Esfuerzos de Six Sigma y Manufactura Esbelta en Via Christi Health: Ofreciendo atención segura y de alta calidad

 
 

Via Christi Health es el mayor proveedor de servicios de salud en Kansas y ha servido al área durante más de 100 años. El sistema de salud brinda atención hospitalaria, hogares para ancianos y otros servicios de salud en todo Kansas y el noreste de Oklahoma.

Con la puesta en marcha del Centro para la Excelencia Clínica de Via Christi, el proveedor de servicios de salud creó un equipo de 5 personas, todas con entrenamiento en Six Sigma y Manufactura Esbelta. Se les encomendó la tarea de usar el análisis de datos para lograr mayores niveles de eficiencia y tasas decrecientes de errores, y a cada uno de los nuevos miembros del equipo se le asignó una iniciativa de mejora de proceso. Via Christi quería que los equipos designados para mejorar los procesos encontraran maneras de lograr más eficiencia en las operaciones de la organización y más consistencia en la atención a los pacientes, garantizando al mismo tiempo que la seguridad del paciente se mantuviera como la máxima prioridad. Centrándose en primer lugar en las áreas de los hospitales de Via Christi que trataban a los pacientes con las necesidades de atención más urgentes, los equipos de mejora abordaron proyectos relacionados con los procesos de los servicios de urgencias, pacientes con cirugía, pacientes con insuficiencia cardíaca y pacientes con neumonía. Para realizar el análisis de datos que requerían estos proyectos, los equipos de mejora de procesos de Via Christi confiaron en Minitab Statistical Software.

The Challenge

Via Christi Health, el mayor proveedor de servicios de salud en Kansas, puso en marcha su Centro para la Excelencia Clínica en septiembre de 2012. Arriba se muestra el equipo de Black Belts de Via Christi Health (En la fotografía: (segunda fila) Zach Lewis, Ron Herter, Rob Dreiling, (primera fila) Laura Thompson y Audrey Henning).

Como cada vez era mayor el número de pacientes que atendía el sistema, Via Christi Health se propuso lograr que sus servicios fueran lo más eficiente posible. Por ejemplo, los servicios de urgencias (SU) de Via Christi Health ajustaron diversos procesos de registro de información para el seguimiento de los pacientes en las diferentes áreas del SU, hicieron cambios de liderazgo, reasignaron al personal encargado de la hospitalidad y redujeron el número total de camas en la unidad de cuidados intensivos del SU.

Posteriormente, un equipo de mejora del desempeño se dispuso a determinar si esos cambios realmente habían contribuido a mejorar la experiencia del paciente en el SU y ayudado al servicio a lograr sus objetivos.

How Minitab Helped

“Tuvimos acceso a datos sin procesar de los pacientes atendidos, tanto de varios meses antes de que se hicieran los cambios en el proceso como de los primeros meses después de realizados los cambios”, señala Zach Lewis, especialista en mejora de procesos de Via Christi Health. “Luego usamos Minitab para analizar esos datos, lo que nos ayudó a verificar si los cambios en el proceso realmente marcaron una diferencia en la mejora del tiempo de atención en cada área”.

Para analizar los datos, el equipo usó diferentes gráficas de Minitab, incluyendo gráficas de observaciones individuales y rango móvil (I-MR), histogramas, gráficas de caja y gráficas de interacción, calculó los estadísticos descriptivos de los datos sin procesar de los tiempos de atención, incluyendo la media y la desviación estándar para hacer comparaciones de antes y después, y realizó un análisis de los tiempos medios de antes y después.

La gráfica I-MR que se muestra arriba permitió al equipo comparar los tiempos de atención de antes y después y la variación del proceso por área. Esta gráfica en particular mostró un ligero aumento promedio de alrededor de 8 minutos y mayor variación después de que se realizaron los cambios en el proceso.

Para comparar la forma y la dispersión de los datos de tiempo antes y después de los cambios, el equipo creó histogramas en Minitab. Los histogramas que se muestran arriba revelaron que la mayoría de los tiempos de atención de los pacientes (antes y después de los cambios) superaba el tiempo medio objetivo de 30 minutos. Además, los histogramas mostraron que la media aumentó después de que se realizaron los cambios, nuevamente alrededor de 8 minutos para esta área específica del servicio de urgencias (SU). Los histogramas también se usaron para determinar si un determinado día de la semana o un determinado turno daba lugar a mayor variación.

El equipo también usó gráficas de caja para evaluar y comparar los tiempos medios de atención por turno antes y después de que se realizaran los cambios en el proceso. Para este cambio en particular, los tiempos medios de atención disminuyeron ligeramente en todos los turnos del SU.

¿Qué más reveló el análisis de datos? Después de que se realizaron los cambios en el SU, solo hubo una mejora leve en el tiempo medio de atención de los pacientes en dos de las cuatro áreas del SU donde se analizaron los cambios en el proceso. En las otras dos áreas donde se realizaron cambios en el proceso, realmente se produjo un aumento en el tiempo medio de atención.

“Aunque dos áreas mostraron una mejora leve y dos áreas mostraron un retroceso, estadísticamente no hubo una diferencia significativa entre los resultados de antes y después por área del SU”, afirma Rob Dreiling, especialista en mejora de procesos de Via Christi Health, quien colaboró con este proyecto. “Teníamos la sensación de que se habían logrado grandes mejoras en los tiempos medios de atención de los pacientes con los cambios realizados en el proceso, pero los datos dijeron lo contrario”.

Results

Este proyecto sin duda tuvo resultados sorprendentes para el equipo del servicio de urgencias que aplicó los cambios originales al proceso.

“Las gráficas y los diagramas nos ayudaron a mostrar al equipo del servicio de urgencias lo que los datos decían en realidad: los cambios no eran estadísticamente significativos”, señala Dreiling. “Entonces pudimos ayudarles a ver los proyectos de mejora de una manera diferente. En lugar de apresurarnos y probar con un nuevo cambio en el proceso, les enseñamos cómo mapear el proceso de principio a fin y luego usar la estadística para empezar a centrarse en las áreas adecuadas, para que los proyectos marcaran una diferencia significativa y se pudiera obtener el máximo provecho de la inversión”.

Cuando Rob y Zach investigaron más a fondo qué actividades específicas podrían causar el aumento en el tiempo de atención de los pacientes, recopilaron datos acerca de la hora del día en que llegaban los pacientes y compararon la carga de pacientes y la carga de personal para reacondicionar las salas del servicio de urgencias, que incluye la limpieza de las habitaciones como parte de la preparación para recibir a un nuevo paciente.

“Tras analizar estos datos, pudimos recomendar al equipo del SU que reajustar los turnos de los equipos de limpieza para alinearlos mejor con las horas de máximo volumen de pacientes permitiría limpiar las habitaciones tan pronto como se fuera el paciente, reduciendo el tiempo que las habitaciones permanecían vacías por estar sucias e inutilizables”, agrega Lewis.

Laura Thompson, directora de Mejora de Procesos, sostiene que aunque el esfuerzo de Six Sigma y Manufactura Esbelta en Via Christi es relativamente nuevo, muchos procesos que afectan la atención de los pacientes han mejorado y se han logrado mayores niveles de eficiencia.

“Todo el personal ha estado fenomenal, ha sido muy receptivo a nuestras recomendaciones y ha apoyado lo que tratamos de hacer”, señala Thompson.

 

Organización

Via Christi Health

Revisión general

  • Mayor proveedor de servicios de salud en Kansas
  • Ofrece hospitales, médicos, hogares de ancianos y otros servicios de salud
  • Cuenta con más de 10.000 empleados en Kansas y el noreste de Oklahoma

Reto

Determinar si los cambios en el proceso redujeron el tiempo de atención de los pacientes en el servicio de urgencias.

PRODUCTOS UTILIZADOS

Minitab® Statistical Software

Results

  • Se utilizó el análisis de datos para confirmar que algunos cambios en el proceso en realidad aumentaron el tiempo de atención de los pacientes en ciertas áreas del servicio de urgencias.
  • Se trabajó en coordinación con los equipos para estructurar los proyectos de mejora y usar el análisis estadístico para esos proyectos.
  • Se ofrecieron varias recomendaciones para mejorar el tiempo de atención de los pacientes.

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