বিষয় 10.2 — গুণমান উন্নতি ও উন্নতি বিজ্ঞান

গুণমান উন্নতি সম্মুখ-সারি দলগুলোকে ছোট পরিবর্তন পরীক্ষার মাধ্যমে পরিচর্যা পরিমাপযোগ্যভাবে ভালো করার একটি শৃঙ্খলাবদ্ধ, ডেটা-চালিত উপায় দেয়, এবং আপনি যখন এটি আপনার ডিজিটাল সরঞ্জামের সঙ্গে যুক্ত করেন, আপনি ড্যাশবোর্ড ও অটোমেশনকে স্থির প্রতিবেদনের বদলে অবিরাম শেখার ইঞ্জিনে পরিণত করেন।

স্বাস্থ্য ও পরিচর্যায় কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ#

গুণমান উন্নতি (QI) National Health Service (NHS) এবং বৈশ্বিক স্বাস্থ্য ও পরিচর্যার বেশির ভাগ জুড়ে প্রভাবশালী উন্নতি শৃঙ্খলা। এটি ট্রাস্টে শেখানো হয়, ওয়ার্ড-স্তরের হাডলে গেঁথে দেওয়া হয়, এবং জাতীয় সংস্থা দ্বারা প্রচারিত। আপনি যদি ডিজিটাল সরবরাহে নেতৃত্ব দেন, আপনি QI-র পাশে কাজ করছেন না, আপনি এমন একটি ব্যবস্থার ভেতরে কাজ করছেন যা ইতোমধ্যে লক্ষ্য, পরিমাপ ও পরিবর্তন পরীক্ষায় চিন্তা করে। সেই ভাষা উপেক্ষা করা আপনার দলকে বিচ্ছিন্ন করে; এটি সাবলীলভাবে বলা আপনার ডিজিটাল কাজকে চিকিৎসক, ব্যবস্থাপক ও বোর্ডদের কাছে পাঠযোগ্য করে যারা ইতোমধ্যে এতে আস্থা রাখেন।

গভীরতর কারণ আরও গুরুত্বপূর্ণ। স্বাস্থ্য ও পরিচর্যায়, কাজ কীভাবে করা হয় তাতে প্রকরণ একটি প্রসাধনী সমস্যা নয়। অযৌক্তিক প্রকরণ মানে কিছু রোগী বেশি অপেক্ষা করে, কিছু অনিরাপদ পরিচর্যা পায়, এবং কিছু সম্পূর্ণ বাদ পড়ে। উন্নতি বিজ্ঞান ঠিক এ কারণে আছে যে সদিচ্ছা ও বীরোচিত প্রচেষ্টা নির্ভরযোগ্যভাবে ভালো ফলাফল তৈরি করে না, ব্যবস্থা করে। একটি ডিজিটাল সেবা যা একটি ক্লিনিক্যাল ওয়ার্কফ্লো থেকে মিনিট কামায়, একটি নিরাপত্তা ফাঁক বন্ধ করে, বা এমন একটি ধাপ সরায় যা অসামঞ্জস্যপূর্ণভাবে নিম্ন ডিজিটাল আত্মবিশ্বাসের মানুষদের বাদ দেয় তা উন্নতি কাজ করছে, আপনি এটিকে তা বলুন বা না বলুন।

QI আপনাকে একটি সাধারণ ডিজিটাল ব্যর্থতা থেকেও রক্ষা করে: একটি পরিবর্তন সরবরাহ করা এবং ধরে নেওয়া এটি কাজ করেছে। উন্নতি বিজ্ঞান একটি একক বিনয়ী অন্তর্দৃষ্টি ঘিরে গড়া, বেশির ভাগ পরিবর্তন উন্নতি নয়, এবং সময়ের সঙ্গে পরিমাপ ছাড়া আপনি বলতে পারেন না কোনগুলো। সেই শৃঙ্খলা গ্রহণ আপনার দলকে সৎ রাখে, বোর্ড ও নিয়ন্ত্রকদের কাছে আপনার দাবি রক্ষণীয় রাখে, এবং আপনার ব্যবহারকারীদের নিরাপদতর রাখে। এই বিষয় আপনাকে দেখায় QI যথাযথভাবে কীভাবে চালাবেন, এটি প্রকল্প সরবরাহ ও গবেষণা থেকে কীভাবে ভিন্ন, এবং আপনার ইতোমধ্যে মালিকানাধীন ডিজিটাল সরঞ্জামের সঙ্গে এটি কীভাবে মেশাবেন।

মূল ধারণা#

স্বাস্থ্য ও পরিচর্যায় গুণমান ব্যবস্থাপনা উৎপাদন থেকে শয্যাপাশ পর্যন্ত চলা একটি বংশধারা থেকে আঁকে। বুদ্ধিবৃত্তিক মূল W. Edwards Deming-এর কাজ, পরিসংখ্যানবিদ যিনি শিখিয়েছিলেন গুণমান আসে ব্যবস্থায় প্রকরণ বোঝা ও কমানো থেকে, ব্যক্তিদের আরও কঠোর চেষ্টা করতে উপদেশ দেওয়া থেকে নয়। Deming-এর চিন্তা, Walter Shewhart-এর সঙ্গে, PDCA / Plan-Do-Study-Act চক্র তৈরি করেছে, পুনরাবৃত্ত Plan-Do-Study-Act লুপ যা আধুনিক স্বাস্থ্যসেবা QI-র কেন্দ্রে বসে।

বেশির ভাগ NHS দল Model for Improvement-এর ভেতরে PDSA চালায়, Institute for Healthcare Improvement (IHI) দ্বারা জনপ্রিয় একটি কাঠামো যা চক্রকে তিনটি প্রশ্নের সঙ্গে জোড়া দেয়: আমরা কী অর্জন করতে চেষ্টা করছি? আমরা কীভাবে জানব একটি পরিবর্তন উন্নতি? আমরা কোন পরিবর্তন করতে পারি যা উন্নতিতে ফল দেবে? প্রথম প্রশ্নের উত্তর দেওয়া হয় একটি লক্ষ্য বিবৃতি দিয়ে (নির্দিষ্ট, পরিমাপযোগ্য, সময়-সীমাবদ্ধ)। তৃতীয়টি প্রায়ই একটি ড্রাইভার ডায়াগ্রাম দিয়ে মানচিত্রিত হয়, যা আপনার লক্ষ্যকে আপনি যে প্রাথমিক ও মাধ্যমিক চালক এটিকে প্রভাবিত করে বলে বিশ্বাস করেন তার সঙ্গে, এবং তারপর মূর্ত পরিবর্তন ধারণার সঙ্গে যুক্ত করে।

QI হলো অবিরাম উন্নতি প্রক্রিয়া দর্শন ভাগ করা উন্নতি পদ্ধতির একটি পরিবারের একজন সদস্য। আপনি ক্রমাগত যে দুই ভাইবোনের সঙ্গে দেখা করবেন তারা হলো Lean, Toyota Production System থেকে উদ্ভূত এবং অপচয় সরানো ও প্রবাহ উন্নত করায় কেন্দ্রীভূত, এবং Six Sigma, যা ত্রুটি ও প্রকরণ কমাতে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি ব্যবহার করে। স্বাস্থ্যসেবায় এগুলো প্রায়ই "Lean Six Sigma" হিসেবে মেশানো হয়।

উন্নতির জন্য পরিমাপ স্ন্যাপশটের বদলে সময়ের সঙ্গে ডেটা দেখার ওপর নির্ভর করে। দুটি কর্মঘোড়া সরঞ্জাম হলো রান চার্ট, একটি মধ্যমার বিপরীতে সময়ক্রমে প্লট করা পর্যবেক্ষিত ডেটা, এবং নিয়ন্ত্রণ চার্ট, পরিসংখ্যানগতভাবে উদ্ভূত সীমাসহ একটি রান চার্ট, যা পরিসংখ্যানগত প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ (SPC)-এর ভিত্তি। SPC আপনাকে সাধারণ-কারণ প্রকরণ (একটি স্থিতিশীল ব্যবস্থার সাধারণ শব্দ) এবং বিশেষ-কারণ প্রকরণ (একটি সংকেত যে কিছু সত্যিই বদলেছে) আলাদা করতে দেয়। NHS-এ এটি "Making Data Count" পদ্ধতি হিসেবে শেখানো হয়।

মনস্তাত্ত্বিক নিরাপত্তা ছাড়া এর কিছুই কাজ করে না: ভাগ-করা বিশ্বাস যে মানুষ সমস্যা তুলতে, একটি পরীক্ষা ব্যর্থ হয়েছে স্বীকার করতে, এবং শাস্তি না পেয়ে স্থিতাবস্থা চ্যালেঞ্জ করতে পারে। যেখানে কর্মীরা ত্রুটি লুকায় সেখানে উন্নতি অসম্ভব, এবং এটি এই বিষয়ের বাকি সবকিছুর পূর্বশর্ত।

শ্রেষ্ঠ চর্চা#

1. একটি সমাধান নয়, একটি লক্ষ্য বিবৃতি দিয়ে শুরু করুন। কিছু নকশার আগে, আপনি কী অর্জন করতে চেষ্টা করছেন, কার জন্য, কতটা, এবং কখনের মধ্যে লিখে রাখুন, উদাহরণস্বরূপ, "মার্চের মধ্যে রেফারেল থেকে প্রথম ডিজিটাল ট্রায়াজ পর্যন্ত মধ্যমা সময় 9 দিন থেকে 3 দিনে কমান।" একটি সংখ্যাগত, সময়-সীমাবদ্ধ লক্ষ্য স্পষ্টতা বাধ্য করে এবং আপনাকে বিপরীতে মাপার জন্য কিছু দেয়। যে দল এই ধাপ এড়ায় তারা ফলাফলের বদলে ফিচার নিয়ে বিতর্ক করে এবং কখনো বলতে পারে না তারা সফল হয়েছে কি না। এটি বিষয় 10.0 — উদ্দেশ্য ও মূল ফলাফল (OKR)-এর সঙ্গে সরাসরি যুক্ত, কিন্তু লক্ষ্য করুন একটি QI লক্ষ্য একটি সাধারণ উদ্দেশ্যের চেয়ে সংকীর্ণ ও আরও পরীক্ষাযোগ্য।

2. আপনার পরিবর্তনের তত্ত্ব উন্মুক্ত করতে একটি ড্রাইভার ডায়াগ্রাম ব্যবহার করুন। আপনার লক্ষ্যকে সেই প্রাথমিক চালকদের সঙ্গে মানচিত্রিত করুন যা এটিকে সবচেয়ে প্রভাবিত করে, তারপর মাধ্যমিক চালক, তারপর নির্দিষ্ট পরিবর্তন ধারণা। এটি আপনার অনুমান দৃশ্যমান ও বিতর্কযোগ্য করে, এবং দলগুলোকে একটি একক হস্তক্ষেপে সবকিছু বাজি ধরা থেকে থামায়। এটি আপনাকে পরীক্ষা ক্রমবদ্ধ করতেও সাহায্য করে: আপনি আগে সর্বোচ্চ-লিভারেজ চালক আক্রমণ করতে পারেন। ডায়াগ্রাম দেয়ালে (ভৌত বা ভার্চুয়াল) রাখুন এবং শেখার সঙ্গে সংশোধন করুন, এটি একটি জীবন্ত অনুমান, একবারের নিদর্শন নয়।

3. বিগ-ব্যাং চালুর বদলে ছোট, দ্রুত PDSA চক্র চালান। মাপে নেওয়ার আগে একটি ক্লিনিক, একটি ওয়ার্ড বা একটি কোহর্টে একটি পরিবর্তন পরীক্ষা করুন। কী ঘটবে পূর্বাভাস দিন, পরীক্ষা চালান, আপনার পূর্বাভাসের বিপরীতে ডেটা অধ্যয়ন করুন, এবং গ্রহণ, অভিযোজন বা পরিত্যাগ ঠিক করুন। ছোট পরীক্ষা ঝুঁকি কমায়, সমস্যা আগে উঠিয়ে আনে, এবং ছড়ানোর জন্য প্রয়োজনীয় প্রমাণ ও আত্মবিশ্বাস গড়ে। এটি একটি স্থির-পরিধি প্রকল্প পরিকল্পনা থেকে মৌলিকভাবে ভিন্ন ছন্দ, এবং এখানেই ডিজিটাল দলগুলোকে সবচেয়ে প্রায়ই অভ্যাস ভুলতে হয়।

4. আগে-ও-পরে স্ন্যাপশট নয়, রান চার্ট ও SPC দিয়ে সময়ের সঙ্গে মাপুন। এক জোড়া সংখ্যা আপনাকে বলতে পারে না একটি পরিবর্তন উন্নতি ঘটিয়েছে নাকি আপনি এলোমেলো প্রকরণ ধরেছেন। আপনার পরিমাপ একটি রান চার্ট বা নিয়ন্ত্রণ চার্ট হিসেবে প্লট করুন যাতে আপনি প্রবণতা, স্থানান্তর ও বিশেষ-কারণ সংকেত দেখতে পারেন। NHS "Making Data Count" রীতি গ্রহণ করুন যাতে আপনার চার্ট অন্যদের কাছে সামঞ্জস্যপূর্ণ ও পাঠযোগ্য হয়। এই শৃঙ্খলা আপনাকে শব্দের কৃতিত্ব দাবি করা থেকেও রক্ষা করে, যা বোর্ড ও নিয়ন্ত্রকদের সঙ্গে আস্থা ক্ষয় করে।

5. আপনার পরিমাপ সুষম করুন। প্রতিটি উন্নতির অন্য কিছু খারাপ করার সম্ভাবনা আছে। আপনার ফলাফল পরিমাপের পাশাপাশি, প্রক্রিয়া পরিমাপ (পরিবর্তনটি কি আসলে ঘটছে?) এবং ভারসাম্য পরিমাপ (কিছু কি পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া হিসেবে অবনত হচ্ছে, নিরাপত্তা, কর্মী কাজের চাপ, অ্যাক্সেসের ন্যায্যতা?) ট্র্যাক করুন। একটি ডিজিটাল ট্রায়াজ সরঞ্জাম যা থ্রুপুট দ্রুত করে কিন্তু নীরবে স্মার্টফোনহীন মানুষদের বাদ দেয় তা পরিচর্যা উন্নত করেনি। ভারসাম্য পরিমাপ ঠিক এই ধরনের ক্ষতির জন্য আপনার প্রাথমিক-সতর্কতা ব্যবস্থা।

6. সম্মুখ-সারি দলগুলোকে উন্নত করার প্রকৃত অনুমতি ও সামর্থ্য দিন। ওপর-থেকে-নিচ আদেশিত এবং একটি কেন্দ্রীয় দল দ্বারা কার্যকর করা উন্নতি কদাচিৎ টেকে। QI প্রশিক্ষণ, কোচিং ও রক্ষিত সময়ে বিনিয়োগ করুন যাতে কাজ করা মানুষ নিজস্ব পরীক্ষা চালাতে পারে। IHI ও পরিণত NHS ট্রাস্ট ট্রাস্ট-ব্যাপী কর্মসূচির মেরুদণ্ড বলে বর্ণনা করে এমন অবকাঠামো গড়ুন, একটি QI ফ্যাকাল্টি, একটি পরিমাপ ফাংশন, অ্যাক্সেসযোগ্য ডেটা। আপনার ডিজিটাল দলের কাজ প্রায়ই সম্মুখ-সারি উন্নতি আটকানো ডেটা ও সরঞ্জাম ঘর্ষণ সরানো।

7. শুরু থেকে ছড়ানো ও টেকসইতার জন্য নকশা করুন। একটি ওয়ার্ডে একবারের লাভ যা ছয় মাসে বাষ্পীভূত হয় তা একটি সাধারণ ও হতোদ্যমকর ফল। পরিকল্পনা করুন একটি সফল পরিবর্তন কীভাবে মানসম্মত, ওয়ার্কফ্লোতে সন্নিবিষ্ট এবং টিকে থাকতে পর্যবেক্ষিত হবে, এবং এটি কীভাবে নিছক কপি-পেস্ট না করে তুলনীয় পরিবেশে ছড়াবে। ডিজিটাল সরঞ্জাম এখানে বিপুল সাহায্য করে: অটোমেশন ও ডিফল্ট একটি ল্যামিনেটেড পোস্টারের চেয়ে অনেক বেশি নির্ভরযোগ্যভাবে একটি উন্নত প্রক্রিয়া আটকে দিতে পারে। এখানেই QI বিষয় 8.1 — পরিবর্তন ব্যবস্থাপনার সঙ্গে মেলে।

8. QI-কে আপনার ডিজিটাল ডেটা ও ড্যাশবোর্ডের সঙ্গে মেশান। সময়োপযোগী ডেটা ছাড়া উন্নতি বিজ্ঞান অভুক্ত, এবং ঐতিহাসিকভাবে বেশির ভাগ NHS QI হাতে-গোনা নমুনায় চলত। আপনার দল যদি বিদ্যমান সিস্টেম থেকে প্রায়-রিয়েল-টাইম রান চার্ট ও SPC চার্ট উঠিয়ে আনতে পারে, আপনি শেখার লুপ নাটকীয়ভাবে সংক্ষিপ্ত করেন। ড্যাশবোর্ড, স্বয়ংক্রিয় ডেটা পাইপলাইন ও স্ব-সেবা বিশ্লেষণকে কেবল প্রতিবেদন নয়, উন্নতি অবকাঠামো হিসেবে দেখুন। এটি একটি ডিজিটাল ফাংশন ক্লিনিক্যাল গুণমানে রাখতে পারা সবচেয়ে স্পষ্ট, সর্বোচ্চ-মূল্যের অবদানগুলোর একটি।

দলের সঙ্গে আলোচনার প্রশ্ন#

1. আমরা কি গুণমান উন্নতি, প্রকল্প সরবরাহ বা গবেষণা চালাচ্ছি, এবং আমরা কি পার্থক্য জানি? এই তিনটি মোড নিয়মিত গুলিয়ে যায়, এবং বিভ্রান্তি ব্যয়বহুল। প্রকল্প সরবরাহ সময় ও বাজেটে একটি সংজ্ঞায়িত পরিধি সরবরাহ করতে চায়; গবেষণা কঠোর নিয়ন্ত্রণ ও নৈতিকতা অনুমোদনসহ সাধারণীকরণযোগ্য জ্ঞান তৈরি করতে চায়; QI পুনরাবৃত্ত ছোট পরিবর্তন পরীক্ষার মাধ্যমে একটি স্থানীয় ব্যবস্থা ভালো করতে চায়। উন্নতির জন্য পরিমাপ ইচ্ছাকৃতভাবে গবেষণার জন্য পরিমাপের চেয়ে হালকা, আপনি পরবর্তী চক্র পরিচালনার জন্য যথেষ্ট ডেটা চান, একটি প্রকাশযোগ্য গবেষণা নয়। একটি QI পরীক্ষায় গবেষণা-মানের কঠোরতা প্রয়োগ দলকে পক্ষাঘাতগ্রস্ত করে; যা আসলে গবেষণা তাতে QI অনানুষ্ঠানিকতা প্রয়োগ নৈতিক ও নিরাপত্তা ব্যর্থতার ঝুঁকি রাখে। আলোচনা করুন আপনার প্রতিটি বর্তমান উদ্যোগ সত্যিই কোথায় বসে, এবং প্রতিটির জন্য আপনার সঠিক গভর্ন্যান্স আছে কি না। এটি ভুল করা ডিজিটাল উন্নতি কাজ থমকে যাওয়া বা অনাবশ্যক যাচাই আকর্ষণ করার একটি ঘন ঘন কারণ।

2. একটি পরিবর্তন উন্নতি, শব্দ বা ইচ্ছাপূরণ নয়, আমরা কীভাবে জানব? এটি Model for Improvement-এর দ্বিতীয় প্রশ্ন, এবং এখানেই বেশির ভাগ দল সবচেয়ে দুর্বল। এখনই ঠিক করুন আপনার ফলাফল, প্রক্রিয়া ও ভারসাম্য পরিমাপ কী, আপনি কত ঘন ঘন সেগুলো সংগ্রহ করবেন, এবং সময়ের সঙ্গে কীভাবে প্রদর্শন করবেন। চালুর আগে রান চার্ট বা SPC-তে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হোন, যাতে আপনি পরে একটি অনুকূল আগে-ও-পরে তুলনা বেছে নেওয়ার প্রলোভনে না পড়েন। প্রতিটি পরিমাপের জন্য একটি "বিশেষ-কারণ সংকেত" কেমন দেখাবে, এবং এটি ঘোষণার ক্ষমতা কার আছে তা আলোচনা করুন। অস্বস্তিকর পরিণতি সম্পর্কে সৎ থাকুন: আপনি যে পরিবর্তনে বিনিয়োগ করেছেন তা কাজ করেনি দেখতে আপনাকে ইচ্ছুক হতে হবে। এটি বিষয় 1.3 — প্রমাণ-চালিত সিদ্ধান্তের সঙ্গে যুক্ত করুন, কারণ একই বুদ্ধিবৃত্তিক সততা উভয়ের ভিত্তি।

3. আমাদের সম্মুখ-সারি দলের কি আসলে উন্নত করার অনুমতি, সময় ও ডেটা আছে, নাকি কেবল সরবরাহের চাপ? উন্নতি সামর্থ্য একটি স্লোগান নয়; এর জন্য রক্ষিত সময়, কোচিং, মনস্তাত্ত্বিক নিরাপত্তা ও অ্যাক্সেসযোগ্য ডেটা দরকার। খোলামেলা জিজ্ঞাসা করুন কর্মীরা একটি পরীক্ষা ব্যর্থ হয়েছে প্রতিবেদন করতে নিরাপদ বোধ করেন নাকি দোষের প্রত্যাশা করেন। জিজ্ঞাসা করুন তাঁদের প্রয়োজনীয় ডেটা মাসের বদলে দিন ও সপ্তাহে আসে কি না, এবং আপনার ডিজিটাল সিস্টেম সাহায্য করে নাকি বাধা দেয়। বিবেচনা করুন আপনার প্রতিষ্ঠানের প্রকৃত QI অবকাঠামো, একটি ফ্যাকাল্টি, একটি পদ্ধতি, একটি পরিমাপ ফাংশন, আছে নাকি উন্নতি কয়েকজন উৎসাহীর ওপর নির্ভর করে। আলোচনা করুন আপনার ডিজিটাল দল সম্মুখ-সারির পথ থেকে কী সরাতে পারে: ম্যানুয়াল ডেটা সংগ্রহ, ভঙ্গুর স্প্রেডশিট, বিলম্বিত প্রতিবেদন। উত্তর সাধারণত আপনার প্রযুক্তির চেয়ে আপনার সংস্কৃতি সম্পর্কে বেশি প্রকাশ করে, এবং এটি বিষয় 10.4 — CEO ও জ্যেষ্ঠ নেতাদের জন্য দৃশ্যমানতা বোর্ডে কী উঠিয়ে আনা উচিত তা সরাসরি আকার দেয়।

4. যখন একটি পরিবর্তন কাজ করে, আমরা কীভাবে এটি টেকাব ও ছড়াব, এবং এটি নীরবে ফিরে যায়নি আমরা কীভাবে জানব? সবচেয়ে হতোদ্যমকর QI ফল একটি প্রকৃত স্থানীয় লাভ যা মনোযোগ সরে গেলে মাসের মধ্যে ম্লান হয়, এবং দ্বিতীয় সবচেয়ে হতোদ্যমকর একটি সাফল্য যা এটির পথিকৃৎ ওয়ার্ডের বাইরে কখনো ছড়ায় না। আলোচনা করুন একটি প্রমাণিত পরিবর্তন কীভাবে মানসম্মত ও সন্নিবিষ্ট হবে, আদর্শভাবে সরঞ্জামে নিজেই, ডিফল্ট ও অটোমেশনের মাধ্যমে, একটি ল্যামিনেটেড পোস্টার বা ক্ষয়ে-যাওয়া ব্যক্তিগত সদিচ্ছার বদলে। উন্নতি প্রকল্প বন্ধ হওয়ার পরে পরিমাপের মালিক কে, এবং আপনার রান চার্ট বা SPC চার্ট চলতে থাকবে কি না যাতে একটি প্রত্যাবর্তন এক বছর পরে একটি চমকের বদলে একটি বিশেষ-কারণ সংকেত হিসেবে দেখা দেয় তা ঠিক করুন। ছড়ানো নিয়ে কথা বলুন একটি কপি-পেস্ট নয়, একটি সুচিন্তিত অভিযোজন কাজ হিসেবে: একটি ক্লিনিকে যা কাজ করেছে তা ভিন্ন কর্মী, রোগী ও সিস্টেমের পরিবেশে নিছক রোল আউট নয়, পুনঃপরীক্ষা করতে হবে। আপনার প্রতিষ্ঠান আসলে টেকসইতা ও ছড়ানোয় সম্পদ দেয় নাকি "বন্ধ"-কে "সম্পন্ন" হিসেবে দেখে সে সম্পর্কে সৎ থাকুন। এখানেই QI বিষয় 8.1 — পরিবর্তন ব্যবস্থাপনার সঙ্গে মেলে, এবং ডিজিটাল ডিফল্ট আপনার সবচেয়ে শক্তিশালী লিভার।

5. আমাদের উন্নতি কি অসমতা সংকুচিত বা প্রসারিত করছে, এবং আমাদের ভারসাম্য পরিমাপ কি আসলে তা ধরবে? ডিজিটাল উন্নতি বিশেষভাবে গড় তুলে অন্য কিছু গোষ্ঠীকে পেছনে ফেলার প্রবণতা রাখে, কারণ একটি নতুন অনলাইন পথ যাদের সবচেয়ে কম ভালোভাবে সেবা দেয় তারা প্রায়ই সামগ্রিক ডেটায় সবচেয়ে কম দৃশ্যমান। এখনই ঠিক করুন আপনি ক্ষতি লুকাতে পারে এমন একটি একক শিরোনাম সংখ্যা প্রতিবেদন করার বদলে গুরুত্বপূর্ণ মাত্রা, বয়স, বঞ্চনা, ভাষা, ডিজিটাল আত্মবিশ্বাস, প্রতিবন্ধিতা, অনুযায়ী আপনার পরিমাপ বিভক্ত করবেন কি না। আলোচনা করুন এই নির্দিষ্ট পরিবর্তনের জন্য একটি ন্যায্যতা ভারসাম্য পরিমাপ কেমন দেখায়, এবং এটি ভুল দিকে নড়লে ব্যবস্থা নেওয়ার জন্য কে জবাবদিহিকারী। ট্রেড-অফ সম্পর্কে খোলামেলা থাকুন: একটি স্ব-রেফারেল ফর্মের পাশাপাশি একটি ফোন পথ বজায় রাখা অর্থ ও কর্মী খরচ করে, এবং ডিজিটাল গ্রহণ বাড়লে "পুরোনো" চ্যানেল ডিকমিশন করার চাপই ঠিক বর্জন ঢোকার উপায়। একটি সৎ উত্তর এই পরিবর্তনের জন্য সবচেয়ে ঝুঁকিপূর্ণ গোষ্ঠীর নাম দেয়, আপনি ক্ষতি আগে কীভাবে শনাক্ত করবেন তা বলে, এবং ডেটা বদলানো নিরাপদ না বলা পর্যন্ত অ-ডিজিটাল পথ খোলা রাখতে প্রতিশ্রুতি দেয়। এটি এই বইয়ের অন্যত্র আলোচিত ন্যায্যতা দায়িত্ব এবং একটি সরকারি সেবা হিসেবে আপনার বাধ্যবাধকতার সঙ্গে সরাসরি যুক্ত।

6. এখানে উন্নতিতে আমাদের ডিজিটাল ফাংশনের নির্দিষ্ট, সর্বোচ্চ-মূল্যের অবদান কী, এবং আমরা কোথায় অতি-নির্মাণ করছি? একটি ডিজিটাল দলের জন্য প্রতিটি গুণমান সমস্যার নতুন সফটওয়্যার দিয়ে উত্তর দেওয়ার প্রলোভন আছে, কিন্তু বৃহত্তম অবদান প্রায়ই পরিমাপের শিল্পায়ন: হাতে-গোনা নমুনাকে লাইভ সিস্টেম থেকে আঁকা বিশ্বস্ত, প্রায়-রিয়েল-টাইম রান চার্ট ও SPC চার্টে পরিণত করা, যাতে শেখার লুপ মাস থেকে দিনে সংক্ষিপ্ত হয়। আলোচনা করুন স্বয়ংক্রিয় পরিমাপ ও সংগত ডিফল্ট কোথায় সত্যিই উন্নতি আটকে দেয়, বনাম কোথায় আপনি এমন একটি সমস্যা সোনা-মোড়াচ্ছেন যা একটি সরল প্রক্রিয়া পরিবর্তন ইতোমধ্যে সমাধান করেছে। ড্রাইভার ডায়াগ্রাম দেখানোর আগে যে সরঞ্জাম আসলে বোতলের গলা, একটি সরঞ্জাম, এই বিষয়ের উদাহরণের অনলাইন ফর্ম, পুনর্নির্মাণ করা থেকে সতর্ক থাকুন। জিজ্ঞাসা করুন আপনার প্রচেষ্টা সম্মুখ-সারির উন্নতি কাজ থেকে ঘর্ষণ সরাচ্ছে নাকি কেউ চায়নি এমন একটি চকচকে নিদর্শন যোগ করছে। সৎ উত্তর শেখা পরিমাপযোগ্যভাবে ত্বরান্বিত করা এক বা দুটি পদক্ষেপ এবং নিছক অগ্রগতির মতো দেখানো ফিচার আলাদা করে, এবং আপনার দলের দুষ্প্রাপ্য সামর্থ্য সর্বোচ্চ-লিভারেজ চালকের দিকে নির্দেশিত রাখে।

বাস্তবে: স্বাস্থ্য ও পরিচর্যার একটি উদাহরণ#

একটি ইন্টিগ্রেটেড কেয়ার বোর্ড (ICB) তার কমিউনিটি ফিজিওথেরাপি সেবা নিয়ে উদ্বিগ্ন। প্রাইমারি কেয়ার থেকে রেফার করা রোগীরা প্রথম যোগাযোগের জন্য মধ্যমা 21 দিন অপেক্ষা করে, অভিযোগ বাড়ছে, এবং একটি নতুন অনলাইন স্ব-রেফারেল ফর্ম স্পষ্টভাবে সাহায্য করেনি। ডিজিটাল দলের প্রবৃত্তি হলো ফর্ম পুনর্নির্মাণ করা। বরং, সেবার ক্লিনিক্যাল নেতা ও ডিজিটাল পণ্য ব্যবস্থাপক এটিকে একটি গুণমান উন্নতি প্রকল্প হিসেবে চালানোর সিদ্ধান্ত নেন।

তারা একটি লক্ষ্য বিবৃতি লেখে: চার মাসের মধ্যে রেফারেল থেকে প্রথম অর্থবহ যোগাযোগ পর্যন্ত মধ্যমা সময় 21 দিন থেকে 7 দিনে কমান, হাজির-না-হওয়া হার না বাড়িয়ে বা অনলাইন সরঞ্জাম ব্যবহার করতে না পারা রোগীদের জন্য অ্যাক্সেস না কমিয়ে। তারা একটি ড্রাইভার ডায়াগ্রাম গড়ে। প্রাথমিক চালক দেখা যায় রেফারেল গুণমান, ট্রায়াজ গতি এবং অ্যাপয়েন্টমেন্ট প্রাপ্যতা, প্রথমে ধরে নেওয়া ফর্ম নিজে নয়। বৃহত্তম বোতলের গলা ট্রায়াজ: একজন চিকিৎসক পর্যালোচনা করার আগে রেফারেল একটি ভাগ-করা ইনবক্সে দিনের পর দিন বসে থাকে।

তারা ছোট শুরু করে। একটি PDSA চক্রে, একজন ফিজিওথেরাপিস্ট একটি জিপি প্র্যাকটিসের রেফারেলের জন্য একই-দিন ট্রায়াজ পরীক্ষা করেন, বিদ্যমান ডেটা থেকে দল এক সপ্তাহে দাঁড় করানো একটি সরল ডিজিটাল ওয়ার্কলিস্ট ব্যবহার করে। তারা পূর্বাভাস দেয় ট্রায়াজ সময় একদিনের নিচে নামবে; অধ্যয়ন পর্যায় নিশ্চিত করে, এবং একটি চমক প্রকাশ করে, এক-তৃতীয়াংশ রেফারেলে নিরাপদে ট্রায়াজ করার প্রয়োজনীয় তথ্যের অভাব, পুনঃকাজ বাধ্য করে। পরবর্তী চক্র একটি কাঠামোবদ্ধ রেফারেল টেমপ্লেট পরীক্ষা করে। সারাক্ষণ, ডিজিটাল দল "Making Data Count" রীতি অনুসরণ করে দৈনিক ট্রায়াজ সময়ের একটি রান চার্ট এবং মধ্যমা অপেক্ষার একটি SPC চার্ট উঠিয়ে আনে, যাতে পুরো সেবা একটি মাসিক প্রতিবেদনের জন্য অপেক্ষার বদলে প্রায়-রিয়েল-টাইমে অগ্রগতি দেখতে পারে।

গুরুত্বপূর্ণভাবে, তারা একটি ভারসাম্য পরিমাপ ট্র্যাক করে: রোগীর বয়স ও বঞ্চনা অনুযায়ী বিভক্ত, ফোন বনাম অনলাইন ফর্মে আসা রেফারেলের অনুপাত। যখন অনলাইন স্ব-রেফারেল বাড়ে, তারা লক্ষ্য করে এটি সবচেয়ে বঞ্চিত পাড়ার বয়স্ক রোগীদের কাছে পৌঁছাচ্ছে না, তাই তারা ফোন পথ পুরোপুরি কর্মীবিন্যস্ত রাখে। চার মাসের মধ্যে মধ্যমা অপেক্ষা ছয় দিনে স্থিতিশীল, নিয়ন্ত্রণ চার্টে একটি প্রকৃত স্থানান্তর, একটি ভাগ্যবান মাস নয়, এবং উন্নতি টেকে কারণ কাঠামোবদ্ধ টেমপ্লেট ও ট্রায়াজ ওয়ার্কলিস্ট এখন ডিফল্ট ওয়ার্কফ্লো, সদিচ্ছার ওপর নির্ভর না করে সরঞ্জামে সন্নিবিষ্ট।

খাতভিত্তিক দৃষ্টিকোণ#

স্টার্ট-আপ#

একটি স্বাস্থ্য-প্রযুক্তি স্টার্ট-আপের কদাচিৎ একটি আনুষ্ঠানিক QI কর্মসূচি থাকে, এবং দরকারও নেই, কিন্তু মূল শৃঙ্খলা সরাসরি প্রযোজ্য এবং প্রায়ই অবহেলিত। Model for Improvement স্বাভাবিকভাবে পণ্য পরীক্ষণে মানচিত্রিত হয়: একটি লক্ষ্য বিবৃতি একটি অনুমান, একটি PDSA চক্র একটি build-measure-learn লুপ, এবং ভারসাম্য পরিমাপ ক্লিনিক্যাল নিরাপত্তা বা ন্যায্যতা নীরবে ক্ষতি করে একটি মেট্রিক অপ্টিমাইজ করার ক্লাসিক স্টার্ট-আপ ব্যর্থতার বিরুদ্ধে রক্ষা করে। প্রধান ঝুঁকি হলো সময়ের সঙ্গে পরিমাপ ছাড়া গতি, দ্রুত সরবরাহ করা এবং একটি একক সপ্তাহের উত্থানে বিজয় ঘোষণা করা। রান-চার্ট চিন্তা আগে গ্রহণ করুন; এটি সস্তা এবং এটি আপনার ফলাফল দাবি সেই NHS ক্রেতা ও ক্লিনিক্যাল অংশীদারদের কাছে বিশ্বাসযোগ্য করে যাদের আপনার শেষ পর্যন্ত দরকার হবে। আপনার ছোট দলের ভেতরে মনস্তাত্ত্বিক নিরাপত্তাকে একটি প্রতিযোগিতামূলক সম্পদ হিসেবে দেখুন: ব্যর্থ পরীক্ষার সৎ প্রতিবেদনই আপনি মাপে ভুল জিনিস গড়া এড়ানোর উপায়।

ক্ষুদ্র ব্যবসা#

একটি প্রতিষ্ঠিত ছোট প্রদানকারী, একটি জিপি প্র্যাকটিস, কমিউনিটি ফার্মেসি, কেয়ার হোম, গৃহ-পরিচর্যা প্রদানকারী বা একক-স্থানের ক্লিনিক, প্রকৃত রোগী ও চলমান পরিচালনা আছে কিন্তু কদাচিৎ কোনো নিবেদিত QI বা বিশ্লেষণ সামর্থ্য, এবং নগদ আঁটসাঁট। ভালো খবর হলো Model for Improvement সততার সঙ্গে ছোট মাপে নামে: একজন প্র্যাকটিস ব্যবস্থাপক ও একজন চিকিৎসক একটি লক্ষ্য বিবৃতি লিখতে, একটি ছোট PDSA চক্র চালাতে, এবং কিছু না কিনে একটি হোয়াইটবোর্ড বা স্প্রেডশিটে একটি সরল রান চার্ট রাখতে পারেন। রক্ষা করার শৃঙ্খলা হলো সময়ের সঙ্গে পরিমাপ, গত সপ্তাহের সংখ্যায় একটি পরিবর্তন বিচার করার তাড়না প্রতিরোধ করুন, এবং আপনি কর্মদিবসের মধ্যে আসলে সংগ্রহ করতে পারেন এমন দুই-তিনটি পরিমাপ (অনলাইন সরঞ্জাম ব্যবহার করতে না পারা রোগীদের জন্য অ্যাক্সেসের মতো একটি ভারসাম্য পরিমাপসহ) বাছুন। আপনি রক্ষণাবেক্ষণ করতে পারবেন না এমন বিশেষ ড্যাশবোর্ড গড়ার বদলে আপনার বিদ্যমান ক্লিনিক্যাল সিস্টেম ইতোমধ্যে যা রেকর্ড করে তার ওপর ভর দিন, এবং যেখানে "Making Data Count"-এর মতো একটি জাতীয় পদ্ধতি বিনামূল্যে রীতি ও টেমপ্লেট দেয়, পুনরাবিষ্কারের বদলে সেগুলো গ্রহণ করুন। আপনার সীমাবদ্ধতা উচ্চাকাঙ্ক্ষা নয়, সময়, তাই পরীক্ষা সত্যিই ছোট রাখুন এবং একটি প্রমাণিত পরিবর্তন স্থায়ী ওয়ার্কফ্লো হতে দিন যাতে এটি চলমান প্রচেষ্টা ছাড়াই টেকে।

বৃহৎ প্রতিষ্ঠান#

একটি বড় প্রদানকারী বা সরবরাহকারীর সাধারণত একটি প্রতিষ্ঠিত QI অবকাঠামো আছে, একটি ফ্যাকাল্টি, প্রশিক্ষিত কোচ, একটি উন্নতি পদ্ধতি এবং একটি পরিমাপ ফাংশন, কখনো শত শত সমকালীন প্রকল্প পর্যন্ত। এন্টারপ্রাইজ ঝুঁকি স্টার্ট-আপের বিপরীত: আমলাতান্ত্রিক QI যা একটি সম্মতি আচার হয়ে ওঠে, প্রকৃত পরিবর্তন পরীক্ষার বদলে গভর্ন্যান্সের জন্য তৈরি ড্রাইভার ডায়াগ্রামসহ। আপনার ডিজিটাল ফাংশনের সর্বোচ্চ-মূল্যের পদক্ষেপ হলো উন্নতির জন্য পরিমাপ শিল্পায়ন, লাইভ সিস্টেম থেকে আঁকা স্বয়ংক্রিয়, বিশ্বস্ত, প্রায়-রিয়েল-টাইম SPC চার্ট, যাতে উন্নতি দল হাতে গোনা বন্ধ করে দ্রুত শেখা শুরু করে। একটি বড় রূপান্তর কর্মসূচিকে উন্নতির সঙ্গে গুলিয়ে ফেলার এন্টারপ্রাইজ অভ্যাস থেকে সতর্ক থাকুন; দুটিতে ভিন্ন গভর্ন্যান্স দরকার, যেমন বিষয় 5.2 — কর্মসূচি-চালিত কাজ স্পষ্ট করে। টেকসইতা ও ছড়ানো মাপে আপনার কঠিনতম সমস্যা, তাই ভালো স্থানীয় ফল নিজে নিজে ছড়ায় ধরে নেওয়ার বদলে সেগুলোতে সুচিন্তিতভাবে বিনিয়োগ করুন।

সরকার#

জাতীয় ও আঞ্চলিক সংস্থা, NHS England, ICB, আর্ম-লেংথ সংস্থা, নিজেরা পরীক্ষা চালিয়ে নয়, পদ্ধতি, আদেশ ও অবকাঠামোর মাধ্যমে QI আকার দেয়। "Making Data Count" কর্মসূচি একটি ভালো মডেল: SPC-র একটি জাতীয়ভাবে প্রচারিত, সামঞ্জস্যপূর্ণ পদ্ধতি যা সর্বত্র উন্নতি কথোপকথনের গুণমান বাড়ায়। এই স্তরে ঝুঁকি হলো কর্মক্ষমতা ব্যবস্থাপনাকে উন্নতির সঙ্গে গুলিয়ে ফেলা, লক্ষ্য চাপানো এবং দুই-বিন্দু তুলনা দিয়ে প্রতিষ্ঠান র‍্যাঙ্কিং, যে বিষয়ে SPC চিন্তা বিশেষভাবে সতর্ক করে কারণ এটি শব্দকে সংকেত ভুল করে। সরকারের সেরা অবদান হলো ব্যাপকভাবে সামর্থ্য ও ভাগ-করা পদ্ধতি গড়া, উন্নত করার সম্মুখ-সারি অনুমতি রক্ষা করা, এবং প্রতিটি পরিমাপকে একটি রায়ে পরিণত করার প্রলোভন প্রতিরোধ করা। যখন আপনি জাতীয় ডিজিটাল মান নির্ধারণ করেন, উন্নতির জন্য পরিমাপ রীতি সন্নিবিষ্ট করুন যাতে কেবল আশ্বাস নয়, উন্নতি ডিফল্ট অবস্থান হয়।

ব্যর্থতার সাধারণ ধরন#

• লক্ষ্যের আগে সমাধান-প্রীতি। একটি নির্দিষ্ট, পরিমাপযোগ্য লক্ষ্য ছাড়া "আসুন একটি নতুন অ্যাপ গড়ি"-তে লাফ দেওয়া, তাই সাফল্য কখনো বিচার করা যায় না এবং কেউ যাচাই না করা ফিচার জুড়ে প্রচেষ্টা ছড়িয়ে পড়ে।
• আগে-ও-পরে নাট্য। একটি রান চার্ট সাধারণ প্রকরণ প্রকাশ করত এমন সময় দুটি ডেটা বিন্দু থেকে উন্নতি দাবি করা। এটি দল নিজেদের ও তাদের বোর্ডকে বোকা বানানোর একক সবচেয়ে সাধারণ উপায়।
• কোনো ভারসাম্য পরিমাপ নেই। নিরাপত্তা, কর্মী কাজের চাপ বা অ্যাক্সেসের ন্যায্যতা নীরবে খারাপ করার সময় থ্রুপুট উন্নত করা, নিম্ন ডিজিটাল আত্মবিশ্বাসের মানুষদের বাদ দেওয়া ডিজিটাল সরঞ্জামের জন্য বিশেষ বিপদ।
• প্রকল্প ব্যবস্থাপনার ছদ্মবেশে QI। একটি স্থির-পরিধি, বিগ-ব্যাং পরিকল্পনা চালানো এবং একে QI বলা, কোনো প্রকৃত পরিবর্তন পরীক্ষা, PDSA বা অভিযোজন বা পরিত্যাগের ইচ্ছা ছাড়া।
• উন্নতিকে গবেষণা বা কর্মক্ষমতা ব্যবস্থাপনার সঙ্গে গুলিয়ে ফেলা। দ্রুত শেখা পক্ষাঘাতগ্রস্ত করা গবেষণা-মানের কঠোরতা প্রয়োগ, বা মনস্তাত্ত্বিক নিরাপত্তা ধ্বংস করা একটি লিগ টেবিল হিসেবে উন্নতি ডেটা অস্ত্র করা।
• একবারের লাভ যা বাষ্পীভূত হয়। একটি স্থানীয় সাফল্য উদযাপন, এটি মানসম্মত, সন্নিবিষ্ট, টেকসই বা ছড়ানোর কোনো পরিকল্পনা ছাড়া, তাই ব্যবস্থা মাসের মধ্যে নীরবে ফিরে যায়।
• সম্মুখ-সারি অনুমতি ছাড়া কেন্দ্রীয় নিয়ন্ত্রণ। ওপর থেকে উন্নতি আদেশ করা যখন কর্মীদের নিজস্ব পরীক্ষা চালানোর সময়, নিরাপত্তা ও ডেটা অস্বীকার করা, অগভীর সম্মতির নিশ্চয়তা দিয়ে।
• ডেটা অনাহার। আপনার ডিজিটাল সিস্টেম সময়োপযোগী SPC চার্ট উঠিয়ে আনতে পারলেও ম্যানুয়াল, বিলম্বিত, অবিশ্বস্ত ডেটায় QI চালানো, শেখার লুপ প্রয়োজনের চেয়ে অনেক ধীর রেখে।

পরিপক্বতা মডেল#

চেকলিস্ট#

• আমরা এই উন্নতির জন্য একটি নির্দিষ্ট, পরিমাপযোগ্য, সময়-সীমাবদ্ধ লক্ষ্য বিবৃতি লিখেছি।
• আমাদের একটি ড্রাইভার ডায়াগ্রাম আছে যা আমাদের পরিবর্তনের তত্ত্ব স্পষ্ট ও সংশোধনযোগ্য করে।
• আমরা একটি ন্যায্যতা ভারসাম্য পরিমাপসহ ফলাফল, প্রক্রিয়া ও ভারসাম্য পরিমাপ সংজ্ঞায়িত করেছি।
• আমরা "Making Data Count" অনুসরণ করে রান চার্ট বা SPC চার্ট হিসেবে সময়ের সঙ্গে ডেটা প্রদর্শন করছি।
• আমরা মাপে নেওয়ার আগে প্রতিটি পরীক্ষার পূর্বাভাসসহ ছোট PDSA চক্রে পরিবর্তন পরীক্ষা করছি।
• এটি উন্নতি, প্রকল্প সরবরাহ বা গবেষণা কি না আমাদের কাছে স্পষ্ট, এবং সেই অনুযায়ী শাসিত।
• সম্মুখ-সারি দলের নিজস্ব পরীক্ষা চালানোর অনুমতি, রক্ষিত সময় ও মনস্তাত্ত্বিক নিরাপত্তা আছে।
• আমাদের ডিজিটাল সিস্টেম উন্নতি কাজে সময়োপযোগী, বিশ্বস্ত ডেটা সরবরাহ করে, বিলম্বিত ম্যানুয়াল গণনা নয়।
• উন্নতি প্রমাণিত হওয়া যেকোনো পরিবর্তন টেকাতে, মানসম্মত করতে ও ছড়াতে আমাদের একটি পরিকল্পনা আছে।
• আমরা নেতাদের কাছে উন্নতি প্রতিবেদন করি SPC চিন্তা ব্যবহার করে, দুই-বিন্দু তুলনা নয়।

মূল উৎস#

• NHS England, Making Data Count: NHS-এর জন্য পরিসংখ্যানগত প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ সম্পদ ও প্রশিক্ষণ।
• Institute for Healthcare Improvement (IHI), Model for Improvement, PDSA এবং Science of Improvement সম্পদ।
• Langley, Moen, Nolan, Nolan, Norman ও Provost, The Improvement Guide (২য় সংস্করণ), Model for Improvement-এর মৌলিক গ্রন্থ।
• The Health Foundation, Quality Improvement Made Simple এবং স্বাস্থ্যসেবায় উন্নতি সংক্রান্ত সংশ্লিষ্ট প্রমাণ পর্যালোচনা।
• W. Edwards Deming, Out of the Crisis এবং System of Profound Knowledge।
• Amy C. Edmondson, The Fearless Organization, দলে মনস্তাত্ত্বিক নিরাপত্তা সম্পর্কে।

তথ্যসূত্র#

1. PDCA — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/PDCA
2. W. Edwards Deming — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/W._Edwards_Deming
3. Quality management — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Quality_management
4. Continual improvement process — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Continual_improvement_process
5. Lean manufacturing — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Lean_manufacturing
6. Six Sigma — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Six_Sigma
7. Run chart — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Run_chart
8. Control chart — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Control_chart
9. Statistical process control — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_process_control
10. Psychological safety — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Psychological_safety
11. Making Data Count — NHS England — https://www.england.nhs.uk/publication/making-data-count/
12. Science of Improvement — Institute for Healthcare Improvement — https://www.ihi.org/resources/how-to-improve
13. The Improvement Guide — Langley, Moen, Nolan, Nolan, Norman & Provost, Jossey-Bass — https://www.wiley.com/en-us/The+Improvement+Guide%3A+A+Practical+Approach+to+Enhancing+Organizational+Performance%2C+2nd+Edition-p-9780470192412
14. Quality Improvement Made Simple — The Health Foundation — https://www.health.org.uk/publications/quality-improvement-made-simple