IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

Введение

Повышение качества и доступности медицинской помощи - это одна из важнейших целей государственной политики в области охраны здоровья граждан Российской Федерации. В течение последних нескольких лет вопросы обеспечения качества медицинской помощи стали еще более острыми. Получилось так, что страховая медицина действует в России уже больше десяти лет, а качество медицинской помощи в стране не улучшилось, и объем ее не стал больше. Социологический опрос населения показал, что в 1990 году неудовлетворенность качеством медицинской помощи высказали 50 % опрошенных, а в 2015 году - 70%. В качестве основных причин повышения актуальности вопросов обеспечения качества медицинской помощи можно указать ряд обстоятельств приводящих к деформации компонентов и составляющих качество медицинской помощи:

-причины экономического характера;

-причины организационно-правового характера.

Уровень качества может быть разным, рассчитанным на различные слои населения. Это требует умения гибко и оперативно управлять качеством, используя накопленный опыт. Управление качеством это область знания, один из аспектов общего управления, и потому, кроме собственных понятий в области качества, оперирует понятиями и терминами этой науки. Управление качеством тесно соприкасается со множеством других областей, направлений практической деятельности. Основные из них – менеджмент, маркетинг, стандартизация, информатика, статистика, управление персоналом, метрология, правовые основы деятельности.

Проблема состоит в том, чтобы вывести управление качеством на первый план. При внедрении тотального управления качеством главным приоритетом в работе является качество. Для совершенствования действующих механизмов обеспечения качество медицинской помощи необходимо:

- четко определить критерии оценки качества медицинской помощи

- определить условия при которых работа медперсонала выйдет на необходимый уровень.

Тема моей курсовой работы – Инструменты анализа качества в медицине. Целью работы является попытка продемонстрировать на практике процесс внедрения основных инструментов контроля качества в медицину.

1. Управление качеством медицинской помощи

Понятие качества товара или услуги в сфере производства и рыночной экономики тесно связано с их потребительскими свойствами. Они должны быть нужными и полезными с точки зрения потребителя. Международная организация по стандартизации, а затем и Госстандарт бывшего Союза, определяют качество, как такую совокупность свойств продукции, которая придает ей способность удовлетворять конкретные потребности людей.

При оценке качества товаров и услуг раздельно рассматриваются две характеристики качества: качество исполнения и качество соответствия. Качество исполнения - характеристика, отражающая степень, в которой товар или предоставляемые организацией (группой лиц, объединенных одной целью) услуги фактически удовлетворяют потребности клиентов. Качество соответствия - характеристика, отражающая степень, в которой продукция или услуги, предоставляемые организацией, соответствует внутренним спецификациям товара и услуги.

Особенностью категории “качество” в приложении к медицинской помощи является то, что исполнение обследования и лечения больного в полном соответствии с видом патологии и спецификацией (категорией) медицинского учреждения не всегда полностью удовлетворяет пациента в связи с отсутствием у последнего объективного представления о возможностях коррекции реального патологического состояния средствами современной медицины. С учетом этой особенности понятия надлежащего и ненадлежащего качества медицинской помощи могут быть сформулированы следующим образом.

Надлежащее качество медицинской помощи - это соответствие оказанной медицинской помощи современным представлением о ее необходимом уровне и объеме при данном виде патологии с учетом индивидуальных особенностей больного и возможностей конкретного медицинского учреждения.

Ненадлежащее качество медицинской помощи - это несоответствие оказанной медицинской помощи общепринятым современным представлением о ее необходимых уровне и объеме при данном виде патологии с учетом индивидуальных особенностей больного и возможностей конкретного медицинского учреждения.

Проблема оценки качества медицинских услуг по мере развития медицинских технологий и изменения характера заболеваний все время усложняется. Раньше, когда преобладали острые заболевания, критерии оценки были проще: выздоровел-умер. Сегодня превалируют хронические болезни, при которых эффект лечения крайне разнообразный, а, следовательно, оценка качества медицинской услуги стала делом значительно более сложным. Кроме того, медицинская помощь - это услуга далеко не всегда со знаком плюс. Например, в результате лечения больного спасли от смерти, но у него остался частичный паралич или другое инвалидизирующее последствие болезни. При этом оценка качества помощи будет зависеть от предпочтений потребителей. Таким образом, определение понятия качества медицинской помощи и ее оценка в современных условиях требуют новых подходов и критериев.

На рисунке 1 показаны факторы, которые влияют на качество медицинской помощи.

Рисунок 1. Факторы, влияющие на качество медицинской помощи

Контроль качества медицинской помощи направлен на обеспечение прав пациентов на получение медицинской помощи необходимого объема и надлежащего качества на основе оптимального использования кадровых и материально-технических ресурсов здравоохранения.

Контроль качества осуществляется в соответствии с приказом МЗ РФ и ФФОМС № 363/77 от 24.10.96 г. "О совершенствовании контроля качества медицинской помощи населению РФ" и Положением о контроле качества медицинской помощи, утверждаемым на территории субъекта РФ.

Различают следующие виды контроля качества медицинской помощи:

I. Ведомственный контроль производится в соответствии с положением о системе ведомственного контроля качества мед. помощи в учреждениях здравоохранения на территории субъекта РФ.

Результаты ведомственного контроля могут использоваться и сопоставляться с данными вневедомственной экспертизы качества медицинской помощи.

II. Вневедомственный контроль качества медицинской помощи за деятельностью учреждений здравоохранения, независимо от форм собственности, а также частнопрактикующих врачей (специалистов, работников), осуществляется на основании положения о системе вневедомственного контроля качества медицинской помощи следующими представителями:

1. Лицензионно-аккредитационные комиссии;

2. Страховые медицинские организации;

3. Территориальные фонды обязательного медицинского страхования (в случае выполнения ими функции страховщика);

4. страхователи;

5. исполнительные органы Фонда обязательного страхования РФ;

6. профессиональные медицинские ассоциации;

7. общества (ассоциации) защиты прав потребителей. Вневедомственный контроль может осуществляться в виде:

- предупредительного контроля;

- контроля результата;

- целевого контроля;

- планового контроля;

- повторного контроля (метаэкспертиза).

При выявлении нарушений проведения медицинских технологий, требований к объему, срокам и качеству медицинской и лекарственной помощи, санитарных правил и норм органы здравоохранения, страховые медицинские организации, а также территориальные фонды обязательного медицинского страхования используют свои права по защите интересов застрахованных.

2.Анализ основных инструментов контроля качества

2.1 Гистограмма

Гистограмма – инструмент, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания в определенный (заранее заданный) интервал. В классическом варианте гистограмма используется для определения проблем при помощи анализа формы разброса значений, центрального значения, его близости к номиналу, характера рассеивания:

Рисунок 2. Варианты расположения гистограммы по отношению к технологическому допуску

Краткие комментарии: а) всё хорошо: среднее совпадает с номиналом, вариабельность в пределах допусков; б) следует сместить среднее для совпадения с номиналом; в) следует уменьшить рассеивание; г) следует сместить среднее и уменьшить рассеивание; д) следует значительно уменьшить рассеивание; е) смешаны две партии; следует разбить на две гистограммы, и проанализировать их; ж) аналогично предыдущему пункту, только ситуация более критичная; з) необходимо понять причины такого распределения; «обрывистый» левый край, говорит о каких-то действиях в отношении партий деталей; и) аналогично предыдущему.

2.2 Диаграмма Парето

Анализ Парето получил свое название по имени итальянского экономиста Вилфредо Парето, который показал, большая часть капитала (80%) находится в руках незначительного количества людей (20%). Парето разработал логарифмические математические модели, описывающие это неоднородное распределение, а математик М.Оа. Лоренц представил графические иллюстрации.

Правило Парето - "универсальный" принцип, который применим во множестве ситуаций, и без сомнения - в решении проблем качества. Джозеф Джуран отметил "универсальное" применение принципа Парето к любой группе причин, вызывающих то или иное последствие, причем большая часть последствий вызвана малым количеством причин. Анализ Парето ранжирует отдельные области по значимости или важности и призывает выявить и в первую очередь устранить те причины, которые вызывают наибольшее количество проблем (несоответствий).

Анализ Парето как правило иллюстрируется диаграммой Парето, на которой по оси абсцисс отложены причины возникновения проблем качества в порядке убывания вызванных ими проблем, а по оси ординат - в количественном выражении сами проблемы, причем как в численном, так и в накопленном (кумулятивном) процентном выражении.

На диаграмме отчетливо видна область принятия первоочередных мер, очерчивающая те причины, которые вызывают наибольшее количество ошибок. Таким образом, в первую очередь, предупредительные мероприятия должны быть направлены на решение проблем именно этих проблем (рисунок 3).

Рисунок 3. Диаграмма Парето

2.3 Контрольная карта

Контрольные карты - специальный вид диаграммы, впервые предложенный В. Шухартом в 1925 г. Контрольные карты имеют вид, представленный на рисунке 4. Они отображают характер изменения показателя качества во времени.

Рисунок 4. Общий вид контрольной карты

Контрольные карты по количественным признакам - это как правило сдвоенные карты, одна из которых изображает изменение среднего значения процесса, а 2-я - разброса процесса. Разброс может вычисляться или на основе размаха процесса R (разницы между наибольшим и наименьшим значением), или на основе среднеквадратического отклонения процесса S. В настоящее время обычно используются x - S карты, x - R карты используются реже.

Контрольные карты по качественным признакам (рисунок 5):

Карта для доли дефектных изделий (p-карта). В p-карте подсчитывается доля дефектных изделий в выборке. Она применяется, когда объем выборки - переменный.

Карта для числа дефектных изделий (np-карта). В np-карте подсчитывается число дефектных изделий в выборке. Она применяется, когда объем выборки - постоянный.

Карта для числа дефектов в выборке (с-карта). В с-карте подсчитывается число дефектов в выборке.

Карта для числа дефектов на одно изделие (u-карта). В u-карте подсчитывается число дефектов на одно изделие в выборке.

Рисунок 5. Бланк контрольной карты

2.4 Стратификация

В основном, стратификация - процесс сортировки данных согласно некоторым критериям или переменным, результаты которого часто показываются в виде диаграмм и графиков

Мы можем классифицировать массив данных в различные группы (или категории) с общими характеристиками, называемыми переменной стратификации. Важно установить, которые переменные будут использоваться для сортировки.

Стратификация - основа для других инструментов, таких как анализ Парето или диаграммы рассеивания. Такое сочетание инструментов делает их более мощными (рисунок 6).

На рисунке приведен пример анализа источника возникновения дефектов. Все дефекты (100%) были классифицированы на четыре категории - по поставщикам, по операторам, по смене и по оборудованию. Из анализа представленных донных наглядно видно, что наибольший вклад в наличие дефектов вносит в данном случае «поставщик 1».

Рисунок 6. Стратификация данных

2.5 Диаграмма разброса

Диаграмма (график) разброса - показывает характер взаимоотношений между двумя переменными. Закономерности взаимосвязи могут как проявляться, так и отсутствовать вообще. Необработанные данные изображаются как функция двух переменных, между которыми затем может обнаружиться взаимосвязь. Например, существует ли зависимость между температурой окружающей среды и числом простудных заболеваний? Если падает температура, растет ли число заболеваний? Чем ближе точки располагаются к диагональной линии, тем более четко существует прямая зависимость двух указанных параметров. Взаимосвязь может быть положительной, отрицательной, либо отсутствовать вообще.

Если взаимосвязь будет установлена, то это облегчит определение сути проблемы (рисунок 7).

Рисунок 7. Диаграмма разброса: имеется прямая взаимосвязь между показателями качества

2.6 Контрольный листок

Контрольные листы (или сбор данных) – специальные бланки для сбора данных. Они облегчают процесс сбора, способствуют точности сбора данных и автоматически приводят к некоторым выводам, что очень удобно для быстрого анализа. Результаты легко преобразуются в гистограмму или диаграмму Парето. Контрольные листки могут применяться как при контроле по качественным, так и при контроле по количественным признакам. Форма контрольного листа может быть разной, в зависимости от его назначения (рисунок 8).

Рисунок 8. Пример контрольного листка

2.7 Диаграмма Исикавы

Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы, «рыбий скелет») - демонстрирует отношения между проблемой и ее возможными причинами. Обеспечивает модель установления связей между проблемой и факторами, влияющими на нее. Причинно-следственная диаграмма полезна для устранения причин появления проблем, а также полезна для понимания эффектов воздействия нескольких факторов на процесс. Анализируется четыре основных причинных фактора: человек, машина (оборудование), материал и метод работ. При анализе этих факторов выявляются вторичные, третичные и т.д. причины, приводящие к дефектам и подлежащие устранению. Для анализа дефектов и построения диаграммы необходимо определить максимальное число причин, которые могут иметь отношение к допущенным дефектам. Такую диаграмму еще называют диаграммой «четыре М» по составу основных факторов (рисунок 8).

Рисунок 8. Пример диаграммы Исикавы

3 Использование инструментов контроля качества в медицине

3.1 Гистограмма изображения клетки крови

Математически гистограмма выражается как одномерный массив Н(I), каждое значение которого есть вероятность, с которой в цифровой матрице изображения содержатся значения, равные яркости I.

Алгоритм построения гистограммы состоит в последовательной проверке цифровой матрицы изображения А(М,N) с целью определения числа ее элементов, равных I{0,1,...R}, где R=max А(М,N). В результате получим функцию распределения значений яркости I{0,1,...R} цифрового изображения А(М,N) -гистограмму Н(I). Связь между изображением и его гистограммой показаны на рисунке 9, где (А) и (Б) -изображение клетки крови, а так же соответствующие им гистограммы уровней серого.

Значение гистограммы, например H(k)=L, показывает, что в цифровой матрице элементы, значение которых равно k, встречаются L раз.

Рисунок 9. Примеры гистограмм изображения. (А) Изображение клетки крови и его гистограмма уровней серого, (Б) изображение клетки, полученное путем насыщения видеосигнала и его гистограмма, показывающая отсечение самых высоких значений серого.

Анализ гистограммы яркости может дать важную информацию об изображении, из которого она была получена, а также показать, насколько эффективно используется оптический цифровой преобразователь. Гистограмма на рисунке 9 показывает, что значения уровня серого пикселей изображения находятся в узком диапазоне, с достаточно симметричным распределением вокруг пикового значения. Для каждого цифрового изображения гистограмма яркости является уникальной, а для многих приложений она содержит всю полезную информацию, необходимую для описания изображения.

Гистограмма, представленная на рисунке 10, имеет два пика (моды). На практике это может указывать на наличие двух областей разной интенсивности, например межклеточного вещества или фона и клетки. Каждая отдельная мода гистограммы, в свою очередь, характеризует распределение значений уровня серого в пределах одной области.

Рисунок 10. Бимодальная гистограмма. (A) Идеализированное изображение темноокрашенной клетки на светлом фоне, (Б) гистограмма изображения A. Пороговый уровень T может использоваться, чтобы отличить серые значения участков клетки от участков фона.

Гистограмма в медицине может быть использована для определения на изображении площади окрашенной клетки, лежащей на светлом фоне, а так же для обнаружения организации микрообъектов в крови.

3.2 Диаграмма Парето при диагностировании ожирения у детей

В настоящее время одной из самых серьезных проблем, стоящих перед общественным здравоохранением в 21-м веке, является ожирение, в частности ожирение среди детей. Ожирение находится на первом месте среди заболеваний обмена веществ. Высокая медико-социальная значимость заболеваний, которые напрямую связаны с ожирением, манифестирующим в детстве, обусловливает актуальность исследований в этом направлении. Несмотря на то, что за последние годы в научной литературе появились многочисленные данные по исследованию различных аспектов ожирения у детей и подростков, выбора чёткого терапевтического подхода к данной патологии в педиатрической практике до настоящего времени не существует. Исследование различных показателей обмена веществ у здоровых детей и детей с ожирением может служить основой для определения наиболее эффективных методов реабилитации пациентов детского возраста с ожирением. Имеем материалы клинического исследования детей в возрасте 10–15 лет. Целью данного исследования является выявление информативных показателей, из общего числа всех измеряемых показателей.

В настоящее время известно несколько различных методов решения подобных задач, используемых в медицине (метод Кульбака, Шеннона и диаграмма Парето). В данном исследовании использовалась диаграмма Парето. Она позволяет оценить кумулятивный вклад каждого из показателей в общее состояние. Преимущество этого метода заключается в его наглядности, доступности и сохранении исходных показателей в неизменном виде, что позволяет легко интерпретировать получаемый результат. Также этот метод обладает хорошей достоверностью выделения информативных показателей. Этот метод основан на отклонении значений показателей больного пациента от показателей здорового. В данной работе используется процентильное и клиническое определение нормы. Материалы клинического исследования были подвергнуты статистической обработке, которая осуществлялась с использованием программ «Microsoft Excel ХР» и «Statistica10». Методы статистического анализа включали определение нормальности распределения при- знаков с применением W-критерия Шапиро-Уилка, процентильное определение нормы с помощью «ящика с усами» и построение диаграммы Парето. При процентном определении нормы берется общий диапазон выборки и произвольно устанавливаются верхние и нижние проценты. Нормой в этом случае является интервал, между установленными процентами. На основании полученных данных строится диаграмма Парето, где по основной вертикальной оси откладываются процентные доли, по вспомогательной вертикальной оси – накопленная процентная доля и по горизонтальной – названия всех показателей.

Таблица 1. Нормы анализов (до лечения)

Рисунок 11. Диаграмма Парето

По 80 % кумулятивному вкладу определяются те параметры, которые являются информативными. После анализа информативности 34 показателей было установлено, что наиболее информативными можно считать только три из них, в то время как больше половины из них имеют информативность ниже 50 %. Данный анализ намного облегчит работу специалиста и сократит длительность проведения анализов, что позволит оперативно контролировать состояние пациента во время лечения и корректировать назначенный курс лечения в зависимости от изменения его состояния.

3.3 Контрольные карты при реализации

внутрилабораторного контроля (ВЛК)

В случае ВЛК объектами контроля являются методики выполнения измерений, а в качестве контролируемых процессов выступают процессы выполнения измерений. При этом в качестве характеристик процесса выбираются переменные, характеризующие погрешность методики выполнения измерений.

Если попытаться сопоставить РМГ76 и ГОСТы серии 50779, то можно утверждать, что в ВЛК используются, в общем, стандартные карты, а именно:

• R-карты – для КК повторяемости и внутрилабораторной прецизионности (далее прецизионности);

• карты скользящих размахов – для КК прецизионности в методе с использованием (одного) образца контроля;

• X-карты – для КК погрешности;

• КУСУМ-карты – для контроля систематической погрешности с использованием образца контроля.

Но в ВЛК имеется очень существенное по отношению к КК обстоятельство. Объектом контроля здесь выступает инструмент измерения. Но сам по себе инструмент измерения не может «быть измерен», то есть предоставлять значения измеренной характеристики, как это имеет место для контроля продукции. Инструменту обязательно необходимо «предложить что-то» в качестве объекта измерения. И это «что-то» обязательно внесёт в изменчивость контролируемой характеристики свою собственную «паразитную» изменчивость. Её желательно устранить, но это не всегда возможно. Даже использование стандартных образцов, как было показано выше на примере КУСУМ, может привести к весьма неприятным последствиям. Для КК Шухарта с образцом контроля ситуация лучше, но и здесь не исключена некоторая перерегулировка процесса вследствие смещения нулевой линии из-за погрешности аттестованного значения.

Как и другие виды ВЛК, программная поддержка методов контроля с применение КК может быть реализована в различных вариантах:

- калькулятор ВЛК;

-автономная программа( модуль в лабораторной системе LIMS).

В качестве иллюстрации программной поддержки на рисунке 12 показан интерфейс ввода результатов для построения контрольной карты в программе Lab5725X, а на рисунке 13 полученные по этим данным контрольные карты.

Рисунок 12. Интерфейс ввода результатов для построения КК

Рисунок 13. Контрольные карты ВЛК

Реализация контроля с использованием КК – не самая простая тема в ВЛК. Но это – основной вид контроля, поскольку он наиболее систематичен и результативен. Так что без его программной поддержки любая программа ВЛК будет несостоятельна.

3.4 Стратификация риска сердечно-сосудистых осложнений

Стратификация (медицина) — дифференциация пациентов по определенному признаку, важной для данного медицинского исследования (пол, возраст, вес, характер заболевания и т.д.). Метод стратификации или стратификационной рандомизации часто используется в доказательной медицине при проведении клинических испытаний. Суть метода заключается в учете в исследовании факторов, которые могут повлиять на результат эксперимента. Например, при клиническом исследовании препарата, действие которого может различаться в зависимости от возраста испытуемого, пациентов сначала делят на подгруппы в зависимости от возраста, а уже после этого проводят рандомизацию для каждой подгруппы отдельно. На рисунке 14 показан пример стратификации риска сердечно-сосудистых осложнений.

Рисунок 14. Стратификация риска сердечно-сосудистых осложнений

3.5 Диаграмма разброса (рассеяния) для определения

уровня тромбоцитов в крови

Для анализа результатов клинических исследований часто используют диаграмму рассеяния. Построим диаграмму рассеяния для переменной Тромбоциты. Из медицинской практики известно, что увеличение числа тромбоцитов в крови может привести к тромбозу.

Для выявления больных со слишком большим уровнем тромбоцитов в крови построим диаграмму рассеяния переменных Номер пациента и Тромбоциты.

Рисунок 15. Диаграмма рассеяния для определения

уровня тромбоцитов в крови

Врач определяет критический уровень количества тромбоцитов в крови для проведения операции. Пусть это значение равно 250.

Проведём горизонтальную прямую, соответствующую данному значению.

Рисунок 16. Диаграмма рассеяния для критического

уровня тромбоцитов равного 250

На представленной диаграмме рассеяния можно увидеть число пациентов с повышенным уровнем тромбоцитов в крови.

3.6 Контрольный листок для регистрации температуры тела

В современных условиях, когда для контроля и (или) управления производственными процессами используются компьютеры, контрольные листки предпочтительно заполнять непосредственно в памяти компьютера, отказавшись от использования бумажных бланков. Примером контрольного листка в медицине является график температуры больного.

Для графического изображения суточных колебаний температуры тела составляют температурные листы. По оси абсцисс температурного листа откладывают дни болезни, при этом каждый день болезни рассчитывается на двукратное измерение температуры тела. По оси ординат располагают температурную сетку, каждое деление которой равно 0,2 °С. На температурный лист соответствующими точками наносят результаты ежедневной двухразовой термометрии. Эти точки соединяют затем между собой, образуя так называемые температурные кривые, отражающие при наличии лихорадки тот или иной ее тип.

В температурном листе ведут также контроль артериального давления, частоты дыхания и пульса. Для этого выделяют соответствующие шкалы и графы, совмещенные со шкалой температуры, отмечают массу тела больного, суточное количество выделенной мочи (диурез), данные лабораторных исследований. Температурный лист заводят при поступлении на каждого больного и хранят вместе с историей болезни.

Регистрацию естественного теплового излучения, исходящего с поверхности тела (термография, или тепловидение), применяют для диагностики ряда заболеваний: воспалительных заболеваний внутренних органов, злокачественных опухолей молочных желез, щитовидной железы и т.д.

Рисунок 17. Лист базальной температуры тела

3.7 Диаграмма Исикавы в процессе постановки диагноза

На рисунке 18 приводится использование схемы Исикавы, позволяющей выявить и сгруппировать условия и факторы, влияющие на процесс постановки диагноза у пациента, анализировать причинно-следственную связь в этом процессе. Диагностические исследования, выполняемые у всех больных для постановки клинического диагноза, включают основные и сопутствующие заболевания. Как правило, этот диагностический механизм включает врачебные осмотры, ЭКГ, рентгенографию грудной клетки, анализы крови и мочи, минимальный перечень биохимических показателей с учетом соблюдения требований к стандарту медицинской помощи- индикаторам качества по основным заболеваниям. Перечень диагностических и лечебных мероприятий у пациента должен быть научно обоснован.

Мероприятия медицинской помощи должны быть определены на всех основных этапах лечения и стадии заболеваний. Показания к дополнительным методам диагностики и лечения должны быть четко и кратко сформулированы. Необходимо включить минимальную клиническую информацию для принятия решения и выбора тактики.

Немаловажное значение, на мой взгляд, имеет использование схемы Исикавы с целью уменьшения документооборота, устранения дублирования информации и ее сосредоточения. Использование этой схемы для рационального алгоритма консультации в процессе постановки диагноза позволит избежать повторов в обследовании, сократить личное время как лечащего врача, так и консультантов, улучшить контакт с пациентом и, главное, осуществить объективную оценку и анализ работы различных сотрудников.

Кроме того, использование данной схемы может быть примером междисциплинарного взаимодействия в процессе организации медицинской помощи и целостного подхода к лечению больного.

В большинстве клинических ситуаций диагноз и результаты лечения отдельного больного не определены и поэтому должны выражаться через вероятности.

Потребность в консилиумах в последние годы возрастает в связи с ростом частоты сочетанной и множественной патологии, атипичных случаев стертой клинической картины, резким уменьшение доли классических случаев болезни. Правильно организованный консилиум с использованием причинно-следственной диаграммы позволяет информировать пациента и его родственников о планируемых действиях и ожидаемых результатах и, кроме того, создает дополнительный стимул к обучению и повышению квалификации участвующих в нем врачей-специалистов.

Рисунок 18. Причинно-следственная диаграмма

в процессе постановки диагноза

Заключение

Рассмотренные семь инструментов контроля качества – простые и надежные средства для систематического решения большего количества (до 95%) проблем, касающихся контроля качества в самых разных областях.

При осуществлении контроля качества производится обязательный сбор данных, а затем их обработка с помощью статистических инструментов контроля качества. Овладеть ими обязан каждый менеджер по качеству, и пользоваться ими после соответствующей подготовки могут все участники процесса.

В данной работе я доказала, что эти методы можно применять не только непосредственно в производстве, но и в такой области как медицина. Причем необязательно в процессе решения задачи должны использоваться все семь методов. Каждый метод может находить свое самостоятельное применение в самых различных случаях. Достоинства методов - наглядность, простота освоения и применения. Недостаток методов - низкая эффективность при проведении анализа сложных процессов.

Список использованных источников

1. Статья «7 простых инструментов контроля качества», Полховская Т., Адлер Ю., Шпер В., quality.eup/DOCUM4/7_instrum.htm

2. В.С. Лучкевич. Основы социальной медицины и управления здравоохранением, Санкт-Петербург, 1997г.

3. А.К. Богданов, В.Д. Проценко. Практические применения современных методов анализа изображений в медицине. Учеб. Пособие. М.:РУДН, 2008.

4. И.В.Куцевич, Аврора-ИТ «Специализированное программное обеспечение для автоматизации процедур внутрилабораторного контроля качества результатов количественного химического анализа», Современная лабораторная практика, №3,2008 г., стр. 37-46.

5. «РМГ 76-2004 Государственная система обеспечения единства измерений. Внутренний контроль качества результатов количественного химического анализа», Москва, Издательство стандартов, 2004 г.

6. Э.С. Кузнецов, О.С. Кузнецова. Журнал «Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки», 2013.

7. Инструменты качества: гистограмма, диаграмма Парето. Выпуск 13, 1999. – М.: НТК «Трек», 2002. – 25 с.

8. http://statistica.ru/local-portals/medicine/example/639/

9. http://tlsmirnova.ru/publ/izmerenie_temperatury_tela_ukhod_za_likhoradjashhimi_bolnymi/1-1-0-5

Код для цитирования: Скопировать