如何设计有效的临床测量系统(并避免常见陷阱)

本文基于MStat的Brent James博士在2019年医疗保健分析峰会上的演讲，题为“设计有效的临床测量:识别和纠正常见问题”。

w·爱德华兹·戴明医生，他是质量改进理论他有一句名言:“目标决定制度。”对于临床测量系统尤其如此。尽管提供方和医院必须处理的质量改进项目越来越多，但临床质量测量并不总是转化为结果改善。当设计一个临床测量系统时，只有两个潜在的目标:选择测量或改进测量。理解这两个目标之间的差异，以及临床测量和改善之间的联系，对于设计一个有效的临床测量系统是至关重要的。

临床质量测量:选择测量vs绩效测量

虽然为患者提供高质量的临床护理是医疗保健专业人员和卫生系统的共同目标，但这两种提高质量的方法——对选择的衡量和对绩效的衡量——从根本上是不同的，产生的结果极不均衡。

选择测量

选择度量是一个基于判断的系统，它通常生成比较数据，显示提供者、部门或医院在医疗保健系统中的排名。数据与选择测量相关的数据通常通过无资金资助的数据授权获得，如全国CMS排名措施，或在基于判断的系统中评估医疗保健提供的150多个小组中的任何一个。选择测量系统的内部目标是激励(或羞辱)护理提供者提供更好的护理。此外，选择系统的测量假设:

• 该系统可以准确地对性能进行排名。
• 消费者会对排名做出反应。
• 在地理范围内有足够的系统容量来处理预期的容量增长。
• 表现差的人会以真正的进步来回应。

事实是，这些假设都是错误的。大多数临床措施由于基础科学、评估方法和数据识别和提取方面的基本问题，无法准确地对绩效进行排名。例如，大卫·埃迪，一名医生、数学家和医疗保健分析师正在帮助全国质量保证委员会(NCQA)将产前护理作为临床能力的衡量标准评估护理提供系统．本次评价中测量的结果统计是围产期死亡率。

根据围产期死亡率对医疗实践进行评估和排名，隐含的假设是，决定围产期死亡率的因素在这些医疗实践中是相同的，而实际上，他发现75%的决定因素是未知的。这些潜在的问题导致临床排名具有非常宽的置信区间，这意味着数据与广泛的可能性一致。

大约有150个不同的组织制定医院排名;他们中的许多人使用相同的全国可用数据集，但他们报告的结果截然不同。根据Keckley保罗在他任职期间德勤在美国4655家急症护理医院中，有1428家或30%的医院在2013年被至少一家外部排名组织评为“前100名”(前2%)。底线是临床排名数据往往是不可靠的。

了解了这一点，医院系统进行比较分析，以帮助指导护理提供的改进，需要问自己是否犯了与全国排名系统相同的错误。研究表明，比较结果确实能激励人们，但不是以医疗系统想要或需要的方式。戴明指出当人们被迫达到一个外部目标时，他们可以通过更努力的工作来改进系统，次优化系统，或者利用数据。随着压力的增加，对系统次优化和利用数据的依赖会不成比例地增加，而不是改善系统。此外，压力增加也会产生目标位移在美国，医护人员不是努力为患者提供良好的治疗结果，而是开始专注于在外部形象上排名靠前。最近的例子是退伍军人事务部(弗吉尼亚州)轮候册丑闻和富国银行(Wells Fargo)信用卡丑闻证明通过操纵衡量系统来提高排名几乎总是比提高表现更容易。

改善临床测量

选择测量和改进测量的根本区别在于，它关注的不是个人层面的绩效，而是过程。改进测量系统还使用内部操作数据，将数据捕获集成到护理提供者的工作流程中，并具有使其易于正确执行的内部目标，而不是激励护理提供者。

这个系统产生的数据集与测量结果非常不同。这些数据集是基于证据的，是针对流程管理和改善，更专注于临床。测量改进的主要目的是创建一个透明的系统，嵌入到临床工作流程中，以不损害临床生产力的方式。使该系统有效的关键是跟踪正确的数据元素并组织数据以进行改进。

为有效的临床测量追踪正确的数据元素

如果临床测量系统的主要目的是改善医疗保健服务，那么数据系统必须围绕一线工作进行设计。组织结构和数据流大多遵循核心工作流程，允许数据和报告从患者级上升到护理团队，从单个部门上升到医院，最后上升到医疗保健系统和医疗计划。如果医院系统能够有效地做到这一点，他们最终会获得比明确追求排名数据更准确、更完整和更及时的排名数据。

研究人员通常认为，获得好的数据取决于提出好的问题。护理交付性能也是如此:通过确定有用和必要的数据，然后将这些数据嵌入和捕获到护理工作流中，专注于交付医疗保健结果，从而生成正确的数据。

医疗保健系统使用三种不同的方法来确定要跟踪的数据:

1. 利用他们拥有的数据．这种方法经常用于财务索赔数据，由于可用性偏差而存在问题。
2. 去问问专家吧。在这种方法中，卫生系统召集了一组专家，问他们什么是重要的，冒着“娱乐数据收集”的风险，收集到的数据缺少关键因素，或者几乎没有用处。
3. 结构化的专家意见．数据是使用经过验证的方法来设计随机、对照试验的数据系统。这种方法利用了可用的专家，就像选项二一样，但是提供了使用数据元素的结构。

使用结构化的专家意见跟踪正确的数据

鉴别临床测量数据的最佳方法是使用结构化的专家意见。为此，卫生系统应遵循以下七个步骤:

1. 建立一个概念模型．选择一个高优先级的过程，并询问专家(例如，临床、财务和运营领导者)他们需要知道什么来管理和改进过程，并使其透明。
2. 生成所需报告的列表使用概念模型并通过典型的流程流进行工作。
3. 生成数据元素列表．使用所需报告的列表来确定必要的数据元素是什么。这是他们需要的数据列表。
4. 用他们所拥有的去协商他们想要的．一旦改进团队确定了他们需要的数据，他们就可以将其与现有的数据进行比较。他们可以为每个元素确定数据源，并考虑最终报告的价值与获得必要数据的成本之间的比较。
5. 设计一个数据仓库或数据平台结构世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测从不同的来源(例如，数据集市、数据流、手动数据等)获取和聚合数据
6. 程序分析例程和将子系统显示到临床工作流程中。
7. 测试最终的报告系统．一旦完成了上述步骤，用户就可以测试系统并改进流程。

将理论转化为临床现实

规范理论是质量改进的基础，假定被测量的性能总是实际性能和测量系统的结合。测量评估系统可以告诉医疗保健系统测量系统中有多少噪音，以及在提供医疗服务的第一线实际发生了什么。当卫生系统在其数据系统中遇到异常值时，他们需要能够确定异常值是来自测量系统或仪器，还是来自被测量的护理过程。当离群点是数据系统的结果时，组织必须通过持续改进来修复数据系统。随着时间的推移，这转化为一个健壮、准确和完整的数据系统。

当医疗保健组织努力为患者提供更好的护理时，他们必须有一个有效的临床测量系统来监控患者的进展。在设计和完善这个系统时，组织需要小心，不要落入临床测量的常见陷阱。一个旨在衡量改善结果而不是选择结果的系统是有效衡量的关键。关注过程，而不是个人级别的比较数据，对于跟踪正确的数据元素和组织数据进行改进至关重要。考虑到临床护理的复杂性，任何结果测量策略都应该包含数据系统验证机制和数据系统本身持续改进的反馈机制。一个有效的临床测量系统和策略对于真正改善医疗保健结果和护理提供是必要的。

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