Hôpital général de Cathay
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La recherche médicale et les interventions innovantes sont souvent valorisées dans les établissements hospitaliers. Mais l'approche adoptée par un hôpital taïwanais pour améliorer la prise en charge des patients atteints d'une maladie cardiovasculaire est unique : l'analyse des données.
Sachant que la cardiopathie est l'une des principales causes de mortalité à Taïwan, il est évident que les spécialistes du domaine cherchent à améliorer les traitements possibles.
Ainsi, une équipe chargée d'appliquée la méthodologie Lean Six Sigma a étudié le processus d'angioplastie d'urgence au sein de l'hôpital général de Cathay, à Taipei. Ce processus est destiné à traiter les patients souffrant d'infarctus aigu du myocarde avec élévation du segment ST (STEMI, ST-elevation myocardial infarction); à savoir les personnes atteintes d'une crise cardiaque provoquée par la coronaropathie. Cette équipe est convaincue que de nombreuses vies pourraient être sauvées grâce à l'amélioration de facteurs comme le délai entre le moment du diagnostic et le début du traitement.
Les médecins et le centre de gestion de la qualité de l'hôpital ont eu recours à Minitab Statistical Software afin d'évaluer le processus en vigueur et d'améliorer les étapes de diagnostic et de traitement tout en réalisant des économies.
La problématique
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 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.
Pour optimiser les chances de survie des patients, l'équipe devait évaluer chaque étape du processus. Il s'agissait d'identifier les variables responsables d'un délai D2B supérieur au temps de traitement recommandé et, plus important encore, de déterminer quels ajustements permettraient de le réduire.
La contribution de Minitab
A l'aide de Minitab, l'équipe 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 baser les décisions sur les résultats d'une analyse, il faut avant tout que les données analysées soient dignes de confiance. Pour cela, l'équipe du projet a utilisé Minitab pour mener une analyse du système de mesure. Cette méthode appelée vise à évaluer la précision d'un système, notamment sa répétabilité et sa reproductibilité (R&R), pour garantir la cohérence et la fiabilité des mesures effectuées.
Après avoir vérifié la précision des mesures effectuées, l'équipe a analysé les données D2B de 40 cas de STEMI, survenus au cours d'une période de neuf mois.
Les données ont tout d'abord été étudiées pour déterminer si elles suivaient une distribution normale, hypothèse clé dans plusieurs types d'analyses. Les données n'étaient pas distribuées normalement, mais grâce à Minitab, l'équipe a pu facilement leur appliquer une transformation de Box-Cox. Une carte de contrôle I-EM a été créée avec les données transformées suivant une loi normale, afin d'évaluer la stabilité de son processus dans le temps. Ce type de carte de contrôle trace à la fois les observations individuelles (I) et les étendues mobiles (EM) pour montrer l'évolution de la moyenne et de la variation dans les observations au fil du temps.
L'équipe de projet a également utilisé Minitab pour réaliser une analyse de capabilité du procédé pour déterminer si celui-ci répondait aux exigences en matière de performances et indiquer les pistes d'amélioration possibles. 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 a identifié plusieurs étapes susceptibles d'être fortement améliorées, notamment la confirmation du diagnostic, la médication, la préparation à l'intervention, le transfert en salle de cathétérisme et le gonflement du ballonnet.
Résultats
Après avoir évalué le processus relatif au STEMI, l'équipe a mis en oeuvre un certain nombre d'améliorations, par exemple soumettre directement les patients souffrant de douleur thoracique à l'électrocardiogramme, imprimer les prescriptions 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 expliquer la procédure au personnel en amont de 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 ! Ce projet a été récompensé par la commission d'accréditation hospitalière de Taiwan et s'est vu remettre le symbole national de la qualité par l'institut de la biotechnologie et de l'industrie médicale.
Contrairement à une intervention chirurgicale, l'application d'une analyse de données et de méthodes Lean Six Sigma au système de santé n'est pas considérée comme une opération à hauts risques. 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.