Hvilket diagram skal jeg vælge?

Transkript

1 Hvilket diagram skal jeg vælge? Nærværende notat er et uddybende supplement til håndbogen Lauritsen, J.; Packness, Aa. (2010): SPC Statistisk Proces Kontrol, Introduktion og håndbog SPC Diagrammer og analyse med brug af EpiData, samt til undervisningen på det regionale kursus: Forbedringsprojekter og data kursus i bearbejdning og præsentation af data. Når data skal bearbejdes statistisk og præsenteres i et diagram, anvendes to typer af diagrammer seriediagram (Run Chart) og kontroldiagram (Control Chart). Der findes kun en type af seriediagram og diagrammet kan anvendes til alle typer af data. Kontroldiagrammer findes der derimod flere typer af og når man skal vælge et egnet kontroldiagram til sine data, skal man som det første identificere typen af de data, som indsamles. Der skelnes mellem måle- og tælledata: Måledata: Også kaldet kontinuerte variable data. Noget, som vi måler, vejer, beregner som har en varighed. Måledata har forskellig værdi på en kontinuert skala og kan have ligeså mange decimaler, som måleinstrumentet er i stand til at give (f.eks. ventetid i minutter, tiden til at udføre noget, kropsvægt i gram, længden af et ophold i dage). Nogen gange kan hele antal i en given periode behandles som måledata (gennemsnit sum) (f.eks. det samlede antal udførte procedurer, det samlede antal administrationer af medicin, samlet antal udskrivelser, gennemsnitlig indlæggelsestid LOS). Tælledata: Her tælles hændelser (noget der sker), ofte uønskede. Tælledata er hele tal og måles ikke på en skala. Der er 2 typer af tælledata fejl (defects) og afvigelser (defectives). Ved fejl tælles både hændelsen og ikke-hændelsen, for eksempel antal journaler med manglende registrering af medicinafstemning holdt op mod det samlede antal journaler. Fejl anvendes når kriterier er opfyldt ikke opfyldt enten/, ja/nej, godkendt/ikke godkendt. Nævneren er en undergruppe af tælleren. Nogen gange kender man antallet af fejlbehæftede hændelser, men ikke antallet af ikke fejlbehæftede hændelser. For eksempel kan man tælle antallet af fald, men man kender ikke antallet af ikke-fald. Nævneren er ikke en undergruppe af tælleren. Her taler man om afvigelser. For tælledata skal man endvidere fastlægge der er tale om andele/proportioner risiko/rate Andele proportion: Når andele beregnes er tælleren det antal blandt alle, som har et bestemt kendetegn (f.eks. antal tilfredse patienter). Nævneren er alle. Andel = Tæller/nævner har en værdi mellem 0 og 1, og kan udtrykkes som % ved at gange med 100. Risiko rate: Når der beregnes risiko rate indgår både antal - f.eks. antal hoftebrud under indlæggelse - og en nævner, der viser, hvor mange der kunne have fået hoftebrud, altså en mængde en sum. Hver patient kan falde ud af sengen hver dag og få et nyt brud, derfor kan antal patientdage tælles og anvendes som nævner. Risikoen raten beregnes som hændelser = antal brud/ sum = antal patientdage. Nogle gange kender vi ikke nævneren i disse beregninger og forenkler målingen til alene at tælle hændelser antal brud. Dette betyder, at vi antager at antal patienter har været konstant. 1

2 Hvis det er muligt at udtrykke noget som måledata, er dette bedst. Skelneevnen for måledata er større end for tælledata. Groft sagt er skelneevnen for 20 punkter i måledata den samme som for punkter af tælledata. Diagramtyper i EpiData I EpiData findes både seriediagram og kontroldiagram. Der findes kun en type af seriediagram og som nævnt kan seriediagrammet anvendes til alle typer af data. Der findes derimod flere typer af kontroldiagrammer og udfordringen er at afgøre hvilket kontroldiagram der skal anvendes til at vise vores data. Her er en oversigt over de diagramtyper, som der kan arbejdes med i EpiData, afhængigt af om der er tale om tælle- måledata: De enkelte typer af kontroldiagrammer er beskrevet i nedenstående tabel. Beskrivelsen tager udgangspunkt i kildematerialet oplistet sidst i dette notat. Datatype Diagram Beskrivelse Måle I-diagram Hvis hvert datapunkt består af en enkelt observation, f.eks. et gennemsnit, anvendes I-diagrammet. Måle X-bar-Sdiagram Hvis hvert datapunkt består af flere end en observation, f.eks. en sum, anvendes X-bar-S-diagram. Tælle C-diagram C står for Count (tælle). C-diagrammet kaldes også tællediagrammet. Anvendes når man tæller hændelser. Der er en tæller og en nævner, men nævneren er konstant antages at være konstant. Det er kun tælleren som vises, dvs. antallet af fald i en given periode. 2

3 Tælle U-diagram Tæller også hændelser. Der er en tæller og en nævner, men til forskel fra C-diagrammet indgår der i U diagrammet en nævner, der kan variere. Hvis nævneren ikke varierer mere end 20% fra gennemsnittet, kan man i praksis angive antallet af hændelser i et C- diagram. U- og C-diagrammet anvendes ofte samtidigt for at lægge forskellige perspektiver ned over en proces. Tælle P-diagram P står for Procent Proportion. Er et af de mest brugte diagrammer. Anvendes, når andele skal vises, dvs. når både antallet med det givne kendetegn og totalen kendes. Hvis data kan indsamles, således at U-diagrammet kan anvendes i stedet for P-diagrammet, er dette at foretrække, da U-diagrammet er stærkere til at vise forandringer end P-diagrammet, dvs. i stedet fri at plotte den procentvise andel af patienter, som falder indenfor en given tidsperiode, vises antallet af fald i forhold til antallet af indlæggelsesdage i en given tidsperiode. Sjældne hændelser G-diagram Viser antallet af tidsenheder (f.eks. dage) mellem 2 hændelser. Der er en flydende overgang fra situationer, hvor et C-diagram ( U- diagram) er relevant og hvor det er et G-diagram. Eksempler på valg af diagram Nr. Dataeksempel Diagram Begrundelse 1 Patientfald pr. måned Antal fald pr. måned er tælledata. Fordi fald kan forekomme mere end en gang for samme patient er der tale om gentagne hændelser. Fordi antal patienter varierer i hver måned vælges U Chart. kan vælges, hvis antallet af patienter er nogenlunde konstant. 2 Månedlig udskiftningsprocent for personale 3 Månedlig budgetvariation I Chart Udskiftning udledes af antal personale, som forlader et job og er derfor tælledata. Da et personalemedlem kun kan forlade jobbet en gang kan andelen beregnes. vælges. kan vælges, hvis antal ansatte er nogenlunde konstant. Budgetvariationer er udledt fra måling af kroner over under budgetramme Der er tale om måling på en kontinuert skala (fra 0 til et ukendt maksimum), dvs. måledata. Der angives en enkelt måling pr. måned. I Chart vælges. 3

4 4 Månedlig tendens for planlagt sectio 5 Nålestik-uheld pr. måned 6 Månedligt resultat af et spørgeskema om tilfredshed, på en skala fra 1 til 5 og givet til tilfældigt valgte 7 Antal af aftaler der aflyses pr. måned 8 Samlet antal procedurer udført hver måned opdelt på type 9 Gennemsnitlig tid til at rengøre en stue efter udskrivning 10 Månedlig forekomst af medicineringsfejl X-bar S Chart I Chart X-bar S Chart Andelen af sectio (kejsersnit) findes ved antal gravide, der føder ved sectio hver måned og er tælledata. Da en patient enten får ikke får sectio (det kan kun forekomme en gang i svangerskabsforløbet) kan andele beregnes blandt alle fødende. Da antallet af fødende skifter fra måned til måned vælges et. kan vælges, hvis antal fødsler er nogenlunde konstant. Antal skader repræsenterer et tal, og da en stikskade kan forekomme mere end en gang hos samme person, tælles der hændelser, dvs. tælledata. Hvis antal personale er i risiko er det samme hver måned vælges et. kan vælges, hvis antallet varierer. Tilfredshedsscore repræsenterer måling på en kontinuert skala fra 1 til 5 og er derfor måledata. For hver af udvalgte ansatte registreres måned og tilfredshed. Et X-bar S Chart vælges. Hvis der i nogle måneder udtages 20 og i andre 30 ansatte tager diagrammet højde for dette. Aflysningsandele baseres på antal registerede aflysninger, dvs. tælledata. En aftale kan kun aflyses en gang, og der kan derfor beregnes andele. Da antal aftaler skifter fra måned til måned, er et passende. Ved konstant antal aftaler kan vælges. Selvom antal lyder som en tælling, er der ikke tale om antal. Reelt er der tale om måling på en kontinuert skala (fra 0 til et ukendt maksimum), dvs. måledata. Hvert datasæt repræsenterer en enkelt måling derfor vælges I Chart. Tid til at rengøre en stue er en måling af tid fra begyndelsen til afslutning (varihed), dvs. måledata. Der registreres en dato og varighed af rengøring for hver af f. eks. 5 tilføldigt udtrukne rengøringer pr. dag. X-bar S Chart vælges. Medicineringsfejl er hændelser og derfor tælledata. De kan forekomme mere end en gang for samme patient. enten i samme tidsinterval samme medicineringsprocedure. Antal risikosituationer (antal medicinerede/antal medicineringer) er skiftende over tid, hvor der vælges et. Sum af risikosituationer registrers, og hvis det er konstant, kan antal hændelser vises i et. 4

5 Udarbejdet af: Jeanette Hounsgaard, Center for Kvalitet, 29. marts 2012 Kilder: Lloyd, Robert C.; Cary, Ray mond G.; (2001): Measuring Quality Improvement in Healthcare, A guide to Statistical Process Control Application. Lynn Kelley, D.; (1999): How to use control charts for healthcare Carey, Raymond G.; (2003): Improving healthcare w ith control charts, Basic and advanced SPC methods and case studies Lauritsen, J.; Packness, Aa. (2010): SPC Statistisk Proces Kontrol, Introduktion og håndbog SPC Diagrammer og analyse med brug af EpiData Materiale fra Minicourse, conference International Forum on Quality and Safety in Health Care, marts 2009 i Berlin, ledet af Robert C. Lloyd: Better quality through better measurement. Materiale fra IHI kursus, januar 2011 i A msterdam, ledet af Robert C. Lloyd: Building a Quality Measurement System that Works 5