Strategies and Approaches for Tracking Improvements in Patient Safety

编译自：Ulfat Shaikh，AHRQ  (PSNet)， Patient Safety Primer，April 2021 图片来自网络

【背景】

       预防医疗错误和改善患者安全的一个重要方面就是有效地使用数据来理解、追踪和运用患者安全指标。追踪患者安全指标情况可以帮助医务人员识别患者安全隐患，了解基础绩效，比较不同医疗保健机构间的患者安全状况，确定患者安全干预措施的有效性并且评估绩效变化是否持续。这些追踪数据的指标可以帮助临床医生选择最合适的患者安全监测工具。

       改进追踪患者安全的方法有几种比如汇总统计、统计检验、图表、表格。追踪时间序列的数据的可视化法使具有各种背景、专业和技能的利益相关者和改进者能够理解数据并从中学习。可视化还可以更全面地了解过程的表现和背景。

【追踪患者安全的可视化工具】

       运行图和控制图是用于视觉追踪和共享患者安全数据的两种广泛使用的工具。可以使用的其他工具还包括直方图和散点图。这些工具可以快速清晰地表达数据，有助于发现系统级问题并且帮助观察者了解随时间变化而发生的变化。

直方图（Histogram）

       直方图是显示频率分布的条形图，是评估数据变化的一种简单方法。它以图形方式描绘了变量的各种值在一组数据中出现的频率。条形的高度表示出现的频率。一个直方图允许改进团队和利益相关者去评估性能模式并使数据分布可视化。重叠或相邻的直方图可用于比较两个时间段，以评估性能变化。直方图还可以帮助用户确定医疗照护过程中的潜在改进。

      例如：图表1 显示了一个直方图，该直方图描述了出院后将出院录发送给初级卫生保健者的天数。出院录是住院医生与门诊医生沟通的一个关键文件，理想情况下，初级保健医生在患者首次住院后第一次预约前就能收到。延迟接收出院录是一个患者安全问题，因为它会显著增加患者住院后不良事件和再次入院的风险。正如直方图所展示那样，几份出院录花了一个多星期才寄给初级保健提供者，出院后住院与门诊沟通的及时性仍有改进的余地。

图1：追踪出院后将出院录发送给初级保健医生天数的直方图

散点图（Scatter Plot）

       散点图绘制成对的数值数据，每个轴上有一个变量，以寻找关系。散点图以图形方式描绘了两个变量之间的关系，并且帮助使用者识别其相关性。

       例如：图2是一个散点图，显示了患者的年龄与临床中“回授”（teach-back）方法的使用频率之间的关系。回授法是一种策略，是指医疗保健提供者要求患者或家庭成员用自己的话解释医疗保健说明，以确认他们清楚地理解这些说明。因此，回授法解决了家庭环境中用药安全的关键问题。该图表清楚地表明，在这种临床情况下，“回授法”的使用频率随着患者年龄的增长而降低。

图2：关于回授法的使用频率与患者年龄关系的散点图

运行图（Run Charts）

       运行图（趋势图）是标准的质量工具，用于展示随时间变化的与患者安全相关的结构，过程和结果测量的趋势。运行图对于发现随时间变化而发生的模式非常有用。在运行图中，数据在一致的时间单位（天，周，月，年）的特定时段中被显示，以显示过程变化是否导致改进。

       图表3描述了一个运行图，该运行图展现了在医院两个财年期间的中央导管相关血流感染率。医源性感染例如中央导管相关血流感染是一个重要的患者安全结局，导致显著的发病率和死亡率，并且增加医疗保健费用。

       表中每个蓝点都是每个月所测量的中央导管相关血流感染率。这种图示帮助我们看见在该医院中央导管相关血流感染率不同月份之间的变化。为了回答这个问题，这2年内的中央导管相关血流感染率是不断变化的吗？我们要看看黄色虚线所描绘的趋势。这个图表表明了中央导管相关血流感染率正在下降，但要评估中央导管相关血流感染率是否已经下降足够，我们要使用一种称为基准化分析法的技术。基准化分析法就是一个病房或医院的质量测量，例如每1000个中央导管留置日的中央导管相关血流感染率，与组织内部或与组织外部率相比较。

       在这个运行图中，这个外部标准正如红色实线所示是国家医疗卫生安全网平均中央导管相关血流感染率。这个运行图展示该医院的中央导管相关血流感染率一直大于外部标准。因此，虽然这个医院的中央导管相关血流感染率正在下降，但是仍然有改进的空间。

       带注释的运行图包括引入患者安全干预措施或者发生相关事件以及帮助观察者了解背景的时间点。

图3：追踪一所医院中央导管相关血流感染的运行图

控制图（Control Charts）

      控制图是一个图表，用来观察与患者安全相关的值如何随时间变化而变化，重点是观察其一致性。

       控制图帮助观察者区分常见原因变化（由于系统固有的预期的或可预测的原因）和特殊原因变化（由于特定情况导致的意外的和不可预测的原因）。

       控制图指定了控制上限（UCL）和控制下限（LCL），它们以图形方式显示在描述平均值线的上方和下方。控制上限和控制下限通常设置在距离平均值3个标准差处。控制上限和控制下限范围内的数据点提示常见原因，而超出这些限制的数据点提示特殊原因。

       图4中的控制图显示了医院中中央导管相关血流感染率随时间的变化。通过关注中央导管相关血流感染率的峰值，我们可以寻找并消除变化的根源。具体而言，控制图强调了哪些峰值表明失控过程，而不是我们对中央导管相关血流感染率期望的预期可变性。红色虚线是控制上限，代表高于平均值3个标准偏差。

      高于控制上限的点表示过程失控的月份。在此示例中，2020年5月和2021年2月的中央导管相关血流感染率高于控制上限，这促使对这几个月中可能导致感染率增高的医院的结构和过程进行评估。该医院发现在2020年5月，它超过控制上限2周，而且由于缺少中央导管维护患者安全包，中央导管相关血流感染率增加了。

图4：追踪一所医院的中央导管相关血流感染的控制图

       总之，追踪患者安全的措施可以帮助卫生保健组织了解他们的基线性能，评估患者安全干预措施的效果，并且评估情况的变化是否随着时间的推移而持续。直方图，散点图，运行图和控制图是图形工具，用于追踪、观察和沟通患者安全改进的情况并从数据变化中学习。医疗机构追踪患者安全数据的目标可以帮助确定哪种图形工具最适合其需求。

【原文】

https://psnet.ahrq.gov/primer/strategies-and-approaches-tracking-improvements-patient-safety#Visual-Tools-for-Tracking-Patient-Safety-Data

编译：邹鸿雁  重庆医科大学2021级护理研究生

审校：肖明朝  重庆医科大学附属第一医院