Statistisk processtyring i sundhedsvæsenet
|
|
- Freja Carstensen
- 8 år siden
- Visninger:
Transkript
1 1764 VIDENSKAB Ugeskr Læger 171/ maj 2009 lige krav til indsigt og situationsfornemmelse hos regulator, men anerkendelse af, at der er plads til forskellighed, må forventes at motivere aktørerne. Behovet for mere viden om forskellige former for regulering og dets betydning for sundhedsvæsenets kvalitet er åbenbart. Forskningen og evalueringen bør derfor styrkes. Internationalt tages der initiativer til dette, men resultaterne herfra vil ikke ukritisk kunne overføres til Danmark. Den adfærdsregulerende effekt påvirkes af en række forhold ikke mindst af kulturen men også af, hvorledes sundhedsvæsenet er organiseret og økonomisk styret. Derfor er der også brug for danske initiativer, der er baseret på en tværvidenskabelig forskningstilgang. Den manglende evidens og kendskab til konsekvenserne af regulering bør forpligte sundhedsmyndighederne til systematisk at evaluere, om de tilstræbte mål rent faktisk nås. KORRESPONDANCE: Janne Lehmann Knudsen, Kræftens Bekæmpelse Kvalitetsenheden Strandboulevarden 49, DK-2100 København Ø. ANTAGET: 8. februar 2009 INTERESSEKONFLIKTER: Ingen Fuld referenceliste kan fås ved henvendelse til forfatterne. LITTERATUR 1. Dansk Selskab for Kvalitet i Sundhedsvæsenet. Sundhedsvæsenets kvalitetsbegreber og -definitioner. København, Sundhedsstyrelsen. Den Nationale strategi for kvalitetsudvikling i sundhedsvæsenet. København, Knudsen JL, Christensen ME, Hansen B. Regulering af kvalitet i det danske sundhedsvæsen. København: Nyt Nordisk Forlag, Walshe K. Regulating healthcare. A prescription for improvement. State of Health Series. Philadelphia: Philadelphia Open University press, Sutherland K, Leatherman S. Regulation and quality improvement. A review of the evidence. London: The Health Foundation, Sundhedsloven. Lov nr. 546 af 24. juni Indenrigs- og Sundhedsministeriet (1. februar 2009) (1. februar 2009). 9. Den Danske Kvalitetsmodel, 1.version. Høringsmateriale. Århus: Institut for Kvalitet og Akkreditering i Sundhedsvæsenet, Braitewhaite J, Healy J, Dwan K. The governance of health safety and quality. A discussion paper. Commonwealth of Australia, Statistisk processtyring i sundhedsvæsenet Overlæge Jacob Anhøj & læge Brian Bjørn STATUSARTIKEL Hvidovre Hospital, Enhed for Patientsikkerhed Statistisk processtyring (statistical process control, SPC) er en gren af den statistiske videnskab, som omfatter metoder til at analysere og forstå processers variation. Procesbegrebet skal i denne sammenhæng forstås meget bredt. En proces er hvad som helst, der modtager input (fra andre processer), som bearbejdes og resulterer i et output. Enhver aktivitet består således af processer, og enhver proces kan beskrives ved hjælp at målinger. Ved hjælp af enkel, grafisk fremstilling af data i tidsserier er det muligt at drage statistisk valide konklusioner om, hvorvidt de studerede processer er»stabile«eller»under forandring«. Spørgsmål som»er overlevelsen efter akut myokardieinfrakt forbedret?«,»er ventetiden reduceret«eller»sker der flere eller færre utilsigtede hændelser nu end tidligere?«, kan med SPC ofte besvares langt hurtigere og sikrere, end det er muligt med»traditionelle«statistiske metoder [1]. Med SPC er det muligt med relativt få målinger at skelne mellem tilfældig variation, såkaldt almindelig variation (common cause variation) [1-3], som er en naturlig del af alle processer og variation, der kan tilskrives udefrakommende påvirkninger af processen, såkaldt særlig variation (special cause variation). Eksempel: På Vanderbilt University Medical Center, hvor man udfører perkutan koronar interventionsbehandling (PCI) af patienter med ST-elevationsmyokardieinfarkt (STEMI), ønskede man at forbedre kvaliteten af behandlingen. En vigtig parame- Seriediagrammet FAKTABOKS Er et meget enkelt redskab til at beskrive processers variation over tid. Kan konstrueres og fortolkes uden brug af computerkraft papir og blyant er nok. Kan bruges til at skelne mellem almindelig og særlig variation. Stiller ingen krav om, at data skal tilhøre bestemte teoretiske sandsynlighedsfordelinger. Er mindre følsomt for særlig variation end kontroldiagrammer. Hvis seriediagrammet viser særlig variation, vil en kontroldiagramanalyse i bedste fald være overflødig og i værste fald misvisende, idet tilstedeværelsen af særlig variation i form af skrift eller trend kan påvirke beregningen af kontroldiagrammets parametre (middelværdi og kontrolgrænser) på uforudsigelig måde.
2 Ugeskr Læger 171/ maj 2009 VIDENSKAB dages-mortalitet 0,12 0,08 0,04 0,00 30-dages-mortalitet 0,20 0,15 0,10 FIGUR 1 Gennemsnitlig 30-dages-mortalitet efter indgreb. Øverst: Den gennemsnitlige mortalitet er lavere i 2008 end i 2007 (p = 0,05). Nederst: Kurven viser de samme data, som indgår i søjlediagrammet ovenfor, blot fordelt på måneder. Det er tydeligt, at selv om den gennemsnitlige mortalitet er lavere det andet år, er dette ikke udtryk for bedre kvalitet i behandlingen ter for langtidsoverlevelsen efter STEMI er dør-tilballon-tid (D2B). Det er den tid, der går fra patienten ankommer, til indgrebet er gennemført. Man registrerede D2B for 17 konsekutive patienter i et SPCdiagram. D2B var gennemsnitlig 108 minutter. Efter indførelse af nye rutiner og arbejdsgange for modtagelse af patienter med STEMI, gentog man målingerne. Efter interventionen havde 15 på hinanden følgende patienter en D2B, der var under gennemsnittet på 108 minutter fra før interventionen. Dette er et statistisk signifikant tegn på særlig variation, og man konkluderede, at interventionen havde haft den ønskede effekt [4]. SPC blev udviklet i 1920 erne af Walther Shewhart, som arbejdede for telefonselskabet AT&T i USA. SPC tildeles en del af æren for den industrielle udvikling efter anden verdenskrig, særligt i Japan, hvortil en af Shewharts elever W. Edwards Deming rejste i Siden 1990 erne har SPC-metoder i stigende grad vundet indpas i sundhedsvæsenet især inden for patientsikkerhed og klinisk kvalitet. Et systematisk review fra 2007 om anvendelsen af SPC inden for klinisk kvalitet identificerede 97 forskellige variable fra publicerede empiriske studier [5]. SPC er til flere formål mere effektiv end komparative statistiske metoder, fordi SPC inddrager tidsfaktoren i analysen. Rækkefølgen af observationerne har således betydning for analysen. Hvis en proces kun udviser almindelig variation, er den stabil og forudsigelig, og målepunkterne vil fordele sig tilfældigt omkring midtlinjen. Det vil således være usandsynligt at finde mange på hinanden følgende målepunkter på samme side af midtlinjen. Det ville svare til at få krone ualmindeligt mange gange i træk ved kast med mønt. Figur 1 illustrerer risikoen ved at lade sig nøje med gennemsnitsbetragtninger, når de underliggende processer ikke er statistisk stabile: De to søjler viser den gennemsnitlige 30-dages-mortalitet efter et fiktivt indgreb på et fiktivt sygehus. Det er tydeligt, at mortaliteten gennemsnitligt er lavest det andet år. Forskellen er oven i købet signifikant på 5%-niveau. Kurven, som inddrager tidsfaktoren, giver imidlertid et mere nuanceret billede af virkeligheden. Selv om den gennemsnitlige mortalitet er lavest det andet år, er det tydeligt, at der er tale om to helt forskellige processer, og at det pågældende sygehus er på uheldig kurs måske endda som følge af»forbedringstiltag«, som blev iværksat, fordi man ikke var tilfreds med kvaliteten det første år. Det er vigtigt at understrege, at SPC ikke er et opgør med komparative statistiske metoder. Eksemplet illustrerer blot, at forudsætningerne for sammenligning af to gennemsnit ikke er opfyldt, idet de to gennemsnit stammer fra to forskellige og ustabile processer. STATISTISKE PROCESSTYRINGSDIAGRAMMER SPC benytter sig af serie- og kontroldiagrammer til at skelne mellem almindelig og særlig variation: Seriediagrammer (run charts) er enkle at konstruere. Det kan gøres i hånden med papir og blyant, og de stiller ingen særlige krav til datatyper og teoretiske sandsynlighedsfordelinger [2]. Kontroldiagrammer (control charts) er mere følsomme for særlig variation end seriediagrammer. Til gengæld er de vanskeligere at konstruere (kræver oftest brug af computer), og det er en forudsætning for korrekt tolkning, at man vælger den rette type diagram, der passer til de data, som indgår [3]. Kontroldiagrammet er beskrevet detaljeret af Ejdrup Andersen & Kjærgaard i en tidligere artikel [6]. Fælles for SPC-diagrammer er, at målepunkterne afsættes i et xy-diagram med tid eller rækkefølge på x-aksen og måleværdien (indikatoren) på y-ak- År Måned
3 1766 VIDENSKAB Ugeskr Læger 171/ maj 2009 Seriediagrammet kan konstrueres og fortolkes uden brug af computerkraft papir og blyant er nok. sen. Centerlinjen, der afsættes vandret i diagrammet, markerer medianen (seriediagrammer) eller gennemsnittet (kontroldiagrammer). I det følgende præsenteres seriediagrammet som et enkelt redskab til monitorering og styring af kliniske processer. KONSTRUKTION OG TOLKNING AF SERIEDIAGRAMMER Et robust seriediagram indeholder mellem 20 og 30 målepunkter. Er der færre, stiger risikoen for at overse særlig variation (type 2-fejl). Er der flere, stiger risikoen for at finde særlig variation, selv om processen er stabil (type 1-fejl). Seriediagrammet konstrueres på følgende måde: 1. Marker hvert målepunkt i et xy-diagram. x-aksen angiver rækkefølgen, f.eks. patientnummer, dato eller måleperiode, og måleværdien (indikatoren) angives på y-aksen. Forbind målepunkterne med lige streger. 2. Indsæt medianen som en vandret streg i diagrammet. Seriediagrammer stiller ingen særlige krav til datatypen eller datas underliggende sandsynlighedsfordeling. Seriediagrammets eneste forudsætning er, at målepunkterne er indbyrdes uafhængige. F.eks. vil to målinger af blodtryk på samme person med et minuts mellemrum ikke kunne antages at være uafhængige, hvorimod man med rimelighed kan antage, at dette er tilfældet, hvis de to målinger er foretaget med en måneds interval. I praksis kan det være vanskeligt at bevise forudsætningen om uafhængige målinger, og»bevisførelsen«må ofte overlades til undersøgerens bedste skøn. Hvis processen er stabil, vil målepunkterne fordele sig tilfældigt omkring medianen. Per definition vil halvdelen af målingerne befinde sig henholdsvis over og under medianen. Sandsynligheden for at to på hinanden følgende målinger befinder sig enten over eller under medianen er 0,5 0,5 = 0,25. Sandsynligheden for tre på hinanden følgende punkter på samme side er 0,125 osv. Hvis tilstrækkelig mange på hinanden følgende punkter befinder sig på samme side, vil man sige, at sandsynligheden for, at dette er en tilfældighed, er lav. Ofte sættes grænsen ved otte punkter. Sandsynligheden for at dette kan ske ved en tilfældighed et bestemt sted i diagrammet er 0,0039. For et seriediagram med 20 punkter kan denne tilfældighed optræde 20-8 = 12 forskellige steder. Den samlede sandsynlighed for, at der mindst et vilkårligt sted i diagrammet ved en tilfældighed optræder otte eller flere punkter på samme side af medianen, er da 0,047. På samme måde kan der opstilles regler for fore-
4 Ugeskr Læger 171/ maj 2009 VIDENSKAB 1767 komsten af andre mønstre, der med stor sikkerhed indikerer, at processen er under indflydelse af udefrakommende kræfter, altså særlig variation. TRE TEST FOR SÆRLIG VARIATION I SERIEDIAGRAMMER Trend: En usædvanlig lang række af målinger, der stiger eller falder. Normalt kræves syv eller flere på hinanden følgende målepunkter, der er lavere/højere end den foregående til at tegne en trend. Observationer med samme værdi som den umiddelbart foregående observation ignoreres, idet de hverken bidrager til eller bryder trenden. Ved færre end 20 målepunkter kan man nøjes med seks punkter til en trend. For lange serier: En serie (run) er et eller flere på hinanden følgende målepunkter på samme side af medianen. Målinger, der falder direkte på medianen, ignoreres, idet de hverken bidrager til eller bryder serien. Serier på otte eller flere målepunkter tyder på skift i processen. For få eller for mange serier: For få eller for mange serier tyder på»for lidt«eller»for meget«variation i forhold til, hvad man ville forvente, hvis processen var tilfældig. Intervallet for forventede antal serier findes ved opslag i Tabel 1. Derudover regnes oplagte cykliske mønstre (f.eks. årstids- eller ugedagsvariation) og ekstreme målinger (outliers) som tegn på særlig variation. Figur 2 viser eksempler på praktisk anvendelse af de tre regler. VARIATION HVA' SÅ? De to typer variation er i sig selv hverken gode eller dårlige. Ofte søger man med forbedringstiltag netop at introducere særlig variation i den ønskede retning, f.eks. reduktion af mortalitet. I andre tilfælde er ønsket en stabilisering af den proces, der er målet for forbedringsinitiativet. Hvis f.eks. ventetiderne i et ambulatorium er fem til ti minutter for de fleste patienter, men for enkelte patienter op til to timer, vil en SPC-analyse højst sandsynligt vise tegn til særlig variation. Elimination af ekstreme ventetider vil vise sig som en stabilisering (= almindelig variation) af SPC-diagrammet og en reduktion i den gennemsnitlige ventetid. I kvalitets- og patientsikkerhedsarbejde er det essentielt at kunne skelne mellem almindelig og særlig variation, idet strategien for opnåelse af forbedringer er vidt forskellig ved de to typer af variation [4]. Udviser en proces kun almindelig variation, vil forbedringsinitiativer rette sig mod processen som helhed. Er processen ikke tilfredsstillende, bør man først søge at reducere variationen og dernæst om nødvendigt at flytte niveauet i den ønskede retning. Et klinisk eksempel kunne være den stabile men ikke optimalt behandlede astmapatient med reduceret lungefunktion, som varierer mellem 70% og 90% af det forventede i forhold til alder, køn og højde med medianen placeret omkring 80%. Optimeres behandlingen f.eks. ved introduktion af inhalationssteroid, vil variabiliteten reduceres og lungefunktionen øges. Seriediagrammet over patientens lungefunktion vil f.eks. vise, at lungefunktionen nu ligger mellem 85% og 95% af det forventede, og at medianen er steget til 90%. TABEL 1 Forventede antal serier i seriediagrammer. Find intervallet for det forventede antal serier i seriediagrammet ved at tælle antallet af brugbare observationer. Brugbare observationer er observationer, der ikke ligger på medianen. En serie er et eller flere punkter på samme side af medianen. Punkter, der ligger direkte på medianen, ignoreres de afbryder ikke en serie men skal heller ikke tælles med. Antal brugbare observationer Nedre grænse for antal serier Øvre grænse for antal serier
5 1768 VIDENSKAB Ugeskr Læger 171/ maj 2009 FIGUR 2 Eksempler på tolkning af seriediagrammer. Øverst: Medianen er 2,9. Antallet af brugbare observationer er 27. Antallet af serier er fire. Der findes en trend (de første otte observationer), to serier på flere end otte observationer (de første 12 (punkt 11 ligger på medianen og ignoreres) og de sidste 13 observationer), og antallet af serier er lavere end forventet (9-19). Alle tre test for særlig variation er positive. Nederst: Medianen er 3,1. Antallet af brugbare observationer er 27. Antallet af serier er syv. Der findes en serie på 11 observationer (i midten), idet punkt nr. 14 ligger på medianen og derfor ignoreres, og antallet af serier er lavere end forventet (9-19). Test to og tre for særlig variation er positive. Arbitrær skala Arbitrær skala : median Observation nr. 30 Observation nr. Findes der derimod særlig variation i en hidtil stabil proces, bør årsagen til afvigelsen findes. Er afvigelsen ønsket, vil man forsøge at implementere årsagen i processen fremover. Er variationen uønsket, søges årsagen elimineret. Hvis astmapatienten ovenfor efter optimering pludselig oplever en uventet forværring af sin astma, vil forværringen vise sig som særlig variation i SPC-diagrammet over patientens lungefunktion. Variationen kunne f.eks. skyldes udsættelse for allergen. Behandlingen vil herefter rette sig mod at undgå allergeneksposition eller øge tolerancen snarere end at ændre patientens medicinske basisbehandling. Det er en kunstfejl at behandle almindelig variation som særlig variation og omvendt. Hvis den stabile astmapatient begynder at ændre behandlingsstrategi efter hver eneste tilfældigt høje (95%) eller lave (85%) lungefunktionsmåling (almindelig variation), vil det i sig selv bidrage til øget variation. Dette kan erfares i praksis og vises matematisk [7]. Omvendt vil en radikal ændring af behandlingsstrategi på baggrund af et enkelt tilfælde af forværring med kendt udefrakommende årsag (særlig variation) i bedste fald medføre spild i form af overbehandling, i værste fald øges risikoen for bivirkninger. KONKLUSION Artiklen præsenterer et enkelt grafisk redskab seriediagrammet som gør det muligt at skelne mellem almindelig og særlig variation i processer. Seriediagrammet kan betragtes som SPC-metodernes schweizerkniv: Det kan bruges til det meste, og viser seriediagrammet tegn til særlig variation, er der ingen grund til mere følsomme analyser med kontroldiagrammer. Dette kan endda være kontraindiceret, idet tilstedeværelsen af særlig variation i form af skift eller trend kan påvirke beregningen af kontroldiagrammets parametre (middelværdi og kontrolgrænser) på uforudsigelig måde. På den anden side kan seriediagrammet ikke sikkert identificere afvigende enkeltmålinger som særlig variation. Til dette formål er kontroldiagrammet at foretrække. KORRESPONDANCE: Jacob Anhøj, Region Hovedstaden, Enhed for Patientsikkerhed, Hvidovre Hospital, DK jacob.anhoej@regionh.dk ANTAGET: 8. marts 2009 INTERESSEKONFLIKTER: Ingen LITTERATUR 1. Benneyan JC, Lloyd RC, Plsek PE. Statistical process control as a tool for research and healthcare improvement. Qual Saf Health Care 2003;12: Carey RG. How do you know that your care is improving? Part I: Basic concepts in statistical thinking. J Ambulatory Care Manage 2002;25: Carey RG. How do you know that your care is improving? Part II: Using control charts to learn from your data. J Ambulatory Care Manage 2002;25: Huang RL, Donelli A, Byrd J et al. Using quality improvement methods to improve door-to-balloon time at an academic medical center. J Invasive Cardiol 2008;20: Thor J, Lundberg J, Ask J et al. Application of statistical process control in healthcare improvement: systematic review. Qual Saf Health Care 2007;16: Andersen SE, Kjærgaard J. Kontrolkort et nyttigt, grafisk redskab til analyse af processers variation over tid. Ugeskr Læger 2009;171: Winkel P. Statistisk kvalitetsudvikling i klinik og laboratorium. København: Ingeniøren bøger, 2002:89-92.
Datadrevet forbedringsarbejde. Rie L R Johansen Dansk Selskab for Patientsikkerhed
Datadrevet forbedringsarbejde Rie L R Johansen Dansk Selskab for Patientsikkerhed Formål med sessionen Genopfriske teori om seriediagrammer Træne tolkning af seriediagrammer Er der nogle særlige spørgsmål,
Læs mereIntroduktion til statistisk processtyring
Introduktion til statistisk processtyring Jacob Anhøj Overlæge Enhed for Patientsikkerhed Region Hovedstaden Program Processer og variation Seriediagrammet Kontroldiagrammet Introduktion til EpiData og
Læs mereDatadrevet forbedringsarbejde
Datadrevet forbedringsarbejde Læringsseminar 2 23. september 2014 Indhold Hvorfor måler vi? Forstå variation Seriediagrammet Hvorfor måler vi? 7 trin til gode målinger http://www.youtube.com/watch?v=za1o77janbw
Læs mereMål med mening 2. Videre med SPC. Jacob Anhøj. 10 maj Overlæge, DIT, Rigshospitalet
Mål med mening 2 Videre med SPC Jacob Anhøj Overlæge, DIT, Rigshospitalet 10 maj 2016 Program Mål, målinger og variation Seriediagrammet, kvalitetsudviklerens schweizerkniv Indikatorer, målestrategi og
Læs mereMål med mening. Introduktion til statistisk kvalitetsudvikling. Jacob Anhøj. 2-3 marts Overlæge, DIT, Rigshospitalet
Mål med mening Introduktion til statistisk kvalitetsudvikling Jacob Anhøj Overlæge, DIT, Rigshospitalet 2-3 marts 2016 Datadrevet vildledelse Uønskede hændelser Jacob Anhøj (Rigshospitalet) Mål med mening
Læs mereMål med mening: Om at bruge data til forbedring af den faglige kvalitet
Mål med mening: Om at bruge data til forbedring af den faglige kvalitet Jacob Anhøj, overlæge, DIT Rigshospitalet 2013-11-05 Mål for kvalitet Nye styringsmekanismer skal understøtte kvalitet frem for kvantitet
Læs mereIntroduktion til statistisk processtyring
Introduktion til statistisk processtyring Jacob Anhøj Overlæge Dansk Selskab for Patientsikkerhed Program Noget om omgang med data Noget om at måle Noget om processer og variation Noget om serie- og kontroldiagrammer
Læs mereMål med mening. Hvordan måler vi, om en forandring er en forbedring? Jacob Anhøj, overlæge, DIT. Rigshospitalet
Mål med mening Hvordan måler vi, om en forandring er en forbedring? Jacob Anhøj, overlæge, DIT Rigshospitalet 2015-11-05 Jacob Anhøj (Rigshospitalet) Mål med mening 2015-11-05 1 / 28 Program Om at se på
Læs mereDatadrevet forbedringsarbejde. Rie L R Johansen Brian Bjørn Dansk Selskab for Patientsikkerhed
Datadrevet forbedringsarbejde Rie L R Johansen Brian Bjørn Dansk Selskab for Patientsikkerhed Hvorfor måler vi? Kan vi forkaste nulhypotesen? Set over tid, er der så tegn til, at kvaliteten bliver bedre?
Læs mereMål med mening. Introduktion til statistisk kvalitetsudvikling. Jacob Anhøj Overlæge, DIT, Rigshospitalet
Mål med mening Introduktion til statistisk kvalitetsudvikling Jacob Anhøj Overlæge, DIT, Rigshospitalet 2015-04-28 Læringsmål at forstå kvalitetsdatas dynamiske natur at kunne konstruere og fortolke seriediagrammer
Læs mereMål med mening. Introduktion til statistisk kvalitetsudvikling. Jacob Anhøj, overlæge, DIT. Diagnostisk Center, Rigshospitalet
Mål med mening Introduktion til statistisk kvalitetsudvikling Jacob Anhøj, overlæge, DIT Diagnostisk Center, Rigshospitalet 2014 Indhold Om at se på data Kvalitetsudviklerens fornemmelse for variation
Læs mereDet store overblik. Hundrede år med kvalitetsudvikling. Jacob Anhøj, overlæge, DIT. Diagnostisk Center, Rigshospitalet
Det store overblik Hundrede år med kvalitetsudvikling Jacob Anhøj, overlæge, DIT Diagnostisk Center, Rigshospitalet 2014 Noget om resultatstyring Eliminate management by numbers and goals. Instead, substitute
Læs mereMål med mening. Introduktion til statistisk kvalitetsstyring. Overlæge Jacob Anhøj Dansk Selskab for Patientsikkerhed
Mål med mening Introduktion til statistisk kvalitetsstyring Overlæge Jacob Anhøj Dansk Selskab for Patientsikkerhed Virkelighedsfjerne kvalitetskrav Hvis I virkelig ønsker store besparelser og høj kvalitet
Læs mereNoter om seriediagrammet
Noter om seriediagrammet Jacob Anhøj 21. september 2013 jacob@anhoej.net Indhold Indhold 1 1 Indledning 2 2 Signaler om ikke-tilfældig variation 3 2.1 Skiftsignalet.............................. 3 2.2
Læs mereStatistisk kvalitetsudvikling med seriediagrammer
Statistisk kvalitetsudvikling med seriediagrammer Jacob Anhøj Overlæge, DIT, Rigshospitalet 5. januar 2015 Indhold 1 Variationsbegrebet 2 2 Seriediagrammets anatomi og fysiologi 4 3 Signaler om ikke-tilfældig
Læs mereMål med mening. Introduktion til statistisk kvalitetsudvikling. Jacob Anhøj. Dansk Selskab for Patientsikkerhed
Mål med mening Introduktion til statistisk kvalitetsudvikling Jacob Anhøj Dansk Selskab for Patientsikkerhed 2013 Statistik om statistik Jacob Anhøj (DSFP) Mål med mening 2013 2 / 50 Virkelighedsfjerne
Læs mereBearbejdning af data. Lektion 2. Indhold:
Lektion 2 Bearbejdning af data Indhold: Målekunstens 3 ansigter Tal der taler Statistisk proces kontrol - SPC Brug af data i forbedringsprojekter (PDSA) 1 Målekunstens 3 ansigter 2 Forskeren Bogholderen
Læs mereSkæg med tal. De bugter sig i bakkedal. Jacob Anhøj Overlæge, DIT Rigshospitalet , LKT antibiotika
Skæg med tal De bugter sig i bakkedal Jacob Anhøj Overlæge, DIT Rigshospitalet 2018-06-22, LKT antibiotika Indhold Otte teser om databaseret kvalitetsudvikling Kvalitetsudviklerens CRP-måler Gruppearbejde:
Læs mereHvad kan vi lære af øvelsen?
Data vi lærer af Perlefabrikken Hvad kan vi lære af øvelsen? 1) Data kan fortælle os om kvaliteten af vores proces 2) Der er tilfældig variation i alle processer! 3) Hvis vi ikke gør noget anderledes,
Læs mereStatistik og beregningsudredning
Bilag 7 Statistik og beregningsudredning ved Overlæge Søren Paaske Johnsen, medlem af Ekspertgruppen Marts 2008 Bilag til Ekspertgruppens anbefalinger til videreudvikling af Sundhedskvalitet www.sundhedskvalitet.dk
Læs mereNår tal taler eller opfordrer til dialog!
Når tal taler eller opfordrer til dialog! v. Anne-Marie Blok Hellesøe, Rigshospitalet Fagligt Selskab For Hygiejnesygeplejersker, Årsmøde 2017 29. november 2017 1 Hvad skal vi med data på det infektionshygiejniske
Læs mereData driver arbejdet. Rie L R Johansen Dansk Selskab for Patientsikkerhed
Data driver arbejdet Rie L R Johansen Dansk Selskab for Patientsikkerhed Hvad kan data bruges til i jeres forbedringsarbejde? Forbedringsmodellen Hvad ønsker vi at opnå? Hvornår ved vi, at en forandring
Læs mereData, seriediagrammer og Pareto analyse
Sikker Psykiatri Data, seriediagrammer og Pareto analyse Arjen Stoop, Dansk Selskab for patientsikkerhed No data No Problem No Problem No Action Hvor skal man starte? Data! Trafiksikkerhed Næsten 400
Læs mereIgangsættelser. Kvalitetssikring i obstetrikken. Tværfagligt Obstetrisk Forum 12. November 2010
Kvalitetssikring i obstetrikken Igangsættelser Tværfagligt Obstetrisk Forum 12. November 2010 Ole Bredahl Rasmussen, Herning Kirsten Marie Schiøtt, Horsens Hvad kan I vente jer? Hvad er kvalitetssikring?
Læs mereNoter om seriediagrammet
Noter om seriediagrammet Jacob Anhøj 7. januar 2013 Indhold Indhold 1 1 Indledning 2 2 Signaler om ikke-tilfældig variation 3 2.1 Skiftsignalet.............................. 3 2.2 Krydssignalet.............................
Læs mereSjov med tal. Introduktion til statistisk kvalitetsudvikling. Jacob Anhøj. Dansk Selskab for Patientsikkerhed
Sjov med tal Introduktion til statistisk kvalitetsudvikling Jacob Anhøj Dansk Selskab for Patientsikkerhed 2013 Dilbert om tal Jacob Anhøj (DSFP) Sjov med tal 2013 2 / 28 Tre spørgsmål og en cykel??? o^ô
Læs mere3.600 kg og den gennemsnitlige fødselsvægt kg i stikprøven.
PhD-kursus i Basal Biostatistik, efterår 2006 Dag 1, onsdag den 6. september 2006 Eksempel: Sammenhæng mellem moderens alder og fødselsvægt I dag: Introduktion til statistik gennem analyse af en stikprøve
Læs mereDødelighed i ét tal giver det mening?
Dødelighed i ét tal giver det mening? Jacob Anhøj Diagnostisk Center, Rigshospitalet 2014 Hospitalsstandardiseret mortalitetsrate, HSMR Definition HSMR = antal d/odsfald forventet antal d/odsfald 100 Antal
Læs mereForbedringsmodellen i praksis - noget for begyndere
Forbedringsmodellen i praksis - noget for begyndere Vibeke Rischel, Sundhedsfaglig chef Dorte Mayann Hansen, Forbedringskonsulent Program for workshoppen 11.15-12.45 Introduktion Baggrund for forbedringsarbejdet
Læs mereMål med mening: Statistisk kvalitetsudvikling med seriediagrammer
Mål med mening: Statistisk kvalitetsudvikling med seriediagrammer Jacob Anhøj Overlæge, DIT, Rigshospitalet 31. august 2014 jacob.anhoej@regionh.dk Indhold Indhold 1 1 Indledning: Variationsbegrebet 3
Læs mereNordsjællands Hospital. Workshop 5. Sikker medicinering
Nordsjællands Hospital Workshop 5 Sikker medicinering Titel/beskrivelse (Sidehoved/fod) Navn (Sidehoved/fod) 1 Nordsjællands Hospital Program for i dag Titel/beskrivelse (Sidehoved/fod) Navn (Sidehoved/fod)
Læs mereMonitorering af hjertepakker 4. kvartal 2015
N O T A T Monitorering af hjertepakker 4. kvartal 10-03-2016 e Nærværende notat indeholder Sundhedsstyrelsens kommentarer til data for den nationale monitorering af hjerteområdet for 4. kvartal. Monitoreringen
Læs mereLÆGEFORENINGEN. Styrk arbejdet med den faglige kvalitet. - både i praksis, på sygehuse og på tværs af overgange i sundhedsvæsenet
LÆGEFORENINGEN Styrk arbejdet med den faglige kvalitet - både i praksis, på sygehuse og på tværs af overgange i sundhedsvæsenet Politikpapir - Lægeforeningen 2014 den faglige kvalitet skal professionaliseres,
Læs mereDagens program og Forbedringsmodellens effekt
Dagens program og Forbedringsmodellens effekt 1 Dagens program og Forbedringsmodellens effekt Håndbog i kvalitetsforbedring bygger på Forbedringsmodellen = PDSA-modellen 2 Dagens program og Forbedringsmodellens
Læs mereHvordan kan de kliniske kvalitetsdatabaser understøtte arbejdet med værdibaseret sundhed?
Hvordan kan de kliniske kvalitetsdatabaser understøtte arbejdet med værdibaseret sundhed? Konference om værdibaseret sundhed Mandag den 5. februar 2018 i Tivoli Hotel & Congress Center Opsummering Udviklingen
Læs mereKvalitetsudvikling i sundhedsvæsenet
Kvalitetsudvikling i sundhedsvæsenet Denne tekst forklarer og uddyber den tænkemåde, der ligger bag standard 1.2.1 Kvalitetsudvikling. Formålet med kvalitetsudvikling er bredt at øge kvaliteten af sundhedsvæsenets
Læs mereMål og indikatorer Tryksår og medicin
Mål og indikatorer Tryksår og medicin Mål og indikatorer Tryksår og medicin Version 1, udgivet februar 2017 Indledning I Sikre Hænder har til formål at vise, at det er muligt med en målrettet indsats at
Læs mereNyt Aalborg Universitetshospital Fellowship Program. Rikke von Benzon Hollesen, Chefkonsulent & Improvement Advisor
Nyt Aalborg Universitetshospital Fellowship Program Rikke von Benzon Hollesen, Chefkonsulent & Improvement Advisor Dansk Selskab for Patientsikkerhed PS! Arbejder for at forbedre patientsikkerheden i det
Læs mereSeriediagrammer - Guide til konstruktion i LibreOffice Calc
Seriediagrammer - Guide til konstruktion i LibreOffice Calc På forbedringsvejlederuddannelsen anvender vi seriediagrammer til at skelne mellem tilfældig og ikketilfældig variation. Med et seriediagram
Læs mereBEDRE RESULTATER FOR PATIENTEN. En ny dagsorden for udvikling og kvalitet i sundhedsvæsenet
BEDRE RESULTATER FOR PATIENTEN En ny dagsorden for udvikling og kvalitet i sundhedsvæsenet 1 2 En ny dagsorden for udvikling og kvalitet i sundhedsvæsenet I dag er der primært fokus på aktivitet og budgetter
Læs mereMonitorering af hjertepakker 4. kvartal 2016
N O T A T Monitorering af hjertepakker 4. kvartal Task Force for Patientforløb for Kræft- og Hjerteområdet har besluttet at nedlægge eksisterende pakkeforløb for hjerteområdet inklusiv tilhørende registrerings-
Læs mereMonitorering af hjertepakker 1. kvartal 2016
N O T A T Monitorering af hjertepakker 1. kvartal 10-06- e Nærværende notat indeholder Sundhedsstyrelsens kommentarer til data for den nationale monitorering af hjerteområdet for 1. kvartal. Monitoreringen
Læs mereHvornår ved vi at en forandring er en forbedring?
Hvornår ved vi at en forandring er en forbedring? Forbedringsmodellen Hvad ønsker vi at opnå? Hvornår ved vi, at en forandring er en forbedring? Hvilke forandringer kan iværksættes for at skabe forbedringer?
Læs mereLars Andersen: Anvendelse af statistik. Notat om deskriptiv statistik, χ 2 -test og Goodness of Fit test.
Lars Andersen: Anvendelse af statistik. Notat om deskriptiv statistik, χ -test og Goodness of Fit test. Anvendelser af statistik Statistik er et levende og fascinerende emne, men at læse om det er alt
Læs mereOECD-analyse: Danske sygehuse er omkostningseffektive
Det Politisk-Økonomiske Udvalg PØU alm. del - Bilag 135 Offentligt NOTAT TIL DET POLITISK-ØKONOMISKE UDVALG (PØU) SAMT SUNDHEDSUDVALGET (SUU) OECD-analyse: Danske sygehuse er omkostningseffektive 17. september
Læs mereDansk Selskab for Kvalitet i Sundhedssektoren, Årsmøde, 13. januar 2012. Program for Workshop nr. 10:
Dansk Selskab for Kvalitet i Sundhedssektoren, Årsmøde, 13. januar 2012 Program for Workshop nr. 10: I. 9.30-10.45 : Fra Handling til viden Kvalitetsudviklingsprojekter og forskning 9.30-9.50 Introduktion.
Læs mereImplementering og effekt af kliniske retningslinjer
Implementering og effekt af kliniske retningslinjer INGE MADSEN, MI. Ekstern lektor, Centeret for Kliniske Retningslinjer og lektor, VIA. SUND, Aarhus N. CENTERET FOR KLINISKE RETNINGSLINJER, Institut
Læs mereBinomial fordeling. n f (x) = p x (1 p) n x. x = 0, 1, 2,...,n = x. x x!(n x)! Eksempler. Middelværdi np og varians np(1 p). 2/
Program: 1. Repetition af vigtige sandsynlighedsfordelinger: binomial, (Poisson,) normal (og χ 2 ). 2. Populationer og stikprøver 3. Opsummering af data vha. deskriptive størrelser og grafer. 1/29 Binomial
Læs mereMetoder til hurtige og holdbare forbedringer i sundhedsvæsenet
Metoder til hurtige og holdbare forbedringer i sundhedsvæsenet Version 1, oktober 2013 Metoder til hurtige og holdbare forbedringer i sundhedsvæsenet Version 1. oktober 2013 Udgivet af DANSK SELSKAB FOR
Læs mereSundhedsstyrelsens kommentarer til monitorering af hjertepakker 2. kvartal 2014
N o t a t Sundhedsstyrelsens kommentarer til monitorering af hjertepakker 2. kvartal Dette notat indeholder Sundhedsstyrelsens kommentarer til data for den nationale moni. kvartal. Monitoreringen gør det
Læs mereIndledning. Sikkerhed I: At undgå det forkerte. Notat om oplæg til sikkerhedsforskning. Erik Hollnagel
Notat om oplæg til sikkerhedsforskning Erik Hollnagel Indledning En konkretisering af forskning omkring patientsikkerhed må begynde med at skabe klarhed over, hvad der menes med patientsikkerhed. Dette
Læs mereOKT 2015 TRÆNINGS BAROMETERET EN ANALYSE AF MEDLEMMERNES TILFREDSHED OG LOYALITET. Virksomhedens navn
OKT 2015 TRÆNINGS BAROMETERET EN ANALYSE AF MEDLEMMERNES TILFREDSHED OG LOYALITET Virksomhedens navn INDHOLD INDHOLD FORORD 1 SAMMENFATNING 2 INTRODUKTION Baggrund Hensigt og mål Udvælgelsen og indsamling
Læs mereFredag den 9. januar, 2009. DSKS årsmøde, Nyborg Strand. Global Trigger Tool Marie Lund tidl. Specialkonsulent ved Center for Kvalitet i Region Syddanmark. Hvordan opnås viden om patientsikkerhed? Via
Læs mereNotat til Statsrevisorerne om beretning om kvalitetsindsatser på sygehusene. August 2012
Notat til Statsrevisorerne om beretning om kvalitetsindsatser på sygehusene August 2012 RIGSREVISORS NOTAT TIL STATSREVISORERNE I HENHOLD TIL RIGSREVISORLOVENS 18, STK. 4 1 Vedrører: Statsrevisorernes
Læs mereUdvalgte data på overvægt og svær overvægt
Udvalgte data på overvægt og svær overvægt Den 20. januar 2010 Indhold Globalt... 3 Danmark... 7 Forekomsten af overvægt... 7 Hver femte dansker er for fed... 13 Samfundsøkonomiske konsekvenser af svær
Læs mereHospitalsinfektioner, antibiotikaforbrug og -resistens Task Fore Forebyggelse af Hospitalsinfektioner, Region Hovedstaden
Hospitalsinfektioner, antibiotikaforbrug og -resistens Task Fore Forebyggelse af Hospitalsinfektioner, Region Hovedstaden 218-6- Indhold Oversigt 2 Sengedage................................................
Læs mereLæsevejledning til resultater på regions- og sygehusplan
Læsevejledning til resultater på regions- og sygehusplan Indhold 1. Overblik...2 2. Sammenligninger...2 3. Hvad viser figuren?...3 4. Hvad viser tabellerne?...6 6. Eksempler på typiske spørgsmål til tabellerne...9
Læs mereGør det der virker i praksis - Hvordan implementeres de gode handlinger? Inger Nicolaisen 04.09.2013
Gør det der virker i praksis - Hvordan implementeres de gode handlinger? Inger Nicolaisen 04.09.2013 Hvordan lykkes vi under de givne rammer? 2 Komplekse systemer giver komplekse udfordringer Et hospital
Læs merePraktisk forbedringsarbejde Introduktion til forbedringsmodellen. Tina Lynge Dansk Selskab for Patientsikkerhed
Praktisk forbedringsarbejde Introduktion til forbedringsmodellen Tina Lynge Hvem er vi og hvordan arbejder vi? blev stiftet december 2001 med det formål at fungere som organisatorisk ramme for arbejdet
Læs mereReferencelaboratoriet for måling af emissioner til luften
Referencelaboratoriet for måling af emissioner til luften Rapport nr.: 77 Titel Hvordan skal forekomsten af outliers på lugtmålinger vurderes? Undertitel - Forfatter(e) Arne Oxbøl Arbejdet udført, år 2015
Læs mereMikro-kursus i statistik 1. del. 24-11-2002 Mikrokursus i biostatistik 1
Mikro-kursus i statistik 1. del 24-11-2002 Mikrokursus i biostatistik 1 Hvad er statistik? Det systematiske studium af tilfældighedernes spil!dyrkes af biostatistikere Anvendes som redskab til vurdering
Læs mereISCC. IMM Statistical Consulting Center. Brugervejledning til beregningsmodul til robust estimation af nugget effect. Technical University of Denmark
IMM Statistical Consulting Center Technical University of Denmark ISCC Brugervejledning til beregningsmodul til robust estimation af nugget effect Endelig udgave til Eurofins af Christian Dehlendorff 15.
Læs mere6 Medicinrådets kategorisering af den kliniske merværdi (Forslag til ny formulering af afsnit 6)
Høringsmateriale 2/2: Høring over forslag til ændring afsnit 6 vedrørende kategorisering af klinisk merværdi i Metodehåndbog for Medicinrådets arbejde med at udarbejde fælles regionale vurderinger af nye
Læs mereMONITORERING AF FORLØBSTIDER PÅ KRÆFTOMRÅDET
Maj 2015 MONITORERING AF FORLØBSTIDER PÅ KRÆFTOMRÅDET Årsopgørelse for 2014 MONITORERING AF FORLØBSTIDER PÅ KRÆFTOMRÅDET Årsopgørelse for 2014 Sundhedsstyrelsen, 2014 Du kan frit referere teksten i publikationen,
Læs mereMonitorering af forløbstider på kræftområdet
Monitorering af forløbstider på kræftområdet ÅRSOPGØRELSEN FOR 2015 2016 SIDE 1/36 Monitorering af forløbstider på kræftområdet Sundhedsstyrelsen, 2016. Publikationen kan frit refereres med tydelig kildeangivelse.
Læs mereAnalyse af PISA data fra 2006.
Analyse af PISA data fra 2006. Svend Kreiner Indledning PISA undersøgelsernes gennemføres for OECD og de har det primære formål er at undersøge, herunder rangordne, en voksende række af lande med hensyn
Læs mereIDEKATALOG TIL LEDELSE AF FORBEDRINGSPROJEKTER
IDEKATALOG TIL LEDELSE AF FORBEDRINGSPROJEKTER Idekatalog til ledelse af forbedringsprojekter Version 3, 1. juli 2014 Udgivet af DANSK SELSKAB FOR PATIENTSIKKERHED Juli 2014 Hvidovre Hospital Afsnit P610
Læs mereTask Force for Halvering af Hospitalserhvervede Infektioner
Mål med mening Principper for overvågning af hospitalsinfektioner i Region Hovedstaden Jacob Anhøj, overlæge, DIT Diagnostisk Center, Rigshospitalet 2014 Task Force for Halvering af Hospitalserhvervede
Læs mereKvaliteten i behandlingen af patienter. med hjertesvigt
Kvaliteten i behandlingen af patienter med hjertesvigt Region Hovedstaden Sundhedsfaglig delrapport til den nationale sundhedsfaglige rapport 21. juni 2009 20. 1 Indholdsfortegnelse Generelle kommentarer
Læs mereHvad siger statistikken?
Eleverne har tidligere (fx i Kolorit 7, matematik grundbog) arbejdet med især beskrivende statistik (deskriptiv statistik). I dette kapitel fokuseres i højere grad på, hvordan datamateriale kan tolkes
Læs mereStatistik viden eller tilfældighed
MATEMATIK i perspektiv Side 1 af 9 DNA-analyser 1 Sandsynligheden for at en uskyldig anklages Følgende histogram viser, hvordan fragmentlængden for et DNA-område varierer inden for befolkningen. Der indgår
Læs mereMEDICINGENNEMGANG OG HØJRISIKOMEDICIN
MEDICINGENNEMGANG OG HØJRISIKOMEDICIN Medicingennemgang og højrisikomedicin Indledning Projektet Sikker Psykiatri er et samarbejde mellem Danske Regioner, TrygFonden, Det Obel-ske Familiefond og Dansk
Læs mereForbedringsmodellen test og implementering af forbedringer
Forbedringsmodellen test og implementering af forbedringer Oplægsholder: Tina Lynge og Vibeke Rischel!"##$%& P(&"$)& *+,- Hvorfor sker der ingen forandring? Every system is perfectly designed to achieve
Læs mereHypotesetests, fejltyper og p-værdier
Hypotesetests, fejltyper og p-værdier Søren Højsgaard Institut for Matematiske Fag, Aalborg Universitet October 25, 2018 Søren Højsgaard Institut for Matematiske Fag, Aalborg Hypotesetests, Universitet
Læs mereUNDERVISNINGSEFFEKT-MODELLEN 2006 METODE OG RESULTATER
UNDERVISNINGSEFFEKT-MODELLEN 2006 METODE OG RESULTATER Undervisningseffekten udregnes som forskellen mellem den forventede og den faktiske karakter i 9. klasses afgangsprøve. Undervisningseffekten udregnes
Læs mereLandsdækkende database for kræft i tykog endetarm (DCCG) Addendum til National a rsrapport 2012 1. januar 2012 31. december 2012
Landsdækkende database for kræft i tykog endetarm (DCCG) Addendum til National a rsrapport 2012 1. januar 2012 31. december 2012 Side 2 Rapporten udgår fra Statistisk bearbejdning af data og epidemiologisk
Læs mereKvalitet. Kapitel til sundhedsplan kvalitet
Dato: 4. september 2015 Brevid: 2596265 Kapitel til sundhedsplan kvalitet Læsevejledning Den følgende tekst skal efterfølgende bygges op på regionens hjemme-side, hvor faktabokse og links til andre hjemmesider
Læs mereSkal vi ændre vores arbejde med akkreditering, kvalitet og patientsikkerhed. Torben Sejr, kvalitetchef, MPA Glostrup hospital
Skal vi ændre vores arbejde med akkreditering, kvalitet og patientsikkerhed Torben Sejr, kvalitetchef, MPA Glostrup hospital PARADIGMESKIFT Fra kontrol til forbedring Kvalitetsafdelingens Rolle Perspektiver
Læs mere6. SEMESTER Epidemiologi og Biostatistik Opgaver til Uge 1 (fredag)
Institut for Folkesundhed Afdeling for Biostatistik Afdeling for Epidemiologi. SEMESTER Epidemiologi og Biostatistik Opgaver til Uge 1 (fredag) Opgave 1 Udgangspunktet for de følgende spørgsmål er artiklen:
Læs mereReferat fra netværksmøde 9, Lean Produktion Øst, Tirsdag den 7. juni 2011 hos Termo Fisher Scientific, Kamstrupvej 90, 4000 Roskilde
Referat fra netværksmøde 9, Lean Produktion Øst, Tirsdag den 7. juni 2011 hos Termo Fisher Scientific, Kamstrupvej 90, 4000 Roskilde Vi blev budt velkommen af vores vært: Tina Rytter Nørregaard, Operational
Læs mereMONITORERING AF KRÆFTOMRÅDET:
878964649 8946 49841 64 684 645 6 4964 946 49 64 64 94 649 654 66546 649494 996 12 92 67 23 4987 987 87896 6 496 6494 878964649 8946 49841 64 684 6 4964 946 49 64 64 94 649 654 649494 996 12 92 67 23 4987
Læs merePatientinddragelse. Morten Freil Direktør. Danske Patienter www.danskepatienter.dk
Patientinddragelse Morten Freil Direktør Danske Patienter www.danskepatienter.dk Oplægget Sundhedsvæsenets udfordringer nu og i fremtiden Patientinddragelse i eget forløb i udvikling af sundhedsvæsenets
Læs mereGRIBSKOV KOMMUNE FORÆLDRETILFREDSHEDSUNDERSØGELSE 2019 DAGTILBUD, SKOLE, FO OG KLUB
GRIBSKOV KOMMUNE FORÆLDRETILFREDSHEDSUNDERSØGELSE 2019 DAGTILBUD, SKOLE, FO OG KLUB INDHOLD Afsnit 1 Introduktion Side 02 Afsnit 2 Sammenfatninger Side 04 Afsnit 3 Resultater dagtilbud Side 08 Afsnit 4
Læs mereMetoder til hurtige og holdbare forbedringer i sundhedsvæsenet. Version 1, oktober 2013
Metoder til hurtige og holdbare forbedringer i sundhedsvæsenet Version 1, oktober 2013 Metoder til hurtige og holdbare forbedringer i sundhedsvæsenet Version 1, oktober 2013 Udgivet af DANSK SELSKAB FOR
Læs mereForebyggelse af akut kritisk forværring ved hjælpe af et Early Warning Score system
Forebyggelse af akut kritisk forværring ved hjælpe af et Early Warning Score system Gitte Bunkenborg Ph.d. stud. Lunds Universitet, Udviklingssygeplejerske, Hvidovre Hospital Intensiv Terapiafsnit 542
Læs mereBroen til Bedre Sundhed PRÆSENTATION. Region Sjælland
Broen til Bedre Sundhed BROEN TIL BEDRE SUNDHED PRÆSENTATION Region Sjælland BROEN TIL BEDRE SUNDHED INTERVENTION Velkommen til Broen til Bedre Sundhed! Et unikt udviklingsprogram med aktiviteter indenfor
Læs merePatientsikkerhedsmåling og -monitorering (The measurement and monitoring of safety)
Patientsikkerhedsmåling og -monitorering (The measurement and monitoring of safety) Patientsikkerhedstemadag Hospitalsenheden Vest d. 10. april 2014 www.regionmidtjylland.dk Hvorfor er det aktuelt at drøfte
Læs mereKvaliteten i behandlingen af patienter. med mavesår
Kvaliteten i behandlingen af patienter med mavesår Region Sjælland Sundhedsfaglig delrapport til den nationale sundhedsfaglige rapport 1. september 2010 31. august 2011 1 Indholdsfortegnelse Resultater
Læs merePatientinddragelse. Morten Freil Direktør. Danske Patienter www.danskepatienter.dk
Patientinddragelse Morten Freil Direktør Danske Patienter www.danskepatienter.dk Oplægget Sundhedsvæsenets udfordringer nu og i fremtiden Patientinddragelse i eget forløb i udvikling af sundhedsvæsenets
Læs mereStatistik Lektion 1. Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik
Statistik Lektion 1 Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik Introduktion Kursusholder: Kasper K. Berthelsen Opbygning: Kurset består af 5 blokke En blok består af: To normale
Læs mereAkkreditering af almen praksis i Danmark - resultater efter eksternt survey og efter opfølgning
Akkreditering af almen praksis i Danmark - resultater efter eksternt survey og efter opfølgning Institut for Kvalitet og Akkreditering i Sundhedsvæsenet (IKAS) Telefon: +45 8745 0050 Email: info@ikas.dk
Læs mereFOREBYGGENDE HELBREDSUNDERSØGELSER OG HELBREDSSAMTALER I ALMEN PRAKSIS - en analyse af patientperspektivet Sammenfatning
FOREBYGGENDE HELBREDSUNDERSØGELSER OG HELBREDSSAMTALER I ALMEN PRAKSIS - en analyse af patientperspektivet Sammenfatning 2006 Medicinsk Teknologivurdering - puljeprojekter 2006; 6 (7) Center for Evaluering
Læs mereRegistrering af nosokomielle infektioner efter norsk webbaseret metode
Registrering af nosokomielle infektioner efter norsk webbaseret metode Rapport over baggrund, formål, metode, registrering og perspektiv Kilde: www.fhi.no Rapport udarbejdet af Infektionshygiejnisk Enhed
Læs mereSteno Diabetes Center Copenhagen - Region Hovedstaden
Planlagt ambulante patienters oplevelser: Steno Diabetes Center Copenhagen - Region Hovedstaden Personale - spørgsmål 1, 4, 5, 6 og 7 Ventetid ved ankomst - spørgsmål 2 Patientinvolvering - spørgsmål 8,
Læs mereMÅLING AF PATIENTOPLEVET KVALITET Speciallæge Morten Gervil Svarprocent: 57
MÅLING AF PATIENTOPLEVET KVALITET 2017 Speciallæge Morten Gervil Svarprocent: 57 Læsevejledning Her er dine resultater fra målingen af patientoplevet kvalitet i speciallægeklinik, som blev gennemført i
Læs mereMÅLING AF PATIENTOPLEVET KVALITET Glyngdal Psykiatri Svarprocent: 52
MÅLING AF PATIENTOPLEVET KVALITET 2017 Glyngdal Psykiatri Svarprocent: 52 Læsevejledning Her er dine resultater fra målingen af patientoplevet kvalitet i speciallægeklinik, som blev gennemført i perioden
Læs mereHvad er formålet med evaluering og hvilke evalueringsmetoder kan overordnet set bruges til hvad?
Hvad er formålet med evaluering og hvilke evalueringsmetoder kan overordnet set bruges til hvad? Med udgangspunkt i emnet telemedicin vil oplægget forsøge at give et overblik over, hvad der teoretisk set
Læs mereNSH Konference Patientsikkerhed og kvalitet Oslo, 20. april Den Danske Kvalitetsmodel Direktør Karsten Hundborg IKAS.
1 2 NSH Konference Patientsikkerhed og kvalitet Oslo, 20. april 2009 Den Danske Kvalitetsmodel Direktør Karsten Hundborg IKAS. Den Danske Kvalitetsmodel en unik model en unik mulighed 3 Den Danske Kvalitetsmodel,
Læs mereBilag til Statistik i løb : Statistik og Microsoft Excel tastevejledning / af Lars Bo Kristensen
Bilag til Statistik i løb : Statistik og Microsoft Excel tastevejledning / af Lars Bo Kristensen Microsoft Excel har en del standard anvendelsesmuligheder i forhold til den beskrivende statistik og statistisk
Læs mereLØNSPREDNINGSOPGØRELSER NU TILGÆNGELIG I LOPAKS
LØNSPREDNINGSOPGØRELSER NU TILGÆNGELIG I LOPAKS INDHOLD 2 Formål 2 LOPAKS 3 Begreber 6 Eksempler 6. december 2010 LOPAKS er nu udvidet med en ny tabel, der giver mulighed for at opgøre lønspredning på
Læs mere