Kvalitet och Variation Koordinatorer 26 aug

Transkript

1 Kvalitet och Variation Koordinatorer 26 aug En definition av kvalitet Kvaliteten på en tjänst är dess förmåga att tillfredsställa kundernas* behov och helst att överträffa deras förväntningar Fritt efter Bergman och Klefsjö (202) * De vi är till för (dvätf) NU och i FRAMTIDEN

2 Principer för Offensiv verksamhetsutveckling Ledningens Engagemang Arbeta med processer Förbättra ständigt Sätt Patienten i centrum Basera beslut på fakta Låt alla vara delaktiga Skapa Helhetsbild Professionell kunskap Ämneskunskap Personliga färdigheter Värderingar, etik Förbättringskunskap System Variation Psykologi, gruppdynamik Kunskapsteori Förbättring av diagnos och behandling + Förbättring av processer och system i hälso- och sjukvården Utvecklad efter Batalden, Stotz, USA 2

3 Kanomodellen Hur nöjd är patienten? (subjektivt) Urusel Outtalade Uttalade Mycket nöjd Omedvetna behov (Attraktiv kvalitet) Outtalade Uttalade behov (Förväntad kvalitet) Mkt hög Hur hög är kvaliteten ( objektivt )? Basbehov (Nödvändig kvalitet) Mycket missnöjd Världen är full av variation! Naturliga orsaker till variation variation Urskiljbara orsaker till variation 3

4 Två slags variationskällor Slumpmässiga (Naturliga) källor till variation den variation som kommer från många små källor till variation där ingen av källorna dominerar över de andra. variation Urskiljbara källor till variation den variation som kommer från en eller några dominanta källor vars eliminering kommer att reducera den totala processvariationen avsevärt. Urskiljbar orsak till variation Väckarklocka Möte med chefen Slumpmässig variation zzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzz Snus + kaffe 4

5 7000 INR värde SkaS Antal prover ,5 σ = fel/miljon Så här bra är processen Våra toleransgränser 5

6 2 σ = fel/miljon Så här bra är processen Våra toleransgränser 3 σ = fel/miljon Så här bra är processen Våra toleransgränser 6

7 4 σ = 6000 fel/miljon Så här bra är processen Våra toleransgränser 5 σ = 233 fel/miljon Så här bra är processen Våra toleransgränser 7

8 6 σ = 3,4 fel/miljon Så här bra är processen Våra toleransgränser Våra toleransgränser Våra toleransgränser 8

9 Tid (minuter) Vistelsetid på akutmottagninen Antal besök Medel-M CL-M UCL-M Antal besök-m Vecka Vecka 4 Vecka 7 Vecka 0 Vecka 3 Vecka 6 Vecka 9 Vecka 22 Vecka 25 Vecka 28 Vecka 3 Vecka Vecka 34 Vecka 37 Vecka 40 Vecka 43 Vecka 46 Vecka 49 Vecka 52 Vecka 3 Vecka Operationsstarttider - avvikelse i tid Individual Value UCL=62,7 _ X=0-50 LCL=-62, Datum

10 KSS, alla oplanerade operationer 2007, Antal/Timmar OMH tid(tim) Optid(tim) Antal op : 2007:2 2007:3 2007:4 2007:5 2007:6 2007:7 2007:8 2007:9 2007:0 2007: 2007:2 År:Månad 2008: 2008:2 2008:3 2008:4 2008:5 2008:6 2008:7 2008:8 2008:9 2008:0 2008: 2008:2 KSS, Planerade operationer 2007, Antal/Timmar OMH tid(tim) Optid(tim) Antal op : 2007:2 2007:3 2007:4 2007:5 2007:6 2007:7 2007:8 2007:9 2007:0 2007: 2007:2 2008: År:Månad 2008:2 2008:3 2008:4 2008:5 2008:6 2008:7 2008:8 2008:9 2008:0 2008: 2008:2 0

11 Antal remisser in per dag Antal remisser in i ett flöde på 5 jan till 5 feb Medel 3,8 4 2 Antal 0 Remiss in Medel jan feb Datum (endast vardagar) J-O Moberg 20 Antal mottagningar Antalet nybesöksmottagningar i flödet samma period. Medel 3,8 (dvs exakt rätt kapacitet) 2 Antal 0 Remiss in Medel Nybesök jan feb Datum (endast vardagar) J-O Moberg

12 20 Antal patienter i kö Antal patienter i kö om man startar med noll kö den 5 jan, trots rätt kapacitet Antal Remiss in Medel Nybesök Kö jan feb Datum (endast vardagar) J-O Moberg Viktiga frågor: Finns det i era vårdprocesser variation som patienten (och/eller vi) inte vill ha? Urskiljbar eller slumpmässig? Diakron eller synkron; påverkar de varandra? Kan vi eliminera variationen: Göra lika Jämna ut Om inte: Kan vi designa om processen? Kan vi hantera variationen så att den inte skadar patienten? 2

13 Ett exempel Medel: 30 min Medel: 90 min Medel: 30 min Preop Operation Postop Stdav: 45 min Stdav: 5 min Stdav: 0 min PDSA Shewhart, Deming Lär Planera Studera Gör 3

14 Learn Sammanfa<a och reflektera över projektet Reflektera över gruppens/ den egna lär- processen Dela erfarenheter med andra Sprid vik2ga lärdomar 2ll andra Fortsä< a< integrera lösningar i den dagliga verksamheten Fortsä< övervaka processens resultat Control Behåll, standardisera och sprid lyckade lösningsförslag Kontrollera och övervaka processen e@er införda lösningsförslag genom a< kon2nuerligt följa nivån på y Define Formulera problemet = y Konkre2sera områden i behov av förbä<ring Definiera sy@e och projektmål Beskriv och engagera den process i vilket problemet finns Grov 2dsplan Improve DMAICL U2från bekrä@ade orsaker: Ta fram lösningsförslag Testa lösningsförslag Behåll lyckade lösningsförslag Measure Bestäm nuvarande nivå på y Iden2fiera möjliga orsaker 2ll problemet = x Samla data om orsaker Analyze Analysera data Bestäm rotorsaker 4