Lehigh Valley Health Network

인접한 두 병원이 합병하여 내외과 및 심정의학과의 환자 수를 40% 늘렸습니다. 증가한 환자를 관리하기 위해, LVHN의 프로젝트 팀은 환자 흐름 및 직원 만족도 개선 기회를 조사했습니다. 두 과에서 퇴원하는 환자 수는 한 달에 약 550명이었습니다.

LVHN 프로젝트 팀은 14개월 동안 수집한 데이터를 조사한 결과 매일 비슷한 시간대에 같은 문제가 계속 발생하고 있음을 알게 되었습니다. 팀은 아래 그림 1에 나와 있는 Minitab의 점도표 를 사용해 퇴원의 95%와 입원의 57%가 오전 10시부터 오후 8시 사이에 발생하고 있음을 확인할 수 있었습니다.

프로젝트 팀의 블랙 벨트인 폴 켈리는 “이 점도표를 전 세계 어떤 간호사에게 보여주든 ‘그래서요? 이미 알고 있는 사실이예요. 이게 우리의 일상이거든요.’ 라고 말할 거예요.” 라고 말했습니다. “하지만 제가 보는 데이터를 간호사들이 직접 보고 ‘와, 우리 일과에서 이 시간대가 우리가 가장 효율적으로 일해야 하는 정말 중요한 시간이구나. 이 10시간 동안 들어오는 사람들이 많고, 퇴원 환자 중 95%가 이 시간대에 퇴원할 뿐만 아니라 이 시간대에 절반이 넘는 입원 환자가 입원하고, 게다가 환자 치료도 하는구나.’ 라고 시각적으로 확인할 수 있었기 때문에 전환점이 되었어요.”

과 직원들이 이런 “러시 아워”를 더 잘 관리할 수 있도록 팀이 제공할 수 있는 것은 무엇이었을까요? 우선 Y 축이 내원 기간을 나타내고 X 축이 퇴원 코드를 나타내는 아래의 그림 2에 나와 있는 57개 퇴원 위치의 내원 기간(LOS) 데이터를 제시했습니다. 팀은 이 데이터를 더 간소화하길 원했고, Minitab의 재코팅 기능으로 LOS 데이터를 해석하기가 훨씬 더 쉬워졌습니다.

팀은 아래 그림 3과 같이 57개 퇴원 위치를 세 그룹으로 재코팅한 후 다음과 같이 자문했습니다. LOS가 더 높은 퇴원 위치에 초점을 맞춰야 하는가, 아니면 더 많은 환자가 퇴원하는 위치에 초점을 맞춰야 하는가? 집으로 퇴원하는 환자가 더 많았지만, 이런 환자의 LOS가 세 그룹 중에서 가장 낮으므로 전체적인 영향은 더 적을 수 있습니다. SNF(전문요양시설)로 퇴원하는 환자의 LOS가 가장 높았지만, SNF로 퇴원하는 환자 수는 더 적었습니다.

LVHN은 과거에 구축했던 솔루션이 다시 유용할 수 있다고 생각했기 때문에 LVHN의 솔루션은 모든 퇴원 위치를 대상으로 했습니다. 간호 관리과에서는 환자를 직접 치료하는 책임을 지는 동료 간호사들의 환자 입원 및 퇴원 업무를 보조할 입/퇴원 공인 간호사(RN) 두 명을 파견했습니다.

입/퇴원 간호사들은 13개월 동안 두 과의 모든 입원 및 퇴원 중 30%를 처리했습니다. 이 부가 가치 업무를 분담하자 환자 입/퇴원을 더 빨리 마칠 수 있었습니다.

Minitab의 히스토그램 은 진행 상황과 효과 유지 여부를 시각적으로 계속 파악하는 주된 방법이었습니다. 팀은 가장 늦은 퇴원 시간대인 오후 6시와 자정 사이의 퇴원 수를 줄이는 데 가장 큰 관심이 있었습니다. 팀은 하루 24시간을 6시간 그룹 네 개로 재코딩하여 오전 시간대 퇴원 수의 변동을 추적할 수 있었습니다(그림 4 참조).

하루의 마지막 6시간 동안 SNF로 퇴원하는 비율이 42.7%에서 29.1%로 13.6% 감소하여 가장 크게 개선되었습니다. 집과 기타 퇴원 범주도 늦은 시간대 퇴원이 감소했습니다.