Gros plan : grâce à un meilleur processus diagnostique, l'hôpital sauve des vies tout en faisant des économies

Les méthodes destinées à sauver des vies, notamment la recherche médicale et les interventions innovantes coûteuses, sont nombreuses dans les établissements hospitaliers. Mais l'approche adoptée par un hôpital taïwanais pour prendre en charge les patients atteints d'une maladie cardiovasculaire est inhabituelle : l'analyse des données.

Sachant que la cardiopathie est la première cause de mortalité à Taïwan, il n'est pas étonnant que les médecins et les ingénieurs du pays cherchent à mettre au point de nouveaux moyens visant à améliorer les traitements possibles.  

C'est pourquoi une équipe de projet Lean Six Sigma de l'hôpital de Taipei a étudié le processus destiné à traiter les patients souffrant d'infarctus aigu du myocarde avec élévation du segment ST (STEMI, ST-elevation myocardial infarction), un infarctus provoqué par la coronaropathie. En effet, de nombreuses vies pourraient être sauvées grâce à la réduction du délai entre le moment du diagnostic et le début du traitement.

Les résultats de l'électrocardiogramme et les marqueurs cardiaques permettent de poser le diagnostic chez les patients atteints de STEMI. Pour ces patients, le traitement recommandé consiste à pratiquer une angioplastie dans les 90 minutes suivant leur arrivée.

Les professionnels appellent cette période de délai D2B ("door-to-balloon", en anglais), à savoir le temps qui s'écoule entre le premier contact médical et la pose du ballonnet, puisque l'angioplastie consiste à mettre en place un ballonnet à l'intérieur du vaisseau sanguin obstrué, au moyen d'un cathéter. Une fois gonflé au niveau de l'obstruction, le ballonnet permet la reprise de l'écoulement sanguin.

A l'aide de Minitab Statistical Software, l'équipe du projet a analysé le délai D2B qui comprend un électrocardiogramme, le temps d'attente avant l'intervention et le temps de gonflement du ballonnet.

Toutefois, pour pouvoir se fier aux résultats d'une analyse, il faut avant tout que les données analysées soient dignes de confiance. Pour s'assurer de la validité des données, l'équipe du projet a utilisé Minitab pour mener une étude de R&R de l'instrumentation de son système destiné à la collecte des données. L'étude a confirmé que le système de mesure était fiable. Après avoir vérifié la précision des mesures effectuées, l'équipe a analysé les données D2B de 40 cas de patients atteints de STEMI, survenus au cours d'une période de neuf mois.

L'analyse des données, à l'aide d'un test de normalité, a montré que les données n'étaient pas distribuées normalement. Une fois les données normalisées avec une transformation de Box-Cox, l'équipe s'est servi des données transformées pour tracer la carte de contrôle I-EM illustrée ci-dessous, afin d'y rechercher des sources inhabituelles de variation des données.

 

Outre l'utilisation d'une carte de contrôle I-EM, l'équipe du projet a également eu recours à Minitab pour réaliser une analyse de capabilité du procédé afin de déterminer si le processus répondait aux exigences en matière de performances. Dans ce cas, la limite de spécification supérieure du délai D2B était de 90 minutes. Les résultats de l'analyse de capabilité ont confirmé qu'il était possible d'améliorer considérablement la prise en charge des cas de STEMI dans l'hôpital.

L'équipe a passé en revue chaque étape de la prise en charge d'un patient atteint de STEMI et en a identifié plusieurs susceptibles d'être fortement améliorées, notamment la confirmation du diagnostic, la médication du patient, la préparation à l'intervention, le transfert du patient en salle de cathétérisme et le gonflement du ballonnet.

Après avoir évalué le processus relatif au STEMI, elle a mis en oeuvre un certain nombre d'améliorations, comme envoyer les patients qui arrivent pour une douleur thoracique passer directement un électrocardiogramme, imprimer les prescriptions automatiquement au lieu de les rédiger à la main, mettre à la disposition du service des urgences un lot de médicaments contre le STEMI, contacter l'équipe chargée du cathétérisme dès la confirmation du diagnostic, préparer dans une même boîte tous les instruments nécessaires à l'intervention STEMI et ne pas avoir à expliquer la procédure aux étudiants en médecine durant l'intervention.  

L'équipe a ensuite collecté de nouvelles données et réévalué le processus. En utilisant Minitab pour analyser ces nouvelles données, elle a montré que le délai D2B moyen est passé de 139,2 à 57,9 minutes, soit un gain de temps de 58,4 %. De plus, l'analyse de capabilité a montré que ce nouveau processus répondait aux exigences requises.

Grâce à un processus plus efficace, il est possible de pratiquer l'angioplastie plus rapidement chez les patients concernés et donc de sauver des vies. Par ailleurs, la durée moyenne d'hospitalisation des patients atteints de STEMI a diminué de trois jours depuis la mise en place du nouveau processus et l'établissement a économisé 4,4 millions de dollars en ressources médicales.

Contrairement à une intervention de chirurgie expérimentale, l'application d'une analyse de données et de méthodes Lean Six Sigma au système de santé ne constitue pas un événement. Mais étant donné le nombre croissant d'hôpitaux ayant recours à l'analyse de données pour rendre leurs procédures plus performantes, plus rapides et plus sûres, ses avantages seront visibles jour après jour dans le regard des patients sauvés.

Cette étude de cas a été adaptée d'un article publié dans le numéro de décembre 2011 du journal African Journal of Business Management.  

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