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Lehigh Valley Health Network verringert dank Minitab die Aufenthaltsdauer von Patienten

Das Lehigh Valley Health Network (LVHN) hat in seiner über hundertjährigen Geschichte bereits einige wichtige Qualitätsziele erreicht. Vor Kurzem kamen Lean Six Sigma-Werkzeuge und die Minitab-Software für statistische Analysen zum Einsatz, um Verbesserungen bei der Versorgung der Patienten zu ermöglichen.

In einem Qualitätsverbesserungsprojekt setzte ein Team aus Chief Medical Officer, VP of Patient Care Services, Director of Care Management, Director of Medical Surgical Services, den Pflegedienstleitern von zwei Stationen, Pflegern, Mitarbeitern aus dem Care Management und einem Black Belt aus dem Organizational Effectiveness-Team Minitab ein.

Die Herausforderung

Zwei benachbarte Krankenhäuser wurden zusammengelegt, und die Anzahl der Patienten in den Bereichen Chirurgie und Kardiologie stieg um 40 %. Um diese Herausforderung zu bewältigen, untersuchte das LVHN-Projektteam Möglichkeiten, wie die Abläufe für die Patienten und die Zufriedenheit der Mitarbeiter verbessert werden konnten. Auf den beiden Stationen wurden pro Monat rund 550 Patienten entlassen.

Einsatz von Minitab

Das LVHN-Projektteam untersuchte Daten über einen Zeitraum von 14 Monaten und stellte fest, dass die Probleme immer zu denselben Tageszeiten auftraten. Mit dem Punktdiagramm in Minitab (Abbildung 1 unten) konnte gezeigt werden, dass 95 % der Entlassungen und 57 % der Aufnahmen zwischen 10 und 20 Uhr stattfanden.

Abbildung 1: Das Minitab-Punktdiagramm für den Zeitpunkt von Aufnahmen und Entlassungen (über 14 Monate) offenbarte ein kritisches 10-Stunden-Fenster.

„Pfleger auf der ganzen Welt reagieren auf diese Ergebnisse wahrscheinlich mit: ‚Na und? Das wissen wir doch. Das erleben wir jeden Tag‘“, erläutert Paul Kelly, Black Belt im Projektteam. „Für uns war dies allerdings eine entscheidende Erkenntnis, weil sie die Daten in dieser Darstellung sahen und bestätigen konnten: ‚Dies ist ein wirklich wichtiger Teil unseres Arbeitstags, in dem wir möglichst effizient arbeiten müssen. In diesen 10 Stunden passiert viel. Wir entlassen nicht nur 95 % der Patienten, sondern bearbeiten auch über die Hälfte der Aufnahmen und kümmern uns gleichzeitig um die Patienten.‘“

Wie konnte das Qualitätsverbesserungsteam diese Spitzenzeiten für die Mitarbeiter der Stationen einfacher machen? Zunächst wurden Daten zur Aufenthaltsdauer für 57 verschiedene Entlassungsziele dargestellt. Dies ist in Abbildung 2 unten zu sehen, wobei die Aufenthaltsdauer auf der y-Achse und die Entlassungscodes auf der x-Achse angeordnet sind. Das Team wollte diese Darstellung vereinfachen, und dank der Funktion zum Neukodieren in Minitab konnten die Daten zu den Aufenthaltsdauern deutlich leichter interpretiert werden.

Abbildung 2: Aufenthaltsdauer bei 57 verschiedenen Entlassungszielen.

Nachdem das Team die 57 Entlassungsziele in drei Gruppen neu kodierte (Abbildung 3 unten), stellten sich die Mitarbeiter die folgende Frage: Sollten sie sich auf die Entlassungsziele mit längeren Aufenthaltsdauern oder auf die mit höheren Entlassungszahlen konzentrieren? Die meisten Patienten wurden nach Hause entlassen. Ihre Aufenthaltsdauern waren aber die kürzesten der drei Gruppen und hatten daher insgesamt möglicherweise weniger Auswirkungen. Die längsten Aufenthaltsdauern hatten Patienten, die in Pflegeeinrichtungen entlassen wurden. Die Anzahl der Entlassungen in solche Einrichtungen war aber geringer.

Abbildung 3: Die Darstellung der neu kodierten 57 Entlassungsziele in Minitab, reduziert auf drei Gruppen (gezeigt für zwei Stationen), bot eine einfachere und verständlichere Übersicht über die Aufenthaltsdauern nach Entlassungszielen.

Ergebnisse

Die Lösung von LVHN war auf alle Entlassungsziele ausgerichtet, da angenommen wurde, dass eine in der Vergangenheit bereits bewährte Lösung auch hier hilfreich sein könnte. Die Pflegedienstleitung stellte zwei Pfleger für die Aufnahmen und Entlassungen ab, die ihre Kollegen entlasten konnten, während diese die anderen Patienten versorgten.

Über einen Zeitraum von 13 Monaten übernahmen die Aufnahme-/Entlassungspfleger 30 % der Aufnahmen und Entlassungen auf den beiden Stationen. Diese Verlagerung von wertschöpfenden Aufgaben führte dazu, dass Patienten früher aufgenommen und entlassen werden konnten.

Das Histogramm in Minitab war für das Projektteam die wichtigste Grafik, um Fortschritte auszuwerten und festzustellen, ob positive Entwicklungen aufrechterhalten werden konnten. Das Team wollte insbesondere die Anzahl der spätesten Entlassungen zwischen 18 und 24 Uhr reduzieren. Durch die Neukodierung der täglichen 24 Stunden in vier Gruppen mit jeweils 6 Stunden konnte das Team die Änderung bei früheren Entlassungen verfolgen (siehe Abbildung 4).

Abbildung 4: Entlassungen nach Hause (oben), sonstige Entlassungen (Mitte) und Entlassungen in Pflegeeinrichtungen (unten) in den 13 Monaten vor der Einführung von Aufnahme-/Entlassungspflegern (linke Spalte) und in den 13 Monaten danach (rechte Spalte). HINWEIS: Die y-Achse zeigt die Anzahl der Patienten, die in der jeweiligen Stunde entlassen wurden, die x-Achse zeigt die Stunde des Tages.

Die größte Verbesserung (13,6 %) wurde bei den Entlassungen in Pflegeeinrichtungen beobachtet, bei denen die Anzahl in den letzten 6 Stunden eines Tages von 42,7 % auf 29,1 % reduziert werden konnte. Die späten Entlassungen nach Hause und an sonstige Entlassungsziele konnten ebenfalls reduziert werden:

Entlassungsziel Vor der Einführung von Aufnahme-/Entlassungspflegern zur Unterstützung auf den Stationen

% der Entlassungen in den Stunden zwischen 18 und 24 Uhr

(Daten für 13 Monate)
Nach der Einführung von Aufnahme-/Entlassungspflegern zur Unterstützung auf den Stationen

% der Entlassungen in den Stunden zwischen 18 und 24 Uhr

(Daten für 13 Monate)
Abnahme bei den Entlassungen (%) zwischen 18 und 24 Uhr seit der Einführung von Aufnahme-/Entlassungspflegern
Pflegeeinrichtungen 42,7 % 29,1 % -13,6 %
Sonstige 36,9 % 28,8 % -8,1 %
Nach Hause 24 % 18,1 % -5,9 %

Mit den Qualitätswerkzeugen in Minitab, u. a. Punktdiagrammen, Boxplots, Fehlerbalkendiagrammen und Histogrammen, konnte das LVHN-Team einen zu verbessernden Bereich auswählen und die Effektivität der Lösung über einen längeren Zeitraum auswerten.

Diese Fallstudie ist eine bearbeitete Fassung einer Präsentation bei der Minitab Insights Conference in Leesburg, Virginia, USA 2019.

DIE HERAUSFORDERUNG

Zwei benachbarte Krankenhäuser wurden zusammengelegt, und die Anzahl der Patienten in den Bereichen Chirurgie und Kardiologie stieg um 40 %.

VERWENDETE PRODUKTE

Minitab® Statistical Software

EINSATZ VON MINITAB

Mit einem Minitab-Punktdiagramm zur Visualisierung der Daten stellte das Team fest, dass 95 % der Entlassungen und 57 % der Aufnahmen in einem Zeitfenster von 10 Stunden erfolgten. Dank der Funktion zum Neukodieren konnten die Visualisierungen vereinfacht und die Entscheidung für Verbesserungsmaßnahmen getroffen werden. Die Maßnahmen wurden mit Grafiken in Minitab nachverfolgt, u. a. mit Histogrammen als wichtigste visuelle Darstellung des Fortschritts.

DIE ERGEBNISSE

Die Pflegedienstleitung stellte zwei Pfleger ab, die nur Aufnahmen und Entlassungen bearbeiteten, sodass Patienten früher aufgenommen und entlassen werden konnten. Über einen Zeitraum von 13 Monaten übernahmen die Aufnahme-/Entlassungspfleger 30 % der Aufnahmen und Entlassungen auf den beiden Stationen.

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