Un asunto vital: Con su proceso mejorado de diagnóstico, el Hospital salva vidas y ahorra dinero

Los pacientes con IAMCEST son diagnosticados mediante electrocardiogramas y marcadores cardíacos y el curso recomendado de tratamiento para estos pacientes es una angioplastia, la cual debe llevarse a cabo en un lapso no mayor de 90 minutos desde la llegada del paciente.

Un equipo de proyectos del Cathay General Hospital utilizó Minitab Statistical Software para analizar datos que mejorarían el tratamiento de los pacientes que sufren de ataques cardíacos. Arriba, se muestra el hospital en su ubicación en la ciudad de Taipei, Taiwán.

Los profesionales médicos se refieren a este período como el tiempo puerta-balón (D2B), porque la angioplastia consiste en insertar un pequeño balón en el vaso sanguíneo bloqueado con un catéter. Cuando se infla en el sitio de la obstrucción, el balón permite reanudar el flujo de sangre.

Para maximizar las probabilidades de supervivencia de los pacientes, el equipo necesitaba evaluar cada paso del proceso. Necesitaban identificar las variables responsables de que el tiempo D2B excediera el tiempo de tratamiento recomendado y, más importante aún, los ajustes que podían realizarse para minimizarlo.

El equipo analizó el tiempo D2B (que incluye un electrocardiograma, el tiempo de espera antes de la operación y el tiempo para inflar el balón) usando Minitab Statistical Software.

Sin embargo, solo se puede confiar en los resultados de un análisis si se confía en los datos que se están analizando. Para asegurarse de que los datos fueran fidedignos, el equipo del proyecto utilizó Minitab para realizar un estudio R&R de su sistema de medición. Este método evalúa la precisión de un sistema, incluyendo su repetibilidad y reproducibilidad, para asegurar que las medidas sean consistentes y fiables.

El menú Asistente de Minitab facilita la selección y el uso de la herramienta adecuada, incluso si usted no es especialista en estadística. El cuadro de diálogo que se muestra arriba ayuda a los usuarios a crear una hoja de trabajo de conjunto de datos para un estudio R&R del sistema de medición.

Una vez comprobada la precisión de sus mediciones, el equipo analizó los datos de D2B de 40 casos de IAMCEST que ocurrieron durante un período de nueve meses.

En primer lugar, analizaron los datos para determinar si seguían una distribución normal, que es un supuesto clave en muchos tipos de análisis. Los datos no estaban distribuidos normalmente, pero usando Minitab el equipo aplicó fácilmente una transformación de Box-Cox para normalizarlos. Entonces el equipo utilizó los datos transformados para crear una gráfica de control I-MR para evaluar si su proceso era estable en el tiempo. Este tipo de gráfica de control refleja tanto las observaciones individuales (I) como los rangos móviles (MR) para mostrar de qué manera cambian la media y la variación de las observaciones con el tiempo.

La gráfica de control I-MR que aparece arriba muestra los datos normalizados de la transformación de Box-Cox e identifica fuentes poco comunes de variación en los datos.a

El equipo del proyecto también usó Minitab para realizar un análisis de la capacidad del proceso con el fin de determinar si su proceso cumplía con las especificaciones de rendimiento y obtener información acerca de cómo podrían mejorar el proceso. En este caso, el límite superior de especificación para el tiempo D2B era de 90 minutos. Los resultados del análisis de capacidad confirmaron que, por la forma en que el hospital manejaba los casos de IAMCEST, aún había muchas posibilidades de mejorar el proceso.

El equipo examinó cada paso en el manejo de un paciente con IAMCEST e identificó varias áreas en las que se podría mejorar significativamente la eficiencia, incluyendo la confirmación del diagnóstico, la medicación del paciente, la preparación para la operación, la transferencia del paciente al laboratorio de cateterismo y el proceso de inflar el balón.

Después de evaluar el proceso de IAMCEST, el equipo puso en práctica mejoras tales como enviar los pacientes que llegan con dolor de pecho directamente a una prueba de electrocardiograma, imprimir las hojas del tratamiento automáticamente en vez de escribirlas a mano, llevar un paquete de medicamentos para tratar el IAMCEST al servicio de urgencias, ponerse en contacto con el personal de cateterización después de la confirmación del diagnóstico, pre-empacar todos los equipos para la operación de IAMCEST en una caja y no ofrecer explicaciones al personal no familiarizado con el procedimiento durante la operación.

Posteriormente el equipo recogió datos adicionales y volvió a evaluar el proceso. Usando Minitab para analizar los nuevos datos, el equipo demostró que el tiempo D2B promedio se redujo de 139.2 a 57.9 minutos, una mejora de 58.4%. Además, el análisis de capacidad reveló que este nuevo proceso podía cumplir con las especificaciones.

Un proceso más eficiente significa que los pacientes reciben la angioplastia más rápido, lo cual contribuye a salvar vidas. Por otra parte, el tiempo promedio de hospitalización de los pacientes con IAMCEST se redujo en tres días desde que se implementó el nuevo proceso y el hospital ha ahorrado $4.4 millones en recursos médicos. El proyecto fue reconocido por la Comisión Mixta de Acreditación de Hospitales de Taiwán y recibió el Símbolo de Calidad Nacional del Institute for Biotechnology and Medicine Industry.

La aplicación del análisis de datos y la metodología Six Sigma Esbelto al sistema de salud no acapara tantos titulares como podría hacerlo una cirugía experimental. Sin embargo, a medida que más hospitales utilicen el análisis de datos para hacer que los procedimientos sean mejores, más rápidos y más seguros, sus beneficios se reflejarán todos los días en los rostros de los pacientes a quienes se les haya salvado la vida.