Connections Health Solutions réduit le temps d'attente des patients et le recours au service de sécurité dans un centre de crise en santé mentale

Stairwell going up to second floor, with windows showing seating in the courtyard outside.

L'organisme Crisis Response Center (CRC) est un centre de crise dédié à la santé mentale ouvert 24 h/24 à Tucson, en Arizona. Située sur le campus Banner-University Medical Center South, le CRC a été ouvert en 2011 grâce au financement fourni par le comté de Pima afin d'apporter une alternative à la prison et aux services des urgences classiques pour les patients présentant des troubles du comportement.

"Trop souvent, les personnes qui traversent une crise de santé mentale doivent attendre pendant des heures dans le service des urgences, ou, pire encore, se font arrêter et sont mises en garde à vue au lieu de recevoir les soins dont elles ont besoin" indique le docteur Margaret Balfour, Directrice de l'innovation clinique et du service qualité chez Connections Health Solutions. "Le CRC a été fondé pour apporter une meilleure solution à cette population."

La gestion du CRC a été confiée à Connections Health Solutions en avril 2014 afin de répondre à des préoccupations liées à la qualité et à la sécurité. S'appuyant sur ses nombreuses années d'expérience de la gestion d'une cellule de crise de plus grande taille à Phoenix (Arizona), la société a adopté les méthodes Lean Six Sigma pour redéfinir les processus d'évaluation, d'hospitalisation et de prise en charge des patients. À l'aide de Minitab Statistical Software, l'équipe de Connections Health Solutions a pu mesurer ses progrès, révélant des améliorations significatives concernant la rapidité de service, la qualité des soins et l'expérience générale des patients.

Le défi

By the time Connections arrived at the CRC, the busy center had been facing repeated complaints and investigations by the state of Arizona. Dr. Balfour and her team quickly identified many urgent operational challenges related to throughput, patient wait times, and safety.

The CRC serves 11,000 adults and 2,200 children every year. The patient population is comprised of 45 percent walk-ins, 45 percent from law enforcement, and 10 percent from outside medical emergency departments. To determine if someone who enters a crisis center meets the medical necessity for the 23-hour observation unit, they must assess patients on several factors including if they are a danger to themselves or others, acutely psychotic or agitated, intoxicated, or are going through withdrawal.

“For a lot of people in emergency rooms, there's no psychiatry services available, the only thing the ER can do is either send them home or admit them to the hospital,” she said. “Our philosophy is that most of those people don't need inpatient psychiatric hospitalization. If we start treatment early on our 23-hour observation unit, and really do aggressive stabilization and discharge planning, most of them can go home. Our data shows about 60 to 70 percent are able to go home the next day instead of the hospital.”

La solution

La direction a impliqué les responsables, le personnel soignant et les patients lors de séances de discussion ouverte, a posé des questions cruciales à des personnes spécifiques pour obtenir des informations exploitables et a mis en place des modifications cliniques de concert avec le personnel médical. Le consensus était que le processus de triage des patients adultes était la principale priorité.

La direction, le personnel de gestion et le personnel soignant, y compris des personnes proposant un soutien à leurs pairs après avoir été patients au CRC, ont modélisé le processus de triage de départ, ont réalisé une analyse des lacunes en comparant le processus actuel au processus idéal et ont élaboré de nouvelles politiques et procédures concernant les évaluations cliniques, le flux de patients et l'utilisation de l'espace.

Afin de mettre en place une procédure idéale, l'équipe a commencé par modifier le processus d'enregistrement initial. Auparavant, les patients commençaient par deux évaluations distinctes, l'une avec un spécialiste du comportement et l'autre avec une personne formée aux situations de crise. Désormais, les patients passeraient une seule évaluation effectuée par une personne formée aux situations de crise, qui classe leur degré de risque comme faible, modéré ou élevé. Les patients présentant un risque élevé sont admis directement à l'unité d'observation, tandis que les patients présentant un risque faible à modéré retournent en salle d'attente et consultent un professionnel de santé comportementaliste ou une personne formée aux situations de crise en fonction de leurs besoins. Ainsi, le spécialiste du comportement n'a plus besoin de se conformer aux deux évaluations et peut intervenir à un stade plus précoce, surveiller la salle d'attente en permanence, effectuer rapidement un dépistage auprès des patients et vérifier leurs signes vitaux afin de détecter d'éventuels troubles médicaux aigus.

Les résultats

Moins de trois mois après que la gestion du CRC lui a été confiée, Connections Health Solutions est parvenue à réduire de façon significative le temps d'attente des patients, le nombre d'appels au service de sécurité pour la gestion d'urgences comportementales et le nombre de préjudices corporels subis par le personnel. Par ailleurs, le temps de présence total médian à la clinique a été réduit de 225 minutes, et le temps de présence total médian au sein de l'unité d'observation a diminué de deux heures, bien que 232 patients additionnels par mois aient été identifiés comme étant "à risque élevé" et y ont été orientés. Pour les patients admis à l'unité d'observation, le délai entre l'arrivée et la prise en charge par un médecin a diminué de 6,6 heures.

Comment Minitab a aidé

Kathleen Tanner, manager qualité chez Connections Health Solutions, a utilisé le logiciel Minitab Statistical Software pour analyser les données avant et après les modifications apportées au processus de triage de patients.

"Les indicateurs que nous avons recueillis concernaient en grande partie le rendement : le temps et les données sur l'ordre", indique-t-elle. "Une grande partie des graphiques que nous avons présentés concernaient le temps. Nous avons mesuré le rendement à partir de l'heure d'arrivée des patients au centre jusqu'à leur arrivée en fauteuil de contention. C'était ce que nous cherchions avant tout à améliorer, et nous avons réussi notre pari."

Les améliorations ont été mesurées en deux phases. La phase I, de juillet à septembre 2014, a compris la majorité des évolutions du processus décrit ci-dessus. Après les interventions de la phase I, les patients continuaient de faire face à de longues attentes avant l'évaluation par le professionnel de santé comportementaliste. Pour répondre à cette problématique, un professionnel de santé comportementaliste effectue 12 heures supplémentaires dans les locaux depuis le 1er octobre 2014. La période de mesure de la phase II s'est étendue d'octobre à décembre 2014.

Comme le montre la Figure A, le temps de présence total à la clinique a diminué après la phase I, et cette amélioration a été maintenue pendant la phase II. Pour répondre au temps d'attente prolongé en unité d'observation avant de consulter un médecin en raison du nombre supérieur de patients devant être évalués par le professionnel de santé comportementaliste, les interventions de la phase II ont ciblé les effectifs des professionnels de santé comportementalistes, ce qui a mené à la diminution présentée dans la Figure B.

Clinic Door-to-Door Dwell Time
Observation Unit Door-to-Door Time

Ces cartes X barre montrent une amélioration des indicateurs de rendement. Chaque point de données représente la moyenne d'un échantillon aléatoire comprenant jusqu'à 100 patients. La ligne centrale (X barre) de l'histogramme représente la moyenne du processus. Les limites de contrôle supérieures (LCS) et les limites de contrôle inférieures (LCI) ont été fixées à trois écarts types en dessus et en dessous de la moyenne, respectivement.

Kathleen Tanner a également indiqué que la possibilité de recalculer aisément les limites s'est avérée très utile.

"Au-delà de son utilité statistique, d'un point de vue visuel, il est très parlant de voir non seulement la baisse de la moyenne ainsi que celle des données connexes, mais aussi le resserrement des limites", indique-t-elle. "Le logiciel Minitab a toujours eu cette fonction, et cela donne des résultats vraiment très parlants."

Cette étude de cas repose sur des entretiens avec Margie Balfour et Kathleen Tanner, ainsi que sur l'étude qu'elles ont réalisée ensemble et dont les résultats ont été publiés dans le Joint Commission Journal on Quality and Patient Safety.
Balfour ME, Tanner K, Jurica JS, Llewellyn D, Williamson RG, Carson CA. Using Lean to Rapidly Transform a Behavioral Health Crisis Program: Impact on Throughput and Safety. Joint Commission Journal on Quality and Patient Safety. 2017;43(6):275-283.

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 Le Défi 

The Crisis Response Center in Tucson, Arizona was facing complaints that prompted an investigation by the state of Arizona, resulting in fines, sanctions, and a mandate to improve the safety and quality of care.

 

Produits Utilisés

Minitab® Statistical Software

 

La Solution

La direction, le personnel de gestion et le personnel de soins ont dans un premier temps identifié le processus de triage comme étant prioritaire. Ils ont schématisé le processus de triage actuel, réalisé une analyse des lacunes comparant le processus actuel au processus idéal afin d'élaborer de nouvelles politiques et procédures concernant les évaluations cliniques, le flux de patients et l'utilisation de l'espace.

 

Les Résultats

Diminution significative du temps d'attente des patients, du nombre d'appels au service de sécurité pour des problèmes comportementaux, du nombre de préjudices corporels subis par le personnel et des temps de rendement. Le temps de présence total médian dans le service de triage a diminué de 225 minutes, et le temps de présence médian en service d'observation avant la consultation d'un médecin a diminué de 6,6 heures.

 

Comment Minitab A Aidé

Le logiciel Minitab Statistical Software a été employé dans l'analyse des données avant et après les modifications apportées au processus de triage, y compris une carte X barre montrant l'amélioration des mesures du rendement.