如何使用数据来提高质量和患者安全

避免病人受到伤害是医疗保健专业人员工作的本质。希波克拉底(约公元前460-377年)，被称为现代医学之父，帮助开创了这个先例他说:“医生对于疾病必须有两个特殊的目标，即行善和无害。”

然而，当代医学仍在努力实现其主要使命。今天，研究人员估计，三分之一的住院患者遭受了可预防的伤害或以上每年40万人死于这些伤害。

卫生保健安全文化和卫生系统的使用方式存在差距数据(或认为他们使用数据)来了解病人受到的伤害以及如何应对。大部分的数据收集都是手工进行的，并没有与财务、运营和其他数据集成在一起，这导致了安全分析方法的碎片化，既不可操作也不可预测。评分被记录并被检查，但是真正让病人更安全的工作——关闭信息和行动之间的循环——还没有完成。

然而，病人安全的状况仍有待改善。尽管上述统计数据令人沮丧，但在当今数据驱动的医疗保健、机器学习和预测分析的时代，医疗行业可以扭转数十年来在患者安全方面失去的优势，并最终在可预防的错误方面取得急需的改进。本白皮书描述了安全文化中的问题，以及医疗保健分析和新一代工具将如何解决这些问题。

什么是患者安全?

一个哈佛医学实践研究将对病人的伤害定义为，"由医疗管理(而不是基础疾病)造成的伤害，并延长了住院时间，在出院时造成残疾，或两者兼有"。不良事件可影响生活质量、延误治疗、导致再入院、造成永久性残疾等;在最糟糕的情况下，患者会死亡。

伤害病人的例子包括:

• 医院获得性感染。
• 在医疗机构摔倒了
• 错误的诊断。
• 错误的治疗药物。

“完整错觉”的危险

在2017年全国患者安全基金会患者安全大会的主题演讲中，医疗保健改善研究所名誉主席兼高级研究员Don Berwick医学博士指出，在患者安全的七个关键关注领域中存在“完整的错觉”。他说:“人们有一种错觉，认为我们已经在安全方面做出了努力。”

Berwick博士解释说，行业强调对患者伤害事件(例如，中心线相关血流感染[CLABSIs]和导管相关尿路感染[CAUTIs])的评分和依从性(例如，药物和解)鼓励了对安全性的“方盒检查”态度。卫生系统可能无法对患者受到伤害的风险进行真正的洞察，也无法制定适当的干预方案。

“把安全作为一项检查项目的概念，也就是我们的起点和终点，对未来的病人来说是致命的，”贝里克博士说。

质量和患者安全也影响底线

随着从按服务收费(FFS)向基于价值的报销的转变，患者安全已超出患者福利，越来越多地影响卫生系统的财务底线。报销将与患者安全(和质量指标，由CMS)．目前没有致力于降低患者伤害或重新入院率高的卫生系统，有降低报销的风险。

这是医院服务补偿方式的重大转变;以前，由于并发症或重新入院而增加的服务使该组织赚钱。然而，随着医疗行业向安全驱动的报销方向发展，如果不优先考虑安全问题，医疗系统不仅面临收入损失的风险，还可能面临保险公司拒绝与他们合作的风险。

当今患者安全的主要弱点

20世纪90年代发表的两项重要研究将患者安全问题置于聚光灯下:住院病人不良事件和疏忽的发生率——哈佛医学实践研究的结果(1991)和人无完人(1999)。这两份报告的结论分别是:a)对患者的伤害经常发生，而且往往是由不合格的护理引起的;b)不良事件更有可能是系统缺陷的结果，而不是个人的疏忽。

此外，医疗保健中的不良事件和可预防的错误是最重要的第三大死因这证明，尽管制药行业可能已经开展了工作和研究，以提高患者的安全，但几乎没有进展。事实上，今天的患者所遭受的可预防伤害的比率是1990年代的10倍。

如果说有什么不同的话，那就是医疗行业在患者安全方面倒退了。该系统效率低下:当行业需要关注全因危害时，却反复关注相同的HAIs。如果没有数据驱动的、全因的方法来保证患者安全，历史将继续重演。

医疗行业在保障患者安全方面存在以下几个问题:

• 缺乏全因伤害策略:卫生系统遵循组织(主要是政府)的授权(例如，CMS决定报告什么是重要的)和定义为最重要的具体指标(例如，压疮和再入院率)。当组织必须报告患者安全，并采取孤立的方法，选择一些危害措施时，他们可能会将患者的安全置于危险之中。因此，该行业失去了为了在某些指标上保持安全而始终提供安全的文化。
• 对危害的追踪不足医疗保健行业还没有开发出一种有效的方法来跟踪全因伤害。卫生系统缺乏内部自动化监测和报告系统。虽然需要向监管机构报告，但这些报告与质量改进措施不一致。因此，组织倾向于在患者安全报告上花费大量时间，但留给实际改进的时间很少;他们有数据，(尽管在很多情况下是手工的，时间密集的过程)，但没有基于这些数据的后续改进计划。此外，目前的自愿方法(一线工作人员和医生根据自己的判断报告不良事件)最多只能过得去，但基本上无效。员工们担心，如果他们把问题提出来，会有不良后果;或者根据经验，他们认为没有人会跟进，所以报告是没有用的。
• 缺乏实时的危害数据:来自医疗编码员的危害数据并不可靠准确。这些比率并不总是反映准确的趋势，而且它们是回顾性的，因此没有实时数据显示险些失误或预防伤害的机会。
• 缺乏反响:患者安全进展缺乏反响，导致停滞不前，甚至倒退。

提高患者安全的四项措施

改善患者安全集中在三个行动上:测量、干预和预防。卫生系统必须首先识别和描述(衡量)一个安全问题，采取行动帮助患者(干预)，然后避免未来发生类似事件(预防)。

积极的患者安全方法包括四个主要方面:

1.社会技术方法:社会技术方法结合了文化、流程和技术(图1)。阶梯式得分可以衡量这些元素，以显示卫生系统在安全文化中的表现——从非常低到非常高。

• 文化包括:以病人和家庭为中心的护理、领导能力、团队合作、一线员工倦怠和文化的经济影响。
• 过程包括:组织公平、可靠性和过程改进。
• 技术包括医疗保健IT(例如，企业数据仓库[EDW]、分析、决策支持等)。

2.全因伤害全因伤害是一种文化价值，在这种文化价值中，组织不单单关注度量标准，而是拥抱为患者和员工提供安全环境的意义。这需要一种公正的文化，在这种文化中，员工可以放心地自愿报告不良事件和可预防的错误，并且围绕安全的学习系统可以解决文化、流程和技术方面的因素。

作为人孰能无过总结而言，组织文化可以说是对患者伤害最具影响力的动力:“……错误是由有缺陷的系统、流程和条件导致的，这些系统、流程和条件导致人们犯错误或未能预防错误。”以下几个因素支持全因伤害文化价值:

• 一个电子的方法寻找更多关键事件来支持全因伤害文化。这可能包括监测药房管理、凝血使用和镇静管理。
• 实时触发工具识别和测量不良事件也使全因伤害培养成为可能。这些工具通过促使在第一线立即采取干预措施或预防措施，将安全提升到患者层面。
• 衡量组织安全文化的标准方法可以跟踪其演变。的健康研究和质量局(AHRQ)安全态度问卷(SAQ)是一个调查的集合，用来衡量整个组织对安全的态度。

3.透明度和患者参与*透明度——与患者和家属公开讨论安全事件的风险——确保所有相关人员都意识到风险，从而能够制定预防和缓解战略。让患者参与预防的对话(例如，跌倒、药物、压疮等)，让他们在自己的安全方面成为合作伙伴。有效的参与发生在医疗体验的开始(入院前)，教育患者如何帮助保护自己的安全，并鼓励他们在感到接受的治疗不安全时说出来。

患者的参与需要超过对指南和检查清单的遵守。例如，当药剂师询问病人是否愿意接受处方咨询时，病人拒绝了，药剂师就会勾选“不”，然后继续工作。真正的参与需要确定患者是否完全了解如何服药，以及与漏剂量或危险交互作用相关的风险。

4.打破羞辱和责备的文化:透明度扩展到医疗保健专业人员，因为所有团队(如外科技术人员、护士和医生)之间的沟通和协作至关重要。羞耻和指责的文化在这个行业中太普遍了——在这个行业中，往往是出于对后果或等级森严的职业结构的恐惧，团队成员认为把责任推到其他地方是有优势的，而不是解决不利事件或采取预防措施。

医疗保健专业人员的透明度依赖于文化干预——高层领导和董事会层面的认同，以促进团队合作、协作和沟通，并避免组织不同派别(如领导层和一线员工之间)之间的孤立和分裂。持续缺乏安全方面的全面互操作性将导致质量差、成本高的护理。

综合数据可以让患者更安全

幸运的是，在数据驱动的患者安全的新时代，医疗保健组织将拥有精确的工具(图3)来实现更好的结果。分析工具将利用综合临床、成本和运营数据以及预测分析、机器学习等来解决组织在患者安全方面的弱点，并实现改进。

机器学习在患者安全中的三个关键能力

机器学习通过反应性、主动性和完全集成的能力支持患者安全改善。

1. 反应能力:使用自动触发机制，安全工具可识别风险并通知一线护理人员，从而对潜在伤害作出反应。这为该工具增加了一层批判性思维——一线用户点击一个病人的名字，看到他们的个人风险，并可以后续采取适当的干预措施。
2. 积极的功能:一旦安全工具确定了患者组中的风险，预测分析确定了减少或预防伤害的干预措施。这种主动的能力使得来自风险触发器的信息(通过建议干预)和可访问性(通过将其他难以找到的程序和协议放在用户的指尖)成为可操作的。例如，该应用程序可能显示患者有患压疮的风险，并提醒护理人员定期轮换患者，并遵循安全的护肤实践以降低风险。

3. 完整的集成能力:由于安全工具是跨工作流程工具和跨卫生系统集成的，因此它能够在整个连续护理过程中进行改进。这使得改进工作不会在部门内孤立和分散——可能只影响少数病人——而是在整个组织中实施，影响许多人。从患者安全的长期愿景来看，患者将可以在其移动设备上使用安全应用程序，使他们成为护理中的真正伙伴。

成功故事:数据在患者安全中的作用

数据驱动的患者安全举措已经在一些卫生系统中发挥作用。下面的成功案例展示了机构如何应用数据、机器学习和预测分析来减少病人的伤害，并全面改善护理。与本文讨论的下一代患者安全工具不同的是，它们将从所有原因的角度处理伤害，而不是一次只关注一个特定的不良事件。

数据驱动的流程改进提高了高风险药物的患者安全性

尽管卫生系统广泛使用静脉注射(IV)肝素(一种抗凝剂)来预防血栓形成，但这种药物存在剂量错误的高风险。当一个组织确定其医院使用几种不同的静脉注射肝素方案(差异很大)时，它认为有必要针对患者的临床需求制定标准做法。卫生系统开发了一种抗凝安全分析应用程序，以监测和更好地了解静脉注射肝素的结果。结果，该组织立即将治疗患者的比例提高了7%。通过建立一个系统范围的准则和四个系统范围的协议，它还通过减少变化，从而减少错误的风险，取得了重要的进展。

利用风险评估降低PCI患者的住院时间和费用

对一些患者来说，经皮心脏介入治疗(PCI)是一种微创的心脏直视手术替代方案，但它仍然存在风险。每年进行PCIs最多的卫生系统试图降低出血的风险——出血是与该手术相关的最常见的非心脏并发症。该组织发现，出血事件增加了接受PCI的患者的住院时间(LOS)和费用。为了降低出血风险，该系统利用杠杆分析平台世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测生成一个出血风险评估工具，使临床医生能够根据风险集中干预，减少并发症。该组织发现，PCI术后出血并发症发生率降低了5.3个百分点，节省了180万美元的成本。

降低HAC发病率以保证儿童安全和健康

一家全国排名的儿科中心想要降低医院获得性疾病(HACs)的发病率，如中线相关血流感染(CLASBIs)和压疮(PUs)。它知道干预需要重大的系统变革。该组织需要访问数据来支持改进工作和构建自定义HAC应用程序。通过一个能够实现自动实时报告的分析平世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测台，它可以捕获改进团队开发HAC干预所需的信息。结果，卫生系统减少了30%的HAC病例(节省了160万美元)，CLABSIs减少了23%，pu减少了74%，静脉血栓栓塞(VTEs)减少了68%。

卫生系统不能忽视患者安全

无论是从底线看，还是更重要的从病人伤害和医疗错误的人面看，安全都是医疗保健组织必须优先考虑的问题。人们到医院来不是为了遭受或死于可预防的伤害，但这是美国第三大死亡原因。此外，随着基于价值的护理升级，患者伤害将越来越多地花费卫生系统的资金。当病人受到伤害时，谁也得不到好处。

如果没有包括综合临床、成本和操作数据在内的质量改进措施，就无法实现患者安全;自动化;可操作的洞察力;以及整个医疗体系的全面整合。如果组织利用预测分析和机器学习将安全作为首要的文化目标，那么定义一个成功的卫生系统的其他因素就会到位——包括报销和患者满意度分数。改善患者安全，每个人都会受益。作为美国的医生和教育家阿瑟·l·布卢姆菲尔德(1888-1962)解释说，安全是一个行业的当务之急:“有些病人我们无法帮助;没有一个人是我们不能伤害的。”

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