O cerne da questão: Melhoria do processo de diagnóstico do hospital salva vidas e economiza dinheiro

Você espera encontrar muitas técnicas para salvar vidas em hospitais (pesquisa médica cara, procedimentos revolucionários), mas quando se trata do tratamento de pacientes com doenças cardiovasculares, a abordagem de um hospital de Taiwan pode surpreender você: a análise de dados.

As doenças cardíacas são uma das principais causas de morte em Taiwan e não é de se espantar que os médicos e engenheiros do país estejam procurando maneiras de melhorar as opções de tratamento.  

Por isso, uma equipe de projeto Lean Six Sigma em um hospital na cidade de Taipei examinou o processo para tratar pacientes que sofriam de infarto do miocárdio com elevação do segmento ST (STEMI), um ataque cardíaco causado por doença cardíaca coronária. Reduzir o tempo de espera entre o diagnóstico e o tratamento poderia salvar muitas vidas.

Pacientes com STEMI são diagnosticados através de descobertas e marcadores cardíacos, e o curso de tratamento recomendado para eles é uma angioplastia completa em até 90 minutos após a chegada.

Os profissionais médicos referem-se a esse período como o tempo "de porta ao balão" (D2B), pois a angioplastia envolve a inserção de um pequeno balão dentro do vaso sanguíneo bloqueado com um cateter. Ao ser inflado no local do bloqueio, o balão permite que o fluxo sanguíneo seja retomado.

A equipe do projeto analisou o tempo D2B (que inclui um eletrocardiograma, o tempo de espera antes da operação e o tempo de inflação do balão) usando o Minitab Statistical Software.

No entanto, só é possível confiar nos resultados de uma análise, se os dados que estão sendo analisados forem confiáveis. Para garantir que os dados são confiáveis, a equipe de projeto usou o Minitab para conduzir um Estudo de RR da Medição do seu sistema de coleta de dados. O estudo confirmou que seu sistema de medição era confiável. Depois de verificar a precisão de suas medições, a equipe analisou os dados de D2B de 40 casos de STEMI que ocorreram ao longo de um período de nove meses.

A análise dos dados foi executada usando um teste de normalidade e os resultados demonstraram que os dados não tinham distribuição normal. Depois que uma transformação de Box-Cox normalizou os dados, a equipe usou os dados transformados para desenhar a carta de controle I-AM mostrada abaixo para procurar fontes incomuns de variação nos dados.

 

Além de usar uma carta de controle I-AM, a equipe de projeto usou também o Minitab para conduzir uma análise de capacidade do processo para determinar se seu processo cumpria as especificações de desempenho. Nesse caso, o limite de especificação superior do tempo D2B foi de 90 minutos. Os resultados da análise de capacidade confirmaram que o processo de tratamento de casos de STEMI do hospital poderia melhorar significativamente.

A equipe examinou cada etapa no tratamento de um paciente com STEMI e identificou várias áreas nas quais a eficiência poderia ser melhorada significativamente, incluindo a confirmação de diagnóstico, medicação do paciente, preparação para a operação, transferência do paciente para o laboratório de cauterização e inflação do balão.

Após avaliar o processo de STEMI, a equipe implantou melhorias, como o envio dos pacientes que chegam com dores no peito diretamente a um teste de eletrocardiograma, a impressão automática de planilhas de tratamento ao contrário de ter que escrevê-las, a disponibilização do pacote de medicação de STEMI no departamento de emergência, o contato com a equipe de cauterização mediante confirmação do diagnóstico, o preparo de todos os equipamentos de operação de STEMI em uma caixa e o não fornecimento de explicações sobre o procedimento a alunos de medicina durante a operação.  

A equipe então coletou mais dados e reavaliou o processo. Usando o Minitab para analisar os novos dados, a equipe demonstrou que o tempo D2B médio caiu de 139,2 para 57,9 minutos - uma melhoria de 58,4%. Além disso, a análise de capacidade mostrou que esse novo processo atenderia às especificações.

Um processo mais eficiente significa que o paciente recebe angioplastia mais rapidamente, o que salvará vidas. Além disso, a permanência hospitalar média de pacientes com STEMI foi reduzida em três dias desde que o novo processo foi implantado e o hospital economizou US$ 4,4 milhões em recursos médicos.

Aplicar análise de dados e métodos Lean Six Sigma ao sistema de assistência médica não é uma manchete como uma cirurgia experimental. Porém, como mais hospitais usam análise de dados para tornar os procedimentos melhores, mais rápidos e mais seguros, seus benefícios serão vistos todos os dias nos rostos dos pacientes cujas vidas foram salvas.

Essa história foi adaptada de um artigo artigo publicado na edição de dezembro de 2011 do African Journal of Business Management.  

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