Lehigh Valley Health Network (LVHN) ha logrado hitos de calidad a lo largo de sus más de 100 años de historia. Como parte de su proceso de calidad, comenzó a usar recientemente herramientas de Six Sigma Esbelto y software de análisis estadístico de Minitab para ayudar a lograr mejoras con una atención centrada en el paciente.
Un equipo de proyecto, que incluyó al director médico, el vicepresidente de Servicios de Atención al Paciente, el director de Gestión de la Atención, el director de Servicios Médicos Quirúrgicos, los jefes de enfermería de dos unidades, enfermeras de primera línea, personal de Gestión de la Atención y un black-belt del equipo de Efectividad Organizacional, utilizó Minitab en su esfuerzo de mejora.
El desafío
Dos hospitales adyacentes se fusionaron y el volumen de pacientes en sus unidades médicas/quirúrgicas y cardíacas aumentó en un 40%. Para gestionar el aumento, el equipo de proyecto de LVHN estudió las posibilidades de mejorar el flujo de pacientes y la satisfacción del personal. Entre las dos unidades, se estaba dando el alta a unos 550 pacientes al mes.
Cómo ayudó Minitab
El equipo de proyecto de LVHN descubrió una exigencia constante durante las mismas horas del día al examinar datos correspondientes a un período de 14 meses. Con la gráfica de puntos de Minitab que se muestra en la Figura 1, pudieron ver que el 95% de las altas y el 57% de los ingresos ocurrían entre las 10:00 a.m. y las 8:00 p.m.
Figura 1: Una gráfica de puntos de Minitab para la Hora del día de los ingresos y altas (de los pacientes durante más de 14 meses) mostró un período crucial de 10 horas.
“Usted le muestra esto a una enfermera en cualquier parte del mundo y probablemente le dirá: ‘¿Y qué? Eso ya lo sabemos. Lo vivimos’”, dijo Paul Kelly, el black-belt que formó parte del equipo del proyecto. “Pero fue un punto de inflexión para nosotros porque vieron los datos que yo estaba viendo y visualmente pudieron confirmar: ‘Guau, esa es una parte muy importante de nuestro día donde tenemos que ser lo más eficientes posible. Tenemos que manejar mucho tráfico en estas 10 horas. No solo estamos dando el alta al 95% de los pacientes. Estamos realizando más de la mitad de los ingresos durante esas horas y, por si fuera poco, tenemos que atender a los pacientes.’”
¿Qué podría implementar el equipo para ayudar al personal de las unidades a gestionar mejor estas “horas pico”? Inicialmente, se presentaron datos de duración de la estancia (Length of Stay, LOS) para 57 lugares diferentes donde se emiten altas, como se muestra en la Figura 2, con la duración de la estancia en el eje Y y los códigos de alta en el eje X. El equipo quería simplificar eso, y la funcionalidad de recodificación de Minitab hizo que los datos de LOS fueran mucho más fáciles de interpretar.
Figura 2: Cincuenta y siete lugares diferentes de emisión de altas LOS.
Cuando recodificaron los 57 lugares de emisión de altas en tres grupos, como se ve en la Figura 3, el equipo se preguntó: ¿Deberían centrarse en los lugares de emisión de altas con mayor LOS o en los lugares a los que se enviaban los pacientes al darles el alta? La mayor cantidad de pacientes eran enviados a sus hogares al darles el alta, pero su LOS era la más baja de los tres grupos, por lo que podría tener menos impacto en general. Las mayores LOS correspondían a pacientes enviados a centros de enfermería especializada (Skilled Nursing Facilities, SNF) tras el alta, pero el número de pacientes enviados a centros de enfermería especializada era más bajo.
Figura 3: La recodificación de Minitab de los 57 lugares de emisión de altas, reducidos a tres (para las dos unidades mostradas) proporcionó una vista más simple y fácil de entender de la LOS según el lugar del alta.
La solución de LVHN se dirigió a todos los lugares de emisión de altas, porque ellos pensaban que una solución una vez implementada en el pasado podría ser útil de nuevo. La dirección de enfermería desplegó dos enfermeras registradas (Registered Nurses, RN) para ayudar con los ingresos y altas a sus colegas de enfermería que tenían la responsabilidad directa de atender a los pacientes.
Durante un período de 13 meses, las RN de ingresos/altas realizaron el 30% de todos los ingresos y altas en las dos unidades. Esta reducción de la carga de trabajo de valor añadido permitió que los ingresos y las altas de los pacientes se llevaran a cabo más temprano.
El histograma de Minitab fue el método visual principal para dar seguimiento al progreso y comprobar si las mejoras se mantenían. Las horas más avanzadas de emisión de altas, desde las 6:00 p.m. hasta la medianoche, eran las que el equipo estaba más interesado en reducir. La recodificación de las 24 horas del día en cuatro grupos de 6 horas permitió al equipo dar seguimiento al cambio en las altas emitidas en las primeras horas del día (ver la Figura 4).
Resultados
Figura 4: Enviados a casa (fila superior), Otros (fila intermedia) y Centros de enfermería especializada (fila inferior), 13 meses antes del uso de RN de ingresos/altas (columna izquierda) y 13 meses después del uso de RN de ingresos/altas (columna derecha). NOTA: El eje Y es el número de pacientes dados de alta en esa hora del día; el eje X es la hora del día de las altas.
Observaron la mayor mejora (13.6%) con los pacientes enviados a SNF durante las últimas 6 horas del día, al disminuir de 42.7% a 29.1%. Las categorías Hogar y Otro también presentaron reducciones en las altas emitidas durante las últimas horas del día:
| Lugar del alta | Antes de que las RN de ingresos/altas empezaran a ayudar a las unidades % de altas en las horas de 6:00 p.m. a 12:00 a.m. (datos de 13 meses) | Después de que las RN de ingresos/altas empezaron a ayudar a las unidades % de altas en las horas de 6:00 p.m. a 12:00 a.m. (datos de 13 meses) | Reducción de las altas (%) de 6:00 p.m. a 12:00 a.m., comparación antes y después del uso de RN para ingresos/altas |
| Centros de enfermería especializada | 42.7% | 29.1% | -13.6% |
| Otro | 36.9% | 28.8% | -8.1% |
| Hogar | 24% | 18.1% | -5.9% |
Las herramientas de calidad de Minitab, incluyendo la gráfica de puntos, la gráfica de caja, la gráfica de intervalo y el histograma, contribuyeron a que el equipo de LVHN seleccionara un área para la mejora y validación de la efectividad de la solución en el tiempo.
Este relato es una adaptación de una presentación ofrecida durante la Conferencia Insights de Minitab celebrada en Leesburg, Virginia, en 2019.
Acceder al estudio de caso de Minitab
Proporcione cierta información adicional para ver el estudio de caso.
El Desafío
Dos hospitales adyacentes se fusionaron y el volumen de pacientes en sus unidades médicas/quirúrgicas y cardíacas aumentó en un 40%.
Productos Utilizados
Minitab® Statistical Software
Cómo Ayudó Minitab
Al visualizar sus datos con una gráfica de puntos de Minitab, el equipo de proyecto descubrió que el 95% de las altas y el 57% de los ingresos ocurrían en el mismo período de 10 horas. Lograron usar la función de recodificación para simplificar las visualizaciones y decidir sobre los esfuerzos de mejora, y les dan seguimiento utilizando las gráficas de Minitab, incluyendo el histograma como el principal método visual para dar seguimiento al progreso.
Los Resultados
La dirección de enfermería desplegó dos enfermeras para ayudar exclusivamente con los ingresos y las altas, lo que permitió que los ingresos y las altas de los pacientes se llevaran a cabo más temprano. Durante un período de 13 meses, las RN de ingresos /altas realizaron el 30% de todos los ingresos y altas en las dos unidades.