Connections Health Solutions社がメンタルヘルス危機センターでの患者の待ち時間とセキュリティコールを大幅に削減

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

Crisis Response Center(CRC)は、アリゾナ州ツーソンの24時間対応のメンタルヘルス危機センターです。バンナー大学医療センター南キャンパス内に位置するCRCは、問題行動のニーズを抱える患者のために、刑務所や従来の救急部門の優れた代替を提供する目的で、ピマ郡の公債基金によって2011年に設立されました。

「メンタルヘルスの危機にある人が、救急医療部門で何時間も待たされたり、もっとひどい場合は、必要な医療を受けられないどころか、逮捕されて刑務所に入れられることが多いのです。CRCは、このような人により良いソリューションを提供できるよう、設立されました」と、Connections Health Solutions社の臨床革新・品質部長マーガレット(マギー)・バルフォア博士は話します。

Connections Health Solutions社(以下、Connections)は2014年4月、品質と安全の懸念から、CRCの管理を依頼されました。フェニックスで大きな危機管理施設の運営を長年行ってきた経験から、ConnectionsはLean Six Sigmaの方法を用いて、患者の評価、承認、治療のプロセスを再設計しました。Connectionsのチームは、Minitab® Statistical Softwareを用いて、適時性、医療の質、患者体験全般の大幅な改善などの、成功を図ることができました。

課題

ConnectionsがCRCに到着するころには、多忙を極めるこのセンターはアリゾナ州による繰り返しの苦情と調査に直面していました。バルフォア博士とそのチームは、スループット、患者の待ち時間、安全性に関連する運営の喫緊の問題をすぐに割り出しました。

CRCは年間、成人11,000人、小児2,200人に対応しています。患者集団の構成は、45%が予約なし、45%が法執行機関から、10%が外部の救急医療部門からです。危機管理センターを訪れた患者が、23時間の経過観察床の医学的必要性を満たしているかを判断するには、患者が自分自身または他者に対して危険、急性精神病または興奮状態であるか、中毒になっているか、または離脱症状がでているか、などの複数の要因を評価する必要があります。

「救急救命室に入った人には精神科の処置がないのがほとんどで、救急救命室ができることと言えば、帰宅させるか、入院させるかぐらいです。当方の哲学は、これらの人々の多くが精神科の入院を必要としていない、です。23時間の経過観察床で早期の処置を開始し、積極的に安定化を図り退院計画をしっかり行えば、ほとんどの人が帰宅できます。当方のデータによれば、約60~70パーセントが、入院する代わりに翌日帰宅することができます」と、バルフォア博士。

ソリューション

幹部は、タウンホールミーティング、ラウンディング(特定の利害関係者に重要な質問をして実用的な情報を得る方法)、そしてスタッフとともに臨床シフトで作業することを通じて、マネージャー、最前線のスタッフ、患者と関わりました。幹部全員が、成人の重症度判定プロセスが最優先事項であることに同意しました。

幹部、マネージャー、最前線のスタッフ(以前CRCの患者だったピアサポート含む)は、重症度判定プロセスのベースラインをマッピングし、現在のプロセスと理想を比較したギャップ分析を実行し、臨床評価、患者のフロー、スペースの利用の新しい方針と手順を作成しました。

理想的な状態を目指し、彼らはまず、最初の受付プロセスに取り組みました。患者はそれまで、まず、個別の2つの評価(1つ目は行動医療技術者によるもの、2つ目は危機管理ワーカーによるもの)を受けることになっていましたが、それを危機管理ワーカーによる合理化された1つの評価に変更し、危機管理ワーカーは患者の状態を、低リスク、中リスク、または高リスクに分類することになりました。高リスク患者はすぐに経過観察床に通され、低リスクまたは中リスクの患者は待合室に戻され、必要に応じて行動医療専門家(BHMP)または危機管理ワーカーと面会することになりました。これにより、行動医療技術者は個別の評価から解放され、プロセスの早期の段階に配置され、待合室を常時見守り、患者に簡単な健康診断を行い、バイタルサインを確認して、急性の医学的な問題を特定することができるようになりました。

結果

CRCの管理を引き受けてから3か月が経過するまでには、Connectionsは患者の待ち時間、行動的緊急事態に対する安全コール、スタッフの負傷を、大幅に低減することができました。さらに、1か月あたり、これまでより232人も多くの患者が、高リスク、重症度判定を受けて病床に送られたにもかかわらず、臨床のドア・ツー・ドア滞在時間の中央値は225分短縮し経過観察床のドア・ツー・ドア滞在時間の中央値は2時間短縮しました。経過観察床で受け入れた患者については、ドア・ツー・ドクター時間は6.6時間短縮しました。

Minitabによる支援方法

Connectionsの品質部長であるキャサリン・タンナーさんは、Minitab Statistical Softwareを使用して、重症度判定プロセスを変更する前と後のデータを分析しました。

「収集した測定指標の多くは、時間、指令データのスループットでした。実施したチャートの多くは、時間に基づくチャートでした。患者が医療施設に到着してから安定化椅子に戻るまでのスループットを測定していました。改善しようとしていたのはこれであり、大成功でした」と、タンナーさん。

改善は2段階で図られました。2014年7月~9月までの段階Iは、前述のプロセスへの変更が主でした。段階Iの介入後もなお、行動医療専門家の評価の待ち時間は長いものでした。これに対処するため、2014年10月1日から臨床に12時間の行動医療専門家のシフトを追加し、2014年10月~12月の段階IIを測定しました。

図Aに示される通り、臨床のドア・ツー・ドア滞在時間は段階Iに続いて短縮され、この改善が段階II中も維持されました。より多くの患者が行動医療専門家による評価を受ける必要が生じた経過観察床のドア・ツー・ドア時間の増加で、行動医療専門家の人員配置を対象とした段階IIの介入が必要になり、その後、図Bの通り、短縮に成功しました。

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

Xバー管理図には、スループットの測定における改善が示されています。それぞれのデータ点は、最大100のランダムなサンプルの平均です。中心線(Xバー)は、工程平均です。上方管理限界線(UCL)と下方管理限界線(LCL)はそれぞれ、平均の上および下の3つの標準偏差に設定されます。

タンナーさんによれば、限界線の再計算が簡単でとても助かったとのことです。

「統計的な目的もありますが、視覚的な観点から、平均が下がり、その周辺データが下がっていることだけでなく、限界が狭まっていることを見れるのは強みです。Minitabにはずっとこの能力がありましたが、見ることで説得力はとても高まります」

このケーススタディは、マーガレット・バルフォア博士とキャサリン・タンナーさんへのインタビューと、The Joint Commission Journal on Quality and Patient Safety誌に掲載された2人の共著の研究に基づいています。
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.

Connections Health Solutions Logo

課題

アリゾナ州ツーソンのCrisis Response Centerは、アリゾナ州による調査、その結果としての罰金、制裁、医療の安全性と質の改善命令に発展した苦情に直面していました。

 

使用製品

Minitab® Statistical Software

 

ソリューション

幹部、マネージャー、最前線のスタッフは、まず、重症度判定プロセスを最優先事項と判断しました。既存の重症度判定プロセスをマッピングし、現在のプロセスと理想を比較したギャップ分析を実行し、臨床評価、患者のフロー、スペースの利用の新しい方針と手順を作成しました。

 

結果

患者の待ち時間、行動的緊急事態に対する安全コール、スタッフの負傷、スループット時間が、大幅に低減。重症度判定のドア・ツー・ドア滞在時間の中央値は225分短縮し、経過観察床のドア・ツー・ドア医師時間の中央値は6.6時間短縮しました。

 

MINITABによる支援方法

Minitab Statistical Softwareは、スループット測定の改善を示すXバー管理図など、重症度判定プロセスを変更する前と後のデータの分析に使用されました。