4 bước để giải quyết tình trạng bỏ đi ở khoa cấp cứu (ED) Vài năm trước, vào một đêm khuya, con trai tôi bị sốt cao. Các bậc phụ huynh ngoài kia đều biết rằng sốt không bao giờ xảy ra trong giờ làm việc.
Cuối cùng chúng tôi đưa anh ấy đến phòng cấp cứu. Khi đến nơi, rõ ràng là sẽ phải chờ rất lâu. Sau khi chờ bốn giờ, cuối cùng chúng tôi cũng được gặp, và may mắn thay, anh ấy đã ổn sau vài ngày và dùng một số loại thuốc.
Trong bốn giờ chờ đợi với một đứa trẻ hai tuổi khó chịu và ốm yếu, một ý nghĩ thoáng qua trong đầu tôi—liệu việc này có thể đợi đến ngày mai tại một trung tâm chăm sóc khẩn cấp hoặc phòng khám nhi khoa của bé không? Chúng tôi có nên để bé ở nhà và theo dõi bé qua đêm không? Hóa ra, làm như vậy sẽ không an toàn, và cuối cùng bé đã có một đêm thoải mái hơn nhiều nhờ sự chăm sóc mà bé nhận được.
Các cuộc đình công ở Khoa Cấp cứu (ED), nơi bệnh nhân rời đi trước khi được điều trị, đặt ra một thách thức quan trọng đối với các bệnh viện. Với tỷ lệ bỏ đi thường dao động từ 1% đến 8% số lượt khám tùy thuộc vào cơ sở, hậu quả là rất sâu rộng. Những bệnh nhân rời đi mà không được chăm sóc phải đối mặt với những rủi ro nghiêm trọng đối với sức khỏe của họ vì nhu cầu y tế không được chăm sóc có thể leo thang thành các biến chứng nghiêm trọng. Các Khoa Cấp cứu thường là trọng tâm chính của cuộc trò chuyện này vì thường không có đủ giường trống ở các khoa khác và các giường ở các khoa khác bị chặn vì không có đủ cơ sở xuất viện. Tất cả chúng đều được kết nối và đều là một phần của "tư duy hệ thống" hoặc "mô hình hệ thống".
Bệnh viện cũng chịu thiệt hại về mặt tài chính vì bệnh nhân không được khám không tạo ra doanh thu. Ngoài những tác động tức thời này, việc bỏ đi có thể gây tổn hại đến danh tiếng của bệnh viện, dẫn đến truyền miệng tiêu cực và làm nản lòng những lần khám sau.
Bước 1: Phân tích dữ liệu lịch sử với Minitab
Hành trình bắt đầu bằng việc phân tích chi tiết dữ liệu ED lịch sử. Sử dụng các công cụ trong Phần mềm Thống kê Minitab như biểu đồ kiểm soát, phân tích chuỗi thời gian và hồi quy, bệnh viện có thể khám phá ra các mô hình trong lượng bệnh nhân đến, theo dõi thời gian chờ trung bình và đánh giá việc sử dụng tài nguyên.
Kiểm tra thông tin nhân khẩu học của bệnh nhân và lý do rời đi mà không được khám có thể làm sáng tỏ các vấn đề cơ bản góp phần gây ra tình trạng bỏ đi. Ví dụ, phân tích thông tin nhân khẩu học của bệnh nhân có thể cho thấy bệnh nhân trẻ tuổi có nhiều khả năng rời đi vào những giờ khuya do thời gian chờ đợi lâu hơn, làm nổi bật nhu cầu về phạm vi nhân viên tốt hơn hoặc phân loại hợp lý trong những khoảng thời gian đó. Sự hiểu biết sâu sắc về tình trạng hiện tại này tạo thành nền tảng cho các giải pháp giả thuyết có mục tiêu.
Bước 2: Sử dụng mô phỏng
Được trang bị những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu, bước tiếp theo là xây dựng một mô hình Simul8 toàn diện của ED. Mô phỏng này tính đến động lực thực tế của khoa, đưa vào các yếu tố chính như:
Sau khi mô phỏng được sử dụng, nó trở nên quan trọng để khám phá và thử nghiệm các kịch bản " nếu-thì " . Ví dụ, việc thêm y tá hoặc nhân viên hỗ trợ trong giờ cao điểm có thể được thử nghiệm để xác định xem liệu nó có làm giảm thời gian chờ đợi và cải thiện lưu lượng bệnh nhân hay không. Việc điều chỉnh các giao thức phân loại để ưu tiên các trường hợp quan trọng có thể cho thấy bệnh nhân có nguy cơ cao có thể nhận được dịch vụ chăm sóc nhanh như thế nào. Ngay cả những can thiệp có vẻ đơn giản, như cung cấp thông tin cập nhật thường xuyên cho bệnh nhân đang chờ hoặc cung cấp các lựa chọn chăm sóc thay thế, cũng có thể được đánh giá để xem tác động của chúng đối với sự hài lòng và duy trì chung.
Một lợi ích lớn khác là ngay cả những ý tưởng cấp tiến nhất cũng có thể được thử nghiệm mà không gây rủi ro cho việc chăm sóc bệnh nhân.
Sau khi chạy các mô phỏng này, các công cụ thống kê của Minitab sẽ được sử dụng để phân tích kết quả. Thông qua phân tích hồi quy, phân tích phương sai và độ nhạy, biểu đồ kiểm soát, biểu đồ hộp và các hình ảnh trực quan khác, bệnh viện có thể xác định các biện pháp can thiệp có tác động lớn nhất và định lượng các lợi ích tiềm năng của chúng. Điều này đảm bảo rằng các quyết định được dựa trên dữ liệu mạnh mẽ thay vì phỏng đoán.
Có thể thu thập dữ liệu và sử dụng các thử nghiệm để xem liệu các biện pháp can thiệp có dẫn đến sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong việc bỏ ra khỏi khoa cấp cứu hay không.
Để tìm hiểu thêm về Minitab, hãy đăng ký blog của chúng tôi!
Xem thêm : https://minitab-jywsoft.com/8275-2/
Cuối cùng chúng tôi đưa anh ấy đến phòng cấp cứu. Khi đến nơi, rõ ràng là sẽ phải chờ rất lâu. Sau khi chờ bốn giờ, cuối cùng chúng tôi cũng được gặp, và may mắn thay, anh ấy đã ổn sau vài ngày và dùng một số loại thuốc.
Trong bốn giờ chờ đợi với một đứa trẻ hai tuổi khó chịu và ốm yếu, một ý nghĩ thoáng qua trong đầu tôi—liệu việc này có thể đợi đến ngày mai tại một trung tâm chăm sóc khẩn cấp hoặc phòng khám nhi khoa của bé không? Chúng tôi có nên để bé ở nhà và theo dõi bé qua đêm không? Hóa ra, làm như vậy sẽ không an toàn, và cuối cùng bé đã có một đêm thoải mái hơn nhiều nhờ sự chăm sóc mà bé nhận được.
Các cuộc đình công ở Khoa Cấp cứu (ED), nơi bệnh nhân rời đi trước khi được điều trị, đặt ra một thách thức quan trọng đối với các bệnh viện. Với tỷ lệ bỏ đi thường dao động từ 1% đến 8% số lượt khám tùy thuộc vào cơ sở, hậu quả là rất sâu rộng. Những bệnh nhân rời đi mà không được chăm sóc phải đối mặt với những rủi ro nghiêm trọng đối với sức khỏe của họ vì nhu cầu y tế không được chăm sóc có thể leo thang thành các biến chứng nghiêm trọng. Các Khoa Cấp cứu thường là trọng tâm chính của cuộc trò chuyện này vì thường không có đủ giường trống ở các khoa khác và các giường ở các khoa khác bị chặn vì không có đủ cơ sở xuất viện. Tất cả chúng đều được kết nối và đều là một phần của "tư duy hệ thống" hoặc "mô hình hệ thống".
Bệnh viện cũng chịu thiệt hại về mặt tài chính vì bệnh nhân không được khám không tạo ra doanh thu. Ngoài những tác động tức thời này, việc bỏ đi có thể gây tổn hại đến danh tiếng của bệnh viện, dẫn đến truyền miệng tiêu cực và làm nản lòng những lần khám sau.
Vai trò của mô phỏng
Giảm tình trạng đi ra ngoài không chỉ đòi hỏi những sửa chữa gia tăng; mà còn đòi hỏi một cách tiếp cận sáng tạo, dựa trên dữ liệu. Bằng cách kết hợp Simul8 và Phần mềm Thống kê Minitab, chúng ta có thể tạo ra một mô phỏng về ED. Nói một cách đơn giản, mô phỏng là một mô hình ảo để kiểm tra và phân tích các quy trình hoặc hệ thống đang hoạt động. Trong trường hợp này, mô phỏng cho phép các bệnh viện kiểm tra các biện pháp can thiệp trong một môi trường được kiểm soát, mở đường cho luồng bệnh nhân được tối ưu hóa mà không làm gián đoạn hoạt động hàng ngày.Bước 1: Phân tích dữ liệu lịch sử với Minitab
Hành trình bắt đầu bằng việc phân tích chi tiết dữ liệu ED lịch sử. Sử dụng các công cụ trong Phần mềm Thống kê Minitab như biểu đồ kiểm soát, phân tích chuỗi thời gian và hồi quy, bệnh viện có thể khám phá ra các mô hình trong lượng bệnh nhân đến, theo dõi thời gian chờ trung bình và đánh giá việc sử dụng tài nguyên.
Kiểm tra thông tin nhân khẩu học của bệnh nhân và lý do rời đi mà không được khám có thể làm sáng tỏ các vấn đề cơ bản góp phần gây ra tình trạng bỏ đi. Ví dụ, phân tích thông tin nhân khẩu học của bệnh nhân có thể cho thấy bệnh nhân trẻ tuổi có nhiều khả năng rời đi vào những giờ khuya do thời gian chờ đợi lâu hơn, làm nổi bật nhu cầu về phạm vi nhân viên tốt hơn hoặc phân loại hợp lý trong những khoảng thời gian đó. Sự hiểu biết sâu sắc về tình trạng hiện tại này tạo thành nền tảng cho các giải pháp giả thuyết có mục tiêu.
Bước 2: Sử dụng mô phỏng
Được trang bị những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu, bước tiếp theo là xây dựng một mô hình Simul8 toàn diện của ED. Mô phỏng này tính đến động lực thực tế của khoa, đưa vào các yếu tố chính như:
- Các mẫu bệnh nhân đến và mức độ cấp tính khác nhau
- Phân bổ nguồn lực, bao gồm cả việc cung cấp bác sĩ, y tá và giường bệnh
- Các con đường điều trị và logic đằng sau quá trình ra quyết định
Xem cách Simul8 sử dụng mô phỏng để giảm thời gian chờ đợi của bệnh nhân.Đọc Nghiên cứu tình huống
Bước 3: Kiểm tra và tinh chỉnh các can thiệpSau khi mô phỏng được sử dụng, nó trở nên quan trọng để khám phá và thử nghiệm các kịch bản " nếu-thì " . Ví dụ, việc thêm y tá hoặc nhân viên hỗ trợ trong giờ cao điểm có thể được thử nghiệm để xác định xem liệu nó có làm giảm thời gian chờ đợi và cải thiện lưu lượng bệnh nhân hay không. Việc điều chỉnh các giao thức phân loại để ưu tiên các trường hợp quan trọng có thể cho thấy bệnh nhân có nguy cơ cao có thể nhận được dịch vụ chăm sóc nhanh như thế nào. Ngay cả những can thiệp có vẻ đơn giản, như cung cấp thông tin cập nhật thường xuyên cho bệnh nhân đang chờ hoặc cung cấp các lựa chọn chăm sóc thay thế, cũng có thể được đánh giá để xem tác động của chúng đối với sự hài lòng và duy trì chung.
Một lợi ích lớn khác là ngay cả những ý tưởng cấp tiến nhất cũng có thể được thử nghiệm mà không gây rủi ro cho việc chăm sóc bệnh nhân.
Quản lý các dự án cải tiến? Xem cách Minitab Engage có thể giải quyết những thách thức CI cấp bách nhất tại bệnh viện hoặc mạng lưới của bạn. Tải xuống ngay
Bước 4: Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu với MinitabSau khi chạy các mô phỏng này, các công cụ thống kê của Minitab sẽ được sử dụng để phân tích kết quả. Thông qua phân tích hồi quy, phân tích phương sai và độ nhạy, biểu đồ kiểm soát, biểu đồ hộp và các hình ảnh trực quan khác, bệnh viện có thể xác định các biện pháp can thiệp có tác động lớn nhất và định lượng các lợi ích tiềm năng của chúng. Điều này đảm bảo rằng các quyết định được dựa trên dữ liệu mạnh mẽ thay vì phỏng đoán.
Có thể thu thập dữ liệu và sử dụng các thử nghiệm để xem liệu các biện pháp can thiệp có dẫn đến sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong việc bỏ ra khỏi khoa cấp cứu hay không.
Con đường đến với dịch vụ chăm sóc khẩn cấp an toàn và hiệu quả hơn
Bằng cách tận dụng sức mạnh dự đoán của Phần mềm Thống kê Minitab và khả năng mô phỏng của Simul8, các bệnh viện có thể giải quyết nguyên nhân gốc rễ của tình trạng bỏ ra khỏi khoa Cấp cứu. Cách tiếp cận sáng tạo này cho phép kiểm tra và tinh chỉnh kỹ lưỡng các biện pháp can thiệp, đảm bảo rằng những thay đổi dẫn đến những cải thiện có ý nghĩa về an toàn cho bệnh nhân, hiệu quả hoạt động và sự hài lòng chung. Với sức mạnh của phân tích dữ liệu và mô phỏng, các bệnh viện có thể tự tin vạch ra con đường hướng tới dịch vụ chăm sóc cấp cứu tốt hơn.Để tìm hiểu thêm về Minitab, hãy đăng ký blog của chúng tôi!
Xem thêm : https://minitab-jywsoft.com/8275-2/