Chủ đề 10.2 — Cải tiến chất lượng và khoa học cải tiến

Cải tiến chất lượng cho các nhóm tuyến đầu một cách có kỷ luật, dựa trên dữ liệu để làm chăm sóc tốt hơn một cách đo được qua các thử nghiệm thay đổi nhỏ — và khi bạn nối nó với công cụ số của mình, bạn biến bảng điều khiển và tự động hóa thành động cơ của học hỏi liên tục thay vì báo cáo tĩnh.

Vì sao điều này quan trọng trong y tế và chăm sóc#

Cải tiến chất lượng (QI) là kỷ luật cải tiến thống trị trong Dịch vụ Y tế Quốc gia (NHS) và phần lớn y tế và chăm sóc toàn cầu. Nó được dạy ở các quỹ, nhúng vào các buổi họp nhanh cấp khoa, và được các cơ quan quốc gia cổ vũ. Nếu bạn dẫn dắt triển khai số, bạn không làm việc bên cạnh QI — bạn làm việc bên trong một hệ thống vốn đã nghĩ bằng mục tiêu, thước đo và thử nghiệm thay đổi. Phớt lờ ngôn ngữ đó cô lập nhóm của bạn; nói trôi chảy làm công việc số của bạn dễ đọc với bác sĩ, quản lý và hội đồng vốn đã tin nó.

Lý do sâu hơn còn quan trọng hơn. Trong y tế và chăm sóc, biến thiên trong cách công việc được làm không phải vấn đề bề ngoài. Biến thiên không chính đáng nghĩa là một số bệnh nhân chờ lâu hơn, một số nhận chăm sóc không an toàn, và một số bị loại trừ hoàn toàn. Khoa học cải tiến tồn tại chính vì ý định tốt và nỗ lực anh hùng không đáng tin tạo ra kết quả tốt hơn — hệ thống mới làm được. Một dịch vụ số cắt vài phút khỏi quy trình lâm sàng, đóng một khoảng trống an toàn, hay loại bỏ một bước loại trừ không cân xứng người có sự tự tin số thấp đang làm công việc cải tiến, dù bạn có gọi nó như vậy hay không.

QI cũng bảo vệ bạn khỏi một thất bại số phổ biến: phát hành một thay đổi và giả định nó hiệu quả. Khoa học cải tiến được xây quanh một hiểu biết khiêm nhường duy nhất — hầu hết thay đổi không phải là cải tiến, và bạn không thể biết cái nào mà không đo theo thời gian. Áp dụng kỷ luật đó giữ nhóm của bạn trung thực, giữ các tuyên bố của bạn bảo vệ được trước hội đồng và cơ quan quản lý, và giữ người dùng an toàn hơn. Chủ đề này chỉ cho bạn cách chạy QI đúng, nó khác triển khai dự án và nghiên cứu thế nào, và cách hòa nó với công cụ số bạn đã sở hữu.

Các khái niệm cốt lõi#

Quản lý chất lượng trong y tế và chăm sóc dựa trên một dòng dõi chạy từ sản xuất đến cạnh giường bệnh. Gốc trí tuệ là công trình của W. Edwards Deming, nhà thống kê dạy rằng chất lượng đến từ việc hiểu và giảm biến thiên trong hệ thống, không phải từ việc thúc giục cá nhân cố gắng hơn. Tư tưởng của Deming, cùng với của Walter Shewhart, tạo ra chu trình PDCA / Lập kế hoạch-Thực hiện-Nghiên cứu-Hành động — vòng lặp Lập kế hoạch-Thực hiện-Nghiên cứu-Hành động nằm ở trung tâm QI y tế hiện đại.

Hầu hết nhóm NHS chạy PDSA bên trong Mô hình Cải tiến, một khung được Viện Cải tiến Y tế (IHI) phổ biến ghép chu trình với ba câu hỏi: Chúng ta đang cố hoàn thành điều gì? Làm sao chúng ta biết một thay đổi là cải tiến? Chúng ta có thể làm thay đổi nào sẽ dẫn đến cải tiến? Câu hỏi thứ nhất được trả lời bằng một tuyên bố mục tiêu (cụ thể, đo được, có thời hạn). Câu hỏi thứ ba thường được vạch bằng một sơ đồ yếu tố thúc đẩy, nối mục tiêu của bạn với các yếu tố thúc đẩy chính và phụ bạn tin ảnh hưởng đến nó, rồi đến các ý tưởng thay đổi cụ thể.

QI là một thành viên của một họ các cách tiếp cận cải tiến chia sẻ triết lý quy trình cải tiến liên tục. Hai anh em bạn sẽ gặp liên tục là Lean, bắt nguồn từ Hệ thống Sản xuất Toyota và tập trung vào loại bỏ lãng phí và cải thiện dòng chảy, và Six Sigma, dùng phương pháp thống kê để giảm khuyết tật và biến thiên. Trong y tế chúng thường được pha trộn thành "Lean Six Sigma".

Đo lường để cải tiến dựa vào việc thấy dữ liệu theo thời gian thay vì theo ảnh chụp. Hai công cụ chủ lực là biểu đồ chạy — dữ liệu quan sát được vẽ theo thứ tự thời gian so với trung vị — và biểu đồ kiểm soát, một biểu đồ chạy với các giới hạn rút ra từ thống kê, nền tảng của kiểm soát quá trình thống kê (SPC). SPC cho phép bạn phân biệt biến thiên nguyên nhân chung (nhiễu thông thường của một hệ thống ổn định) với biến thiên nguyên nhân đặc biệt (tín hiệu rằng có gì đó thực sự đã đổi). Trong NHS điều này được dạy như cách tiếp cận "Making Data Count".

Không điều nào trong này hoạt động nếu thiếu an toàn tâm lý: niềm tin chung rằng người ta có thể nêu vấn đề, thừa nhận một thử nghiệm thất bại, và thách thức hiện trạng mà không bị trừng phạt. Cải tiến là bất khả nơi nhân viên giấu khuyết tật, và nó là điều kiện tiên quyết cho mọi thứ khác trong chủ đề này.

Thực hành tốt nhất#

1. Bắt đầu bằng một tuyên bố mục tiêu, không phải một giải pháp. Trước khi thiết kế bất cứ thứ gì, hãy viết ra bạn đang cố hoàn thành điều gì, cho ai, bao nhiêu, và đến khi nào — ví dụ, "giảm thời gian trung vị từ giới thiệu đến phân loại số đầu tiên từ 9 ngày xuống 3 ngày trước tháng Ba." Một mục tiêu bằng số, có thời hạn buộc sự rõ ràng và cho bạn thứ để đo theo. Các nhóm bỏ qua bước này kết thúc bằng tranh luận tính năng thay vì kết quả, và không bao giờ biết mình có thành công không. Điều này nối trực tiếp với Chủ đề 10.0 — Mục tiêu và kết quả chính (OKR), nhưng lưu ý một mục tiêu QI hẹp hơn và kiểm thử được hơn một mục tiêu điển hình.

2. Dùng sơ đồ yếu tố thúc đẩy để phơi bày lý thuyết thay đổi của bạn. Vạch mục tiêu của bạn với các yếu tố thúc đẩy chính ảnh hưởng nó nhiều nhất, rồi các yếu tố phụ, rồi các ý tưởng thay đổi cụ thể. Điều này làm các giả định của bạn hiển thị và tranh luận được, và ngăn các nhóm đặt cược tất cả vào một can thiệp duy nhất. Nó cũng giúp bạn sắp xếp thứ tự các thử nghiệm: bạn có thể tấn công yếu tố thúc đẩy đòn bẩy cao nhất trước. Giữ sơ đồ trên tường (vật lý hay ảo) và chỉnh sửa khi bạn học — đó là một giả thuyết sống, không phải sản phẩm một lần.

3. Chạy các chu trình PDSA nhỏ, nhanh thay vì ra mắt một lần. Thử một thay đổi trên một phòng khám, một khoa, hay một nhóm trước khi mở rộng. Dự đoán điều sẽ xảy ra, chạy thử nghiệm, nghiên cứu dữ liệu so với dự đoán, và quyết định áp dụng, điều chỉnh hay từ bỏ. Thử nghiệm nhỏ giảm rủi ro, làm lộ vấn đề sớm, và xây bằng chứng cùng sự tự tin bạn cần để lan rộng. Đây là một nhịp điệu căn bản khác với kế hoạch dự án phạm vi cố định, và là nơi các nhóm số thường cần bỏ thói quen nhất.

4. Đo theo thời gian bằng biểu đồ chạy và SPC, không phải ảnh chụp trước-sau. Một cặp con số không thể cho bạn biết một thay đổi có gây ra cải tiến hay bạn chỉ bắt được biến thiên ngẫu nhiên. Vẽ thước đo của bạn dưới dạng biểu đồ chạy hay biểu đồ kiểm soát để bạn thấy xu hướng, dịch chuyển và tín hiệu nguyên nhân đặc biệt. Áp dụng quy ước "Making Data Count" của NHS để biểu đồ của bạn nhất quán và dễ đọc cho người khác. Kỷ luật này cũng bảo vệ bạn khỏi việc nhận công cho nhiễu, điều xói mòn niềm tin với hội đồng và cơ quan quản lý.

5. Cân bằng các thước đo của bạn. Mọi cải tiến đều có khả năng làm điều gì đó khác tệ hơn. Cùng với thước đo kết quả, hãy theo dõi thước đo quy trình (thay đổi có thực sự xảy ra không?) và thước đo cân bằng (có gì đang xấu đi như tác dụng phụ không — an toàn, khối lượng công việc nhân viên, công bằng tiếp cận?). Một công cụ phân loại số tăng thông lượng nhưng lặng lẽ loại trừ người không có điện thoại thông minh chưa cải thiện chăm sóc. Thước đo cân bằng là hệ thống cảnh báo sớm của bạn cho đúng loại tác hại này.

6. Trao cho các nhóm tuyến đầu sự cho phép và năng lực thực sự để cải tiến. Cải tiến được ra lệnh từ trên xuống và thực hiện bởi một nhóm trung tâm hiếm khi bám lại. Đầu tư vào đào tạo QI, huấn luyện và thời gian được bảo vệ để những người làm công việc có thể chạy thử nghiệm riêng của họ. Xây hạ tầng — một đội ngũ giảng viên QI, một chức năng đo lường, dữ liệu dễ tiếp cận — mà IHI và các quỹ NHS trưởng thành mô tả như xương sống của một chương trình toàn quỹ. Công việc của nhóm số của bạn thường là loại bỏ ma sát dữ liệu và công cụ ngăn cải tiến tuyến đầu.

7. Thiết kế cho lan rộng và bền vững từ đầu. Một thành quả một lần ở một khoa bốc hơi sau sáu tháng là kết cục phổ biến và nản lòng. Lập kế hoạch cách một thay đổi thành công sẽ được chuẩn hóa, nhúng vào quy trình và giám sát để nó giữ vững — và cách nó sẽ lan sang các bối cảnh tương đương mà không đơn giản sao chép-dán. Công cụ số giúp rất nhiều ở đây: tự động hóa và mặc định có thể khóa một quy trình cải tiến đáng tin hơn nhiều so với một tấm áp phích ép nhựa. Đây là nơi QI gặp Chủ đề 8.1 — Quản lý thay đổi.

8. Hòa QI với dữ liệu và bảng điều khiển số của bạn. Khoa học cải tiến bị bỏ đói nếu thiếu dữ liệu kịp thời, và hầu hết QI của NHS trong lịch sử chạy trên các mẫu đếm tay. Nếu nhóm của bạn có thể làm hiển thị biểu đồ chạy và biểu đồ SPC gần thời gian thực từ các hệ thống hiện có, bạn rút ngắn đáng kể vòng học hỏi. Xem bảng điều khiển, đường ống dữ liệu tự động và phân tích tự phục vụ là hạ tầng cải tiến, không chỉ báo cáo. Đây là một trong những đóng góp rõ nhất, giá trị cao nhất mà một chức năng số có thể làm cho chất lượng lâm sàng.

Câu hỏi để thảo luận với nhóm của bạn#

1. Chúng ta đang chạy cải tiến chất lượng, triển khai dự án, hay nghiên cứu — và chúng ta có biết sự khác nhau không? Ba chế độ này thường xuyên bị nhầm lẫn, và sự nhầm lẫn tốn kém. Triển khai dự án nhằm giao một phạm vi xác định đúng hạn và ngân sách; nghiên cứu nhằm tạo tri thức khái quát hóa được với kiểm soát chặt chẽ và phê duyệt đạo đức; QI nhằm làm một hệ thống cục bộ tốt hơn qua các thử nghiệm thay đổi nhỏ lặp đi lặp lại. Đo lường để cải tiến cố ý nhẹ hơn đo lường cho nghiên cứu — bạn muốn vừa đủ dữ liệu để dẫn dắt chu kỳ tiếp theo, không phải một nghiên cứu có thể công bố. Áp dụng độ nghiêm ngặt cấp nghiên cứu cho một thử nghiệm QI làm nhóm tê liệt; áp dụng sự không chính thức của QI cho thứ thực sự là nghiên cứu có nguy cơ thất bại về đạo đức và an toàn. Trao đổi mỗi sáng kiến hiện tại của bạn thực sự nằm đâu, và bạn có đúng quản trị cho từng cái không. Làm sai điều này là lý do thường gặp khiến công việc cải tiến số đình trệ hoặc bị soi xét không chính đáng.

2. Làm sao chúng ta biết một thay đổi là cải tiến, chứ không phải nhiễu hay mơ tưởng? Đây là câu hỏi thứ hai của Mô hình Cải tiến, và là nơi hầu hết nhóm yếu nhất. Quyết định ngay bây giờ thước đo kết quả, quy trình và cân bằng của bạn là gì, bạn sẽ thu chúng thường xuyên đến đâu, và bạn sẽ hiển thị chúng theo thời gian thế nào. Cam kết chạy biểu đồ chạy hoặc SPC trước khi bạn ra mắt, để bạn không bị cám dỗ chọn lọc một so sánh trước-sau thuận lợi sau đó. Thảo luận một "tín hiệu nguyên nhân đặc biệt" sẽ trông thế nào với mỗi thước đo, và ai được trao quyền gọi tên nó. Hãy trung thực về hệ quả khó chịu: bạn phải sẵn lòng thấy rằng một thay đổi bạn đã đầu tư không hiệu quả. Nối điều này với Chủ đề 1.3 — Quyết định dựa trên bằng chứng, vì cùng sự trung thực trí tuệ nền tảng cho cả hai.

3. Các nhóm tuyến đầu của chúng ta thực sự có sự cho phép, thời gian và dữ liệu để cải tiến — hay chỉ có áp lực để giao hàng? Năng lực cải tiến không phải khẩu hiệu; nó đòi thời gian được bảo vệ, huấn luyện, an toàn tâm lý và dữ liệu dễ tiếp cận. Hỏi thẳng nhân viên có cảm thấy an toàn khi báo cáo một thử nghiệm thất bại, hay họ kỳ vọng bị đổ lỗi. Hỏi dữ liệu họ cần đến sau vài ngày và vài tuần thay vì vài tháng không, và hệ thống số của bạn giúp hay cản. Cân nhắc tổ chức của bạn có hạ tầng QI thực sự — một đội ngũ giảng viên, một phương pháp, một chức năng đo lường — hay cải tiến phụ thuộc vào vài người nhiệt huyết. Thảo luận nhóm số của bạn có thể gỡ gì khỏi đường đi của tuyến đầu: thu dữ liệu thủ công, bảng tính mong manh, báo cáo chậm. Câu trả lời thường tiết lộ nhiều về văn hóa của bạn hơn công nghệ, và nó định hình trực tiếp điều Chủ đề 10.4 — Tầm nhìn cho giám đốc điều hành và lãnh đạo cấp cao nên làm hiển thị cho hội đồng.

4. Khi một thay đổi hiệu quả, chúng ta sẽ làm nó bám lại và lan rộng thế nào — và làm sao biết nó không lặng lẽ quay lại? Kết cục QI nản lòng nhất là một thành quả cục bộ thực sự phai trong vài tháng khi sự chú ý chuyển đi, và kết cục nản lòng thứ hai là một thành công không bao giờ lan ra ngoài khoa đã tiên phong. Thảo luận cụ thể cách một thay đổi đã được chứng minh sẽ được chuẩn hóa và nhúng — lý tưởng là vào chính công cụ, qua mặc định và tự động hóa, thay vì áp phích ép nhựa hay thiện chí cá nhân vốn phai. Quyết định ai sở hữu thước đo sau khi dự án cải tiến đóng, và liệu biểu đồ chạy hay SPC của bạn sẽ tiếp tục chạy để một sự quay lui hiện ra như tín hiệu nguyên nhân đặc biệt thay vì một bất ngờ một năm sau. Nói về sự lan rộng như một hành động thích nghi có chủ đích, không phải sao chép-dán: điều hiệu quả ở một phòng khám phải được thử lại, không chỉ triển khai, ở những bối cảnh có nhân viên, bệnh nhân và hệ thống khác. Hãy trung thực về việc tổ chức của bạn thực sự cấp nguồn lực cho bền vững và lan rộng, hay xem "đóng" là "xong". Đây là nơi QI gặp Chủ đề 8.1 — Quản lý thay đổi, và là nơi mặc định số là đòn bẩy mạnh nhất của bạn.

5. Các cải tiến của chúng ta đang thu hẹp hay nới rộng bất công bằng — và thước đo cân bằng của chúng ta có thực sự bắt được không? Cải tiến số đặc biệt dễ nâng mức trung bình trong khi bỏ lại một số nhóm, vì những người một lộ trình trực tuyến mới phục vụ kém nhất thường là những người ít hiển thị nhất trong dữ liệu gộp. Quyết định ngay bây giờ liệu bạn sẽ phân tách thước đo theo các chiều quan trọng — tuổi, mức độ thiếu thốn, ngôn ngữ, sự tự tin số, khuyết tật — thay vì báo cáo một con số nổi bật duy nhất có thể che giấu tác hại. Thảo luận một thước đo cân bằng công bằng trông thế nào cho thay đổi cụ thể này, và ai chịu trách nhiệm hành động khi nó dịch chuyển sai hướng. Hãy thẳng thắn về sự đánh đổi: duy trì lộ trình điện thoại cạnh biểu mẫu tự giới thiệu tốn tiền và nhân viên, và áp lực ngừng kênh "cũ" khi mức dùng số tăng chính là cách sự loại trừ len vào. Một câu trả lời trung thực gọi tên các nhóm có nguy cơ nhất với thay đổi này, nêu cách bạn sẽ phát hiện tác hại sớm, và cam kết giữ lộ trình phi số mở cho đến khi dữ liệu nói rằng an toàn để đổi. Điều này nối trực tiếp với các nghĩa vụ công bằng được thảo luận ở nơi khác trong cuốn sách này và với nghĩa vụ của bạn như một dịch vụ công.

6. Đóng góp cụ thể, giá trị nhất của chức năng số của chúng ta cho cải tiến ở đây là gì — và chúng ta đang xây quá mức ở đâu? Nhóm số dễ bị cám dỗ đáp mọi vấn đề chất lượng bằng phần mềm mới, nhưng đóng góp lớn nhất thường là công nghiệp hóa việc đo lường: biến mẫu đếm tay thành biểu đồ chạy và SPC gần thời gian thực, đáng tin từ hệ thống sống, để vòng học hỏi rút từ vài tháng xuống vài ngày. Thảo luận nơi đo lường tự động và mặc định hợp lý thực sự khóa cải tiến, so với nơi bạn đang mạ vàng một vấn đề mà một thay đổi quy trình đơn giản đã giải. Hãy thận trọng với việc xây lại một công cụ — biểu mẫu trực tuyến trong ví dụ của chủ đề này — trước khi sơ đồ yếu tố thúc đẩy cho thấy công cụ thực sự là nút thắt. Hỏi nỗ lực của bạn đang loại bỏ ma sát khỏi công việc cải tiến của tuyến đầu hay thêm một sản phẩm bóng bẩy không ai yêu cầu. Câu trả lời trung thực phân biệt một hai bước đi làm tăng tốc học hỏi một cách đo được với các tính năng chỉ trông như tiến bộ, và giữ năng lực khan hiếm của nhóm bạn chĩa vào yếu tố thúc đẩy đòn bẩy cao nhất.

Trong thực tế: một ví dụ về y tế và chăm sóc#

Một hội đồng chăm sóc tích hợp (ICB) lo lắng về dịch vụ vật lý trị liệu cộng đồng của mình. Bệnh nhân được giới thiệu từ chăm sóc ban đầu chờ trung vị 21 ngày cho lần tiếp xúc đầu tiên, khiếu nại tăng, và một biểu mẫu tự giới thiệu trực tuyến mới chưa giúp rõ rệt. Bản năng của nhóm số là xây lại biểu mẫu. Thay vào đó, trưởng lâm sàng của dịch vụ và quản lý sản phẩm số quyết định chạy việc này như một dự án cải tiến chất lượng.

Họ viết một tuyên bố mục tiêu: giảm thời gian trung vị từ giới thiệu đến tiếp xúc có ý nghĩa đầu tiên từ 21 ngày xuống 7 ngày trong vòng bốn tháng, mà không tăng tỷ lệ không đến khám hay giảm tiếp cận cho bệnh nhân không dùng được công cụ trực tuyến. Họ dựng một sơ đồ yếu tố thúc đẩy. Các yếu tố thúc đẩy chính hóa ra là chất lượng giới thiệu, tốc độ phân loại và sự sẵn có của cuộc hẹn — không phải, như giả định ban đầu, chính biểu mẫu. Nút thắt lớn nhất là phân loại: các lượt giới thiệu nằm trong một hộp thư chung nhiều ngày trước khi một bác sĩ rà soát.

Họ bắt đầu nhỏ. Trong một chu trình PDSA, một nhà vật lý trị liệu thử phân loại trong ngày cho các lượt giới thiệu của một phòng khám bác sĩ gia đình, dùng một danh sách việc số đơn giản nhóm dựng trong một tuần từ dữ liệu hiện có. Họ dự đoán thời gian phân loại sẽ giảm xuống dưới một ngày; giai đoạn nghiên cứu xác nhận điều đó, và lộ ra một bất ngờ — một phần ba số lượt giới thiệu thiếu thông tin cần để phân loại an toàn, buộc làm lại. Chu trình tiếp theo thử một mẫu giới thiệu có cấu trúc. Suốt thời gian đó, nhóm số làm hiển thị một biểu đồ chạy thời gian phân loại hằng ngày và một biểu đồ SPC của thời gian chờ trung vị, theo quy ước "Making Data Count", để cả dịch vụ thấy tiến độ gần thời gian thực thay vì chờ báo cáo hằng tháng.

Quan trọng, họ theo dõi một thước đo cân bằng: tỷ lệ giới thiệu đến qua điện thoại so với biểu mẫu trực tuyến, phân tách theo tuổi bệnh nhân và mức độ thiếu thốn. Khi tự giới thiệu trực tuyến tăng, họ nhận ra nó không đến được các bệnh nhân lớn tuổi ở các khu phố thiếu thốn nhất, nên họ giữ lộ trình điện thoại đầy đủ nhân viên. Đến tháng thứ tư thời gian chờ trung vị ổn định ở sáu ngày — một dịch chuyển thực sự trên biểu đồ kiểm soát, không phải một tháng may mắn — và cải tiến giữ vững vì mẫu có cấu trúc và danh sách việc phân loại nay là quy trình mặc định, được nhúng vào công cụ thay vì phụ thuộc vào thiện chí.

Góc nhìn theo khu vực#

Công ty khởi nghiệp#

Một công ty công nghệ y tế khởi nghiệp hiếm khi có chương trình QI chính thức, và không cần — nhưng kỷ luật cốt lõi áp dụng trực tiếp và thường bị bỏ quên. Mô hình Cải tiến ánh xạ tự nhiên vào thử nghiệm sản phẩm: một tuyên bố mục tiêu là một giả thuyết, một chu trình PDSA là một vòng xây-đo-học, và thước đo cân bằng bảo vệ chống thất bại khởi nghiệp kinh điển là tối ưu một chỉ số trong khi lặng lẽ gây hại an toàn lâm sàng hay công bằng. Rủi ro chính là tốc độ mà không đo theo thời gian — phát hành nhanh và tuyên bố chiến thắng dựa trên mức tăng của một tuần. Áp dụng tư duy biểu đồ chạy sớm; nó rẻ và làm các tuyên bố kết quả của bạn đáng tin với người mua NHS và đối tác lâm sàng bạn rốt cuộc sẽ cần. Xem an toàn tâm lý trong nhóm nhỏ của bạn là tài sản cạnh tranh: báo cáo trung thực về các thử nghiệm thất bại là cách bạn tránh xây sai thứ ở quy mô lớn.

Doanh nghiệp nhỏ#

Một nhà cung cấp nhỏ đã thành lập — một phòng khám bác sĩ gia đình, một hiệu thuốc cộng đồng, một nhà dưỡng lão, một nhà cung cấp chăm sóc tại nhà, hay một phòng khám đơn lẻ — có bệnh nhân thật và hoạt động đang diễn ra nhưng hiếm khi có năng lực QI hay phân tích chuyên trách, và tiền eo hẹp. Tin tốt là Mô hình Cải tiến thu nhỏ một cách trung thực: một quản lý phòng khám và một bác sĩ có thể viết một tuyên bố mục tiêu, chạy một chu trình PDSA nhỏ, và giữ một biểu đồ chạy đơn giản trên bảng trắng hay bảng tính mà không mua gì. Kỷ luật cần bảo vệ là đo theo thời gian — chống bản năng đánh giá một thay đổi dựa trên con số tuần trước, và chọn hai ba thước đo (gồm một thước đo cân bằng như tiếp cận cho bệnh nhân không dùng được công cụ trực tuyến) mà bạn thực sự thu được trong giờ làm việc. Dựa vào những gì hệ thống lâm sàng hiện có của bạn đã ghi thay vì xây bảng điều khiển đặt riêng bạn không duy trì nổi, và nơi một cách tiếp cận quốc gia như "Making Data Count" cung cấp quy ước và mẫu miễn phí, hãy áp dụng chúng thay vì phát minh lại. Ràng buộc của bạn không phải tham vọng mà là thời gian, nên giữ các thử nghiệm thực sự nhỏ và để một thay đổi đã được chứng minh thành quy trình thường trực để nó giữ vững mà không cần nỗ lực liên tục.

Doanh nghiệp lớn#

Một nhà cung cấp lớn thường có hạ tầng QI đã thiết lập — một đội ngũ giảng viên, huấn luyện viên được đào tạo, một phương pháp cải tiến và một chức năng đo lường — đôi khi chạy hàng trăm dự án đồng thời. Rủi ro của doanh nghiệp lớn ngược với công ty khởi nghiệp: QI quan liêu trở thành nghi thức tuân thủ, với sơ đồ yếu tố thúc đẩy được làm cho quản trị chứ không phải cho các thử nghiệm thay đổi thực sự. Bước đi giá trị cao nhất của chức năng số là công nghiệp hóa đo lường cho cải tiến — biểu đồ SPC tự động, đáng tin, gần thời gian thực từ hệ thống sống — để các nhóm cải tiến ngừng đếm tay và bắt đầu học nhanh hơn. Đề phòng thói quen của doanh nghiệp lớn nhầm một chương trình chuyển đổi lớn với cải tiến; hai thứ cần quản trị khác nhau, như Chủ đề 5.2 — Công việc dẫn dắt bởi chương trình làm rõ. Bền vững và lan rộng là vấn đề khó nhất của bạn ở quy mô lớn, nên hãy đầu tư vào chúng có chủ đích thay vì giả định kết quả cục bộ tốt tự lan ra.

Chính phủ#

Các cơ quan quốc gia và khu vực — NHS England, ICB, các cơ quan độc lập tương đối — định hình QI qua phương pháp, mệnh lệnh và hạ tầng thay vì tự chạy thử nghiệm. Chương trình "Making Data Count" là một mô hình tốt: một cách tiếp cận SPC nhất quán, được quốc gia cổ vũ nâng chất lượng của cuộc trò chuyện cải tiến ở mọi nơi. Rủi ro ở cấp này là nhầm quản lý hiệu suất với cải tiến — áp đặt chỉ tiêu và xếp hạng tổ chức bằng so sánh hai điểm, điều tư duy SPC đặc biệt cảnh báo vì nó nhầm nhiễu với tín hiệu. Đóng góp tốt nhất của chính phủ là xây năng lực và phương pháp chung một cách rộng rãi, bảo vệ sự cho phép cải tiến của tuyến đầu, và chống cám dỗ biến mọi thước đo thành một phán xét. Khi bạn đặt chuẩn số quốc gia, hãy nhúng quy ước đo-lường-để-cải-tiến để cải tiến, không chỉ đảm bảo, trở thành tư thế mặc định.

Các kiểu thất bại thường gặp#

• Nhảy vào giải pháp trước khi có mục tiêu. Nhảy tới "hãy xây một ứng dụng mới" mà không có mục tiêu cụ thể, đo được, nên không bao giờ đánh giá được thành công và nỗ lực tản mát qua các tính năng không ai thẩm định.
• Màn kịch trước-sau. Tuyên bố cải tiến từ hai điểm dữ liệu trong khi một biểu đồ chạy sẽ lộ ra biến thiên thông thường. Đây là cách phổ biến nhất khiến các nhóm tự lừa mình và hội đồng.
• Không có thước đo cân bằng. Cải thiện thông lượng trong khi lặng lẽ làm tệ an toàn, khối lượng công việc nhân viên, hay công bằng tiếp cận — một mối nguy đặc biệt với công cụ số loại trừ người có sự tự tin số thấp.
• QI cải trang thành quản lý dự án. Chạy một kế hoạch phạm vi cố định, ra mắt một lần và gọi nó là QI, không có thử nghiệm thay đổi thực, không PDSA, và không sẵn lòng điều chỉnh hay từ bỏ.
• Nhầm cải tiến với nghiên cứu hay quản lý hiệu suất. Áp dụng độ nghiêm ngặt cấp nghiên cứu làm tê liệt học hỏi nhanh, hoặc vũ khí hóa dữ liệu cải tiến thành bảng xếp hạng phá hủy an toàn tâm lý.
• Thành quả một lần bốc hơi. Ăn mừng một thành công cục bộ mà không có kế hoạch chuẩn hóa, nhúng, duy trì hay lan rộng nó, nên hệ thống lặng lẽ quay lại trong vài tháng.
• Kiểm soát trung tâm không có sự cho phép của tuyến đầu. Ra lệnh cải tiến từ trên trong khi từ chối nhân viên thời gian, sự an toàn và dữ liệu để chạy thử nghiệm riêng, bảo đảm sự tuân thủ hời hợt.
• Đói dữ liệu. Chạy QI trên dữ liệu thủ công, chậm, không đáng tin khi hệ thống số của bạn có thể cung cấp biểu đồ SPC kịp thời, giữ vòng học hỏi chậm hơn nhiều so với cần thiết.

Mô hình trưởng thành#

Danh sách kiểm tra#

• Chúng ta đã viết một tuyên bố mục tiêu cụ thể, đo được, có thời hạn cho cải tiến này.
• Chúng ta có một sơ đồ yếu tố thúc đẩy làm lý thuyết thay đổi của mình rõ ràng và chỉnh sửa được.
• Chúng ta đã xác định thước đo kết quả, quy trình và cân bằng, gồm một thước đo cân bằng công bằng.
• Chúng ta hiển thị dữ liệu theo thời gian dưới dạng biểu đồ chạy hoặc SPC, theo "Making Data Count".
• Chúng ta đang thử thay đổi trong các chu trình PDSA nhỏ trước khi mở rộng, với một dự đoán cho mỗi thử nghiệm.
• Chúng ta rõ ràng đây là cải tiến, triển khai dự án hay nghiên cứu, và được quản trị phù hợp.
• Các nhóm tuyến đầu có sự cho phép, thời gian được bảo vệ và an toàn tâm lý để chạy thử nghiệm riêng.
• Hệ thống số của chúng ta cung cấp dữ liệu kịp thời, đáng tin cho công việc cải tiến, không phải số đếm thủ công chậm.
• Chúng ta có kế hoạch duy trì, chuẩn hóa và lan rộng bất kỳ thay đổi nào chứng minh là cải tiến.
• Chúng ta báo cáo cải tiến cho lãnh đạo bằng tư duy SPC, không phải so sánh hai điểm.

Nguồn chính#

• NHS England — Making Data Count: tài nguyên và đào tạo kiểm soát quá trình thống kê cho NHS.
• Institute for Healthcare Improvement (IHI) — Model for Improvement, PDSA và tài nguyên Science of Improvement.
• Langley, Moen, Nolan, Nolan, Norman & Provost — The Improvement Guide (ấn bản 2), văn bản nền tảng về Mô hình Cải tiến.
• The Health Foundation — Quality Improvement Made Simple và các đánh giá bằng chứng liên quan về cải tiến trong y tế và chăm sóc.
• W. Edwards Deming — Out of the Crisis và Hệ thống Tri thức Sâu sắc.
• Amy C. Edmondson — The Fearless Organization, về an toàn tâm lý trong nhóm.

Tài liệu tham khảo#

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