Statistična podpora kakovosti in organizaciji v zdravstvu

Opis predmeta

Zasnove in metodologije stalnega izboljševanja kakovosti

• zgodovina in "filozofija" (Deming, Shewhart, Wheeler)
• sistemi in standardi (Six Sigma, ISO)

Uradni podatkovni viri za upravljanje na področju zdravstva

• kazalniki kakovosti in varnosti
• zdravstvene klasifikacije (MKB, MKF)

Kakovosten prikaz podatkov za poslovno poročanje in podporo vodenju

• izbrani prikazi podatkov (točkovni grafikoni, mozaični grafikoni, toplotni zemljevidi, iskrne črte)
• povezava tabel in grafikonov, nadzorišča
• splošna načela oblikovanja dokumentov

Temeljne statistične metode za nadzor kakovosti v zdravstvu

• razvrstitveni prikazi, lijačni grafikoni in kontrolne karte
• odkrivanje osamelcev, prilagajanje enorazsežnih porazdelitev
• analiza povprečij (ANOM)
• diagrami kumulativne vsote (CUSUM) in zaporedno testiranje (SPRT)
• ocenjevanje in upoštevanje tveganj (pregled pojmov in pristopov)

Izbrana poglavja iz analize opisnih podatkov, ocenjevalnih lestvic in analizi skladnosti

• RIDIT analiza in podobne metode
• analiza in prikaz zanesljivosti in skladnosti (koeficienti kapa, Cronbachov alfa, ICC, pristop Blanda in Altmana, Bangdiwalov grafikon, konkordančni koeficienti in grafikoni)

Uvod v analizo učinkovitosti

• osnove analize verjetne meje (SFA)

osnove analize podatkovne ovojnice (DEA)

Cilji in kompetence

Cilj predmeta je seznaniti študenta s sistemi in metodologijami stalnega izboljševanja kakovosti ter podatkovno-analitičnimi kazalniki, ki se uporabljajo v zdravstvu, s pomenom in metodami kakovostnega grafičnega prikaza podatkov za poročanje in podporo vodenju v zdravstvu, ter s statističnimi modeli in psihometričnimi metodami za upravljanje s kakovostjo v zdravstvu.

Metode poučevanja in učenja

Predavanja, vaje, seminarske naloge, konzultacije

Del pedagoškega procesa bo izveden s pomočjo IKT tehnologij in možnosti, ki jih ponujajo.

Predvideni študijski rezultati

Znanje in razumevanje:

• poznati glavne sisteme in metodologije stalnega izboljševanja kakovosti ter njihovo vlogo v zdravstvu;
• poznati osnovne kazalnike kakovosti in varnosti v zdravstvu;
• poznati zasnovo in strukturo klasifikacij ICD-10 in ICF;
• poznati načela in metode kakovostnega prikaza podatkov in jih znati uporabiti na podatkih iz zdravstva;
• znati izdelati uporabna nadzorišča;
• razumeti in znati uporabiti ustrezne statistične metode za nadzor kakovosti v zdravstvu;
• znati analizirati merske lastnosti lestvic, ki se uporabljajo v zdravstvu;
• znati statistično analizirati in grafično prikazati skladnost med ocenjevalci oziroma metodami;
• poznati osnovne pojme in pristope analize učinkovitosti bolnišnic.

Uporaba:

• uvajanje in izvedba nadzora kakovosti v zdravstvu in drugih družbenih dejavnostih;
• poslovno poročanje in podpora odločanju v zdravstvu in drugih družbenih dejavnostih;
• raziskovalno delo na področju kakovosti v zdravstvu, epidemiologije, zdravstvene politike, javnega zdravja idr.

Refleksija:

• zavedanje vloge analize in prikaza podatkov pri zagotavljanju kakovosti v zdravstvu in drugod v javnem sektorju;
• zavedanje pomena statistike kot orodja za podporo odločanju na vseh ravneh zdravstva in drugod v javnem sektorju;
• zavedanje pomena ustrezne uporabe in nadaljnjega razvoja statističnih in grafičnih metod za napredek vseh zdravstvenih dejavnosti.

Prenosljive spretnosti:

• poglobljeno razumevanje sistemov in metodologij stalnega izboljševanja kakovosti;
• poznavanje obeh univerzalnih zdravstvenih klasifikacij in njune uporabe;
• zmožnost kakovostnega prikaza podatkov za poslovno poročanje in podporo vodenju;
• zmožnost uporabe statističnih metod za prepoznavanje odstopajočih vrednosti in analizo skladnosti;
• poznavanje osnov ekonomske analize učinkovitosti.

Reference nosilca

• VIDMAR, Gaj, BURGER, Helena, MARINČEK, Črt. Time trends in ability level and functional outcome of stroke and multiple sclerosis patients undergoing comprehensive rehabilitation in Slovenia. Slovenian Journal of Public Health, 2011, letn. 50, št. 1, str. 24-33.
• VIDMAR, Gaj, NOVAK, Primož. Reliability of in-shoe plantar pressure measurements in rheumatoid arthritis patients. International Journal of Rehabilitation Research, 2009, letn. 32, št. 1, str. 36-40.
• VIDMAR, Gaj, RODE, Nino. Visualising concordance. Computational Statistics, 2007, letn. 22, str. 499-509.
• VIDMAR, Gaj, POHAR PERME, Maja. Augmented convex hull plots: rationale, implementation in R and biomedical applications. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2005, letn. 78, 69-74.

Temeljni viri in literatura

Knjige / Monographs:

• Wheeler D.J. (2000). Understanding Variation (2nd ed.). Knoxville, TX: SPC Press.
• Few S. (2009): Now You See It: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis. Oakland, CA: Analytics Press.
• Nelson P.R., Wludyka P.S., Copeland K.A.F. (2005): The Analysis of Means: A Graphical Method for Comparing Means, Rates, and Proportions. Philadelphia, PA: SIAM.
• Winkel P., Zhang N.F. (2007): Statistical Development of Quality in Medicine. Chichester: John Wiley.
• von Eye A., Mun E.Y. (2005): Analyzing Rater Agreement: Manifest Variable Methods. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
• Jacobs R., Smith P.C., Street A. (2006): Measuring Efficiency in Health Care: Analytic Techniques and Health Policy. New York: Cambridge University Press.

Članki / Articles:

• de Koning H., Verver J.P.S., van den Heuvel J., Bisgaard S., Does R.J.M.M. (2006): Lean Six Sigma in healthcare. Journal for Healthcare Quality, 28(2): 4-11.
• Guthrie B., Love T., Fahey T., Morris A., Sullivan F. (2005): Control, compare and communicate: designing control charts to summarise efficiently data from multiple quality indicators. Quality and Safety in Health Care, 14: 450-454.
• Mohammed M.A., Cheng K.K., Rouse A., Marshall T. (2001): Bristol, Shipman, and clinical governance: Shewhart’s forgotten lessons. Lancet, 357: 463-467.
• Spiegelhalter D., Grigg O., Kinsman R., (2003): Risk-adjusted sequential probability ratio tests: applications to Bristol, Shipman and adult cardiac surgery. International Journal of Quality in Health Care, 15: 7-13
• Sermeus W., Delesie L. (1996): Ridit analysis on ordinal data. Western Journal of Nursing, 18(3): 351-359.