved alene at beregne og betragte gennem-snittet af blodtryksmålingerne mistes imid-lertid værdifuld information af betydningfor vurdering om kvaliteten af behandlin-gen af hypertonikere er i orden.

De patienter der indgik i perioden ovenfor,havde som gennemsnit et systolisk BT på120 mm Hg som tyder på god behandlings-kvalitet. En sådan gennemsnitsbetragtningkan dog skjule store og afgørende forskelleinden for den gruppe patienter der kvali-tetsvurderes.

De fire patienter ovenfor med et gennem-snitsblodtryk på 120 mm Hg havde BT påhenholdsvis 115, 125, 122 og 118 mm Hg.En anden gruppe patienter kan fx have BTsom følger: 190, 125, 115 og 50 mm Hg.Det gennemsnitlige blodtryk er som forførstnævnte gruppe 120 mm Hg, men grup-pen indeholder en patient med et kritisklavt blodtryk (50 mm Hg) og en patientmed et kritisk højst blodtryk (190 mm Hg).Så selv om gennemsnittet – 120 mm Hg –tyder på en god behandlingskvalitet, kangennemsnitsværdien dække over patientermed meget høje og meget lave blodtryks-værdier – altså patienter der har dårlig

behandlingskvalitet. Gennemsnittet aleneer således ikke et tilstrækkeligt udtryk forbehandlingskvaliteten.

Gennemsnittet suppleres derfor med ettalmæssigt udtryk for om der er patienterder ligger langt fra gennemsnitsværdien. Et talmæssigt udtryk for denne spredning24

omkring gennemsnitsværdien er afstandenfra det laveste BT (50 mm Hg) til det høje-ste (190 mm Hg), altså en spredning på140 i det andet eksempel. Den tilsvarendespredning i første eksempel var fra 115 til125 mm Hg, altså 10 mm Hg. Kort sagt:Lille spredning er udtryk for, at alle patien-ters BT ligger tæt på gennemsnitsværdien.For at kunne være sikker på at et ”godt”gennemsnit faktisk afspejler god kvalitet,skal det sikres at alle patienters BT liggerrimeligt tæt på ”det gode” gennemsnit.

Til at overvåge dette konstrueres et kon-troldiagram (Figur 5) der viser spredningeninden for hver periode, med bestemmelse afen centerlinje og øvre og nedre kontrolg-rænse for spredningen. Dette s-kontroldia-gram for spredning er et supplement til m-kontroldiagrammet for gennemsnittet: m-kontroldiagrammet viser om der er variati-on i behandlingsresultaterne som gennem-snitsbetragtning fra periode til periode derer større end forventet, s-kontroldiagram-met viser om der er variation inden for hverperiode der er større end forventet25.

Proces- og resultatindika-torer til kvalitetsstyring

De egenskaber ved kvalitet som indikatorenafspejler, vedrører enten den korrekte be-handling (den kliniske proces: den behand-ling der giver den ønskede virkning uden atskade patienten) eller behandlingsresulta-tet for patienten (den tilsigtede virkning:


23) Se Tillæg: Formler til beregning af kontroldiagrammer.24) Spredning kan udtrykkes på to måder. 1) Spændvidde: Afstanden mellem mindste og største værdi.

2) Standarddeviation: Beregnet udtryk for hvordan værdierne fordeler sig omkring gennemsnitsværdien (kvadratroden af sum-men af de kvadrerede differencer mellem gennemsnittet og de enkelte værdier, divideret med antal værdier minus 1).

25) Se Tillæg: Formler til beregning af kontroldiagrammer.

det gennem-snitlige blodtryker 120 mm Hg


Boks 5

helbredelseseffekten uden utilsigtede virk-ninger: bivirkninger og komplikationer). I Boks 5 gives eksempler på sygdomsspeci-fikke procesog resultatindikatorer udvikletaf H:S sundhedsfaglige råd og eksempler pågenerelle indikatorer afledt af akkredite-ringsstandarder.

Behandling og behandlingsresultaterhænger grundlæggende sammen. Korrektbehandling giver de tilsigtede helbredsfor-bedringer. Det betyder at uanset om deranvendes indikatorer for patienternes hel-bredsresultat (resultatindikatorer) eller fordet kliniske arbejdes kvalitet (procesindika-torer), så er begge direkte eller indirekteudtryk for kvaliteten af den kliniske virk-somhed inden for det overvågede sygdom-sområde. Selv om det sprogligt er kludret,kan såvel resultatindikatorer som procesin-dikatorer altså anvendes til processtyring.Når dette er slået fast, skal nævnes enrække fordele og ulemper ved proces- ogresultatindikatorer som resumeres i Boks 6og beskrives nærmere i det følgende.

Procesindikator

Fordelen ved kliniske procesindikatorer erat de direkte måler kvaliteten af de aktivi-teter og ydelser som klinikere og ledelserhar ansvaret for i det daglige arbejde. Pro-cesindikatorer kan således anvendes tildirekte at vurdere om det arbejde der udfø-res er i overensstemmelse med god kliniskpraksis, fx om afdelingens retningslinjerfølges. Desuden kan procesindikatoreranvendes til at belyse om det kliniskearbejde udføres så ensartet og stabilt atafdelingen ”kan holde det den lover”, dvs.holde det kvalitetsniveau der er ”offentlig-gjort” og aftalt med patienterne ved detinformerede samtykke. Ulempen er at pro-cesindikatorer kun er et mål for slutresulta-tet i den udstrækning der måtte være bevi-selig sammenhæng mellem god kliniskpraksis og helbredsresultatet.

Eksempler på proces- ogresultatindikatorer

Sygdomsspecifikke

Procesindikator:

– Andel patienter med depressionved screening der modtageryderligere udredning

– Andel patienter der får korrektbehandling/pleje

Resultatindikator:

– 30 dages dødelighed efteroperation for rumperet aorta-aneurisme

– Ændering under indlægelse afscore for almindelig daglig livs-førelse

– Antal fald per 1000 indlæggel-sesdage

Generelle

Procesindikator:

– Andel journaler hvori er anførtinformeret samtykke

– Andel journaler hvori er anførthøjde, vægt og udregnet BMI(Body Mass Index)

– Andel journaler hvori er anførten behandlingsplan inden for 24 timer

– Andel journaler hvori der fore-ligger informeret samtykke tilvideregivelse af helbredsoplys-ninger

– Andel journaler hvori der fore-ligger indikation for ordineretmedicin

Resultatindikator:

– Patientvurdering af giveninformation

Resultatindikator

Den principielle fordel ved kliniske resulta-tindikatorer er at de måler slutproduktetskvalitet, det hele virksomheden drejer sigom – patientens helbredsresultat: Helbre-delse, lindring og forebyggelse, således atklinikere og ledelser kan tage stilling til om”produktet kan godkendes”. Blandt ulemperkan nævnes at resultatkontrol som værktøjtil kvalitetsstyring i sundhedsvirksomhedikke i sig selv fører til bedre kvalitet forpatienterne. Det skyldes at sundhedsvæse-net ikke som tilfældet er i en produktion-svirksomhed kan kassere de emner (pa-tienter) der ikke opfylder kvalitetskravene.

En anden ulempe er at helbredsresultater,herunder dårlig kvalitet, ofte først viser sigefter en tid (måneder, år) med risiko for atmange patienter eksponeres for en ringekvalitet før advarselssignalet lyser ogadækvat forbedring kan iværksættes. Endnuen ulempe ved brug af resultatindikatorerer at konstatering af ikke-tilfredsstillendekvalitet ikke giver mulighed for umiddelbarforbedring fordi årsagen til det dårligeresultat ikke kan findes og vurderes uden atden bagvedliggende kliniske proces kendes.

Endelig er der den ulempe at helbredsresul-tater ofte afhænger af den givne sygdomssværhedsgrad, af patientens livsstil, af

andre tilstedeværende sygdomme hos pati-enten samt af en række andre patientrela-terede faktorer. Når afdelingers kliniskeydelser skal sammenlignes, kræves derforjustering for forskelle mellem patienterne.

En sammenfattende vurdering er at der itilfælde hvor der er videnskabeligt bevis foren sammenhæng mellem en klinisk procesog helbredsresultatet med fordel kan væl-ges en procesindikator. Hvor en sammen-hæng ikke er dokumenteret, kan med fordelvælges en kombination af resultat- og pro-cesindikatorer. Kort sagt: Resultatindikato-rer viser kun om det går godt eller skidt,medens procesindikatorer peger på hvorfordet går godt eller skidt.

Kontroldiagram tilkvalitetsudvikling

I H:S anvendes en generel model til kva-litetsudvikling som er beskrevet i ”Kvali-tetsudvikling og akkreditering i H:S” (selitteraturlisten). Modellen indeholder firehovedtrin (se side 31). I det følgende be-skrives hvorledes kontroldiagrammer brugesi forbindelse med hvert trin i arbejdet medkvalitetsudvikling.

Her skal indledningsvist konstateres atbrug af kontroldiagrammer, som beskrevetnedenfor, er en afgørende teknik til vedva-


Fordele og ulemper ved procesog resultatindikatorer

Fordele Ulemper

Procesindikator Måler direkte kvaliteten Indirekte mål for slutresultatetaf kliniske ydelser

Resultatindikator Måler slutproduktets Fører ikke direkte til bedrekvalitet kvalitet

Tidsforsinkelse

Risikojustering nødvendig vedsammenligning

Boks 6

rende dokumentation af kvalitet og doku-mentation for afvigelser fra tilstræbt ellerforventet kvalitet (standarden). Brug afkontroldiagrammer sikrer dermed at årsags-granskning og forbedringsprojekter altid ervelbegrundede.

1. hovedtrin:Fastsættelse af kvalitetsmål

Kvalitetsmål i form af standarder angiverdet realistiske niveau for kvalitet. Kvalite-ten dokumenteres med en til standardensvarende indikator. For nogle sygdomsområ-der er standarder med tilhørende indikato-rer eksternt givet26, men for langt de flestesygdomsområder er der ikke standarder.

Vanskeligheden ved internt at fastsætte etrealistisk niveau er at niveauet i en givenklinisk afdeling ofte ikke er kendt. I noglesituationer vides hvilket niveau andre afde-linger kan opnå fx fra videnskabelige arbej-der eller fra publikationer af resultater fraafdelinger der har brugt en tilsvarende kli-nisk indikator. Men spørgsmålet er altid omdet niveau andre kan opnå (fx under degunstige vilkår en videnskabelig under-søgelse ofte har), også er realistisk i”egen” afdeling med dennes særlige pati-entsammensætning og organisatoriske vil-kår.

I denne situation, hvor standarden altsåikke er eksternt givet, kan kontroldiagram-met anvendes til at observere og beskriveden faktiske, lokale kvalitet før fastsættel-se af kvalitetsmål – en såkaldt ”før-måling”.En sådan kvalitetsmåling udgør en del afbeslutningsgrundlaget for at få fastsat etrealistisk internt kvalitetsmål som stan-dard. Kontroldiagram, anvendt til kvalitets-måling i forbindelse med en før-målingforegår som følger:


26) Eksempler findes i Det Nationale Indikatorprojektwww.nip.dk og Den Gode Medicinske Afdelingwww.dgma.dk

Hovedtrinene i kvalitetsudvikling

Bemærk tilbageføringspilen fra 2. til1. hovedtrin der udtrykker at et realis-tisk kvalitetsmål, en standard, oftefastsættes efter at der først er foreta-get en måling for at beskrive kvalite-ten af aktuel praksis.

Bemærk tilbageføringspilen fra 4. til3. hovedtrin der udtrykker at kvalitets-overvågning kan vise at der er behovfor at iværksætte kvalitetsforbedring.

1. hovedtrin

Fastsættelse af kvalitetsmål

Standarder

2. hovedtrin

KvalitetsmålingKvalitetsvurdering

Måling af aktuel praksis

Vurdering i forhold tilfastsatte kvalitetsmål

3. hovedtrin

Kvalitetsforbedring

Bringe aktuel praksis på niveau med fastsatte

kvalitetsmål

4. hovedtrin

Kvalitetsovervågning

Sikre at kvalitetsmålfastholdes

Kvalitetsmåling som ”før-måling”

1. Der udvikles/vælges en indikator derafspejler kvaliteten af det sygdoms-område der skal fastlægges et realistiskniveau for.

2. Der indsamles data til mindst 12kontrolpunkter (fx 12 måneder).

3. Gennemsnittet af samtlige målingerberegnes: Gennemsnittet indikerer detobserverede kvalitetsniveau.

4. Kontroldiagrammets kontrolgrænserberegnes, og diagrammet konstrueres;som centerlinje anvendes ovennævntegennemsnit af samtlige målinger.

Statistisk vurdering

5. Viser diagrammet at processen erstatistisk stabil, kan den observeredevariation forklares alene ved tilfældigeårsager.

6. Viser diagrammet at processen er stati-stisk ustabil (Boks 1, side 13), kan denobserverede variation ikke forklaresalene ved tilfældige årsager, og der erbegrundet mistanke om at specielleårsager gør sig gældende.

Klinisk vurdering

7. Hvis processen er statistisk stabil,accepteres kontroldiagrammet sombeskrivelse af kvaliteten i en stabilproces.


Figur 18En ”før-måling” (venstre diagram) viser at kvaliteten er statistik ustabil med afvigelser ifunktionsscoreændringer for patienterne behandlet i juli og august. Scoren for almindeligdaglig livsførelse var faktisk dårligere ved udskrivningen end ved indlæggelsen. Årsagen vistesig at være helt særlige omstændigheder i bemandingssituationen i sommerferieperioden detår. I det højre diagram er de pågældende kontrolpunkter derfor fjernet og kontroldiagrammeter justeret. Justeringen viser en statistisk stabil proces med en centerlinje der ligger lidthøjere end i venstre diagram. Den ”gamle” centerlinje er for tydelighedens skyld indtegnetsom en stiplet linje i diagrammet til højre.

Hvis processen er statistisk ustabil erprocessen også klinisk ustabil og ufor-udsigelig, den ”rigtige” kvalitet skjulersig i ikke-tilfældig variation (afvigelsermed specielle årsager). Der foretagesderfor en klinisk vurdering for at findeen eller flere specielle årsager til afvi-gelsen. Findes sådanne og har de enkarakter der gør at de ikke forventes atgentage sig, kan kontroldiagrammetjusteres efter at de pågældende kontrol-punkter er fjernet (Figur 18).

På den ene eller anden af disse to mådersikres et kontroldiagram der beskriverkvaliteten i afdelingen for det pågæl-dende sygdomsområde når der ikke erspecielle årsager der indvirker på arbej-det og dets resultater.

Dette diagram underkastes så en grundigklinisk/sundhedsfaglig vurdering. Denforetages i H:S typisk af en arbejdsgrup-pe, etableret af en afdelingsledelse ellersundhedsfagligt råd eller komité.

8. Den klinisk/sundhedsfaglige vurderingskal tage stilling til om det under punkt7 observerede gennemsnitlige niveau erklinisk, videnskabeligt og sundhedspoli-tisk tilfredsstillende og acceptabelt ogdermed fremover skal være gældendestandard. Vurderingen baseres på videnfra den videnskabelig litteratur, erfarin-ger fra andre afdelinger, egne tidligereerfaringer, sundhedsfaglig konsensus ogeventuelle sundhedspolitiske krav tilsygdomsområdets behandlingskvalitet.

Når standarden er fastsat overgår kvali-tetsudviklingsarbejdet til 2. hovedtrin:Kvalitetsvurdering i forhold til fastsattekvalitetsmål. Hvis den sundhedsfagligebeslutning indebærer en standard der af-viger fra det ved før-målingen fundne gen-nemsnitsniveau, forudsætter efterlevelse iafdelingen at der iværksættes tiltag tilkvalitetsforbedring, se 3. hovedtrin.

2. hovedtrin:Kvalitetsmåling og kvalitetsvurdering

Dette trin forudsætter per definition må-ling der vurderes i forhold til en fastsatstandard, den være sig eksternt eller in-ternt fastlagt, jf. ovenfor. Måling for atvurdere om standarden opfyldes foretagesmed kontroldiagram som følger:

Kvalitetsmåling

1. Der indsamles data til mindst 12kontrolpunkter (fx 12 måneder).

2. Standarden er fastsat på forhånd og erdermed det tilstræbte eller forventedeniveau, dvs. centerlinjen i kontrol-diagrammet.

3. Kontroldiagrammets kontrolgrænseromkring centerlinjen beregnes, og dia-grammet konstrueres med standardensom centerlinje, de beregnede kontrol-grænser og de observerede kontrol-punkter.

Statistisk vurdering

4. Viser diagrammet at processen er stati-stisk ustabil (Boks 1, side 13), betyderdet at der er afvigelser i forhold til stan-darden; kvalitetsforbedring er en oplagtmulighed.

5. Viser diagrammet at processen er stati-stik stabil, betyder det at standardenopfyldes; kvalitetsovervågning til atsikre at standarden også fremover fast-holdes kan overvejes.

Klinisk vurdering

6. Er processen statistisk ustabil, kan detvære en gunstig afvigelse (standarden er”overopfyldt”) eller en ugunstig afvigel-se. Begge tilfælde giver mulighed forkvalitetsforbedringer hvis den specielleårsag til afvigelsen kan findes. Ommuligheden skal realiseres kræver ensamlet sundhedsfaglig og ledelsesmæs-


sig stillingtagen. Hvis tiltag til kvali-tetsforbedring besluttes, fortsættesudviklingsarbejdet som beskrevet i 3.hovedtrin.

7. Er processen statistisk stabil betyder detat standarden opfyldes – hverken mereeller mindre – og at processen er stabil,og forudsigelig: Ændring i denne stabileproces sker ikke med mindre der tilstø-der uforudsete specielle årsager (ellerder besluttes og gennemføres en æn-dring af systemet). På den baggrund kander fortsættes med kvalitetsovervågningsom beskrevet i 4. hovedtrin.

3. hovedtrin: Kvalitetsforbedring

Kontroldiagrammet er et meget velegnetværktøj til at dokumentere effekten af for-bedringstiltag. Forudsætningen for at kun-ne dokumentere effekten af ændringer ernaturligvis at der foreligger dokumentationfor kvaliteten før der igangsættes forbed-ringer. Om der foreligger en ”før-måling”(hvor standarden ikke er givet på forhånd,jf. 1. hovedtrin) eller en kvalitetsmåling iforhold til fastsat standard (jf. 2. hoved-trin), er i denne sammenhæng underordnet.Beslutning om kvalitetsforbedringsindsats


Figur 19Venstre diagram: De første 15 måneder viser en kvalitet der er statistisk stabil, men ved enklinisk vurdering har et alt for lavt niveau (centerlinjen viser en Almindelig Daglig Livsførelse(ADL)-scoreforbedring på 5). I månederne maj og juni 2001 iværksættes et helt nyt systemtil funktionsbedring af de indlagte. Effekten viser sig i de følgende måneder ved at processener statistisk ustabil med mere end otte kontrolpunkter over centerlinjen. Det betyder at der eren speciel årsag til afvigelserne: Her en bevidst indsat forbedring af systemet med dokumen-teret effekt. Højre diagram: Her er de første 15 måneder med ikke acceptabelt niveau fjernetfra beregningen, så kontroldiagrammet er justeret ved nyberegning baseret alene på de føl-gende kontrolpunkter med den tilstand som systemændringen har medført, herunder et ”løft”af centerlinjen til ADL-score på 20. Dette justerede kontroldiagram kan anvendes til overvåg-ning af at den nye, mere tilfredsstillende tilstand opretholdes i det fortsatte arbejde.

kan ske på baggrund af begge de to typermålinger.

Det skal fremhæves at det at en kliniskproces er statistisk stabil, ikke i sig selvbetyder at processen har et klinisk tilfreds-stillende niveau eller en klinisk tilfredsstil-lende variation. Kontroldiagrammer objekti-viserer og dokumenterer kvalitetsniveau ogvariation, men stillingstagen til hvad der ertilfredsstillende respektive ikke-tilfredsstil-lende kvalitet er en klinisk afgørelse, ikkeen statistisk.

Forbedring af ikke-tilfredsstillende niveau

Hvis den kliniske eller statistiske vurderingfastslår at en proces der er statistisk stabilhar et ikke-tilfredsstillende niveau, altså atpatienterne ikke behandles godt nok, be-står forbedringsarbejdet27 i grundlæggendeat ændre systemet: Det kan være at indførehelt ny medicinsk teknologi, behandlingeller sygepleje, forny apparatur og udstyreller ændre ved kvalifikationer, personale-normering eller arbejdsorganisering.

Effekten af iværksættelsen af et nyt systemvil i kontroldiagrammet vise sig ved at enproces der var statistisk stabil, viser tegnpå at være statistisk ustabil i den gunstigeretning (Figur 19). Hvis en fornyet stati-stisk og klinisk vurdering fastslår at detopnåede niveau er tilfredsstillende, kankontroldiagrammets sidste tolv kontrol-punkter bruges til at beregne et nyt kon-troldiagram. Dette justerede kontroldiagram(Figur 19) kan anvendes til den vedvarendeovervågning af at den nye og tilfredsstil-lende tilstand efter systemændringen op-retholdes i det fortsatte kliniske arbejde, se 4. hovedtrin.

Forbedring af ikke-tilfredsstillende variation

Hvis den kliniske eller statistiske vurderingfastslår at processen har en ikke-tilfreds-stillende variation, altså at patienternebehandles meget forskelligt, består forbed-ringsarbejdet27 grundlæggende i at indføreretningslinjer med det formål at standardi-sere den behandling der for nærværendegives. Arbejdet/processerne reguleres fxved brug af kliniske retningslinjer, vejled-ninger, patientforløbsbeskrivelser ellerpatientprotokoller.

Hvis udgangspunktet var en proces der varstatistisk ustabil (Figur 20, venstre del), vileffekten af at indføre retningslinjer vise sig


27) Nærmere redegørelse for teknikker til kvalitetsforbedring med årsagsgranskning og iværksættelse af forbedringer med system-ændringer og retningslinjer findes i "Kvalitetsudvikling og akkreditering i H:S" og i lærebøger om kvalitetsudvikling (se litte-raturlisten).

Figur 20Venstre side i diagrammet: De første 14måneder viser en kvalitet der er meget sprin-gende fra måned til måned og statistisk erustabil. I maj måned 2002 iværksætteskliniske retningslinjer for sygdomsområdet.Effekten viser sig i de følgende måneder vedvæsentlig reduktion af svingningerneomkring centerlinjen.

ved at processen bliver statistisk stabil.Hvis udgangspunktet var en statistisk sta-bil proces med hensyn til niveau, men medklinisk vurdering ikke-tilfredsstillende vari-ation, bør effekten vise sig ved at proces-sen forbliver statistisk stabil og ofte medmed snævrere kontrolgrænser efter juste-ring.

4. hovedtrin:Kvalitetsovervågning/kontrol

Dette trin forudsætter at der på forhånd ertaget stilling til hvilken ”procestilstand”der ønskes vedrørende niveau og varia-tion, fx ved at der ved kvalitetsmåling (2. hovedtrin) eller kvalitetsforbedring (3. hovedtrin) er opnået den tilstræbte/forventede kvalitet over en periode, typiskgennem et år. Det kontroldiagram derbeskriver denne tilstræbte/forventede oggodkendte kvalitet, anvendes derefter til atkontrollere at processen vedvarende er sta-tistisk stabil idet hvert nyt kontrolpunktfortløbende plottes ind i det kontroldia-gram der viser den forventede kvalitet.

Overvågningen er herefter enkel: For hverny periode vurderes om der er tegn på atprocessen er statistisk ustabil (Boks 1),d.v.s. at der er specielle årsager der påvir-ker kvaliteten til at afvige fra det tilstræb-te eller forventede (standarden). Hvis detteer tilfældet, er det nødvendigt at iværksæt-te en årsagsgranskning for at finde denpågældende specielle årsag til afvigelsen.Granskningen kan indebære journalauditmed gennemgang af alle journaler fra deafvigende perioder og/eller grundigere sta-tistiske analyser med bestående eller nyedata.

Foreligger der en ugunstig afvigelse, er enfjernelse af den specielle årsag en betingel-se for at bringe processen tilbage til dentilstræbte eller forventede procestilstand.Foreligger der en gunstig afvigelse, er deren enestående mulighed for at forbedrekvaliteten for de fremtidige patienter. Hvis

årsagsgranskningen viser en speciel årsagtil en gunstig afvigelse som det er muligtat implementere permanent i den kliniskeproces, kan der forventes en vedvarendeforbedringseffekt. Effekten kan dokumente-res som beskrevet under kvalitetsforbed-ring, se 3. hovedtrin.

Kontrol- og sammen-ligningsdiagrammer tilkvalitetsudvikling

Det skal fremhæves at kontrol- og sammen-ligningsdiagrammer er komplementære.Med kontroldiagram vurderes afdelingensinterne kvalitetsniveau og variation, medsammenligningsdiagram vurderes kvaliteteni forhold til andre. Statistisk proceskontrolmed kontroldiagram bygger grundlæggendepå historiske data fra egen afdeling medindbygget risiko for at en afdeling vedlige-holder sit eget stabile, men i virkelighedenikke-tilfredsstillende niveau. Denne risikokan imødegås ved at sørge for mulighed forat sammenligne med andre tilsvarendeafdelinger og/eller med evidensbaseredestandarder.

En dokumenteret stabil proces er en forud-sætning for at der kan foretages troværdigekvalitetssammenligninger med andre afde-linger eller med standarder:

Stabilitet kan ikke forudsættes, den skaldemonstreres før der kan foretages sam-menligninger. Når et kontroldiagram viserat en klinisk proces er statistisk ustabil,kan de enkelte kontrolpunkter ligge megetlangt fra sandheden (den faktiske kvalitet iden givne afdeling), så sammenligningermed andre baseret på ”enkeltpunkter” bli-ver meningsløse. Det skal derfor i alminde-lighed anbefales at vurdering af kontroldia-grammer med sikring af processtabilitet gårforud for vurdering af sammenligningsdia-grammer. Sammenligninger er tidsafgræn-sede og interinstitutionelle til forskel fraproceskontrol der er vedvarende og intra-institutionel.


Forbedringsretning

De fleste indikatorer har en forbedringsret-ning, dvs. den retning på indikatoraksender afspejler bedre kvalitet. Dette træk vedindikatorer er vigtigt i forbindelse med kva-litetsudvikling der sigter mod vedvarendeforbedring. Når der foreligger et tegn pågunstig afvigelse, er der en eneståendemulighed for at lære af egne gode resulta-ter ligesom en afvigelse i ugunstig retningnaturligvis giver anledning til at analysereog lære af de ”fejl” der findes. I Boks 7vises en sammenstilling af forbedringsret-ningen på indikatoraksen i et kontroldia-

gram og tegnene på at processen er stati-stisk ustabil.

Der er nogle indikatorer der er ”neutrale” iden forstand at de ikke har en entydig for-bedringsretning, fx blodtryk hos behandle-de hypertensionspatienter: Såvel for højtblodtryk som for lavt blodtryk er ugunstigt.Andre eksempler på neutrale indikatorerhvor både ”for lidt” og ”for meget”, erugunstigt er hyppigheden af kejsersnit,koagulationsfaktorværdier hos antikoagule-rede patienter og operationsraten for pa-tienter henvist med galdesten.


Forbedringsretningens betydning når en proces er statistisk ustabil

Statistisk tegn på Statistisk tegn på Eksempelgunstig afvigelse ugunstig afvigelse

Forbedringsretning Gruppe II Gruppe I Dødelighed nedad på (Figur 1)indikatoraksen

Forbedringsretning Gruppe I Gruppe II ADL-forbedringopad på (Figur 4)indikatoraksen

Retning neutral Ikke relevant Gruppe I og II Blodtryk hospå indikatoraksen hypertonikere

Tegn på at en proces er statistisk ustabil (Boks 1, side 13).

Gruppe I:Et kontrolpunkt uden for øvre kontrolgrænse.Seks på hinanden følgende kontrolpunkter har tiltagende værdi.Otte på hinanden følgende kontrolpunkter ligger over centerlinjen.

Gruppe II:Et kontrolpunkt uden for nedre kontrolgrænse.Seks på hinanden følgende kontrolpunkter har aftagende værdi.Otte på hinanden følgende kontrolpunkter ligger under centerlinjen.

Boks 7

Alarmer

En pointe ved statistisk kvalitetsstyring erat der kun ”handles” på mistanke om afvi-gende kvalitet når det er vist (med mindreend 0.5 pct.’s sandsynlighed for at tagefejl) at der faktisk foreligger en afvigelse.Ved statistisk kvalitetsovervågning kanantallet af unødige årsagsgranskninger ogforbedringstiltag reduceres samtidig med atrisikoen for at overse kvalitetsbrist reduce-res til et minimum.

Selv når der anvendes kontroldiagram tilkvalitetsovervågning er der imidlertid envis – om end lille – risiko for fejltagelser iform af enten falsk alarm eller manglendealarm. Et kontroldiagram kan betragtes somen ”test” for tilstedeværelse af en specielårsag. Ved denne test er der – som ved kli-niske test for sygdom – en indbygget risikofor fejltagelser. En klinisk test kan vise syg-dom hvor sygdom faktisk ikke foreligger – altså falsk alarm – eller den kan overseen sygdom hvor sygdom faktisk foreligger – altså manglende alarm.

Tilsvarende foreligger der en falsk alarmhvis kontroldiagrammet viser ”statistiskustabil proces” og dermed ”diagnosticerer”tilstedeværelse af en speciel årsag som fak-tisk viser sig ikke at være tilstede (type I-fejl). Manglende alarm foreligger når kon-troldiagrammet ikke peger på tilstedeværel-se af en speciel årsag som faktisk er tilstede (type II-fejl).

Forudsætninger for kliniskkvalitetsstyring

Afslutningsvist nævnes en række forudsæt-ninger for at arbejde med kliniske indikato-rer.

En forudsætning for at kliniske indikatorerkan tjene deres formål som informations-grundlag for kvalitetsstyring er at de opfyl-der grundlæggende krav om gyldighed ogpræcision og afspejler kvaliteten som dener på det aktuelle tidspunkt. Disse krav tilkliniske indikatorer indebærer omfattendetiltag, blandt mange nævnes her: Megetpræcise kliniske, beregningsmæssige ogdatalogiske definitioner af indikatorerne,datavalidering ved datafødslen samt it-systemer til inddatering, datalagring ograpportering samt automatiseret statistiskdatabearbejdning (kliniske kvalitetsdataba-ser).

Den væsentligste forudsætning er at data-indsamlingen er en integreret del af detkliniske og administrative arbejde, enopgave der kræver stor klinisk og ledelses-mæssig bevågenhed. Opgaven lettes i højgrad af at data der bruges til beregning afkliniske indikatorer, også bruges til god kli-nisk behandling og derfor i forvejen skalvære registreret i patientens journal.


1. Amin SG. Control Charts 101. A guideto health care applications. QualityManagement in Health Care 2001; 9: 1-27.

2. Bennayan JC. Number-between g-typestatistical quality control charts formonitoring adverse events. HealthCare Management Science 2001; 4:305-18.

3. Brøndum L, Monrad JD. Statistiskkvalitetskontrol. København: Den private Ingeniørfond, 1995.

4. Croxton FE. Elementary statistics withapplications in medicine and the bio-logical sciences. New York: DoverPubns, 1959.

5. King, DW. Statistical quality controlusing the SAS system. SAS Institute,1996.

6. Kjærgaard J. Klinisk kvalitetsstyring.Tidsskrift for Dansk Sundhedsvæsen2001; 9: 304-11.

7. Kjærgaard J, Mainz J, Jørgensen T.Overvågning af lægefaglige kerne-ydelser. Ugeskr Læger 1999: 161(suppl 12).

8. Kjærgaard J, Mainz J, Jørgensen T,Willaing I (red.). Kvalitetsudvikling isundhedsvæsenet. København:Munksgaard, 2001.

9. Kvalitetsudvikling og akkreditering iH:S. København: HovedstadensSygehusfællesskab, 2001.

10. Lee K, McGreevey C. A guide forperformance measurement systems.Chicago: Joint Commission onAccreditation of Health CareOrganizations, 2000.

11. Siegel S, Castellan NJ. NonparametricStatistics for the Behavioral Sciences.New York: McGraw-Hill, 2000.

12. Wheeler DJ. Understanding variation.The key to managing chaos. Knoxville:SPC Press, 2000. [www.spspress.com].

13. Winkel P. Statistisk kvalitetsudviklingi klinik og laboratorium. København:Ingeniøren|bøger, 2002.

14. Utilsigtede Hændelser i H:S – handlingsplan med retningslinjer.København: HovedstadensSygehusfællesskab, 2002.


Litteratur

Klinisk MåleSystem (KMS) er et web-baseretdatabasesystem til brug i H:S-afdelinger og-klinikker med henblik på behandling afdata vedrørende kliniske indikatorer.

Adgangsret til KMS gives af den aktuelleafdelings ledelse. Adgangsetablering medtildeling af brugernavn og adgangskode(password) sker efter henvendelse til H:SEnhed for Klinisk Kvalitet. Den enkelte bru-ger gives kun adgang til data vedrørendeegen afdeling inden for et specifikt syg-domsområde.

Dataopsamlingen i KMS sker ved indtast-ning i skemaer der er konstrueret specifikttil det aktuelle sygdomsområde.Inddateringen sker efter en fast struktur

”Patient-Forløb-Kontakt” som vist i Figur21, hvor man starter med at taste patient-ens cpr-nummer og navn eller med at findeen allerede eksisterende patient i systemet.

Man får forbindelse med KMS v.hj.a. enwebbrowser (pt. er det kun MicrosoftsInternet Explorer, der kan bruges til adgangtil H:S KMS-serveren) på adressenhttp://172.22.1.54, hvor man i indgangs-billedet klikker på Klinisk MåleSystem(KMS).

Derefter logges der på med brugernavn ogpassword. Login-billede for den almindeligebruger ses i Figur 22. Den enkelte brugerhar som nævnt kun adgang til det specialeog den afdeling som vedkommende har fået


Tillæg: Klinisk MåleSystem

Figur 21Principopbygning af dataopsamlingsdelen i KMS.

Patient

Forløb

Kontakt

Skema

Skema

Et eller flere

Fx CPR, navn

Fx sygdom (diagnose)eller problem

Fx indlæggelse, operation,ambulant behandling,telefonkonsultation

Detaljerede oplysninger

Detaljerede oplysninger

Et eller flere

Et eller flere

Et eller flere

rettighed til. Når brugeren har opgivet bru-gernavn og password, logges brugerenautomatisk ind på det sygdomsområde somvedkommende har rettigheder til (Figur23a).

Oprettelse/valg af patient

I KMS identificeres en patient éntydigt vedhjælp af vedkommendes cpr-nummer. Enpatient oprettes kun én gang i systemetuanset for hvilke specialer og hvilke forløbder senere lægges oplysninger vedrørendepatienten ind i systemet (Figur 23a,b).D.v.s. når der skal lægges oplysninger ved-rørende en patient ind i systemet kan manenten søge efter en eksisterende personeller oprette en ny.

Forløb og kontakt

Et forløb kan fx dække over en diagnostice-ret sygdom som behandles under en ellerflere kontakter med det aktuelle specialepå den aktuelle afdeling (Figur 24).

Skema

Et enkelt eksempel på et skema vises iFigur 25. De enkelte skemaer er designet sårelevante oplysninger vedrørende den aktu-elle patientkontakt kan indtastes. Underkonstruktionen af skemaer (design) er detmuligt at gøre indtastningen af en oplys-ning obligatorisk, at give en række fastemuligheder for udfyldelse af det enkeltefelt samt at lave logisk kontrol af bådeenkeltdata og sammenhæng mellem flere


Figur 22Skærmbilledetfor brugerlogintil KMS.

Figur 23aIdentifikation afbrugerens sygdoms-område (rød cirkel)samt patientidentifi-kation.


Figur 23bSøgning efter enallerede oprettetperson elleropretning af en ny person.

Figur 24KMS-strukturenvedrørende denenkelte patient:Forløb-kontakt-skema.

oplysninger. Ligeledes er det muligt at gøretilsynekomsten af et skema (eller dele af etskema) betinget af udfyldelsen af et andetskema.

Særlig vejledning for hvert speciale og syg-domsområde fås ved henvendelse til H.SEnhed for Klinisk Kvalitet.

KMS opbygning

KMS består overordnet af fire logiske enhe-der:

● En administrations-del til styring af hvil-ke rettigheder på alle niveauer denenkelte bruger har i forhold til de øvrigemoduler.

● En skemadesigner-del til konstruktion ogredigering af indtastningsskemaer.Skemaer designes ud fra det enkelte syg-

domsområdes behov. Et skema består afet antal sider der hver igen består af etantal felter – et felt kunne fx være”Indlæggelsesdato”.

● En dataopsamlings-del til inddatering afdata ud fra de skemaer der er defineretfor det aktuelle sygdomsområde. Ind-dateringen sker som beskrevet ovenforefter en fast struktur ”Patient-Forløb-Kontakt” (Figur 21).

● En rapporterings-del til udtræk af datafra KMS. Rapporteringen kan ske påmange forskellige niveauer, strækkendesig fra web-baserede rapporter (fasteeller med filtreringsmuligheder) til sim-ple datafiler (fx kommaseparerede) tilviderebehandling med andet programmel(Rapporteringsdelen er pt. under kon-struktion).


Figur 25Eksempel på et skema fra KMS.

I H:S Klinisk Indikator Rapport er typen afkontroldiagram valgt efter følgende ret-ningslinjer:

p-diagram for tællelige egenskaber (diskre-te variable) for antal defekte (egenskaberder kun kan optræde en gang per patient)når n– × p– ≥ 5 eller n– × (1 – p– ) ≥ 5 (dvs.når andelen er større end eller lig med 5pct.).

h/g-diagram for tællelige egenskaber(diskrete variable) for antal ”defekte”(egenskaber der kun kan optræde en gangper patient) ved mindre stikprøvestørrelserend de ovenfor anførte (dvs. når andelen ermindre end 5 pct.).

u-diagram for tællelige egenskaber (diskre-te variable) for antal ”defekter” (egenska-

ber der kan optræde flere gange per pati-ent) når n– × u– ≥ 5. Hvis n– × u– ≤ 5 benyt-tes et justeret u-diagram baseret påPoisson-fordelingen eller alternativt en chi-square-fordeling til at beregne kontrol-grænser.

m- og s-diagram for målelige egenskaber(kontinuerlige variable) med 10 eller flerepatienter (observationer) som gennemsnitper observationsperiode. Ved færre end 10patienter forlænges observationsperioder(som alternativ kan anvendes X & mR(moving Range) diagram for kontinuertvariable med 1-9 observationer).

Det skal tilføjes at der er andre mulige ogstatistisk korrekte valg. Der henvises til lit-teraturlisten (fx ref.nr. 1,3,13).


Tillæg: Valg af kontroldiagramtype

NB: I formlerne er centerlinjen bestemtsom middelværdien af alle kontrolpunkter.Der gøres opmærksom på at centerlinjenalternativt kan være fastsat på anden måde(jævnfør afsnittet ”1. hovedtrin: Fastsæt-telse af kvalitetsmål” side 31).

p-kontroldiagram

Der skal foreligge mindst 12 kontrolpunkterfør beregning af kontroldiagrammet ermeningsfuld (”defekt” kunne fx være død).

1) Beregn indikatorværdien (P) i hvertkontrolpunkt:

P =Antal patienter med ”defekt”

Samlet antal patienter i kontrolpunktet

2) Beregn gennemsnittet for alle kontrol-punkter:

–Total antal patienter med

defekt” fra alle kontrolpunkterP =

Total antal patienter i allekontrolpunkter

3) Beregn den eksakte spredning (S) ihvert kontrolpunkt:

4) Beregn øvre kontrolgrænse (ØKG) forhvert kontrolpunkt:

ØKG = P–

+ (3xS)

Hvis den beregnede ØKG er højere end deter muligt (fx dødelighed over 100 pct.)anvendes den højeste mulige værdi.

5) Beregn nedre kontrolgrænse (NKG) forhvert kontrolpunkt:

NKG = P–

+ (3×S)

Hvis den beregnede NKG er lavere end deter muligt (fx dødelighed under 0 pct.)anvendes den lavest mulige værdi.

6) Plot P, P–, ØKG og NKG i det samme kon-

troldiagram.

m- og s-kontroldiagram

Der skal foreligge mindst 12 kontrolpunkterfør beregning af kontroldiagrammet ermeningsfuld (kontrolmålingen kunne fxvære gennemsnitlig ændring under ind-læggelse af score for almindelig dagliglivsførelse).

s-kontroldiagram

1) Beregn indikatorværdien i hvert kontrol-punkt (x–), hvor x1, x1... xn er individuellescoreændringer i kontrolpunktet, n er sam-let antal patienter i kontrolpunktet.

x– =x1 + x1 + ... + xn

n

2) Beregn den eksakte spredning (s) i hvertkontrolpunkt:

3) Beregn fællesskøn over spredningen (S–)

for alle kontrolpunkter, hvor ni er antalpatienter i kontrolpunkt i, si er spredningeni kontrolpunkt i og N er antallet af kontrol-punkter:

( ) ( ) ( )

1n

xxxxxxs

2n

22

21

–

–++–+–=


Tillæg: Formler til beregning af kontroldiagrammer

)(

Samlet antal patienter i kontrolpunktet

PPS

1–×=

3) Beregn for hvert kontrolpunkt juste-ringsfaktor jf for spredning ud fra den valg-te sandsynlighed (det valgte signifikansni-veau), antallet af patienter i kontrolpunk-tet minus 1 (n-1) og integration over chi-square-fordelingen.

4) Beregn størrelsen af kontrolfaktoren kffor afdelingen i hvert kontrolpunkt:

5) Beregn øvre og nedre kontrolgrænse forspredning som hhv.

ØKG = S–

× kf og NKG = S–

kf–

6) Plot s, S–, ØKG og NKG i det samme kon-

troldiagram.

m-kontroldiagram

1) Beregn middeltallets middelfejl (sM) forafdelingen i hvert kontrolpunkt:

2) Beregn justeringsfaktor jf for spredningud fra den valgte sandsynlighed (det valgtesignifikansniveau) og integration overstandardnormalfordelingen.

3) Beregn størrelsen af kontrolintervallet kifor afdelingen i hvert kontrolpunkt:

ki = jf × sM

4) Beregn den gennemsnitligeindikatorværdi (X

–) for alle kontrolpunkter:

X–

=x–1 × n1 + x–2 × n2 +···+ x–n × nn

n1 + n2 +···+ nn

5) Beregn øvre og nedre kontrolgrænse somhhv.

ØKG = X–

+ ki og NKG = X–

– ki

6) Plot x–, X–, ØKG og NKG i det samme

kontroldiagram.

u-kontroldiagram

Der skal foreligge mindst 12 kontrolpunkterfør beregning af kontroldiagrammet ermeningsfuld (”defekter” kunne fx væreantal fald per 1000 indlæggelsesdøgn).

1) Beregn indikatorværdien i hvertkontrolpunkt (U):

U =Antal defekter × 1000

Samlet antal indlæggelsesdøgn i kontrolpunktet

2) Beregn gennemsnittet for allekontrolpunkter (U

–):

U–

=

Total antal defekterfra alle kontrolpunkter × 1000

Total antal indlæggelsesdøgn i kontrolpunktet

3) Beregn den eksakte spredning (S) ihvert kontrolpunkt:

Samlet antal indlæggelsesdøgni kontrolpunktet

US

=

n

ssM =

1n

jfkf =


Nnnn

s)1n(s)1n(s)1n(S

N21

2NN

222

211

–++

×–++×–+×–=

4) Beregn øvre kontrolgrænse (ØKG) forhvert kontrolpunkt:

ØKG = U–

+ (3 × S)

5) Beregn nedre kontrolgrænse (NKG) forhvert kontrolpunkt:

NKG = U–

+ (3 × S)

Hvis den beregnede NKG er lavere end deter muligt (fx antal fald per 1000 indlæggel-sesdøgn mindre end 0) anvendes den lavestmulige værdi.

6) Plot U, U–, ØKG og NKG det samme kon-

troldiagram.

h-kontroldiagram

Formler gennemgåes ikke her; der henvisestil Bennayans artikel (ref. nr. 2 i litteratur-listen).


Fx ændring i score for almindelig dagliglivsførelse.

1) Beregn afdelingens indikatorværdi x– ihvert kontrolpunkt, hvor x1, x2, ... xn, erindividuelle scoreændringer og er antalletaf patienter i kontrolpunktet:

x– =x1 + x1 + ... + xn

n

2) Beregn den eksakte spredning (s) forafdelingen i hvert kontrolpunkt:

2) Beregn middeltallets middelfejl (sM) forafdelingen i hvert kontrolpunkt:

3) Beregn justeringsfaktor jf for spredningud fra den valgte sandsynlighed (det valgtesignifikansniveau) og integration overstandardnormalfordelingen.

4) Beregn størrelsen af kontrolintervallet kifor afdelingen i hvert kontrolpunkt:

ki = jf × sM

5) Beregn sammenligningsafdelingernesindikatorværdi (”forventet værdi”) X

–i hvert

kontrolpunkt, hvor X1, X1,... XN er individu-elle scoreændringer, N er det totale antalpatienter i sammenligningsafdelingerne ikontrolpunktet:

X–

=X1 + X2 + ... + Xn

N

6) Plot X–

samt med kontrolintervaller isamme sammenligningsdiagram (se fx Figur14).n

ssM =

( ) ( ) ( )

1n

xxxxxxs

2n

22

21

–

–++–+–=


Tillæg: Formler til beregning af sammenligningsdiagrammer

Projektdeltagere fra 18 kvalitetsprojekterfortæller i denne publikation, om deproblemer – og glæder – de er stødt på un-dervejs i deres arbejde med kvalitets-udvikling. De giver gode råd til andre ogforslag til, hvordan kvalitetsudvikling kanblive en mere integreret del af det dagligearbejde på hospitalerne.

Denne håndbog er udarbejdet med dethovedsigte at understøtte arbejdet med at overvåge og forbedre de kliniske ydelser i H:S.

Den gennemgår det fælles fundament som anvendes af sundhedsfaglige råd,komitéer, afdelinger, klinikker og hospitaler til kvalitetsudvikling af diagnose- ogsygdomsspecifikke ydelser.

Fundamentet er kliniske indikatorer ogstatistisk processtyring til at dokumentereydelserne og vise effekten af forbedrings-indsatser.

Sigtet er at omdanne data til meningsfuld og overskuelig information som grundlag for kliniske og administrative beslutningervedrørende hospitalernes sundhedsfagligevirksomhed.

HovedstadensSygehusfællesskab

Bredgade 341260 København K

Telefon 3348:3348Fax 3348:3899

Documents

Klinisk kvalitetsstyring i H:S · Fax 3531:6317 E-mail [email protected]. KLINISK KVALITETSSTYRING I H:S 3 Forord Da H:S gik i gang med at forberede akkredi- ... som mange, især læger,