O cerne da questão: A melhoria do processo de diagnóstico do hospital salva vidas e economiza dinheiro

Pacientes com STEMI são diagnosticados através de descobertas e marcadores cardíacos, e o curso de tratamento recomendado para eles é uma angioplastia completa em até 90 minutos após a chegada.

Uma equipe de projeto no Cathay General Hospital usou o Minitab Statistical Software para analisar dados que poderiam melhorar o tratamento de pacientes que sofriam de ataques cardíacos. Acima, está o hospital na cidade de Taipei, Taiwan.

Os profissionais médicos referem-se a esse período como o tempo "de porta ao balão" (D2B), pois a angioplastia envolve a inserção de um pequeno balão dentro do vaso sanguíneo bloqueado com um cateter. Ao ser inflado no local do bloqueio, o balão permite que o fluxo sanguíneo seja retomado.

Para maximizar as chances de sobrevivência dos pacientes, a equipe precisava avaliar cada etapa do processo. Eles precisavam identificar quais variáveis eram responsáveis por um tempo D2B que ultrapassava o tempo de tratamento recomendado e, o mais importante, que ajustes poderiam ser feitos para minimizar a situação.

A equipe analisou o tempo D2B (que inclui um eletrocardiograma, o tempo de espera antes da operação e o tempo de inflação do balão) usando o Minitab Statistical Software.

No entanto, só é possível confiar nos resultados de uma análise, se os dados que estão sendo analisados forem confiáveis. Para garantir que os dados são confiáveis, a equipe de projeto usou o Minitab para conduzir um Estudo de RR da Medição do seu sistema de medição. Esse método avalia a precisão de um sistema, incluindo sua repetibilidade e reprodutibilidade, para garantir que as medições são consistentes e confiáveis.

O menu da Assistência do Minitab facilita a escolha e utilização da ferramenta certa, mesmo se você não for um estatístico. A caixa de diálogo acima ajuda os usuários a criar uma worksheet de coleta de dados para o estudo de RR da Medição.

Depois de verificar a precisão de suas medições, a equipe analisou os dados de D2B de 40 casos de STEMI que ocorreram ao longo de um período de nove meses.

Primeiro, eles testaram os dados para verificar se eles seguiam uma distribuição normal, que é um pressuposto importante em muitos tipos de análise. Os dados não tinham distribuição normal, mas usando o Minitab, a equipe aplicou facilmente uma transformação de Box-Cox para normalizá-los. A equipe então usou os dados transformados para criar uma carta de controle I-AM para avaliar se seu processo era estável ao longo do tempo. Esse tipo de carta de controle representa graficamente as observações individuais (I) e as amplitudes móveis (AM) para mostrar como a média e a variação nas observações mudam ao longo do tempo.

A carta de controle I-AM acima exibe os dados normalizados da transformação de Box-Cox e identifica fontes incomuns de variação nos dados.

A equipe de projeto usou também o Minitab para conduzir uma análise de capacidade de processo para determinar se seu processo cumpria as especificações de desempenho e para fornecer uma ideia de como o processo poderia ser melhorado. Nesse caso, o limite de especificação superior do tempo D2B foi de 90 minutos. Os resultados da análise de capacidade confirmaram que o processo de tratamento de casos de STEMI do hospital poderia melhorar significativamente.

A equipe examinou cada etapa no tratamento de um paciente com STEMI e identificou várias áreas nas quais a eficiência poderia ser melhorada significativamente, incluindo a confirmação de diagnóstico, medicação do paciente, preparação para a operação, transferência do paciente para o laboratório de cauterização e inflação do balão.

Após avaliar o processo de STEMI, a equipe implantou melhorias, como o envio dos pacientes que chegam com dores no peito diretamente a um teste de eletrocardiograma, a impressão automática de planilhas de tratamento ao contrário de ter que escrevê-las à mão, a disponibilização do pacote de medicação de STEMI no departamento de emergência, o contato com a equipe de cauterização mediante confirmação do diagnóstico, a embalagem prévia de todos os equipamentos de operação de STEMI em uma caixa e o não fornecimento de explicações à equipe que não está acostumada com o procedimento, durante a operação.

A equipe então coletou mais dados e reavaliou o processo. Usando o Minitab para analisar os novos dados, a equipe demonstrou que o tempo D2B médio caiu de 139,2 para 57,9 minutos—uma melhoria de 58,4%. Além disso, a análise de capacidade mostrou que esse novo processo atenderia às especificações.

Um processo mais eficiente significa que os pacientes recebem angioplastia mais rapidamente, o que salva vidas. Além disso, a permanência hospitalar média de pacientes com STEMI foi reduzida em três dias desde que o novo processo foi implantado e o hospital economizou US$ 4,4 milhões em recursos médicos. O projeto foi reconhecido pela Comissão Conjunta de Acreditação de Hospitais de Taiwan e recebeu o Símbolo de Qualidade Nacional pelo Instituto para o Setor de Biotecnologia e Medicina.

Aplicar análise de dados e métodos Lean Six Sigma ao sistema de assistência médica não é uma manchete como uma cirurgia experimental. Porém, como mais hospitais usam análise de dados para tornar os procedimentos melhores, mais rápidos e mais seguros, seus benefícios serão vistos todos os dias nos rostos dos pacientes cujas vidas foram salvas.